Nestes dias, não há plataforma ou serviço que não tente nos recomendar "algo" para ver, ouvir ou comprar. O problema é que, na maioria dos casos, essas recomendações costumam ser verdadeiramente horríveis. Então, por que não assumimos o controle um pouco mais? O motor Maroofy aponta nessa direção, com sugestões musicais baseadas em músicas favoritas que buscamos previamente. Dessa forma, os resultados devem ser mais precisos...
Não importa se é YouTube, Spotify ou outro serviço semelhante, as "sugestões" de todas as plataformas modernas são constantes. Por quê? Porque a roda precisa continuar girando, é claro. O Big Data não se alimenta sozinho: precisamos passar tempo on-line, experimentar coisas novas ou clássicas, consumir. Mas os algoritmos erram... muito mais do que imaginamos.
Maroofy: descubra novas músicas compartilhando suas favoritas
Agora, existe uma alternativa simples: ensinar voluntariamente aos algoritmos o que queremos. E é assim que o Maroofy funciona. Este site, desenvolvido por Subhash Ramesh, nos oferece um "motor de recomendações" para músicas semelhantes. Seu funcionamento se baseia em um índice com mais de 120 milhões de músicas do iTunes e um modelo personalizado de áudio.
O modelo analisa o áudio cru como entrada e produz uma saída baseada em incorporações de vetores. O último passo é armazenar todos esses vetores em um banco de dados e habilitar uma busca semântica para encontrar músicas semelhantes.
Então, quão bem funciona? Na verdade, isso depende de cada um. Pessoalmente, posso dizer que atualmente o fator de "descoberta" do Maroofy é mais valioso do que todo o resto. Por exemplo, o motor indica que Fortunate Son, do Creedence, uma canção "de protesta, antiguerra e antielitista", compartilha semelhanças com Grease, do Bummertrash, uma banda indie da qual quase não consegui encontrar seu perfil no Bandcamp e que está mais alinhada com o garage punk do que com outra coisa... mas no final fiquei ouvindo Bummertrash, então, "missão cumprida?" Faça o teste!
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