Geçen 40 yıl içerisinde, müziği kulaklıkla dinleme alışkanlığımız haricinde neredeyse tüm cihazlar ve formatlar, hem de birkaç kez değişti. Önce 60’lık ve 90’lık kasetler vardı. Kasetçilerde karışık kaset doldurturduk. 1980’li senelerin ortalarına doğru piyasaya çıkan CD büyük bir devrimdi çünkü şarkıyı tekrar dinlemek veya herhangi bir şarkıya gitmek “kaset sarmayı” gerektirmiyordu. Ben 90’lı yıllarda radyoculuk yaparken hem kaset hem de CD çalıyorduk. 2000’li yılların başında artık ortada kaset yoktu, yok olmuştu. CD formatının hükümdarlığı ise 2000’li yılların ortalarına doğru mp3 formatı tarafından sarsılmaya başlandı.

2010’lu yılların başından itibaren ise “streaming” dediğimiz yöntem tüm formatları tarihe gömdü. Yani Spotify, Apple Music ve diğerleri. Bulut teknolojisi, bir anda müzik dinlemek için kullandığımız tüm donanımları (radyo, kasetçalar, CD player, mp3 player) ortadan kaldırdı.

Spotify ve benzeri servisler, sadece müziği tüketim biçimini değiştirmedi. Bunun ötesinde, teknolojinin yardımıyla kullanıcının müzik dinleme alışkanlıklarını ve müzik tercihlerini yönlendirme gücüne de sahip oldu. 2006 yılında, Martin Lorentzon ve Daniel Ek tarafından kurulmuş bir müzik uygulaması olan Spotify, bugün dünya genelinde 200 milyondan fazla kullanıcıya sahip. Bu kullanıcıların, uygulama içerisindeki her bir aktivitesi anlık olarak kaydediliyor, kaydedilen bu veriler yapay zeka yardımıyla analiz ediliyor ve daha sonra kullanıcıya isabetli müzik öneriler sunmak için kullanılıyor. İş bununla bitmiyor tabii ki. Kişinin dinlediği müziğin karakteri, ruh hali ve seçimleri üzerinde belirleyici bir rol oynadığını bilen dijital müzik servisleri, topladıkları kullanıcı verilerini üçüncü taraf şirketlere satarak Google, Facebook, Instagram gibi platformlarda kişiye özel reklamların oluşturulmasını sağlıyor.

Bu yazıda, Spotify örneği üzerinden çevrimiçi müzik platformlarının işleyiş mekanizmasını basit bir şekilde anlatmaya çalışacağım. Spotify’ı seçmemin nedeni, halihazırda en yaygın biçimde kullanılan müzik platformu olması. Türkiye’de 600 binin üzerinde kullanıcısı olduğu tahmin edilen Spotify, dünya genelinde de dijital müzik piyasasını domine ediyor.

Nasıl Para Kazanıyor?

İşleyiş mekanizmasını anlatmaya başlamadan önce, Spotify’ın temel motivasyonlarını anlamak açısından gelir modeline kısaca değinmekte fayda var:

Pek çoğunuzun bildiği gibi, Spotify’ın 2 tür abonelik modeli var. Birinci modelde, kullanıcı hiçbir ücret ödemeksizin platformu kullanabiliyor. Fakat bu modelde, kullanıcı ne dinleyeceği şarkıların sırasını kendi seçebiliyor ne de kendine ait müzik listeleri oluşturabiliyor. Ayrıca, dinlenilen müzikler arasına reklamlar giriyor. İkinci modelde, kullanıcı platform için aylık olarak belirli bir abonelik bedeli ödüyor. Bu bedel karşılığında, müzik seçimindeki kısıtlamalar ve reklamlar tamamen kalkıyor.

Spotify’ın temel olarak tek bir amacı var: Sizi daha uzun süre platformda tutmak ve daha uzun süre müzik dinletmek.  Spotify’ın kullanıcıyı uzun süre platformda tutmaya yönelik çabası, hem birinci model hem ikinci model açısından gayet anlaşılır. Çünkü;

• Ücretsiz aboneler, platformda ne kadar müzik dinlerse, Spotify onlara o kadar fazla reklam gösterebilir.
• Ücretli aboneler, platformda ne kadar müzik dinlerse, Spotify onların karakteristikleri ve tercihleri üzerine o kadar fazla veri toplar. Ne kadar fazla veri toplarsa, o kadar isabetli kişilik analizi yapar. Yapılan kişilik analizleri ne kadar isabetli olursa, veriyi sattığı firmalar o kadar nokta atışı pazarlama yapma imkanı bulur.

Tüm bu gelirlere rağmen Spotify’ın hala zarar eden bir şirket olduğunu belirtelim. Zira, abonelik ücretleri ve verilerden elde ettiği tutar, sanatçılara ödediği telif ücretini karşılamaya yetmiyor.

O Şarkıyı Seveceğimi Nasıl Biliyorsun Spotify?

Spotify, kullanıcılarına müzik önermek için BaRT (Bandits for Recommendations as Treatments) isimli bir yapay zeka algoritması kullanıyor. Spotify’ın araştırma direktörü Mounia Lalmas-Roelleke’nin geçtiğimiz yıl Web Konferansı’nda yaptığı sunuma göre, BaRT’ın kişiye özel şarkı listesi derlerken kullandığı 2 yöntem var. Şimdi, bu yöntemlere bakalım:

Eşleştirme

Kullanıcının dinleme geçmişinden ve oluşturduğu müzik listesinden yola çıkarak müzik tercihlerini belirlemek. Daha sonra, benzer müzik zevklerine sahip diğer kullanıcıların kişisel listelerinden aldığı şarkıları kullanıcının haftalık keşif ve Daily Mix listesine yerleştirmek. BaRT’ın benzer müzik zevkine sahip kullanıcılar arasında çapraz öneriler sunarken kullandığı uyum kriterleri tam olarak bilinmiyor. Sizi eşleştirdiği kullanıcıyla müzik listeleriniz çok sayıda ortak şarkı içeriyor olabilir ya da ikiniz de aynı şarkıyı saatlerce dinlemiş olabilirsiniz. Platformda, kişisel liste oluşturabilen 130 milyondan fazla ücretli kullanıcı ve 3 milyondan fazla kişisel liste bulunduğu düşünülürse, bu önerilerin arkasında basit bir şekilde açıklanamayacak kadar karmaşık bir matematik olduğu anlaşılabilir. Bu metod, kullanıcıların keşif listelerinde gerçekten sevecekleri şarkıları bulmalarının yanında aynı zamanda neden alakasız bazı şarkılar gördüklerini de açıklıyor. Rock müzikten hoşlanan birisi olduğunuzu düşünelim. Algoritma, Deep Purple’ın “Perfect Strangers” şarkısını toplamda 80 saatten fazla dinlediğinizi tespit etti. Perfect Strangers’ı 85 saat dinlemiş bir başka kullanıcı var ve bu kullanıcıyla aynı şarkıya ilgi duyduğunuz belirlendi. Genel anlamda, tür bakımından müzik listeleriniz de örtüşüyor fakat bu kullanıcı, İsmail YK’nın “Facebook” şarkısına da bir tür takıntı geliştirmiş olsun (hayatta herkesin başına her şey gelebilir, kınamayın).  Bu tip durumlarda, Spotify Daily Mix ya da keşif listenizin ortasına, seveceğinizi düşünerek usulca bırakıyor o İsmail YK şarkısını. Bu algoritmanın noksanlığı, sizin değil.

Örüntü Tanıma

Yukarıdaki “eşleştirme” sistemi (bazen hayal kırıklığı yaratmakla birlikte) genel anlamda isabetli şarkı önerileri sunabiliyor. Fakat, bu sistemin rock müzik seven bir insana İsmail YK önermekten daha kritik bir eksiği var: Yeni çıkan şarkıları gözden kaçırması. Spotify’a her gün binlerce yeni sanatçı ve on binlerce yeni şarkı ekleniyor. Sadece kullanıcıların kişisel şarkı listeleri üzerinden eşleştirme yapılarak şarkı önerilirse; eski ve popüler şarkıların dinlenilmesi teşvik edilirken, yeni şarkıların yayılmasına ket vurulmuş olur. Bu sebeple, BaRT aynı zamanda dinlediğimiz şarkıları ritim, tercih edilen enstrüman, vokal çeşitleri vb. gibi değişkenler yönünden analiz ederek sevdiğimiz şarkılardan bir örüntü çıkartıyor ve aynı örüntüyü taşıyan yeni şarkıları listelerimize ekliyor. Eğer bu listedeki şarkılara tıklar ve 30 saniyeden fazla dinlersek, BaRT önerisinin başarılı olduğuna kanaat getiriyor ve listemize aynı örüntüyü taşıyan daha fazla şarkı ekliyor.

Bu 2 temel yöntemin haricinde, Spotify’ın liste önerilerinde bulunurken gözettiği farklı değişkenler var:

Konum Verisi

Spotify uygulamasını telefon ya da bilgisayarınıza indirirken, anlık konum bilginize erişim izni veriyorsunuz aynı zamanda. Spotify, müzik zevkinizin zamana ve mekana göre değişkenlik gösterdiğinin bilincinde. Bu sebeple, bulunduğunuz konuma göre popüler müzik ve listeleri önünüze getiriyor. Bu yüzden; tatilde, işte, ofiste, spor salonunda, sokakta, araçta ya da evdeyken ana sayfamızda değişik liste önerileri görüyoruz.

Günlük Rutin

Spotify, kullanıcıların platformda süre geçirdikleri zaman dilimlerini analiz ederek 24 saat içerisinde ne zaman, hangi müzikleri dinlemeye yatkın olduklarını analiz ediyor ve kullanıcılara buna uygun listeler öneriyor. Örneğin, siz ana sayfanızda gece 23.00’da “Uyku Müzikleri” listesini görürken, arkadaşınız gece 01.00’de görmeye başlayabilir. BaRT, platformu ziyaret ettiğiniz saatler üzerinden yaşam rutininizi öngörmeye çalışıyor.

Yaş

Spotify’ın kullanıcılara müzik önerirken göz önünde bulundurduğu kriterlerden bir tanesi de kullanıcının yaşı. Yani bu durum bazen biraz kırıcı olabiliyor ama, neyse.

İnternette Ses Getiren Müzikler

Spotify’ın 2014 yılında büyük veri şirketi The Echo Nest’i satın almasıyla, BaRT algoritması daha kompleks hale geldi. The Echo Nest, internette var olan müzikle ilgili tüm yazılı içerikleri tarayarak hangi şarkıların trend olacağına yönelik bir tahmin mekanizması geliştirmek üzerine faaliyet yürütüyordu. Bu şirketin Spotify tarafından satın alınmasıyla birlikte, keşif listelerine internette popülerliği yüksek şarkılar da girmeye başladı.

Tüm bu anlattıklarımla birlikte, BaRT’ın gelen her yeni veriyle birlikte daha başarılı öneriler sunar hale geldiğini söyleyebiliriz. BaRT, yapay zekanın bir türü olan Makine Öğrenmesi tekniği ile eğitiliyor. BaRT, kişisel müzik listenize eklediğiniz her şarkının ardından bir sonraki ekleyeceğiniz şarkıyı tahmin etmek üzere bir oyun oynuyor. Algoritma, bir sonraki şarkıyı tahmin edebildiği ya da tahmine yaklaştığı ya da çok başarısız bir tahminde bulunduğu durumların hepsinden geri bildirim toplayarak daha isabetli seçimler yapmak üzere kendi kendini eğitiyor.

Dijital Müzik Platformları Kişisel Verilerimizi Nasıl Kullanıyor?

Yazının giriş kısmında bahsettiğim gibi, Spotify ve benzeri müzik uygulamalarının gelir araçlarından birisi kullanıcı verilerini “kişiselleştirilmiş reklamlar” için üçüncü taraf şirketlere satmak. Spotify Veriden Sorumlu Başkan Yardımcısı Adam Bly’ın, Spotify’ın blogunda yer alan röportajında, Spotify’dan veri satın almak isteyen şirketlere şöyle sesleniyor:

“Verilerin Spotify’a sağladığı şey, benzeri görülmemiş bir düzeyde reklamlarda kişiselleştirme yapma fırsatıdır. Bu, kullanıcılarımız hakkında öğrenebileceğimiz şeylerden ve markalara anonim olarak açıklayabileceğimiz şeylerden kaynaklanıyor. Böylece markalar doğru strateji ve kreatifi hazırlayabilir ve doğru mesajı, doğru kullanıcıya, doğru zamanda sunabilir.”

Burada, Spotify’ın platforma giriş aşamasında her kullanıcıdan verilerini kullanmaya dair izin aldığını ve illegal hiçbir faaliyet yürütmediğini belirtmekte fayda var. En azından bize açıklanan kadarıyla, bu böyle. Spotify’da arka arkaya hüzünlü şarkılar dinlerken, Instagram akışınızda Getir’den çikolata reklamı görmeniz oldukça olası.

Kullanıcılara kişiselleştirilmiş ürün reklamları önermenin ötesinde, Pandora gibi bazı dijital müzik platformlarındaki kullanıcı verilerinin “siyasi reklam hedefleme” amaçlı kullanıldığı da biliniyor. Pandora, ülkemizde hizmet vermiyor ama ABD’de en çok kullanılan müzik ve podcast uygulamalarının başında geliyor. Çoğu kullanıcının, dijital müzik platformlarına pratik biçimde kayıt olmak için Facebook hesaplarını kullandıkları düşünülürse (Spotify için bu oran %55) değişik sosyal medya hesaplarından toplanan verilerin, uygulama içinde dinlenen müzik ve podcast’lerle birleştirildiğinde yüksek kesinlikte siyasi etiketleme yapılabilir. Bu verilerin, 2016 ABD Başkanlık Seçimleri ve Brexit sürecinde olduğu gibi manipülatif amaçlı kullanılabileceği gerçeğiyle yüzleşmenin ve bu konuda kamuoyu yaratılmasını teşvik etmenin demokrasiye inanan herkesin sorumluluğu olduğunu düşünüyorum.

KAYNAKLAR:

Yazının orijinali.

New report reveals how Spotify monetizes data about users’ moods