- Last.fm và Audioscrobbler là các dự án sinh viên được phát triển độc lập vào năm 2002, lần lượt hiện thực hóa việc gợi ý nhạc và kết nối giữa người dùng bằng “lọc cộng tác (collaborative filtering)”
- Last.fm vận hành như một dạng radio Internet, tạo “bản đồ âm nhạc (Map of Music)” dựa trên lịch sử nghe của người dùng để trực quan hóa mối quan hệ giữa các thể loại và bài hát, đồng thời cho phép chia sẻ hồ sơ với người dùng khác
- Audioscrobbler theo dõi dữ liệu phát nhạc của người dùng để tạo lịch sử nghe được gọi là “scrobbling”, từ đó cung cấp so sánh và gợi ý với những người dùng có gu tương tự
- Cả hai dịch vụ đều rời xa mô hình phát sóng truyền thống, đề xuất cách khám phá nhạc mới thông qua dữ liệu người dùng và các kết nối xã hội
- Về sau chúng được hợp nhất và được đánh giá là ví dụ cho thấy tiềm năng của gợi ý dựa trên dữ liệu người dùng và mạng xã hội trong thời kỳ trước Web 2.0
Dấu hiệu báo trước của web xã hội thời kỳ đầu
- Last.fm, ra mắt năm 2002, là nền tảng radio Internet do sinh viên trường Ravensbourne College ở London tạo ra, cung cấp gợi ý âm nhạc cá nhân hóa dựa trên lịch sử nghe của người dùng
- Khi người dùng nghe nhạc lặp đi lặp lại, hệ thống sẽ học sở thích và xây dựng hồ sơ cá nhân
- Thông qua “Map of Music”, một hình ảnh trực quan hóa tổng hợp mọi hồ sơ người dùng, dịch vụ thể hiện tính liên kết giữa các thể loại
- Lọc cộng tác là công nghệ gợi ý từng được Amazon sử dụng, tạo danh sách đề xuất bằng cách liên kết các mặt hàng có lịch sử mua hoặc đánh giá tương tự
- Ví dụ tiêu biểu là tính năng của Amazon: “Khách hàng mua sản phẩm này cũng mua các sản phẩm sau”
- Last.fm áp dụng cách này vào dữ liệu âm nhạc để tạo gợi ý dựa trên mối quan hệ giữa các bài hát
Sự xuất hiện của Audioscrobbler
- Cùng năm đó, Richard Jones tại Đại học Southampton, Anh, đã phát triển Audioscrobbler, thu thập dữ liệu phát nhạc của người dùng để tạo gợi ý
- Người dùng cài phần mềm để tự động ghi lại dữ liệu nghe nhạc
- Dữ liệu này được so sánh với dữ liệu của người dùng khác thông qua lọc cộng tác và chuyển thành gợi ý
- Jones đã tạo ra thuật ngữ “audioscrobbling” để định nghĩa quy trình gợi ý dựa trên lịch sử nghe
- Sau đó Audioscrobbler được tích hợp với Last.fm và phát triển thành một nền tảng duy nhất
Thoát khỏi mô hình phát sóng
- Last.fm thoát khỏi cấu trúc phát sóng nơi biên tập viên chọn nhạc như radio truyền thống, đưa ra cách tiếp cận để chính người dùng trực tiếp định hình dòng chảy âm nhạc
- Người dùng có thể đánh giá bài hát bằng các nút
love, hate, skip để điều chỉnh bộ sưu tập cá nhân
- Có thể khám phá hồ sơ của người dùng khác hoặc tự động tạo stream phù hợp với sở thích của mình
- Đồng sáng lập Martin Stiksel giải thích rằng “âm nhạc hay được khám phá trong bối cảnh xã hội, giống như khi nghe ở nhà bạn bè”
- Việc chuyển khái niệm này lên môi trường trực tuyến chính là cốt lõi của Last.fm
Giá trị của dữ liệu người dùng
- Last.fm và Audioscrobbler hiện thực hóa cách khám phá nội dung mới bằng cách tận dụng giá trị tập thể của dữ liệu người dùng
- Tương tự gợi ý sản phẩm của Amazon, dữ liệu nghe nhạc đóng vai trò là nguồn lực cốt lõi cho hệ thống gợi ý
- Tuy vậy, vào thời điểm đó, do ràng buộc về bản quyền âm thanh, chỉ có thể phát mẫu 30 giây
- Sau đó dịch vụ chuyển sang radio Internet chính thức khi chi trả phí cấp phép cho PRS và MCPS
- Nỗ lực này cho thấy tiềm năng của mô hình tiêu thụ âm nhạc dựa trên dữ liệu ở giai đoạn trước cuộc cách mạng streaming
Kết nối tới Web 2.0
- Sự kết hợp giữa Last.fm và Audioscrobbler đã đặt nền tảng cho web xã hội xoay quanh sự tham gia của người dùng và chia sẻ dữ liệu
- Các yếu tố cốt lõi của Web 2.0 như gợi ý cá nhân hóa, kết nối giữa người dùng và trực quan hóa dữ liệu đã được triển khai từ sớm
- Trong dòng chảy web xã hội tăng tốc từ sau năm 2004, hai dự án này được đánh giá là hình mẫu ban đầu của cộng đồng trực tuyến lấy âm nhạc làm trung tâm
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Hồi trước, khi các tính năng xã hội của last.fm còn rất sôi động, “thuật toán” tốt nhất để tìm nhạc mới là lục tung hồ sơ của người khác
Nếu tìm được ai đó có gu giống mình, thì dù khác thể loại vẫn có khả năng cao phát hiện ra nhạc hợp ý
Trong khi đó, Pandora gợi ý dựa trên cấu trúc nhạc cụ nên kết quả khá nhạt, còn gợi ý của Spotify cũng cho cảm giác gần với kiểu đó hơn
Xem review của album mình thích rồi nhìn hồ sơ của những người có gu tương tự, nhờ bảng xếp hạng album và hệ thống gắn thẻ thể loại của họ mà có thể tìm rất chính xác thứ nhạc mình muốn
Trang hồ sơ có cảm giác MySpace, và các dịch vụ bên thứ ba dùng API tạo ra những biểu đồ trực quan rất đẹp
Sau này có vẻ vì khó khăn tài chính mà các tính năng biến mất và họ từng định bán cho Spotify
Có một ứng dụng luôn bật micro để nhận diện nhạc rồi scrobble, lúc đó tôi chẳng nghĩ đó là rủi ro bảo mật
Chỉ cần xin gợi ý trong forum hoặc phần bình luận album là luôn nhận được câu trả lời hay, và tôi nhớ cảm giác gắn kết của cộng đồng đó
Khoảnh khắc có thể xem toàn bộ thư mục chia sẻ của người dùng khác và trò chuyện về gu âm nhạc qua chat thật sự rất đáng nhớ
Bạn có thể lưu các bài top của người đó thành playlist tự động cập nhật, và dịch vụ này hướng đến gợi ý dựa trên con người thay vì thuật toán
Hồ sơ của tôi: https://volt.fm/soheilpro
Mọi người phát cuồng vì Wrapped tổng kết cuối năm của Spotify, nhưng thật ra dữ liệu đó chỉ bị giấu suốt cả năm rồi được hé lộ trong chốc lát
Trước đây những tính năng như vậy là mặc định, nên giờ đến cả chút tùy biến nhỏ cũng bị xem như “tính năng đặc biệt” khiến tôi thấy tiếc
Tôi dùng last.fm không phải để khám phá nhạc mà chủ yếu để phân tích thói quen nghe
Từ khi chuyển sang cập nhật theo thời gian thực, cảm giác đó đã mất đi phần nào
Tôi là fan của last.fm
Nếu dùng Spotify thì bạn có thể tải toàn bộ lịch sử nghe ở dạng JSON tại https://www.spotify.com/us/account/privacy/
Tôi cũng khuyên dùng trang explorify.link để trực quan hóa dữ liệu này
Tôi vẫn dùng last.fm từ năm 2008 đến giờ
Thật thú vị khi nhìn gu âm nhạc của mình đã thay đổi thế nào theo thời gian
Hồi trước tôi hay làm ảnh ghép album 9x9 theo tuần để thảo luận trong cộng đồng
Đến giờ last.fm vẫn được dùng nhiều như một công cụ theo dõi lịch sử nghe
Chỉ Spotify hỗ trợ scrobbling native ở cấp nền tảng, còn các dịch vụ khác cần công cụ bên thứ ba
API gần như không đổi suốt 15 năm nên rất dễ tích hợp nhẹ
Giờ phần lớn cộng đồng đã chuyển sang Discord, và khoảng 10% server âm nhạc dùng bot hiển thị thống kê last.fm
(Tôi là người vận hành .fmbot cho Discord)
Link tham khảo: https://support.last.fm/t/more-ways-to-scrobble/192
Tôi rất yêu last.fm, nhưng gần đây đã tạo thêm tài khoản ở lựa chọn thay thế mã nguồn mở là ListenBrainz và đang scrobble song song lên cả hai nơi
Bạn cũng có thể tạo các sơ đồ đẹp bằng tapmusic.net
Khi không có VPN thì tôi chỉ dùng last.fm, rồi sau đó tự động phân phối dữ liệu sang nơi khác
Một trang huyền thoại khác của thời đó là Oink’s Pink Palace
Tôi đã scrobbling từ năm 2008 đến giờ
Hồi trước, các nghệ sĩ nhỏ tự đăng nhạc lên nên tôi tìm được rất nhiều viên ngọc ẩn, đặc biệt là trong scene bitpop Thụy Điển
Tôi đã dùng last.fm được 21 năm, và gu âm nhạc hiện tại của tôi gần như là nhờ tính năng nghệ sĩ tương tự của last.fm
Tôi nghĩ Apple đã bỏ lỡ cơ hội xây một mạng xã hội trên nền iTunes
Họ đã có thể cho người dùng xem bạn bè đang nghe gì, tạo cộng đồng dựa trên gu nhạc, và đưa ra gợi ý tốt hơn, giống như YouTube Music bây giờ
Nhờ đó tôi đã tốn khá nhiều tiền mua lẻ từng bài trên iTunes Store, nhưng sau Apple Music thì không còn lý do để duy trì nữa
Bài liên quan: https://news.ycombinator.com/item?id=46268285