
Die eigene Lieblingsmusik auf
Streamingdiensten abrufbar zu haben, ist bloß die halbe Miete,
erklärt Ben Popper. Vielmehr beziehen die Archive der verschiedenen Anbieter einen beträchtlichen Reiz daraus,
neue Musik entdecken zu können - weshalb sich die zentralen Player auf dem Markt vor allem über ihre
Empfehlungssysteme profilieren wollen. Sowohl persönliche Empfehlungen von Radio-DJs als auch algorithmenbasierte Wahrscheinlichkeitsrechnungen haben laut Popper empfindliche Schwächen, weshalb er umso begeisterter von
Spotifys neuem Feature ist, das beides vereint. "So funktioniert"s:
Spotify verfügt über ein
Geschmacksprofil jedes Nutzers, das auf dessen Hörvorlieben fußt. ... Die Algorithmen hinter
Discover Weekly finden Nutzer, deren Playlists Lieder und Künstler aufweisen, die man selber schätzt. Dann durchkämmen sie die Playlists dieser Seelenverwandter nach jenen Liedern, die man selbst noch nicht gehört hat, im Wissen darum, dass man diese wahrscheinlich ebenfalls mögen wird. Schlussendlich nutzen sie das eigene Geschmacksprofil, um diese Fundstücke nach jenen Nischen zu filtern, in denen man selbst gerne Entdeckungen macht. Weil die Playlist, dieser
explizit kuratorische Akt, sowohl Quelle des Signals, als auch deren Endergebnis darstellt, kann diese Technik Resultate hervorbringen, die mitunter
wesentlich interessanter ausfallen, als kollaborative Allerwelts-Filtertechniken."