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Google Music Play terá indicações de músicas feitas por especialistas

 Google Music Play terá indicações de músicas feitas por especialistas
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O Google Music Play foi lançado no Brasil há mais de seis meses. Nesse tempo, os usuários experimentaram um serviço com um algoritmo afiado capaz de indicar músicas com base no comportamento do usuário, como pesquisas por artistas, músicas que se pula nas listas, ou mesmo o que se vê no YouTube e o que se busca no google.com. O trabalho do time de editores musicais se restringia a criar estações de gêneros específicos de música, como jazz e rock, e selecionar as faixas que dessem ao usuário o gosto exato do estilo. Apesar da máquina de recomendações musicais do Google ser uma das melhores do mercado, porém, as indicações de faixas para os usuários por vezes parecia engessada, robotizada (afinal, era feita por um robô). Em agosto, esse lado mecânico do serviço de streaming ficará menos envidente. O programa ganhará um novo diferencial no Brasil, que é mais humano do que tecnológico.

No próximo mês, o Music Play disponibilizará aos usuários um recurso chamado internamente de 'concierge', que oferece playlists feitas a mão por especialistas musicais, recomendadas ao usuário de acordo com o momento que ele vive, como 'Preso no trânsito' ou 'Na academia'. A novidade, a qual VEJA teve acesso exclusivo, chega graças à aquisição pelo Google da Songza, empresa americana de streaming que se diferencia da concorrência justamente por utilizar a expertise humana, claro que auxiliada por algoritmos. Um estilo de mesclar homem e máquina que deve se tornar cada vez mais presente em tecnologias que usamos no dia a dia, como mostra uma reportagem da edição impressa de VEJA desta semana.

O site de VEJA conversou com Kritizia Padilla, coordenadora de conteúdo no Songza , e Elias Roman, gerente de produto do Play Música e co-fundador do Songza, o app comprado pelo Google, para saber mais sobre a novidade.

Por que o Google decidiu trazer o serviço de “concierge musical” para o Brasil?

Elias Roman: O Brasil é um mercado muito importante para nós por motivos óbvios: houve uma adoção muito rápida de smartphones e o Android (sistema operacional do Google para dispositivos móveis) tem uma presença massiva no país. No ano passado, lançamos o serviço de streaming de música, e no início de agosto vamos lançar este recurso que melhora a sua experiência pela música. Trata-se de ter um humano do outro lado, que sabe quando tocar a faixa certa para tornar o seu treino de musculação mais legal, ou para ajudar você a dormir melhor, e até para incentivar você a arrasar na pista de dança. O core do nosso sistema de recomendação é fazer com que aquilo que você estiver fazendo agora, no mundo real, fique melhor. Humanos têm mais intuição para decidir isso do que as máquinas.

Como esse sistema de recomendação funciona?

Elias Roman: Temos muitos dados sobre o que as pessoas escutam, e nós podemos identificar sobreposições com isso. Podemos perceber, por exemplo, que uma pessoa que escuta Adele também gosta das músicas da Amy Winehouse. Então se alguém procurar por uma das cantoras, nós conseguimos determinar outros artistas que estão naquela “órbita”, que faz sentido tocar para aquele usuário. A base disso é o machine learning, que analisa uma quantidade enorme de dados, como quais são as faixas que aquela pessoa procurou, ou que músicas têm em sua biblioteca. Com o Play Music, é possível armazenar até 50 mil músicas do seu arquivo pessoal na nuvem de graça, e isso também nos ajuda a entender quais artistas e músicas tendem a estar nas mesmas coleções. Esse é um lado da história.

O outro lado é a parte humana?

Elias Roman: Sim. É a base para o recurso que vamos lançar no Brasil, em que priorizamos o contexto, e depois o conteúdo. Por contexto, eu quero dizer o que alguém está fazendo ou sentindo enquanto escuta a música, e isso é a coisa mais importante. Se não soubermos se você está dormindo ou treinando para uma maratona, não importa o quanto sabemos de suas preferências musicais, porque vai ser muito difícil fazer uma boa recomendação. Então o processo começa com os nossos experts, eles pensam em todos os momentos diferentes do dia de uma pessoa que nós podemos melhorar com música. Baseiam-se nos dados fornecidos pelo computador, mas que servem apenas como guia, inspiração. A decisão final é do crítico, do expert.

O usuário poderá escolher entre quantas estações feitas por experts?

Elias Roman: Temos milhares delas, mas não podemos passar tudo para os usuários, seria avassalador. É nessa hora que o algoritmo entre em ação novamente: quando alguém abre o Play Music, o software analisa qual é o dia da semana, o horário e qual tipo de dispositivo a pessoa está usando para acessá-lo. A partir desses três sinais, o programa infere quais são as atividades mais prováveis da pessoa naquele momento. Para cada atividade, nós, os especialistas humanos, escolhemos os gêneros que mais combinam, baseado no gosto musical daquela pessoa e também no que ela está fazendo. Mesmo que ame metal rock pesado, você provavelmente não gosta de escutar faixas do gênero quando está dormindo ou conversando com o seu sogro.

Como foi o processo de adaptar o serviço de sugestão de música para o Brasil, um país tão diverso musicalmente?

Kritizia Padilla: Primeiro encontramos um especialista que manja de música brasileira, que conhece a cultura e que pode nos ajudar a entender do que os brasileiros gostam e o que eles fazem de diferente de americanos no dia-a-dia. É uma pessoa com experiência na indústria da música, que viveu no Brasil por muitos anos, que fala português e que tem um conhecimento vasto da música e cultura locais. Outra coisa que exigimos do nosso time de editores é a habilidade de escrita e comunicação, porque os títulos e as descrições das estações são tão importantes quanto as músicas.

Quais particularidades do Brasil vocês detectaram nesse processo?

Kritizia Padilla: Aqui nos EUA nós temos a estação 'Dirigindo', mas para o Brasil, além dela, criamos também a 'Preso no trânsito', porque esta parece ser uma atividade que toma muito tempo da vida cotidiana dos brasileiros, e queríamos ajudá-los com músicas relaxantes para encarar melhor o estresse. Aqui, em território americano, temos 'Passar tempo com as crianças', mas para o Brasil nós criamos também 'Tempo em família', porque o encontro com os parentes em casa nos fins de semana é algo muito popular e importante para a cultura de vocês. É claro que nós também temos uma lista 'churrasco' e outra com as trilhas sonoras da novelas, também. O desafio foi que há muitos subgêneros musicais no Brasil que não existem em outros lugares, então nós tivemos que entender quais eram os grandes ritmos do país, como axé, samba e sertanejo, para incorporar essas músicas. E também pensar em como trazê-las para as estações americanas, porque agora todos nós podemos expandir nossas bibliotecas e ter mais músicas brasileiras nos Estados Unidos.

O usuário consegue perceber quando a estação é feita por humanos e quando é montada por um algoritmo?

Elias Roman: Sim. Prova disso é que, depois que lançamos o “recurso humano” nos EUA, houve um aumento no engajamento do usuário em uma escala de dois números, em termos de música ouvida por usuário por mês. Fantástico! Mas o mais importante foi perceber a mudança na forma como as pessoas falam sobre o serviço: não é mais só sobre a música. Agora, escutamos pessoas dizendo 'eu vou para a academia com mais frequência, porque ficou mais fácil achar a música certa para malhar' ou 'eu acho que sou um anfitrião melhor quando faço uma reunião com amigos porque acho a playlist perfeita'.

Por que é importante ter humanos selecionando as músicas?

Elias Roman: Eu vou ser provocativo e dizer que eu não acho isso fundamental, por si. Eu não acho que a recomendação feita pelo humano é necessariamente melhor do que a feita por um algoritmo. Hoje, porém, as coisas importantes que o nosso produto faz, os algoritmos ainda não conseguem fazer. Seria maravilhoso se pudessem, mas ainda não podem. Nós temos uma estação nos EUA chamada 'Músicas para criar seus filhos'. É uma rádio incrível com músicas que eu ouvi com meus pais quando eu era pequeno e eu queria passar para o meu filho. Essas canções não têm similaridades técnicas, ou seja, um algoritmo não conseguiria criá-la sozinho, ao menos no estágio atual de desenvolvimento dessa tecnologia. Só a intuição e expertise humana conseguem acertar isso, esse momento de transmissão de herança musical para uma criança. Eu acho que é compreensível: os humanos ainda são melhores em entender a emoção humana. Ou seja, há vantagen dos dois lados. Ambos são bacanas, de formas diferentes.

Então o que falta aos algoritmos é conseguir processar o que sentimos?

Elias Roman: Absolutamente. É verdade que entender a emoção humana pode ser sempre traduzido para uma linguagem que a máquina pode entender, como batidas por minuto, mas ainda não é a mesma coisa.

Kritizia Padilla: Outro ponto em que a máquina precisa avançar é na interpretação: uma música pop pode não ter nenhum palavrão, mas o humano consegue identificar que ela não é apropriada para crianças; o algoritmo ainda não. Analisando a parte técnica da música, o software pode identificar uma música ideal para levantar o astral, mas o homem sabe que ela fala sobre uma desilusão amorosa. Ser capaz de interpretar as palavras ainda é algo que os humanos realizam muito melhor.

A ideia de ter humanos, em vez de máquina, não vai contra o core do Google, uma empresa que se diferenciou da concorrência pelo uso efetivo de algoritmos, como em seu sistema de buscas?

Elias Roman: É algo que nós também nos perguntamos antes da aquisição: esse abordagem vai fazer sentido para o Google? Eu acho que o que você pode contar que o Google sempre vai fazer é aquilo que for melhor para seus consumidores, eles são muito bons em seguir essa filosofia e muita vezes o algoritmo é a solução de escala possível para o problema, como eles fizeram muito bem com o mecanismo de pesquisa. Mas neste caso em particular, a curadoria humana ainda é melhor, então a resposta é óbvia: mantenhe o insight do homem, mas use o poder de cloud computing e as ferramentas de machine learning para fazer essa seleção ainda mais bem-sucedida.

E como o algoritmo ajuda com essa curadoria, além de analisar o gosto musical de cada usuário?

Elias Roman: Há muita intuição humana no que fazemos, mas também mandamos toneladas de análises para o nosso time editorial, não para forçá-los a tomar uma decisão, mas para que eles vejam os dados de como as pessoas estão respondendo àquilo que eles criaram e decidam como querem lidar com essa base. Algumas vezes, nos guiamos pelos números. Se acrescentamos uma música à estação de sono e ela está sendo pulada muitas vezes, isso é ruim porque não queremos que as pessoas saiam da cama para mudar a faixa, então podemos removê-la. Mas algumas vezes nós insistimos. Podemos tentar uma música nova na estação de pop e ela não ir bem, mas se achamos que a canção vai ser popular um dia, e sabemos que às vezes as pessoas não reagem bem ao que escutam pela primeira vez, podemos decidir mantê-la por mais tempo. Esse é o tipo de valor que só um editor pode trazer.

Então o algoritmo não vai substituir as pessoas?

Elias Roman: Não parece eminente que os softwares consigam fazer um trabalho melhor que humanos. Mas é claro que não se pode desconsiderar a tecnologia, principalmente em uma empresa que a utiliza tão bem como o Google. O segredo é a combinação das duas coisas, usar o algoritmo de uma forma que ele dê superpoderes para o nosso time editorial. Para mim, essa é uma maneira mais realística de pensar do que imaginar os algoritmos tomando o lugar do homem.

 

Crédito: http://veja.abril.com.br/noticia/vida-digital/google-music-play-tera-indicacoes-de-musicas-feita-por-especialistas-em-agosto

 

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