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O algoritmo de plataformas de streaming como o Spotify e o Apple Music é machista. Ao menos, é o que indica um novo estudo que avalia a tendência desses apps de recomendarem mais artistas masculinos do que femininos ou grupos misturados. A pesquisa foi apresentada na Conferência sobre Interação e Recuperação de Informação Humana, que aconteceu em março.
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A pesquisa analisou 330 mil usuários de serviços de streaming e seus dados nos últimos nove anos. O resultado mostrou que apenas 25% das músicas tocadas eram de artistas mulheres e que o aplicativo tende a indicar músicas de homens por seis vezes antes de escolher uma artista do sexo feminino.
Em entrevista ao jornal “New York Post”, Christine Bauer, professora assistente de Computação Humana na Universidade de Utrecht, na Holanda, e Andres Ferraro, pesquisador da Universidade Pompeu Fabra, em Barcelona, explicaram que o assinante do serviço “costuma ter que esperar até a música sete ou oito para ouvir uma faixa de uma mulher”.
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Os pesquisadores explicam que os serviços de streaming começam a tocar uma música aleatória quando a playlist que você está ouvindo termina. Porém, apesar das escolhas serem baseadas no gosto musical do ouvinte, ele não é justo na hora de apresentar cantores e cantoras.
“A representatividade de mulheres e minorias de gênero na indústria da música é muito baixa. Cerca de 23% dos artistas no Billboard Hot 100 de 2019 eram mulheres ou minorias de gênero. As mulheres representam 20% ou menos dos compositores e compositores registrados, enquanto 98% das obras executadas por grandes orquestras são de compositores homens”, afirmam os autores, em um artigo publicado na “Conversation”.
Estudos mostram que, além das mulheres ‘superestrelas’, é difícil para uma artista repercutir no streaming.
Eles ainda explicam que apenas as mulheres consideradas “superestrelas” que dominam entre os artistas mais populares. “Embora o problema venha de fora da indústria musical, as plataformas de música online e seus algoritmos que recomendam música – chamados de recomendadores – desempenham um grande papel”, observam.
Uma simulação mostrou que, se o algoritmo for redesenhado para indicar menos homens, eventualmente, o usuário passará a escolher mais mulheres ou artistas não binários para ouvir por pura e espontânea vontade, mostrando para a máquina o que lhe interessa.
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