Glenn McDonald, el alquimista de datos despedido por Spotify: “Es razonable temer a las empresas de la cultura”

Spotify despidió el 4 de diciembre a 1.500 trabajadores (el 17% de su plantilla) en lo que parece un reajuste empresarial en pos de la viabilidad económica de un negocio cada día más en entredicho. Uno de ellos era Glenn McDonald, conocido como el alquimista de los datos. Aquel día se conectó por videollamada con un superior que en 10 minutos le comunicó la difícil decisión que había tomado la empresa y los detalles de su fulminante despido. Llevaba una década desarrollando proyectos de identificación, sistematización e interconexión de canciones en el infinito archivo sonoro de la plataforma de streaming musical más voluminosa e influyente del planeta.

Nacido en Texas hace 56 años, McDonald fue uno de los impulsores de Echo Nest, una startup creada en 2008, cuando Spotify aún no operaba en Estado Unidos. Por aquel entonces, Echo Nest ofrecía análisis de datos a emisoras de radio e incluso a MTV. Cuando en 2014 Spotify vio que no podía desarrollar por sí misma herramientas a partir de sus analíticas internas, absorbió Echo Nest y McDonald pasó a integrarse en su plantilla. Este ingeniero ha visto desde dentro la evolución del mercado del streaming y finalmente ha sido una de sus víctimas más lloradas; proyectos tan vistosos como el mapa de estilos Every Noise At Once le habían granjeado cierta fama como taxonomista sonoro.

Estos días anda ultimando You have not yet heard your favorite song (Aún no has escuchado tu canción favorita), un libro en el que tratará de explicar cómo el streaming altera nuestra relación con la música. Tras su fulminante despido, el alquimista de Spotify ha accedido a hablar con elDiario.es.

¿Cuál era su trabajo en Spotify?

El nombre guasón de mi cargo era ‘alquimista de datos’, un poco al estilo de los científicos de datos. Pero si un científico busca la verdad, yo más bien manejo ingredientes y transformo unas cosas en otras. Había otra definición que precisaba que mi trabajo era experimentar con todas las posibilidades que surgen al estudiar los datos. En teoría, mi labor era idear prototipos que los equipos de ingenieros pudieran transformar en herramientas. En la práctica, igual esos equipos estaban centrados durante seis meses en otro proyecto y mi trabajo ha sido plantear proyectos que pudiera desarrollar por mi cuenta y que impulsé porque creía que eran interesantes o valiosos para los usuarios.

¿Y el trabajo de escuchar nueva música?

¡Claro! Cada semana rastreo miles de nuevos lanzamientos tanto porque quiero conocerlos por mí mismo como por ejercer un control de calidad. Miraba listas de novedades ordenadas por géneros y detectaba errores en la categorización por estilos o en las fechas de lanzamiento. Por un lado, comprobaba si en una lista de lanzamientos de discos de metal, por ejemplo, todos los discos eran de ese género y, por otro, detectaba si faltaba alguno. Para ello debes conocer el género. De otro modo, no notarás que falta el nuevo de Within Temptation, por ejemplo. Y si no sale en la lista debes descubrir por qué.

Parte de su trabajo era etiquetar la música, detectar estilos nuevos y, llegado el caso, darle un nombre para que el usuario pudiera llegar a él. ¿Cree que el principal objetivo de Spotify es que sus usuarios estén lo mejor informados posible sobre todas la músicas que hay en su catálogo?

Spotify es un negocio. Su principal objetivo es hacer dinero. Otro objetivo es satisfacer a sus usuarios, sean suscriptores o no. Respecto a si tenerlos bien informados es un factor imprescindible para satisfacerlos o no lo es, esa ya es una pregunta complicada. Yo pienso que debería ser así, pero no sé si Spotify piensa igual. Deberías preguntar a algún portavoz de la empresa.

Déjeme ser más específico. ¿Usted creó la herramienta para relacionar unos grupos con otros ‘Sus fans también escuchan’?

La idea no es mía, pero trabajé en ella en Echo Nest y esa versión de Echo Nest es la que tomó Spotify. Más adelante yo la reelaboré y, sí, la que funciona actualmente, hasta que la cambien, era una de mis principales labores.

Esa función muestra una veintena de artistas similares, pero la lista podría ser de 250. ¿Bajo qué criterio se escogen esos 20 y no otros?

Hay un mecanismo de puntuación y aparecen los 20 que obtienen más puntos. Es matemática: una combinación del número de fans compartido por ambos artistas y la proporción que representa esa coincidencia en el cómputo total de seguidores de cada artista. No los selecciona una persona. Pero soy yo quien establece ese equilibrio tras muchos análisis, repeticiones y comparaciones entre posibles resultados. Por tanto, no es algo objetivo en el sentido de que haya una sola respuesta posible, pero no hay manipulación humana.

¿Cree que los algoritmos trabajan cada vez menos para el usuario?

Es un asunto complicado porque existen muchos algoritmos. Mi tipología de algoritmo favorita es simple matemática con variables que los humanos controlamos y variamos. Me gusta trabajar creando un algoritmo que produce unos resultados concretos y evaluarlos en comparación con distintos ejemplos. Cuando trabajaba en el algoritmo de ‘sus fans también escuchan’, estudiaba el resultado en cientos de estilos musicales. ¿Cómo varían los resultados de Taylor Swift si altero el algoritmo? ¿Y los de black metal noruego? ¿Y los de un grupo de punk-pop filipino? ¿Y los de Mozart? ¿Y los de Duke Ellington? Cada género tiene patrones de escucha distintos. Si el algoritmo es tan complicado que no puedes ajustarlo con variaciones, o si el algoritmo está ideado para maximizar el tiempo de escucha o para repetir escuchas, es más complicado pulirlo desde la reiteración o saber si lo estás mejorando o no.

Cuando trabajaba en el algoritmo de ‘sus fans también escuchan’, estudiaba el resultado en cientos de estilos musicales. ¿Cómo varían los resultados de Taylor Swift si altero el algoritmo? ¿Y los de black metal noruego? ¿Y los de Mozart?

En cualquier caso, cada día intervienen más en nuestra escucha.

Las escuchas de 500 millones de personas a través de los servicios online expresan el gusto humano y la sabiduría colectiva. Para mí eso es un recurso enorme. Mi objetivo es intentar que este universo musical se autoorganice, mostrar patrones de escucha y atender a usuarios y artistas para que toda esa música sea explorable y que los fans de un artista puedan bucear más y más. Eso nunca pasaría de forma natural. Los algoritmos intentan que ese espacio sea más explorable, que el servicio no se limite a buscar un artista y encontrarlo. Eso está bien para un servicio online de bibliotecas, pero es rascar la superficie del potencial que supone disponer de toda la música online a la vez.

¿Spotify debería funcionar como una biblioteca? Las bibliotecas parecen espacios culturalmente neutrales. O más neutrales que Spotify.

Ni siquiera una biblioteca pública es solo un archivo de libros. También hay estrategias para visibilizar más unos libros que otros cuando en las estanterías se exponen más visiblemente los de un autor del que se cumple algún aniversario. Es una forma de dar mejor uso a libros por los que la gente tiene más curiosidad. Todo eso es más sencillo en un servicio musical online. No existen las barreras físicas de la biblioteca y puedes conectar todo el catálogo para que la gente pueda descubrir cosas que ni siquiera conoce. En las bibliotecas públicas hay una titularidad pública. En Spotify, no: ahí hay unos intereses económicos. Pero mi trabajo nunca se guio principalmente por imperativos empresariales. Intentaba que los usuarios estuvieran felices y conectados a su quehacer musical. Y si ayudas a que la gente explore y descubra música que les guste, escuchará más música y seguirá conectada. Así que, sí, muchas herramientas de Spotify están indirectamente ligadas a objetivos económicos.

Califica Spotify como una estructura de poder.

Nunca me he encargado de la parte económica porque me importa más la gente y la música que los márgenes de beneficio. Pero todas las empresas involucradas en este negocio, sean sellos, distribuidoras o Spotify, están centradas en obtener esos beneficios. Y los artistas que intentan ganarse la vida son parte de ese beneficio. Spotify es necesariamente una estructura de poder económico. Y es lo normal. Es capitalismo normal. Como persona idealista, hay muchas cosas que desearía que no estuvieran sometidas al capitalismo, pero no es así. Y esto no es una crítica hacia ninguna empresa concreta.

Si Spotify deja de pagar por las canciones con menos de mil reproducciones, ¿la diversidad musical que tenemos hoy puede verse amenazada?

Es un temor razonable. No estuve involucrado en esa decisión y no tengo nada que decir en términos de negocio, pero soy receloso ante la reducción de tarifas y que esta signifique quitar el dinero a los más pobres para dárselo a los más ricos. Es lo contrario de lo que me gustaría ver en el mundo. Leí sus justificaciones, que las cantidades a pagar eran pequeñas. Las comprobé y es cierto: son muy pequeñas. Pero eso hace que la decisión aún sea peor. Es una decisión moralmente retrógrada que no aporta unos beneficios pragmáticos.

Es cierto que las cantidades a pagar por canciones con menos de mil reproducciones son muy pequeñas. Pero eso hace que la decisión de no pagarlas sea aún peor. Es una decisión moralmente retrógrada que no aporta unos beneficios pragmáticos

¿Esa cifra de 120.000 canciones que se incorporan diariamente al catálogo de Spotify es un problema? ¿El verdadero problema es que Spotify no supo calibrar las dimensiones que podría adquirir su catálogo?

Aún no existe un problema de almacenamiento. Las canciones son relativamente pequeñas y los servidores son baratos. El problema es que si pasamos de mil canciones a cien mil, ¿qué va a evitar que lleguemos a subir diez millones de canciones cada semana? Ahí ya puedes intuir un problema de almacenamiento en algún momento. Por otro lado, a mí como músico aficionado me parece sensacional poder componer canciones y subirlas a un espacio en el que también están las de Taylor Swift y Metallica. Eso es positivo.

¿Tiene un grupo musical?

Sí, Aedliga. No soy bueno haciendo canciones. Jamás seré famoso. Mis ingresos totales por streaming suman cuatro dólares. Pero yo no creo que la cantidad de gente dispuesta a componer una canción, grabarla, rellenar el formulario de una distribuidora y subirla a la red sea tanta como para que un servicio de música online no pueda absorberla toda. Sí creo que si con la inteligencia artificial (IA) se generan millones de canciones, podemos llegar al punto en que no sea práctico almacenarlas todas. Si hay tantas, puede ser un problema localizarlas. Si tú no buscas mi grupo, nunca lo encontrarás. Y nadie lo busca. Por lo tanto, mis canciones están allí, pero no entorpecen las carreras de Alphaville o de A-ha. En cambio, si generas millones de canciones mediante inteligencia artificial y les pones los títulos de otras canciones muy populares, puedes generar problemas de usabilidad de la información. Es muy razonable preocuparse por el daño público que pueden causar motivaciones egoístas.

Creo que si con la inteligencia artificial se generan millones de canciones, podemos llegar al punto en que no sea práctico almacenarlas todas

Los últimos informes indican que las playlists de Spotify están perdiendo suscriptores y escuchas a mansalva. Por otro lado, Spotify está entrenando la IA para generar listas automáticas. ¿Hacia dónde vamos?

A lo largo de los años Spotify ha creado muchas playlists personalizadas en base a un concepto y otras playlists personalizadas en función de tus gustos. Metal mix, por ejemplo, es una lista de música metal a partir de una piscina de canciones. No hay nada aleatorio ahí. Está diseñada para ti y sonarán canciones que ya has oído y que te han gustado. Pero sabes que esa lista no está reemplazando otras listas editorializadas. Rap Caviar sí es una lista comisariada por expertos en hip-hop. Ahí la gracia es que es una experiencia compartida. Todo el que sigue esa lista escucha lo mismo y entra en el contexto de Kendrick Lamar, Kanye West o quien sea. Son artefactos culturales diferentes. Ninguno es mejor o peor que el otro. Tienen funciones distintas.

¿Cree que podemos perder el control sobre la música? Me refiero al poder de decidir cómo, cuándo y cuántas veces escucharla. ¿La necesidad de las plataformas de streaming de rentabilizar su negocio puede traer más cambios que dificulten nuestra experiencia como usuarios?

Es absolutamente razonable temer a las empresas capitalistas que median en la cultura. Y no es algo que se limite a los servicios de streaming musical, sino a Amazon, Google y cualquier compañía tecnológica que intente atender las necesidades humanas y tener beneficios. Es totalmente justo escudriñar y cuestionar el equilibrio entre estos dos objetivos. Y está totalmente justificado sentirse como mínimo inquieto ante ello y tener un ojo siempre encima de las posibles contraprestaciones. No creo que Spotify sea un caso único en este sentido. Es una pregunta que debemos hacernos ante cualquier compañía que opere en la relación entre seres humanos. Sean medios de comunicación, publicidad, seguros médicos...

Dice que es muy razonable que tengamos miedo. ¿Lo tiene usted?

Todos deberíamos tener miedo. Cualquier persona que trabaja con tecnología vinculada a asuntos humanos debe tenerlo presente en todo lo que haga. Y escuchar su conciencia. Siempre me he sentido aliviado al trabajar en un servicio de streaming musical y no en uno de seguros médicos. Si algo fallaba, no implicaría que alguien no iba a recibir un tratamiento para el cáncer y moriría. Pero esto a veces la gente lo asume como una excusa para no examinar su conciencia y eso es precisamente lo que hace que las cosas vayan mal. Cuando no implicas tu conciencia en tu trabajo es cuando empezamos a tener experiencias miserables. Por lo tanto, todo lo que hagas debes hacerlo con tu sombrero de ser humano y no con el sombrero corporativo. Debemos pensar qué elementos culturales ponemos en el centro y qué efecto puede tener esa decisión. Por eso, para mí, es tan interesante el mundo del streaming musical. La música y la comida son dos caminos ideales para que la gente sea receptiva a aprender sobre nuestras diferencias. Que exista gente en la otra punta del mundo que no conoces puede ser inquietante desde un punto de vista abstracto. Tal vez piensan de forma totalmente distinta a mí e incluso me odian. Pero oyendo su música puedes pensar: ¡es buenísima! Y probando su comida puedes decir: ¡es delicioso! Y quizá pierdas ese miedo. Creo que lo que necesitamos como especie es justamente eso: reconocer que todos somos fascinantes.

Cuando no implicas tu conciencia en tu trabajo es cuando empezamos a tener experiencias miserables. Debemos pensar qué elementos culturales ponemos en el centro y qué efecto puede tener esa decisión

Y cuando estas decisiones las toman grandes corporaciones, la responsabilidad es aún mayor porque pueden determinar el modo en que accedamos a la música en el futuro. Es posible que dentro de dos décadas no haya otra forma de acceder a la música grabada que estas plataformas.

Sí, eso es cierto. Sobre las corporaciones digo lo mismo que sobre los algoritmos: es tentador tratarlas como entidades independientes en sí mismas, pero todas sus decisiones las toman personas concretas. Si una corporación toma una mala decisión será porque no ha tenido en cuenta las repercusiones y no habrá optado por la decisión adecuada. E igual pasa con los algoritmos. Un algoritmo no tiene intenciones por sí mismo. Las matemáticas no pueden recomendarnos canciones porque no tienen gusto. Todo lo que hacen es encontrar un patrón en la escucha humana colectiva y conectarlo con tu escucha individual. Eso es todo. Llamar recomendación a un algoritmo es engañoso.