Меня тут спросили, что в музыке за прошедшие десятилетия меня впечатлило больше всего - с технологической стороны. Мой ответ - ниже. А ваш?
!
Из всех технологических новаций, перевернувших музыкальную индустрию в последние 25 лет, меня лично больше всего затронули алгоритмы рекомендаций. Надо сказать, музыка занимает в моей жизни особенную роль - всегда можно рассчитывать, что она порадует чем-то новым. Можно быть уверенным, что существует еще какой-то музыкант, который станет одним из моих любимых, и о котором я пока ничего не знаю. Музыка гарантирует приятные сюрпризы. С годами сюрпризов в жизни все меньше, и уж тем более - приятных. Необъяснимо чарующие гармонии звуков - выдающееся исключение из этой печальной тенденции. Без технологий неизбывность музыкальных сюрпризов была бы не так очевидна. Да, новые мелодии настигают везде - по радио, у друзей и так далее. Но это случайно и непредсказуемо. А вот компьютер выдает новинки по запросу, гарантированно, и - куда лучше. Не просто хорошие, а подходящие как раз мне.
Сейчас механизмы рекомендаций используются в онлайновых медийных сервисах повсеместно. Никогда нельзя быть уверенным, насколько эти рекомендации персональны. Но, скорее всего, так и есть. Грубо говоря, платформы запоминают, что вы слушали, что проматывали, что лайкали, добавляли в плейлисты и закладки - и смотрят, у каких еще пользователей подобные вкусы, и что им понравилось такого, что не слушаете вы. Это называется коллаборативной фильтрацией. Реальные алгоритмы сейчас сложнее и мощнее - они используют машинное обучение и логика выбора не так прозрачна, но в результате они куда продуктивнее, чем человеко-понимаемая логика. Но общая идея похожа.
Для меня первым и самым продуктивным сервисом такого рода в музыкальной области был Last.fm. Они предоставляли программки для практически всех популярных программных плееров и платформ, которые не только показывали пользователю информацию о текущем треке, но и занимались так называемым "скробблингом" - отправкой информации о прослушанной музыке на сервер. Я мог также помечать дорожки как понравившиеся или наоборот. Затем можно было запустить персональное радио - и многие композиции в плейлисте оказывались очень точно соответствующими моему вкусу, при том что принадлежали малоизвестным коллективам - вряд ли я услышал бы их где-то еще. В принципе, Last.fm предоставляет скробблинг-сервис и теперь, но с тех пор они были куплены гигантской медиа-корпорацией, стали платными и потеряли актуальность. Но остались самой важной около музыкальной инновацией на моей памяти.
Рекомендации это не сложно и вряд ли можно считать инновацией! Обычная работа базы данных. Если Алиса лайкает красное и Боб лайкает красное, а Билл лайкает зеленое, то Алису мы покажем Бобу и не будем показывать Биллу, вот и все... Уж точно не думаю, что это перевернуло музыкальную индустрию...
Куда более серьезное решение с технологической точки зрение - это изобретение программного автотюна, вот уж что точно "перевернуло" музыкальную индустрию с ног на голову... Сотни тысяч безголосых, бездарных идиотов повылезали на экраны со своими мерзкими голосами и отсутствием слуха...
Ластфм реально тема.. В 2007-2010 годах эта площадка познакомила меня с большим количеством интересной мне музыки через теги. Потом уже перекочевал в ВК паблики
Last.fm даже сейчас остаётся удобной базой, в которой можно посмотреть артистов, похожих на выбранного.
Удобная система была у сервиса http://8tracks.com – он позволял пользователю делиться плейлистами по тегам. Пришёл такой в субботу домой и хочется хип-хопа? Открываешь сайт, вбиваешь "Saturday night + hip-hop" и наслаждаешься.
По теме хочу отметить, что как альтернатива автоматическим персональным рекомендациям существуют и развиваются подборки, составленные живыми редакторами. Обе модели успешно использует Apple Music, а вот сайт http://BandCamp.com опирается именно на редакторские рекомендации – ежедневные и еженедельные. При высоком качестве редакторских подборок и нишевости аудитории такой подход во многом оказывается более "персональным" за счёт личностей редакторов и ведущих