recommendations | Listen Local

Hudobná databáza Demo Slovak Music Database

Thu, 17 Dec 2020 17:10:00 +0200

Moderné streamovacie služby, podobne ako dodržiavanie miestnych smerníc (napr. vysielacích kvót), vyžadujú dostupnosť údajov o hranej a odporúčanej hudbe, a tiež metadata – údaje o údajoch. Na Slovensku v súčasnosti neexistuje databáza, ktorá by uľahčila dodržiavanie vysielacích kvót, alebo pomáhala napr. organizácii LaLa – Slovak music export či slovenským hudobným vydavateľstvám predstaviť hudbu novým fanúšikom.

Pripravili sme preto demo verziu slovenskej hudobnej databázy – Demo Slovak Music Database, ktorá tieto problémy dokáže vyriešiť. Zároveň sme vytvorili demo verziu aplikácie Listen Slovak, ktorá túto databázu využíva. V štúdii realizovateľnosti, ktorú sme v rámci projektu pripravili, vysvetľujeme postupy a predstavujeme údaje potrebné na vytvorenie a aktualizáciu kompletnej databázy v reálnom čase.

Demo verzia databázy obsahuje informácie o slovenských umelcoch a nahrávkach, ktoré vydali na Slovensku aj v zahraničí. Môže pomôcť jednoduchšie dodržiavať vysielacie kvóty, poslúžiť na vzdelávacie účely, či jednoducho zvýšiť pravdepodobnosť, že Spotify alebo YouTube odporučia poslucháčovi konkrétnu slovenskú nahrávku alebo video.

Celá databáza je prístupná cez SQLite alebo vo formátoch .csv, .xlsx či .rds. Ak by ste ju chceli vyskúšať alebo rovno použiť, pokojne sa na nás obráťte. Naša databáza je otvorená, zadarmo, a záujemcom radi pomôžeme a poradíme. V úvode tejto stránky sme umiestnili zoznam umelcov, ktorí sa v databáze momentálne nachádzajú.

Vytvorili sme aj zjednodušenú [verziu ] databázy, ktorá sa ľahšie prehliada aj sťahuje – umelci alebo ich zástupcovia si môžu skontrolovať, ako sme ich klasifikovali, prípadne požiadať o zaradenie či výmaz z databázy. Viac o databáze a jej využití si môžete prečítať tu. Cez podstránku Kontakty si môžete vyžiadať prístup do databázy alebo požiadať o jej stiahnutie vo viacerých formátoch, s ktorými môžete pracovať v nespoplatnených open-source softvéroch.

Kliknite tu, ak chcete zobraziť tabuľku na samostatnej stránke.

Hudobná databáza Demo Slovak Music Database

Tue, 01 Dec 2020 00:00:00 +0000

Hudobná databáza Demo Slovak Music Database

Pripravili sme preto demo verziu slovenskej hudobnej databázy – Demo Slovak Music Database, ktorá tieto problémy dokáže vyriešiť. Zároveň sme vytvorili demo verziu aplikácie Listen Slovak, ktorá túto databázu využíva. V štúdii realizovateľnosti, ktorú sme v rámci projektu pripravili, vysvetľujeme postupy a predstavujeme údaje potrebné na vytvorenie a aktualizáciu kompletnej databázy v reálnom čase. Demo verzia databázy obsahuje informácie o slovenských umelcoch a nahrávkach, ktoré vydali na Slovensku aj v zahraničí. Môže pomôcť jednoduchšie dodržiavať vysielacie kvóty, poslúžiť na vzdelávacie účely, či jednoducho zvýšiť pravdepodobnosť, že Spotify alebo YouTube odporučia poslucháčovi konkrétnu slovenskú nahrávku alebo video.

Celá databáza je prístupná cez SQLite (db) alebo vo formátoch .csv, .xlsx či .rds. Ak by ste ju chceli vyskúšať alebo rovno použiť, pokojne sa na nás obráťte. Naša databáza je otvorená, zadarmo, a záujemcom radi pomôžeme a poradíme. V úvode tejto stránky sme umiestnili zoznam umelcov, ktorí sa v databáze momentálne nachádzajú.

Umelci

Zaradenie do databázy

Umelci a hudobné vydavateľstvá boli do databázy zaradené na základe dobrovoľného dotazníku od SOZA a Reprex BV. Účastníkov sme sa pýtali na vek, charakter vystúpení, jazyk a lokalitu. Možnosť zaradenia do databázy stále existuje – s radosťou do našej demo databázy a demo aplikácie pridáme ďalších umelcov. Dúfame, že naša spolupráca na projekte so SOZA a ďalšími partnermi bude pokračovať, a jej výsledkom bude naozaj rozsiahla databáza, ktorá bude obsahovať všetku slovenskú hudbu.

Pokiaľ ste hudobník, a chcete byť vy alebo vaša kapela, či umelecký súbor zahrnutí do tejto databázy, vyplňte prosím tento dotazník.

Vyradenie z databázy

Vyradenie z databázy je v tejto fáze veľmi jednoduché – stačí, ak nám dáte vedieť, že v nej naďalej nechcete byť zaradení.

Údaje v databáze

Vhodný typ údajov do databázy sme zvolili pomerne subjektívne. Nemohli – a ani nechceli – sme totiž nakladať s osobnými údajmi, ktoré spadajú pod smernicu GDPR. Podľa v súčasnosti platnej vysielacej kvóty sú za slovenských umelcov považovaní tí, ktorí majú na území SR trvalý pobyt. Toto kritérium nebolo pre nás celkom vhodné, keďže trvalý pobyt patrí medzi osobné údaje a zosnulí umelci ho, prirodzene, nemajú.

Zvolili sme alternatívne riešenie a pripravili dlhý zoznam kandidátov na základe preferencií slovenských poslucháčov. Na začiatku sme vybrali umelcov, ktorí sa objavili v rebríčkoch rádií, na konkrétnych slovenských playlistoch v Spotify, alebo sami seba opisujú slovíčkom „slovenský, slovenská“, napr. Slovak rock alebo Slovak hip-hop. Na Wikipédii sme si prečítali ich anglické biografie rozdelené na ženskú a mužskú kategóriu.

Muzikologička Dominika Semaňáková, pôvodom zo Slovenska, nám pomohla určiť, ktorých umelcov by sme naozaj mali považovať za slovenských. Kritériá boli nasledovné – známe miesto pôsobenia (teda kde umelec alebo skupina väčšinou pôsobí), miesto narodenia, miesto úmrtia, jazyk textov, jazyk názvu skladby a ďalšie verejne dostupné informácie o umelcovi.

V demo verzii sme sa snažili obmedziť množstvo zadaných údajov a zamerali sme sa len na Spotify (dôvody si môžete prečítať tu ). Ku každému Spotify ID sú priradené nasledujúce údaje:

popularity: hodnota od 0 do 100, ktoré na základe počtu prehraní na Spotify opisuje obľúbenosť umelca.
followers: celkový počet používateľov, ktorí na Spotify umelca sledujú.
genre: až tri žánre na umelca.
total_recommendations: počet odporúčaní súvisiacich s daným umelcom po troch iteráciách algoritmu. Umelci s nulovou hodnotou odporúčaní sú pre Spotify prakticky neviditeľní a pravdepodobne nebudú odporúčaní nikdy. Jedným z našich hlavných cieľov je vyhnúť sa tzv. cold start-u, ktorý v roku 2020 postihol približne 15 % slovenských umelcov.
`genres``: až tri žánre na umelca.
any_slovak_release: ak umelec vydal nahrávky na Slovensku, priradí sa hodnota 1, inak sa priradí 0.
slovak_release_pct: % nahrávok umelca vydaných na Slovensku.
any_slovak_title: ak majú niektoré nahrávky daného umelca slovenský názov, priradí sa hodnota 1, inak sa priradí 0.
all_slovak_title: ak majú všetky nahrávky daného umelca slovenský text, priradí sa hodnota 1, inak sa priradí 0.
all_english_title: ak majú všetky nahrávky daného umelca slovenský text, priradí sa hodnota 1, inak sa priradí 0.
known_slovak_city: slovenské mestá spojené s daným umelcom.
considered_czech: ak je umelec zároveň považovaný za českého, priradí sa hodnota 1, inak sa priradí 0. Najväčšou výzvou bolo pre nás stanoviť hranicu medzi slovenským a českým.
popular_song_titles: krátky výber najpopulárnejších skladieb umelca.
latest_popular_releases: dátum vydania poslednej populárnej nahrávky umelca.
spotify_url: odkaz na oficiálny profil na Spotify.
Official_website_url: odkaz na oficiálnu internetovú stránku umelca alebo skupiny.

Pokiaľ chcete byť vylúčený zo zoznamu, kontaktuje nás na Kontakt.

Zvukové nahrávky

Z celkového počtu 3 937 nahrávok obsahuje databáza Demo Slovak Music Database najviac 10 nahrávok, ktoré nie sú priradené k žiadnemu slovenskému umelcovi. Ak požiadame Spotify, aby nám odporučilo najvhodnejšie nahrávky, 19 umelcov sa vo výsledkoch vôbec nezobrazí. V prípade nájdených umelcov boli obsiahnuté tieto údaje: Ku každej skladbe sú priradené tieto údaje: ^[Kompletný zoznam údajov, ktoré Spotify jednotlivým nahrávkam priraďuje, nájdete na: https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/tracks/get-audio-features/]

Žánre

Všetci vieme, že pri vyhľadávaní a výbere nových hudobných diel je žáner veľmi dôležitý. V bežnej reči však niekedy býva problém hudbu dobre opísať. Žánrové názvoslovie môže byť zavádzajúce – napr. slovenskí hudobní fanúšikovia môžu chápať jazz trochu inak ako poslucháči v Japonsku alebo v Spojených štátoch. Digitálne streamovacie služby a internetové stránky zvyčajne využívajú umelú inteligenciu, ktorá vychádza z anglických pomenovaní žánrov. Preto je nesmierne dôležité správne pochopiť a používať slovenské a anglické definície jednotlivých žánrov. Popová skladba, ktorá je mylne označená ako rock sa môže stať neviditeľnou, pretože nevyhovuje vkusu fanúšikov „rocku“. Používatelia služby ju preskočia a umelá inteligencia sa naučí, že táto skladba je „neobľúbená“. Ak by sme ju však ponúkli fanúšikom popu, mohla by sa ujať.

Tabuľka žánrov v našej databáze mapuje hypotetické rozdiely medzi „slovenskými“ žánrami, napr. Slovak indie či Slovak jazz a žánrami iných krajín, napr. Belgian indie alebo Japanese jazz. Tieto rozdiely sú dôležitou súčasťou našej databázy a ich správne rozlíšenie vyžaduje širší konsenzus hudobných dramaturgov, promotérov hudby v zahraničí, hudobných vydavateľstiev, umelcami a odborníkov v oblasti počítačovej muzikológie. Zaraďovanie skladieb do našej databázy ukazuje, že nedostatočné povedomie o žánrovom názvosloví globálnych streamovacích služieb je jedným z hlavných dôvodov nízkej viditeľnosti slovenskej hudby na týchto platformách.

Listen Local App

Tue, 01 Dec 2020 00:00:00 +0000

Zoznámte sa s aplikáciou Listen Local

Naša aplikácia Listen Local vyžíva strojové učenie. Systém presne sleduje zadaný cieľ – vyhľadáva hudbu – a pri tom sa neustále učí a zdokonaľuje. Treba sa však opýtať, kto tento cieľ určuje? Webstránka či služba, ktorá sa snaží, aby ste na nej strávili čo najviac času a pozreli si čo najviac reklám? Digitálna streamovacia služba, ktorá chce, aby ste počúvali len hudbu dostupnú na nej? Alebo vy sami?

V našej demo aplikácii si nastavujete cieľ sami. Ako východiskový bod môžete použiť zoznam najhranejších skladieb rádia, playlist rádia, alebo váš vlastný. Cieľ si nastavíte podobne, ako hudobní dramaturgovia nastavujú pomer istej hudby v danom rádiu. Chcete mať v playliste 20 % skladieb v slovenčine? Alebo 15 % skladieb od autorov, ktorí sa za Slovákov považujú? Zaujíma vás hudba z Holandska? Alebo chcete mať v playliste 20 % vydaných Slovákmi na Slovensku? V našej demo aplikácii sme použili upravený algoritmus zo Spotify. Spotify považujeme za najlepší proprietárny software na svete, ktorý má zároveň dostatočne otvorené rozhranie pre programovanie aplikácií (API). Hoci Spotify svoj algoritmus ani presné nastavenie cieľov neprezradí, poskytuje nám dostatok informácii o hudbe, ktorú by za istých okolností dokázal odporučiť. Jeho systém je zároveň relatívne dobre zdokumentovaný, vďaka čomu máme pomerne dobrú predstavu o dianí za oponou. Pre väčšinu DSP systémov to neplatí.

Rovnako ako Spotify, aj naša demo aplikácia odporúča skladby alebo nahrávky. Na rozdiel od Spotify vám však aplikácia Listen Local umožňuje zvoliť si vlastný cieľ – teda vytvorenie výsledného playlistu na základe vašich preferencií. Okrem toho vám prezradíme všetky kroky. Podobne ako Spotify alebo YouTube, aj Listen Local najprv vyberie veľký počet kandidátov – skladieb, ktoré by sa vám mohli páčiť. Následne výber zužuje podľa toho, čo považuje za najbližšie vášmu východiskovému – vzorovému – playlistu.

Naša aplikácia pracuje na princípe užitočnosti – hoci vychádza z pôvodných odporúčaní Spotify, priraďuje väčšiu váhu skladbám, ktoré spĺňajú vami zadané kritériá.

Najväčšia váha je priradená generickým odporúčaniam Spotify, ktoré zároveň spĺňajú vaše kritériá – napr. obsahujú stanovené percento hudby od slovenských umelcov, skladieb vydaných na Slovensku, alebo so slovenskými textami. Veríme, že pri správnom použití je algoritmus, ktorý používa Spotify, skutočne skvelý.
Druhú najväčšiu váhu dostanú priradenú umelci, ktorých skladby spĺňajú zadané kritériá, a podľa Spotify sú podobní umelcom z vášho vzorového playlistu. Čo považuje algoritmus Spotify za „podobnosť“? Sleduje muzikologické a opisné črty, a tiež interakciu používateľa s touto hudbou. Ak algoritmus považuje umelca za podobného vzorovému playlistu, s veľkou pravdepodobnosťou mu podobný naozaj je.
Tretia najväčšia váha je priradená skladbám, ktoré majú spoločný žáner s niektorými skladbami na vzorovom playliste, a zároveň sú slovenské.

Listen Local vyberie veľký počet skladieb a následne ich porovnáva s hudbou na vzorovom playliste. Vďaka využitiu „podobnosti“ nakoniec vznikne playlist, ktorý spĺňa kritériá zadané používateľom.

Our recommendation flow

Väčšina odporúčacích služieb používa tri druhy informácií: informácie o hudbe ako takej, informácie o používateľoch, ktorí ju počúvali alebo hrali, ľubovoľné textové informácie dostupné z údajov poskytnutých umelcom samotným alebo vydavateľstvom, prípadne informácie o kapele z tlače. Snažíme sa poukázať na to, že ak má systém pracovať pre vás, umelcov, musíte mať kontrolu nad vstupnými údajmi. Napríklad, ako by ste opísali vašu hudbu tak, aby jej charakter Spotify, YouTube alebo Listen Local správne pochopili? Na ukážku sme použili našu demo verziu slovenskej hudobnej databázy Demo Slovak Music Database. Databáza je voľne prístupná a využíva princíp opt-in, opt-out. Slovenskí umelci a muzikológovia môžu ovplyvňovať spôsob, akým sa informácie spracúvajú.

Chceme tiež poukázať na skutočnosť, že na propagáciu hudobných vydavateľstiev, autorských kolektívov alebo hudobnej produkcie danej krajiny je veľmi dôležité nastaviť si ciele šikovne. Z etnomuzikologického hľadiska nestačí povedať, že by sme v playliste chceli mať 20 % slovenskej hudby. V našom projekte sme preto použili stupne „slovenskosti“.

Ak chceme napríklad propagovať „slovenskú hudbu“, „slovenský jazz“, „európsku hudbu“ alebo „novú hudbu“, máme viacero možností, ako nastaviť ciele. Dokážeme algoritmus vytrénovať tak, aby nám prezradil, v ktorom meste alebo krajine sa najviac počúva hudba podobná „slovenskému popu“. Môžeme vytvoriť aplikáciu, ktorá postupne oboznámi žiakov v školách s klasickou či súčasnou slovenskou a európskou hudbou – začne hudbou, ktorú už poznajú a majú radi, a postupne bude odporúčať novú podobnú hudbu, pričom im zároveň umožní vyjadriť svoj názor. Vieme pomôcť hudobným dramaturgom nájsť skladby umelcov z daného mesta, regiónu alebo krajiny, ktorými môžu obohatiť hudobný program rádia.

Používanie algoritmov môže mať isté nežiadúce dôsledky. Stáva sa napríklad, že v menšej krajine odporučí algoritmus používateľom známejšiu hudbu, pretože ju pozná lepšie, a zmenší tak publikum a priestor na trhu pre miestnych umelcov. Sme presvedčení, že podobným situáciám možno predchádzať, ak budú miestni umelci a ich manažéri vedieť, ako algoritmy streamovacích služieb alebo internetových stránok fungujú – ktoré údaje do nich vstupujú, a akú hudbu na ich základe odporučia.

Pracujeme na princípe otvorenej spolupráce – údaje sú používateľom voľne dostupné, algoritmy si možno prečítať, alebo dokonca upraviť. Predchádzame tak nie len negatívnym dôsledkom, ale zároveň pomáhame umelcom, tvorcom alebo ich zástupcom dosahovať želané výsledky. Veríme, že stanovené ciele je možné dosiahnuť len vtedy, ak máte pod kontrolou údaje aj algoritmus.

Listen Local: Katarzia

Wed, 25 Nov 2020 15:10:00 +0200

Katarzia. Photography by Ladislav Kyllar

Katarzia, vlastným menom Katarína Kubošiová, je slovenská speváčka, textárka a producentka. Tento rok vydala album Celibát, ktorý sa venuje témam osamelosti a hľadaniu sebahodnoty. Album vznikol v spolupráci s producentom Jonatánom Pastirčákom. Celibát je jej štvrtý album, doteraz vydala albumy Generácia Y (2013), Agnostika (2016) a Antigona (2018). Katarzia začínala ako folková speváčka, postupne sa však hudobne posunula smerom k elektornike a jej súčasný zvuk by sa dal charakterizovať ako kombinácia folku a elektro popu. Turné a krst albumu bolo naplánované na jar, kvôli situácii s pandémiou však bolo odsunuté na neurčito. Katarzia priznáva, že súčasná situácia nie je jednoduchá.

Momentálne nepripravujem nič nové. Hľadám si novú prácu. Keď sa táto situácia skončí, plány sú zostať doma a vrátiť sa do obehu s klubovými koncertami. Keďže spievam po slovensky, viem, kde je moje miesto a nechcem koncertovať v zahraničí, pokiaľ teda nezačnem robiť techno. Inak by som rada žila v New Yorku, ale určite nie ako hudobníčka.

Katarzia pochádza z Nitry, ale už niekoľko rokov žije a pôsobí v Prahe. Bývam v Dejvicích, kde máme peknú klubovňu, ale veľmi tam nechodím. Mám rada Národní divadlo, Dejvické divadlo, Meetfactory, divadlo Archa a Rudolfínum. Samá klasika.

Napriek obmedzeniam, ktoré stále panujú, sa Katarzii podarilo nakrútiť videoklip k piesni Hoří i voda, ktorá vyšla na albume Celibát. Singel hovorí o aktuálnej téme – právach žien a rodovej rovnosti. Klip, ktorý má podobu krátkeho filmu, režírovala americká režisérka žijúca v Prahe Jay Walker, štáb počas nakrúcania spolupracoval s organizáciou Girls in film](http://girlsinfilm.net/network) na podporu žien vo filmovom priemysle.

Listen Local: Prečo potrebujeme alternatívne odporúčacie systémy

Mon, 23 Nov 2020 17:10:00 +0200

Prvá verzia našej demo aplikácia

Odporúčacie systémy využívajú vedomosti o hudobnej tvorbe a jej publiku a zároveň sledujú ciele alebo potreby odporúčajúcich.

Najjednoduchšie odporúčacie systémy sledujú hudobné rebríčky: napríklad, vyberajú z aktuálnych alebo dlhodobých hitov. Takéto systémy môžu vyhovovať amatérskemu DJ-ovi na domácej oslave, alebo malému lokálnemu rádiu, ktoré si chce jednoducho zaistiť, aby sa hudba v jeho programe páčila čo najväčšiemu počtu ľudí. Zosilňujú tak existujúce trendy a čoraz viac popularizujú už populárnu hudbu a jej tvorcov.

Ak je odporúčací vyhľadávač podporovaný veľkými dátami a systémom strojového učenia alebo je dokonca kombináciou viacerých strojovo učených algoritmov, je všeobecný modus operandi využívať informácie o tvorbe a aj o používateľoch za účelom dosiahnutia istých cieľov. Po tejto stránke môžu byť podobné nariadeniu o lokálnej tvorbe, ktorej cieľom je dosiahnuť 15-percentnú kvótu slovenskej hudby.

Ako fungujú odporúčacie vyhľadávače?

Odporúčací systém využívaný službou Spotify je spojením obsahu a kolaboratívneho filtrovania, ktorý využíva informácie o predošlom správaní sa užívateľov (napríklad: lajkované, preskočené a spätne vypočuté piesne), o informácie o správaní podobných užívateľov a tiež nazbierané dáta z užívateľových sociálnych sietí a iných online aktivít. Deezer využíva podobný systém podporovaný zberom informácii zo stránky Last.fm - veľké dáta vytvorené z komentárov používateľov sú využívané napríklad na pochopenie nálady piesní.

Spotify vydá v roku 2020 každý mesiac 16 miliárd hudobných odporúčaní.

YouTube, ktorý hrá ešte väčšiu rolu v objavovaní hudby, využíva systém zložený z dvoch neurónových sietí: jedna pre tvorbu čakateľa a jedna pre určovanie poradia. Dômyselná neurónová sieť generujúca čakateľa poskytuje diela na základe kolaboratívneho filtrovania, kým radiaci systém funguje na základe filtrovania obsahu a na hodnotení užitočnosti, ktoré berie do úvahy napríklad jazyk používateľa.

Čo robí tieto systémy bežnými je to, že maximalizujú kľúčové ukazovatele výkonnosti tvorcov algoritmov. Spotify chce byť Váš ‘playlist do života’ a chce zvyšovať množstvo hranej hudby v pozadí počas práce, športu, alebo cestovania, alebo aj počas aktívneho počúvania hudby. Je to v podstate maximalizácia času stráveného používaním týchto systémov a zároveň zamedzenie, aby prázdne časové okná boli vyplnené inými hudobnými sprostredkovateľmi ako napríklad rádiami.

Aký je problém s black boxovými odporúčacími systémami?

Čo majú spoločné je to, že ich cieľom nie je dávať férovú šancu každej nahranej skladbe, slúžiť každému umelcovi rovnako alebo zabezpečiť rovnomerné šance pre anglické, slovenské alebo perzské skladby. Väčšinou majú tendenciu tlačiť trendy podobné hudobným rebríčkom, ale s oveľa väčšou účinnosťou. Holandský komik, autor a žurnalista Arjen Lubach vysvetľuje, že YouTubový algoritmus zaisťuje, aby boli ich osobné odporúčania aktívne celý deň a celú noc, a tým zaisťujú komfortné prostredie pre používateľa, ktoré mu umožňuje minimálne rozptýlenie. Ak chce používateľ počúvať globálne hity alebo „stoner rock“, nikdy ich nerozptýlia niečím iným.

Zontag stretol Lubacha na Holandskom verejnom vysielaní VPRO. Kliknite na nastavenia pre zmenu jazyka tituliek.

Problém s takýmto hyper-personalizovaným médiami je, že nenechávajú priestor verejným aktivitám. Verejnoprávni vysielatelia, ktorí mali monopol na televízne vysielanie vo väčšine európskych krajín od začiatku 90. rokov, sa zameriavali na šírenie rozmanitosti správ, mali napríklad cieľ vysielať rozmanitosť správ, vedomostí spolu s prístupom k lokálnej kultúre. Veľa krajín na rôznych kontinentoch dodržiava vysielanie pokyny týkajúce sa miestneho obsahu pre vysielanie na verejných, komerčných a komunitných televíznych a rozhlasových kanáloch ako napríklad lokálnu hudbu a filmy a overené spravodajstvo. Personalizované média, sociálne siete a streamovacie platformy nemajú takéto záväzky.

Blackboxové odporúčacie systémy väčšinou maximalizujú kľúčový ukazovateľ výkonnosti spoločnosti a nepodliehajú obvyklým predpisom o nových verejných službách či o miestnom obsahu, aké majú tradičné vysielacie médiá.

Cieľ a kroky, ktoré sledujú algoritmy nie sú autorom známe a nie sú si vedomí toho, kedy algoritmy fungujú v ich prospech a kedy nie.

Transparentný, dôveryhodný a regulovaný algoritmus

Podľa nášho názoru môže systém odporúčaní založený na užitočnosti poskytnúť most medzi aktuálnymi korporátne vlastnenými systémami, ktoré maximalizujú obchodné indikátory médií alebo streamovacích platforiem.

Požiadavky na nové verejné služby alebo požiadavky na miestny obsah (“národné kvóty”) určené na komerčné vysielanie sú podobné úžitkovým alebo vedomostným odporúčacím systémom. Napríklad, úžitkový odporúčací systém by z dvoch kandidátov preferoval toho, ktorý má slovenského skladateľa alebo interpreta z Walesu alebo toho, ktorý má perzské texty.

Naša skúšobná aplikácia vytvára odporúčania na základe už existujúcich rádií alebo osobných playlistov, ktorý podľa výberu obsahuje vopred definovaný pomer hudby vyrobenej na Slovensku alebo interpretovanej slovenskými umelcami. Do skúšobnej verzie pridáme čoskoro aj holandské a maďarské možnosti voľby, ale do aplikácie by sme mohli prirodzene pridať preferencie akéhokoľvek mesta, regiónu, oblasti či krajiny.

Naša skúšobná aplikácia a sprievodná projektová štúdia na Slovensku poukazuje na to, ako môže regulačný orgán vytvoriť lepšie regulácie vysielania, pričom sa poučí zo skúseností so streamovacími platformami založenými na umelej inteligencii a ako môže tento systém uplatniť ciele požiadaviek miestneho obsahu (napr. určitú viditeľnosť slovenskej alebo mestskej hudby) a požiadaviek verejného záujmu (napr. šírenie spoľahlivých informácií alebo zastavenie hudby s nenávistným.

Link: Etické usmernenia pre dôveryhodnú umelú inteligenciu

Prístup pre všetkých

Neveríme, že súčasná búrlivá diskusia o regulácii umelej inteligencie a streamovania hudby vyrieši všetky problémy nezávislých umelcov, skupín etnických alebo rasových menšín alebo inak zraniteľných producentov. Nové regulácie by mohli limitovať neúmyselne napáchanú škodu veľkými dátovými algoritmami nasadených veľkými korporáciami, ale zároveň nezmenšia benefity algoritmov pre týchto umelcov.

Zoberte si príklad novej kontroverznej iniciatívy, ktorá umožňuje umelcom, hudobným vydavateľstvám a vydavateľom propagovať ich hudbu výmenou za zníženie sadzieb licenčných poplatkov. Aj keď mnohí umelci cítia, že toto je nespravodlivé a dokonca až skorumpované, je to odpoveď na večne rastúcu potrebu ovplyvniť skutočnosť ako algoritmické systémy propagujú určitú hudbu na úkor desiatok tisíc nahrávok, ktoré nie sú odporúčané.

Veríme, že algoritmy sú hodnotné pre užívateľov a ak nie sú umelci ochotní platiť korporáciam za vplyv na black boxové algoritmy, tak musia spolupracovať a zdieľať údaje a vytvárať dostatočné veľké dátové fondy na to, aby mohli nasadiť biele, transparentné algoritmy, ktoré fungujú v ich prospech.

Naša štúdia poukazuje na to, prečo je dôležité, aby mali umelci kontrolu nad tým aké dáta popisujú ich tvorbu, ich biografiu a iné informácie na internete, pretože korporátne streamovacie platformy tieto informácie na ich algoritmy používajú.
Mali by sme poukázať na to, že tvorcovia vedia s relatívne malým úsilím zhromaždiť dostatok informácií(zhromažďovať a následne súborne zdieľať dostatok informácií) na vytvorenie alternatívnych odporúčacích systémov, ktoré sledujú prijateľnejší cieľ, ktorý je citlivý na požiadavky miestneho obsahu, je lepšie prístupný novým umelcom, ženám alebo interpretom iných rás a ktorý potláča nenávistné texty.
Výhoda otvoreného algoritmu a nazbieraných dát je tá, že umelci môžu aktívne vyhľadávať publikum v rôznych vekových skupinách alebo mestách, ktoré sú im prístupné na turné po pandémii.

Celkovo chceme ukázať, že regulovanie black boxu, súkromné algoritmy a dátové monopoly sú len prvým krokom k sanácii škôd. Jedine nasadenie bielych, transparentných algoritmov a vybudovanie zdieľaných alebo otvorených dátových fondov môže garantovať férovosť v digitálnych platformách, v odporúčaniach a vo všeobecnom používaní umelej inteligencie.

Listen Local vytvára transparentné algoritmy a open source riešenia za účelom vyhľadávania nového publika pre nezávislú hudbu. Chceme napraviť nespravodlivosť a inherentnú zaujatosť trhu, ktorý aplikuje veľké dátové algoritmy. Ak by ste chceli svoju hudbu a publikum nechať analyzovať iniciatívou ‘Listen Local’, vyplňte tento dotazník. Zahrnieme vás v našej skúšobnej aplikácii pre odporúčanie lokálnej hudby a naša analýza bude odhalená v decembri.