Ausprobiert Die Hit-Scharade

Algorithmen können gefällige Playlists zusammenstellen. Aber das sollte man nicht mit wahrer Kreativität verwechseln.

Der erste Auftritt von Zane Lowe als DJ auf Apple Music war verwirrend: Er spielte Songs von Pop-Punk über elektronische Musik bis hin zum Stadion-Rock. Trotzdem – oder gerade deshalb – gefiel mir seine Show: Jeder Track führte in eine überraschende neue Richtung.

Kein anderer Streaming-Dienst setzt so stark auf menschliche Expertise wie Apple Music, das man für zehn Dollar im Monat abonnieren kann. Eine weitere Radio-Show, betreut vom Rockmusiker Joshua Homme, huldigt etwa obskuren, aber extrem originellen Songs. Sie offenbart geradezu absurde Verbindungen, zum Beispiel zwischen der melodischeren Seite der Sex Pistols und der adrenalingetriebenen Discomusik von Donna Summer. Und die Musikerin Annie Clark, Künstlername St. Vincent, stellt für Hörer individuelle Playlists zusammen.

Die menschlichen DJs sind ein cleverer Zug von Apple, sich von den Wettbewerbern abzuheben, denn Streaming-Dienste wie Pandora, Spotify, Rdio und Tidal haben den einstigen Pionier mittlerweile abgehängt. Sie nutzen überwiegend Algorithmen zur individuellen Musikauswahl. Diese haben sich in den letzten Jahren zwar stark verbessert, aber ihnen fehlt immer noch das Verständnis für die emotionale Resonanz und den kulturellen Kontext von Songs.

Pandora, einer der ersten Streaming-Dienste, ist ein gutes Beispiel für den algorithmischen Ansatz. Er basiert auf dem vor 15 Jahren gestarteten Music Genome Project. Musikexperten haben Songs mit Hunderten Eigenschaften etikettiert, vom Genre über die benutzten Instrumente bis hin zur Tonart. Gibt man Pandora einen Song oder eine Band als Startpunkt vor, liefert es einen Stream aus ähnlichen Stücken. Auf die Beatles folgen dann etwa die Beach Boys, verbunden mit der Erklärung: „Wir spielen dieses Stück, weil es sanfte Rock-Instrumentierung aufweist, anspruchsvollen Gesang, ineinander verwobene Harmonien, gemischte Dur- und Moll-Tonarten und klare Melodien.“ Leider ist die Auswahl ziemlich vorhersehbar. Wer mit den Beatles anfängt, wird vermutlich nie ein stilistisch deutlich anderes Stück aus der gleichen Zeit hören oder ein Hip-Hop-Sample eines Beatles-Songs.

Spotify, mit über 75 Millionen Nutzern der größte Streaming-Dienst der Welt, erstellt weitaus nuanciertere Playlists. „Wir schauen uns an, welche Sachen du anhörst, welche Playlists du anlegst – im Grund alles, was wir über dich wissen“, sagt Chris Johnson, Datenwissenschaftler bei Spotify. Diese Informationen werden mit den Daten anderer Nutzer verglichen. Die Idee dahinter: Ein Song, der einem Hörer mit ähnlichem Geschmack gefällt, wird vermutlich auch mir zusagen. 2014 übernahm Spotify zudem eine Firma namens Echo Nest, die Meinungen über neue Songs aus Blogs oder sozialen Netzen sammelt. Auch diese Informationen fließen in die Empfehlungen ein. Die ersten Playlists, die mir Spotify auf dieser Basis erstellt hat, enthielten mehrere Songs, die ich sofort liebte. Allerdings unterschieden sie sich nicht groß von dem, was ich ohnehin höre. Der Dienst ist nützlich, aber nicht überwältigend.

Zudem haben solche Algorithmen – zumindest derzeit noch – eine prinzipielle Beschränkung: Sie können keine völlig neuen Songs vorschlagen, solange es keine Daten darüber gibt, wie sie bei anderen Hörern ankommen.