2006 yılında İsveç’te kurulan Spotify, 2019 Aralık ayı verilerine göre 124 milyon abonesiyle birlikte 271 milyon kullanıcıya; 50 milyondan fazla şarkı, 700 binden fazla podcast sunmakta olan dünyanın en popüler ses hizmeti sağlayıcısı haline geldi.
O zamandan beri de müzik dinleme anlayışımız tamamen değişti. O zamandan beri CD ve DVD’lerdeki müzik hayatımızdan çıktı ve müzik endüstrisi de bu değişime uyum sağlamak zorunda kaldı.
Peki Spotify; Apple Music, Amazon Prime Music, YouTube Music ve Deezer gibi rakipleri bulunmasına rağmen neden en çok tercih edilen hizmet sağlayıcısı? Bunun cevabı elbette arka planda kullanılan Spotify algoritması.
Aslında bu başarısının arka planında Spotify’ın temel birkaç farkı yer alıyor. Bunların en başında da rakipleri gibi çalma listelerinin karışımını tavsiye olarak sunmakla yetinmemesi geliyor. Bunun yerine abonelerine kişiselleştirilmiş hizmet sunuyor.
Sonucunda Spotify, kullanıcılarını ne kadar iyi anlar ve müşteri deneyimi ne kadar iyi olursa, o kadar çok kullanıcıyı ödeme yapmaya ikna edecektir. Başka bir deyişle, veriler ve algoritmalar Spotify’ın Apple, Amazon ve Google arasında sıkışıp kalmama fırsatıdır. Şimdiye kadar oldukça iyi bir iş çıkarıyorlar. O halde gelin Spotify algoritmasının nasıl çalıştığına daha yakından bakalım,
Spotify Algoritması Nasıl Çalışıyor?
Spotify aslında bizim hakkımızda çok fazla şey biliyor. Müzik dinleme geçmişimizden, hangi şarkıları atladığımıza, hangi çalma listelerini oluşturduğumuza ve hatta konumumuza kadar her şeyi izliyor. Sonrasında da önerileri esnasında bunları dikkate alıyor.
Her Pazartesi yenilenen Discover Weekly, kendimize benzer müzik tercihlerine sahip diğer kişilerin çalma listelerini içeriyor. Bu sevdiğimiz şarkılara benzeyen şarkılar ve müzik bloglarının incelenerek 30 şarkıdan oluşturulan bir çalma listesi. Müzik bloglarının incelenmesini daha önce duymamış olabilirsiniz. Şimdi biraz daha yoğunlaşalım bu konu üzerine.
Spotify’ 2014’de daha iyi tavsiyeler vermek için 100 milyon dolara The Echo Nest adlı start-up firmasının satın almıştı. Bu firmanın kurucu ortağı olan Brian Whitman, 2012’de bir gün içerisinde “10 milyon” müzik ile alakalı web sitesinin takip edildiğini söyledi. Bu sayede müzik dünyasında neler olup bittiği hakkında anında bilgi sahibi olabiliyorlardı.
Every word anyone utters on the internet about music goes through our systems that look for descriptive terms, noun phrases, and other text.
Ancak mevcut tavsiye sistemi, bilinmedik bir şarkıcının tavsiye sistemlerine dahil edilmesi konusunda başarısızdı. Bu problem “Cold-start” olarak adlandırılmaktadır. Spotify bu problemi çözmek için, deep learning (derin öğrenme) teknolojisi kullanmaya başladı. Bunun için de müziğin işitsel benzerliğinin analizini gerçekleştiren bir algoritma oluşturuldu. Böylece Discover Weekly listemizin içinde daha önce hiç dinlemediğimiz bir şarkı var olmaya başladı.
Spotify’in yapay zeka kullandığı tek yer yukarıda bahsettiğimiz tavsiye sistemi değildir. Bunun dışında asla fark etmemiş olabileceğiniz küçük araçlarda da en son yapay zeka teknolojileri kullanmaktadır. Örneğin, otomatik çalma listesinin devamı bunlardan biridir.
Otomatik Çalma Listesi Oluşturmada Yapay Zeka Kullanımı
Bunun için algoritma çalma listesini analiz eder. Sonrasında da bir sonraki müzikleri listeyi oluşturan kişi eklemeye devam ediyormuş gibi listeyi devam ettirir. Aynı zamanda şarkıların orijinal versiyonlarının yerine aranjmanları da (cover) tespit edilir.
Bunun neticesinde bizim duymak istediğimiz aranjman türü bize tavsiye edilmektedir. Ek olarak, müzik dinleme deneyimini zenginleştirmek için karaoke imkanının sunulması gibi uygulamalara yönelik popüler şarkı sözlerinin zaman uyumlu şekilde ilerlemesi üzerine çalışmaktadır.
Spotify Algoritması Hakkımızda Çok Şey Biliyor!
Akademik ve kendi bünyesinde gerçekleştirdiği bu çalışmaların yanında Spotify, kullanıcılarını da araştırır. 2015’de Spotify, rekabet gücünü korumak için bir günde yaklaşık 1 TB kullanıcı verisini kaydettiğini belirtmişti. Kullanıcılarının cinsiyet, yaş, konum, dinlenilen ve geçilen şarkılar, bir şarkının kaç defa dinlendiği gibi verilerini analiz eder.
Spotify tarafından toplanan ve kullanılan veriler oldukça kapsamlıdır. Spotify’da neredeyse her şey izlenmektedir. Bunu aslında kendinizi ile ilgili sayfayı açarak siz de görebilirsiniz. Bu bölümde yıl boyunca müzik dinlemek için kaç dakika zaman harcadığınızı, tercihlerinizi, beğendiğiniz sanatçıları, favori podcast’leri ve daha fazlasını bulabilirsiniz.
Aslında sizin de tahmin edeceğiniz gibi bu gördükleriniz buzdağının sadece görünen kısmıdır. Ancak kullanıcılar, harika bir kullanıcı deneyiminden, güzel istatistiklerden ve birinci sınıf önerilerden yararlandıkları için çoğu zaman izlenmekten memnundur. Elbette Apple Music veya Amazon Music de bu hizmetleri sunabilir ancak sonuçta kullanıcı deneyimi için öneri sisteminin kalitesi çok önemlidir. Spotify henüz savaşı kazanmadı, ancak umut verici görünen net bir stratejileri var.
Son olarak Discover Weekly kalitesini arttırmak isteyenler için birinci tavsiyem güzel şarkı dinlemeleri olacaktır. Bir diğeri ise her hafta yenilenen çalma listesindeki müziklerin sabırla birkaç hafta dinlenerek geri dönütler ile beslenmesidir.
Ayrıca bu yazımıza da göz atmak isteyebilirsiniz: Veri Bilimi Nedir? Bir Veri Bilimcisi Olmak İçin Hangi Matematik Konularını Bilmeniz Gereklidir?
Kaynaklar ve ileri okumalar
- Uncovering How the Spotify Algorithm Works. Yayınlanma tarihi: 23 Kasım 2021; Bağlantı: https://towardsdatascience.com/
- About Spotify; Bağlantı: https://newsroom.spotify.com/
- How Spotify’s Algorithm Knows Exactly What You Want to Listen To; Yayınlanma tarihi: 4 Ekim 2019; Bağlantı: https://onezero.medium.com/
Size Bir Mesajımız Var!
Matematiksel, 2015 yılından beri yayında olan ve Türkiye’de matematiğe karşı duyulan önyargıyı azaltmak ve ilgiyi arttırmak amacıyla kurulmuş bir platformdur. Sitemizde, öncelikli olarak matematik ile ilgili yazılar yer almaktadır. Ancak bilimin bütünsel yapısı itibari ile diğer bilim dalları ile ilgili konular da ilerleyen yıllarda sitemize dahil edilmiştir. Bu sitenin tek kazancı sizlere göstermek zorunda kaldığımız reklamlardır. Yüksek okunurluk düzeyine sahip bir web sitesi barındırmak ne yazık ki günümüzde oldukça masraflıdır. Bu konuda bizi anlayacağınızı umuyoruz. Ayrıca yazımızı paylaşarak veya Patreon üzerinden ufak bir bağış yaparak da büyümemize destek olabilirsiniz. Matematik ile kalalım, bilim ile kalalım.
Matematiksel
