Un regard critique sur la façon dont nos habitudes d’écoute influencent les résultats de Spotify Wrapped révèle des biais inattendus. De l’impact des playlists passives aux recommandations algorithmiques, les facteurs qui créent un reflet déformé de nos goûts musicaux soulèvent des questions sur notre véritable expérience auditive.
Il existe plusieurs raisons derrière des classements et des playlists qui ne reflètent pas notre régime musical. Des critères d’évaluation algorithmiques imprécis, à une écoute distraite. Certains éléments dépendent de nous, d’autres sont liés uniquement à la plateforme. Nous avons essayé de comprendre ce qui ne fonctionne pas.
“Spotify Wrapped est sorti”, dit un collègue assis à côté de moi. Il tient son téléphone et me montre l’écran coloré du service de streaming. Nous sommes en pause déjeuner autour de la table, et la rétrospective annuelle calculée par Spotify vient d’être rendue publique. Nous sortons nos smartphones et ouvrons l’application. Certains la tiennent basse pour ne pas la montrer aux autres, d’autres regardent perplexes les histoires fabriquées par le service de streaming. Quelque chose cloche.
Nous sommes presque tous surpris par les classements. Ce ne sont pas ceux que nous attendions. Il y a une raison pour laquelle Spotify Wrapped est un miroir déformé de votre régime musical. Des éléments banals peuvent influencer les données d’écoute, comme des playlists oubliées en arrière-plan, des comptes partagés, ou des amis utilisant notre Spotify lors de trajets en voiture. Cependant, il existe un problème sous-jacent bien plus complexe.
Le péché originel est la distribution algorithmique qui distingue Spotify des autres plateformes de streaming musical. Les morceaux peuvent être mal catégorisés, intégrés dans des playlists où des genres et artistes sont rassemblés sans dénominateur commun. Et puis il y a les critères, peu clairs, de recommandation algorithmique. Nous risquons ainsi d’adapter nos habitudes d’écoute en « profils de goût », mesurés puis redéployés en utilisant un ensemble de paramètres.
Un compte payant garantit donc une photographie plus fidèle par communiqué à la version gratuite, où souvent le hasard domine les choix d’écoute. Cette tendance est renforcée par une écoute passive ou en arrière-plan, engendrée par les playlists de lecture infinie. Cela ressemble à la dérive inévitable du capitalisme numérisé, où le consommateur est piégé dans son propre cycle de retour d’information. Mais clarifions les choses et donnons quelques exemples pratiques.
Quatre raisons banales qui perturbent votre Wrapped
Commençons par les choses simples. Simplement si vous avez laissé vos amis choisir les chansons pendant un trajet ou lors d’une soirée, il n’est pas si étrange de voir apparaître dans votre Spotify Wrapped des genres et artistes qui ne font pas partie de vos écoutes. De plus, même si vous avez choisi de sacrifier votre Spotify comme arrière-plan musical lors d’une fête (peut-être d’une durée de plusieurs heures), il est probable que des anomalies apparaissent. Dans des playlists comme « Greatest Hits Années 2000 », il y a de tout. Souvent des artistes et morceaux que vous n’écoutez pas.
Ce n’est pas tout, il y a un deuxième degré d’influence plus significatif. Prenons un exemple : si Spotify enregistre quatre écoutes de Britney Spears, pour rester fidèle au cas des playlists « Greatest Hits Années 2000 », il est probable que la semaine suivante, vous propose quelque chose de similaire dans votre Discover Weekly, renforçant ainsi le processus d’influence. Spotify Wrapped, de plus, ne prend pas en compte le dernier mois d’écoute. Il n’a jamais divulgué de date de fin d’analyse, mais on estime qu’il collecte les données pour son Wrapped jusqu’au 31 octobre, tout ce que vous avez écouté en novembre, donc la musique que vous considérez comme la plus représentative, est automatiquement exclue.
Il y a enfin un quatrième élément « banal » : le compte gratuit. Si vous ne payez pas, vous pouvez écouter toute la musique que vous voulez, c’est vrai, mais à des conditions. Par exemple, il y a un maximum de six sauts par heure (sauter un morceau), il n’est donc pas étrange de tomber sur plusieurs artistes (présents dans une playlist choisie) que vous ne souhaitez pas écouter mais que vous ne pouvez pas sauter. Et là encore, le risque est de tomber dans le piège de la recommandation algorithmique. Prenons un exemple, dans la playlist Garage années ‘90, il y a les Kiss (étrange mais vrai), je ne les aime pas, mais si je ne les sauté pas à cause de mes sauts limités, l’algorithme non seulement les enregistrera comme données d’écoute, mais me les proposera également à travers ses mécanismes de recommandation. Un compte payant garantit donc une photographie plus fidèle par communiqué à la version gratuite, où souvent le hasard domine les choix d’écoute.
Comment restons-nous piégés dans la roue du hamster
En substance, il existe un problème structurel lié à ce que nous pouvons appeler les playlists algorithmiques. Spotify suit votre musique, la catégorise, mesure vos habitudes d’écoute par communiqué à d’autres utilisateurs et utilise ces informations pour suggérer des morceaux susceptibles de vous plaire. En d’autres termes, il compare les modèles d’écoute pour fournir des recommandations. Ainsi, en fonction de nos données, il détermine quels morceaux entrent dans des catégories similaires à nos préférences. De cette manière, il génère des profils de goût pour des recommandations personnalisées.
Ces profils de goût se basent à la fois sur des retours explicites (morceaux sauvegardés ou sautés) et implicites (durée d’écoute et répétitions) et sont utilisés pour créer par exemple votre « Discover Weekly« . Nous restons ainsi coincés dans la roue du hamster. La playlist que nous lançons par curiosité ou paresse chaque semaine finit par constituer une base pour notre Spotify Wrapped; si une chanson se répète assez, elle apparaît ensuite dans votre liste top 101 de Spotify.
Marché fluide et écoute distraite : ainsi naît notre Wrapped
Approfondissons encore plus, car la lecture algorithmique a une faille dans ses présupposés : le genre. Avant même Spotify, le marché musical a utilisé le concept de genre pour construire une industrie, intercepter des bases de fans et établir des maisons de disques bien identifiables. Cependant, le genre est une catégorie conventionnelle qui identifie et classe artistes et morceaux en fonction de critères d’affinité. À part quelques exceptions, pour prendre un exemple populaire, les Nirvana et le grunge, il est très difficile de faire entrer un projet dans la boîte du genre. Lana Del Rey est définie comme étant « pop, indie R&B, indietronica, chamber pop, synthpop », c’est un peu tout cela, mais en même temps, ce n’est vraiment aucun de ces genres. De plus, le marché musical du nouveau millénaire produit principalement des artistes post-genre, donc des hybrides musicaux qui glissent sur des influences diverses.
Paradoxalement, dans cette rhétorique du post-genre, Spotify et le marché de la musique numérique sont également impliqués. Les Millennials ou les ‘natifs numériques’ sont la première génération à avoir la musique mondiale à portée de main, ce qui a influencé à la fois les artistes et les auditeurs. Il est clair qu’il existe encore des genres définis, un rythme reggaeton est difficile à transformer en quelque chose d’autre, pourtant la tendance, aussi donnée par les innombrables collaborations, est à la fluidité. Cependant, les algorithmes ne se déplacent pas bien dans le fluide. En réalité, ils ont besoin de catégories bien définies pour appliquer les formules qui restituent nos statistiques annuelles.
Le résultat est que pour faire coexister les algorithmes au sein d’un marché fluide, il faut forcer la main. Ainsi, on intègre dans une playlist ou des recommandations pop rock des projets qui pourraient ne pas être pop rock, aussi, mais pas seulement. Enfin, il convient de considérer aussi les innombrables playlists créées par les utilisateurs, des playlists basées sur l’humeur (heureuse, triste, mélancolique) à celles élaborées précisément sur le genre, qui sont souvent un chaos d’artistes et de morceaux que nous absorbons sans prêter trop attention.
Parce qu’à la fin de ce long raisonnement, nous devons aussi nous pointer du doigt. Les statistiques biaisées sont également le fruit de notre écoute distraite, à tel point que nous sommes surpris si Billy Eilish apparaît parmi les artistes les plus écoutés de l’année. Spotify est devenu un tapis roulant sonore qui défile sans nous mener nulle part. C’est un fond sonore piloté par les algorithmes. On peut se demander : écoutons-nous vraiment ce qui nous passe par les oreilles tous les jours ?