- Last.fm e Audioscrobbler foram projetos estudantis desenvolvidos de forma independente em 2002 que implementaram recomendação musical e conexão entre usuários usando “filtragem colaborativa (collaborative filtering)” como serviços iniciais baseados na web social
- O Last.fm operava como uma espécie de rádio na internet, criando um “Map of Music” com base no histórico de audição dos usuários para visualizar relações entre gêneros e faixas, além de permitir o compartilhamento de perfis com outros usuários
- O Audioscrobbler rastreava os dados de reprodução musical dos usuários para criar um histórico de escuta chamado “scrobbling”, oferecendo comparações e recomendações com usuários de gostos semelhantes
- Ambos os serviços se afastaram do modelo tradicional de radiodifusão e apresentaram uma nova forma de descobrir músicas por meio de dados dos usuários e conexões sociais
- Mais tarde, eles foram integrados e passaram a ser avaliados como um caso que demonstrou, antes da era Web 2.0, o potencial das recomendações baseadas em dados de usuários e do networking social
Sinais iniciais da web social
- Lançado em 2002, o Last.fm era uma plataforma de rádio na internet criada por estudantes da Ravensbourne College, em Londres, que oferecia recomendações musicais personalizadas com base no histórico de audição dos usuários
- Quando o usuário ouvia música repetidamente, o sistema aprendia suas preferências e construía um perfil pessoal
- Por meio do “Map of Music”, que visualizava a soma de todos os perfis de usuários, o serviço expressava as conexões entre gêneros
- A filtragem colaborativa era uma tecnologia de recomendação usada pela Amazon, que gerava listas de recomendação conectando itens com históricos de compra ou avaliação semelhantes
- Um exemplo representativo é o recurso da Amazon: “clientes que compraram este produto também compraram estes itens”
- O Last.fm aplicou isso aos dados musicais para gerar recomendações com base nas relações entre faixas
O surgimento do Audioscrobbler
- No mesmo ano, Richard Jones, da Universidade de Southampton, no Reino Unido, desenvolveu o Audioscrobbler, que coletava dados de reprodução musical dos usuários para gerar recomendações
- Os usuários instalavam um software para registrar automaticamente seus dados de escuta
- Esses dados eram comparados com os de outros usuários por meio de filtragem colaborativa e convertidos em recomendações
- Jones criou o termo “audioscrobbling” para definir o processo de recomendação baseado no histórico de escuta
- Depois, o Audioscrobbler foi integrado ao Last.fm e evoluiu para uma única plataforma
Ruptura com o modelo de radiodifusão
- O Last.fm se afastou da estrutura de transmissão em que editores escolhiam as músicas, como no rádio tradicional, e propôs uma forma em que os próprios usuários moldavam o fluxo musical
- Os usuários ajustavam sua coleção pessoal avaliando as faixas com os botões
love, hate e skip
- Também era possível explorar os perfis de outros usuários ou gerar automaticamente um stream alinhado ao próprio gosto
- O cofundador Martin Stiksel explicou que “boa música é descoberta em um contexto social, como ao ouvir na casa de um amigo”
- Levar esse conceito para o ambiente online era o núcleo do Last.fm
O valor dos dados dos usuários
- Last.fm e Audioscrobbler implementaram uma forma de descobrir novos conteúdos aproveitando o valor coletivo dos dados dos usuários
- De forma semelhante às recomendações de produtos da Amazon, os dados de escuta musical funcionavam como recurso central das recomendações
- No entanto, na época, devido a restrições de direitos autorais das gravações, só era possível reproduzir amostras de 30 segundos
- Depois, com o pagamento de taxas de licenciamento à PRS e à MCPS, o serviço foi convertido em uma rádio online oficial
- Essa tentativa mostrou, antes da revolução do streaming, o potencial de um modelo de consumo musical orientado por dados
Conexão com a Web 2.0
- A união entre Last.fm e Audioscrobbler lançou as bases da web social centrada em participação dos usuários e compartilhamento de dados
- Elementos centrais da Web 2.0, como recomendação personalizada, conexão entre usuários e visualização de dados, foram implementados de forma pioneira
- No fluxo da web social que ganhou força a partir de 2004, os dois projetos passaram a ser vistos como um protótipo de comunidade online mediada pela música
1 comentários
Comentários do Hacker News
Na época em que os recursos sociais do last.fm eram mais ativos, o melhor “algoritmo” para descobrir música nova era fuçar os perfis de outras pessoas
Quando você encontrava alguém com gosto parecido, a chance de descobrir algo de que gostasse era alta mesmo em gêneros diferentes
Já o Pandora recomendava com base na instrumentação, então o resultado era sem graça, e as recomendações do Spotify também passam um pouco essa sensação
Se você lê as resenhas de um álbum de que gosta e olha o perfil de alguém com gosto parecido, dá para achar exatamente o que procura graças às paradas de álbuns e ao sistema de tags de gênero deles
A página de perfil tinha uma vibe de MySpace, e serviços de terceiros usando a API faziam gráficos de visualização muito legais
Depois, parece que os recursos foram sumindo por falta de dinheiro e houve uma tentativa de venda para o Spotify
Eu fazia scrobble com um app que deixava o microfone sempre ligado para reconhecer música, e nem pensei que isso pudesse ser um risco de segurança
Sempre vinham boas respostas quando você pedia recomendações no fórum ou nos comentários dos álbuns, e sinto falta daquele senso de comunidade
Foi marcante poder ver a pasta compartilhada inteira de outros usuários e conversar por chat sobre gosto musical
Dá para salvar as faixas mais ouvidas da outra pessoa em uma playlist atualizada automaticamente, e a ideia é priorizar recomendações centradas em pessoas, não em algoritmos
Meu perfil: https://volt.fm/soheilpro
As pessoas ficam obcecadas com o Wrapped de fim de ano do Spotify, mas na prática esses dados ficam escondidos o ano inteiro e só aparecem por um momento
Antes esse tipo de recurso era básico, e é uma pena que até uma pequena customização agora pareça um “recurso especial”
Eu usava o last.fm mais para analisar meus hábitos de escuta do que para descobrir música
Quando virou atualização em tempo real, essa graça se perdeu um pouco
Sou fã do last.fm
Se você usa Spotify, pode baixar todo o histórico de escuta em JSON em https://www.spotify.com/us/account/privacy/
Também recomendo o site explorify.link, que faz visualizações desses dados
Ainda uso last.fm desde 2008
É interessante ver como meu gosto musical mudou ao longo do tempo
Antes eu montava colagens semanais 9x9 de álbuns para discutir com a comunidade
Até hoje o last.fm é muito usado como rastreador de histórico de escuta
Só o Spotify oferece scrobbling nativo no nível da plataforma; outros serviços exigem ferramentas de terceiros
A API está quase inalterada há 15 anos, o que facilita integrações leves
Hoje em dia a maior parte da comunidade foi para o Discord, e cerca de 10% dos servidores de música usam bots que mostram estatísticas do last.fm
(eu mantenho o .fmbot para Discord)
Link de referência: https://support.last.fm/t/more-ways-to-scrobble/192
Eu amo o last.fm, mas recentemente criei uma conta no ListenBrainz, uma alternativa open source, e agora faço scrobble para os dois ao mesmo tempo
Também dá para criar diagramas legais com tapmusic.net
Quando estou sem VPN, uso só o last.fm e depois distribuo automaticamente os dados para os outros lugares
Outro site lendário dessa época foi o Oink’s Pink Palace
Estou fazendo scrobbling desde 2008 até hoje
Antes, artistas pequenos subiam suas próprias músicas, então descobri muita coisa preciosa, especialmente na cena sueca de beatpop
Uso last.fm há 21 anos, e meu gosto musical atual é quase todo fruto do recurso de artistas similares do last.fm
Acho que a Apple perdeu a chance de criar uma rede social em cima do iTunes
Poderia ter mostrado o que seus amigos ouviam, criado comunidades por afinidade musical e oferecido recomendações melhores, como o YouTube Music faz hoje
Por causa dele, gastei bastante com compra avulsa de faixas na iTunes Store, mas depois do Apple Music deixou de fazer sentido manter isso
Texto relacionado: https://news.ycombinator.com/item?id=46268285