El algoritmo de recomendación personalizada de Spotify, responsable de crear listas como Discover Weekly, Daily Mix o Radar de Novedades, y de sugerir canciones en función del historial de escucha de cada usuario.
¿Cómo funciona (desde mi perspectiva de usuario)? Desde mi experiencia, el algoritmo de Spotify analiza constantemente lo que escucho: los géneros, artistas, canciones que repito, los momentos del día en que más uso la app, y hasta si suelo saltar canciones antes de terminarlas. Con base en eso, genera listas automáticas que, la mayoría de las veces, se ajustan muy bien a mis gustos.
Por ejemplo, si paso una semana escuchando country music, la siguiente lista de Descubrimiento Semanal me recomienda artistas similares o nuevas canciones dentro de ese estilo. Se siente como si Spotify “aprendiera” de mí y tratara de anticiparse a lo que quiero escuchar.
El objetivo principal del algoritmo es mantener al usuario activo y satisfecho dentro de la plataforma. Predice qué canciones o artistas pueden gustarme según mis patrones de escucha y los compara con los de millones de usuarios similares (lo que se conoce como filtrado colaborativo). Está optimizado para aumentar el tiempo de reproducción, reducir el número de saltos y fomentar el descubrimiento de nueva música
El algoritmo de Spotify ha influido muchísimo en la forma en que consumo música. Antes yo buscaba artistas o álbumes específicos; ahora dejo que las listas personalizadas elijan por mí. Esto tiene un lado positivo: me permite descubrir música nueva sin esfuerzo, y muchas veces encuentro canciones o artistas que nunca habría buscado.
si tuviera que rediseñarlo quisera se se vea la repodrudcion de jams anteriores y con IA lograr fusionar una playlist con dos o tres artistas una playlist con algunos que yo le diga al app ya que conozco el mood en el que ando 