Kişiselleştirilmiş çalma listeleri hayatımıza gireli uzun zaman oldu, ancak bu listeler çoğunlukla genel beğenilerimizi yansıtan harman listeler. Kişilerin ruh haline göre şarkılar öneren ve bu şarkıları doğru şekilde sıralayan bir sistem için yola çıkan Maytal Saar-Tsechansky, Paul Liebman ve Peter Stone bir anlamda kişiye özel DJ’ler yaratmayı başardı.
Ekibin yetersiz bulduğu Spotify öneri algoritması, bir şarkının ardından gelecek şarkı için benzer sanatçılar veya müzik türlerini baz alıyor. Pandora, biraz daha detaylı değerlendirmeler ile farklı değişkenleri de göz önünde bulunduruyor ancak Liebman’a göre bu önerilerin hangi sırayla çalınacağı konusunda yetersiz kalıyor. Liebman, şarkıların seçimi kadar öneri sıralamasının da önemli olduğunu vurguluyor. Yorucu bir iş gününün ardından arabada dinlemek isteyeceğiniz şarkılar ile hafta sonu yatağınızda sabah keyfi yaparken dinlemek istedikleriniz elbette farklı olacaktır.
Geliştirilen program ile doğru sıralama ve seçimi yapabilmek için, sanatçı ve müzik türünden öteye gidip tını, perde, akustik, ses yüksekliği veya tempo gibi 34 farklı kategoriden yararlanılıyor. Böylece, bir blues şarkısının ardından aynı türde başka bir şarkı yerine, blues türüne benzeyen Farsça bir şarkı gelebilir.
“İdeal çalma listesinin uzun vadeli hedefi, dinleyicinin aldığı keyfi en üst düzeye çıkarmaktır.”
Kullanıcının tercihlerinden öğrenen bir algoritma ile sürekli memnuniyeti sağlayabileceğini düşünen ekip, programda yalnızca bir şarkı sonrasını tahmin etmekten öteye gidip bir satranç oyuncusu gibi 10 hamle ötesi için de planlama yapıyor. Bir şarkı çalınırken, sonrası için on binlerce sıralama seçeneği yaratıp, içlerinden hangisinin kullanıcıyı en çok tatmin edeceğini seçiyor. Makine öğrenmesi alanında Monte Carlo araması olarak bilinen bu mekanizma aynı zamanda DJ-MC adlı programın isim kaynağı.
47 katılımcıya tüm zamanların en iyi 500 albümünden seçilen 50 şarkı dinletilerek gerçekleştirilen deneyde, her şarkıdan sonra beğendim/beğenmedim seçenekleri sunulup, ayrıca şarkı geçişini beğenip beğenmedikleri de soruldu. Rastgele seçilen ilk 25 şarkıdan öğrendiği ile kalan 25 şarkıyı seçen program, rastgele yapılan seçimlere göre %19 daha fazla beğenildi.
Oldukça kullanışlı olabilecek bu programı satmak gibi bir düşünceleri olmadığını belirten Tsechansky, herhangi bir müzik platformunun bu programı kullanmasından memnun olacağını vurguluyor. Ekip ayrıca yalnız müzik değil, birçok alanda bu mantıkla ilerlenebileceğine de dikkat çekiyor.
Kaynak: Medium
