Spotify Avvolto ha consegnato riassunti annuali di ascolto dal 2015, mostrando agli utenti i loro migliori canzoni e artisti ogni anno. Questa caratteristica è diventata un fenomeno culturale, con NPR che analizza il suo fascino diffuso e cosmopolitano notando come la condivisione degli screenshot avvolti sia diventato uno status symbol tra i fan della musica. Dopo quasi un decennio di rapporti di fine anno standard, molti utenti Spotify ora desiderano approfondimenti in streaming più sofisticati che vanno più in profondità delle statistiche di ascolto di base.
Gli utenti richiedono strumenti di analisi della musica alimentare
Gli utenti di Spotify credono che l’intelligenza artificiale possa trasformare il modo in cui comprendono le loro abitudini di ascolto. Vogliono che l’IA scopri modelli nascosti nelle loro scelte musicali e rivelano connessioni tra canzoni ed esperienze personali che mancano l’analisi standard. Gli attuali riepiloghi avvolti si concentrano sui migliori canzoni e artisti, ma gli utenti prevedono un’analisi completa che esamina la loro storia di ascolto completa nel tempo.
Tracciamento del modello emotivo attraverso i dati musicali
Una funzione proposta prevede il monitoraggio di schemi emotivi riflessi nelle scelte musicali in mesi e anni. Questa analisi potrebbe aiutare gli utenti:
- Identifica i modelli di stress attraverso le selezioni delle loro canzoni
- Regola le playlist per gestire meglio gli eventi della vita difficili
- Capire come si evolve il loro gusto musicale con esperienze personali
- Crea strategie di ascolto basate sull’umore per il benessere mentale
Analisi musicale multipiattaforma per approfondimenti più profondi
Gli utenti incentrati sui dati desiderano integrazione su più piattaforme di streaming per creare un quadro completo del loro consumo musicale. Questa analisi multipiattaforma mostrerebbe come le scelte musicali influenzano i modelli di stile di vita più ampi e lo sviluppo del gusto personale. Tale monitoraggio completo potrebbe rivelare connessioni tra le preferenze musicali e altri aspetti della vita quotidiana, fornendo una visione olistica di come i contenuti audio modellano le esperienze personali.
Strumenti di confronto sociale per i fan della musica competitiva
Gli utenti desiderano anche strumenti di intelligenza artificiale per confrontare le abitudini di ascolto con gli amici. Queste caratteristiche sociali potrebbero analizzare punti dati come l’intensità di ascolto, gli artisti preferiti condivisi e il tempo trascorso su generi specifici. Questi strumenti di confronto attingono agli aspetti competitivi e sociali della scoperta della musica, dando agli amici nuovi modi per interagire con i loro interessi musicali condivisi e scoprire raccomandazioni basate su modelli di ascolto simili.
