MADRID- La relación del ser humano con la música es tan íntima y definitoria de su personalidad que el repertorio de cada persona es capaz de hablarle a Spotify no sólo de su edad o lugar de residencia, también de sus preferencias políticas e incluso acerca de si es sociable o introspectiva, aventurera o prudente.

El servicio de streaming analiza la actividad de sus usuarios -qué música escuchan, cuándo, qué patrones de reproducción siguen, qué listas crean- para conocer sus gustos y, a partir de ahí, empezar a recomendar. Como el gusto musical es único, Spotify ha descubierto que el consumo de música da pistas acerca de la naturaleza humana.

"De todas las cosas que podemos medir con tecnología, la música es la más representativa de nuestra personalidad", explica el responsable científico de datos de Spotify, Brian Whitman.  Somos capaces de descubrir, con un alto grado de fiabilidad, cosas de ti: por supuesto tu edad y dónde vives, pero también matices de tu carácter", asegura Whitman.

Expertos en inteligencia artificial, científicos, músicos y profesionales de la sociología y la psicología trabajan para comprender qué significa la música para cada usuario y desarrollar un producto personalizado.

Por ejemplo, pueden saber si se es sociable, introspectivo o aventurero y el tipo de personas con las que se congeniaría. También, sus preferencias políticas: ¿de izquierdas o de derechas?.

"La música sirve para expresar parcialmente quiénes somos, pero nunca vamos a ser capaces de entender la complejidad de una persona a partir de la visión limitada que nos formamos a través de su actividad musical. Intentamos hacer suposiciones, aunque no siempre son certeras", advierte el responsable de producto de Spotify, Ajay Kalia.

En la plataforma no hay dos usuarios de entre sus cien millones que compartan idénticos gustos. Tampoco las mismas opiniones acerca de qué canción es alegre, triste o relajante.

Spotify analiza matemáticamente sus canciones (tempo, ritmo, etcétera), bucea en web y redes sociales para estudiar qué se escribe sobre música, hace reuniones con usuarios para conocer sus motivaciones. Todo ello para categorizar adecuadamente su catálogo de 30 millones de canciones. La próxima frontera, según su responsable científico, es que el servicio "entienda a las personas tanto como entiende la música". Identificar qué le gusta a un usuario es sencillo, cuenta Kalia. Otra historia es hacer lo propio con lo que no. Ni siquiera que alguien salte una pista es indicativo de que le disguste.

Para añadir complejidad al cuadro, los clientes no siempre son honestos: identidad y actividad musical muchas veces no están alineadas. Es decir, en ocasiones se comparte en redes un tipo de música que en realidad no se está escuchando. Quizá su amiga, en lugar de deleitarse con Bach, esté tarareando a Justin Bieber.

"Hemos visto que hay canciones que la gente escucha, pero nunca las comparte porque no quiere verse asociada a ellas. Y lo contrario: composiciones que muy pocos reproducen pero muchos publican en redes. Es fascinante, queremos entender qué subyace a este comportamiento y lograr que el algoritmo sea capaz de comprender si realmente esa música gusta", dice Kalia.

La conexión emocional con la música es evidente y en la compañía escandinava lo saben, pero si les resulta una utopía determinar si una canción es triste o alegre, mucho más el ser capaces de adivinar el estado de ánimo del oyente y qué desea.

Rocío Guerrero, responsable del equipo editorial que elabora listas musicales, ha sacado dos grandes conclusiones: que somos muy tolerantes con la música y estamos abiertos al descubrimiento, y que nos gusta llevar las emociones al límite.

"Hay mucho desamor, pero es que encima nos encanta regocijarnos en la tristeza. Una de las listas más populares se llama Sin t', de canciones superdeprimentes", concede.

En el futuro, el servicio quiere responder satisfactoriamente a peticiones del tipo: "Spotify, estoy deprimido, anímame" o "he tenido un mal día, ponme canciones que me relajen". Para ello, habrá de conocer con qué música logra esos efectos en cada uno.

Será un camino de ensayo-error que hoy tiene como máximo exponente las listas de descubrimiento semanal: cada lunes se envía a cada usuario una selección que el algoritmo de Spotify cree que podría interesarle. "A lo mejor el 70 % de lo que oyes es muy similar a lo de otros, ¿pero qué pasa con ese 30 % que te hace único?".

"En lugar de centrarnos en los lugares comunes, ¿podemos detectar esas rarezas y darte algo que sólo tenga sentido para ti? En ello estamos", finaliza Kalia.