浅析流媒体平台算法对于用户心理的满足与垄断<br/>——以Spotify 为例

浅析流媒体平台算法对于用户心理的满足与垄断
——以Spotify 为例

2021-09-10欧阳悠悠

魅力中国 2021年26期

欧阳悠悠

（中南大学，湖南长沙 410000）

目前，流媒体在大众媒体消费中占据了相当大的份额，包括电影、电视剧、音乐、专家推荐的课程，甚至互联网上可阅读的书籍。尽管它代表了物理介质在许多方面的改进，但同时也存在许多潜在问题，比如这种“乌托邦式”的大众消费的政治方面很少在数字资本主义的背景下讨论。斯尼切克说，“数据是主要的工作资源。当我们仔细观察时，会发现许多问题：平台所有者如何让任何内容在任何时间消失而不留下任何痕迹；这样一种方式的算法是企业利益的表象，也是平台如何塑造音乐家的创造性输出。”

本文试图分析流媒体平台的算法构建与赋权。在分析案例选择中，由于Spotify在音乐流媒体市场占有巨大份额的流媒体，其本身的搭建与社交媒体的动态（关注者、喜欢、播放量）也十分相似，因此笔者在众多流媒体服务平台中选择这一主体进行分析和阐述。

一、流媒体的定义

在于弗利希（2011，p 11）所称的幻境乌托邦中，曾对流媒体的诞生产生过描述：“幻境乌托邦是一种逃避，一种出路，一种拒绝面对技术现实的方式。”这种理解与阐述也为流媒体的发展奠定基础。

目前对于流媒体的定义有较多种不同的理解，有认为“流媒体是指将一系列的媒体数据，在互联网上分段发送数据”；也有观点认为“流媒体实际指的是一种新的媒体传送方式”。在综合对流媒体定义后，笔者认为 Hesmodhalgh（2019）对流媒体的定义最为准确。他指出，“流媒体”一词指的是音乐不再由消费者拥有，而是 “音乐流”暂时流向用户。用户访问要么按月付费，要么在广告支持的基础上“免费”提供。对于流媒体的特性，Hesmodhalgh 指出，内容在观众中流动，它本质上是动态的、短暂的。他认为，现在的事实是媒体消费不再与所有权的概念相联系，这恰恰是流媒体现象最有趣的特征之一。

二、流媒体在音乐领域的发展

在音乐领域，鉴于唱片和音乐发行与物质世界（磁带、慢速且昂贵的设备、易碎且易变质的黑胶唱片）之间的紧密关系，数字唱片的录制与发行在这个行业中是预先配置好的。同时，生产者也希望能够创造和传播音乐，而不需要依赖于技术调解与物质载体。正如 Benjamin（2008,p 21）所说，每个时代都梦想着这样一个时代：“就像插图报纸实际上隐藏在光刻技术中一样，有声电影也潜藏在摄影技术中。”

此外，由于边际效益无限接近于零，数字音乐的兴起被沾上了互联网初期的“免费接入意识形态”的污名：“近 20年来，互联网在市场经济之外发展。免费的产品和合作是互联网文化的核心，公开的市场交流与沟通甚至被禁止”（Flichy，2011，P179）。这种意识形态在加洛韦从列维的观点中摘取的摘录中得到了很好的体现：使用电脑……应该是无限和总。所有信息都应该是免费的。不信任权威——促进权力下放（Galloway,2004，第 152 页）。也许这就是为什么流媒体在今天仍然以一种自由和平等的“乌托邦氛围”、创作者和消费者之间没有任何中介的卖点进行销售。Spotify 宣称，“我们的使命是释放人类创造力的潜力——通过给 100 万有创造力的艺术家以艺术为生的机会，以及给数十亿的粉丝享受艺术并被其启发的机会”（Spotify,2020）。

广告本来是为了弥补 Spotify 上“免费”提供的音乐，但事实并非如此：2015年，Spotify 公布了“有史以来最好的一年”，广告收入仅占总收入的 10.1%，其余89.9%来自付费用户。Spotify 仍然亏损了十多年（Eriksson、Fleischer、Johansson、Snickars、Vonderau，2019，p155）。这导致人们有理由怀疑该公司利用音乐对其用户进行分析，并将其作为数据出售给第三方：针对特定城市活动（如“早班通勤”）和情绪（如“生活糟透”）定制的播放列表与流派偏好、年龄、性别、地理位置、语言和流媒体习惯等数据相结合，并与第三方数据提供商提供的关于更广泛兴趣、生活方式和购物行为的信息相结合。简言之，这是一种基于技术辅助信息交换而非音乐的商业模式（Eriksson et al.，2019，p.67）。Spotify和 YouTube 一开始就以这种所谓的水平性和免费访问为前提：用户自己上传个性化的内容，公众就可以免费访问。考虑到广告动态的失败（至少在 Spotify的案例中是如此体现的），两家公司都选择了一种优质（无广告）订阅模式，这种模式复制了旧的报纸/杂志/有线电视动态，即用户为一项整合无广告内容的服务付费。

所谓“使用与满足”理论，是指从受众的心理动机和心理需求角度出发，结合心理学和社会学相关知识，解释了人们使用媒介以得到满足的行为，提出了受众接受媒介的社会原因和心理动机。在广播和实体媒体时代，由于音乐载体的限制，用户并不能随心所欲地立即获得歌曲，他们必须等待歌曲在广播中播放，或者等到他们有能力去购买唱片。经过媒介的发展，人们可以通过流媒体访问大多数可用的录制音乐。Drott（2018）受拉康的启发，指出了这种动态的问题，即受众拥有完全的控制权。再加上可供选择的内容供过于求：如果欲望意味着对于不能满足的事物的渴求，那么流媒体服务提供的无限和取之不尽的音乐丰富性并不能满足欲望，甚至会抑制受众欲望。

但与此同时，流媒体平台通过消除直接满足音乐需求的障碍，不经意间将一个潜在的满足源转化为它的对立面。在某种程度上，流媒体服务有可能最终成为自己成功的牺牲品。这是因为流媒体平台承诺要饱和音乐欲望，却产生了扼杀音乐欲望的意外效果（Drott，2018，第 332-333 页）。Spotify 用户极可能因为无数“同样好”的选择，从而产生布里丹毛驴效应（即决策过程中犹豫不定、迟疑不决的现象。这种效应导致最后毛驴饿死）。

三、Spotify 算法的诞生与应用

由于流媒体平台对于用户需求的无限满足所带来的弊病，几乎所有的平台都试图改变内容生产者所提供的内容。生产者试图改变内容呈现形式，根据不同的标准，从而只让并部分用户看到部分选项（提供个性化需求服务）。这一行为目的在于适当地减少数量，从而保证用户对平台长久的兴趣与吸引力。而这种过滤机制（给部分受众呈现部分内容的形式）就需要依靠算法来满足。

逻辑学家和计算机科学家 Kowalski 认为，“一个算法可以被看作是由逻辑组件和控制组件组成的，逻辑组件规定了解决问题所使用的知识，控制组件决定了解决问题的策略，并通过这些策略来使用知识。”（Kowalski，1979，p424）对于Spotify的算法，我们也可以（广义地）讲其看作为一个数学函数，或类似于一个流程图（有因果联系），其中每一种可能的行动都会触发对它的适当反应：如果发生了 A，就会产生行为 B。在流媒体播放音乐的情况下，一个软件为每首歌或每部电影制作概要文件，然后算法根据这些信息向用户推荐接近该概要文件的内容，并收到用户行为反馈后不断进行迭代与调试。

概要文件的内容分为很多部分。首先，软件是如何制作这样的歌曲简介的？潘多拉（Pandora）这样的平台让专家用他们称之为基因（Gene）的指针来分析每首歌，算法可以与之交互的每个轨迹的显著特征。这里柏拉图尼（2006）举例说明了说唱艺术家埃米纳姆的一首歌的动态。以歌曲 “Lose Yourself”为例，有一个基因可以用来描述低音是小调的还是即兴演奏的，还有一个基因可以用来描述踢踏鼓的声音是紧凑的还是洪亮的。手拍、转台抓痕和风琴独奏的基因是 235 倍。

事实上，这四种音乐类型，或者说“基因组”，这些音乐分析师迄今为止已经仔细研究过——爵士乐、嘻哈/电子音乐、摇滚/流行/乡村音乐和世界音乐——总共包含大约 400 个基因。有些是特定类型的——例如，嘻哈音乐不需要爵士乐基因来计算即兴萨克斯的节奏（Platoni，2006，p1）.Robert Prey 解释了有多少基因参与其中：、摇滚和流行歌曲有 150 个基因，说唱歌曲有 350 个基因，爵士乐有大约400 个基因，而世界和古典音乐有 300 到 500 个基因。例如，由于说唱音乐是由歌词驱动的，因此它需要歌词类别中更多的基因子集（押韵方案、亵渎程度等）（Prey，2018，p1089）。

这种标记内容的新方法所寻求的是通过流行音乐、爵士乐和电子音乐等封闭的风格，生成新的关联链，这样算法就可以向听众呈现与特定流派相关的身份无关的新音乐：假设用户对于约翰·梅耶尔（John Mayer）的现场专辑极其喜爱，由于在此张专辑中嵌入了“吉他独奏”的基因，根据这个特性，帕特·梅塞尼（Pat Metheny）的歌曲可能就会出现在用户的推荐列表中。

但音乐的分类并不总是有人这一行为主体参与的。Spotify、BBC、Twitter和其他平台将分析每首歌曲的任务委托给 Echo Nest 公司：回声巢通过一种称为机器监听的技术产生大量的数据并依靠计算机提取数据。他们的软件在几秒钟内解析出整首歌，并将信号处理成数千个独特的片段，包括音色、节拍、频率、振幅、声带、音符和其他计算机可测量的特征（Morris，2015，p453）.换句话说，一首歌曲在Spotify 上的成败取决于它所包含的数据如何被软件处理成相关性。从内容生产者角度出发，随着算法资本主义不断地获得空间，内容的创造者、歌手、歌曲作者或乐队将开始创作（有意识或无意识地）最适合基因识别软件的作品，或在他们的作品中强调这些基因，以在供过于求的情况下脱颖而出。例如，如果音色是软件的相关价值，而不是押韵音节，音乐家可能不太担心押韵，而更担心从合成器中获得更好的声音。