L'impatto della personalizzazione algoritmica sul processo di scoperta musicale nella platform society: il caso delle homepage di Spotify

On December 4, 2024, millions of Spotify users received a notification on their smartphones from the platform informing them about the release of Spotify Wrapped, an annual summary of personalized, data-driven listening habits; how many songs and artists the user had listened to during the year, how many minutes of playback they had done, how many different genres they enjoyed, and so on. Many of these users then shared this data on their social profiles; a practice now well established since 2017, an event that is now part of digital culture and an emblematic example of how platforms are increasingly using algorithms and big data to deliver personalized experiences. In an era when digital platforms have become key infrastructures in everyone's daily lives, playing a central role in consumer experiences, algorithmic personalization emerges as one of the most influential dynamics in the context of the so-called platform society. The selection and proposal of content that such platforms offer users never turns out to be random but is the result of the analysis of large amounts of data. These aspects led to a redefinition of the listening experience and the music discovery process; indeed, today the discovery of new music is mediated by algorithms, which are capable of reshaping individual choices. This study analyzes the impact of algorithmic personalization on the music discovery process in the platform society, focusing primarily on Spotify's homepages. Starting from a reconstruction of the state of the art, through an examination of the dynamics of the platform society and on the role of data and algorithms, this research highlights how personalization has redefined listening habits and the relationship between users and content, transforming the ways in which music is enjoyed and discovered. It also answers some central questions: what are the technological and behavioral factors that influence users' perceptions of their Spotify personalization? To what extent does Spotify personalization contribute to the discovery of new artists and genres of music? How do algorithms personalize users' homepages based on their past listening? How can algorithmic personalization influence users' music preferences in the long run? How are the diversity and originality of the recommendations received perceived by users? An ethnographic and digital document consultation approach was chosen to answer the research questions: a sample of 20 participants was selected and subjected to Spotify homepage analysis and a qualitative interview focused on their listening and interaction habits with the platform. Then, the answers to the interview questions were subjected to Content Analysis through RStudio, which allowed for detailed analysis of the different opinions and testimonies of the 20 participants. Finally, the work reflects on the future prospects of music discovery in an environment more dominated by algorithms and artificial intelligence.

Il 4 dicembre 2024 milioni di utenti di Spotify hanno ricevuto una notifica sui propri smartphone da parte della piattaforma che li informava sull’uscita dello Spotify Wrapped, una sintesi annuale delle abitudini di ascolto personalizzate, basata sui dati; quanti brani e quanti artisti l’utente ha ascoltato durante l’anno, quanti minuti di riproduzione ha effettuato, quanti generi diversi ha apprezzato, e così via. Molti di questi utenti hanno poi condiviso sui propri profili social questi dati; una pratica ormai consolidata dal 2017, un evento che ormai è parte della cultura digitale e rappresenta un esempio emblematico di come le piattaforme utilizzino sempre di più algoritmi e big data per offrire esperienze personalizzate. In un’epoca in cui le piattaforme digitali sono diventate infrastrutture fondamentali nella vita quotidiana di ognuno di noi, ricoprendo un ruolo centrale nelle esperienze di consumo, la personalizzazione algoritmica emerge come una delle dinamiche più influenti nel contesto della cosiddetta platform society. La selezione e la proposta di contenuti che tali piattaforme offrono agli utenti non risulta essere mai casuale, ma è frutto dell’analisi di grandi quantità di dati. Questi aspetti hanno dunque portato a una ridefinizione dell’esperienza di ascolto e del processo di scoperta musicale; oggi la scoperta di nuova musica è infatti sempre più mediata dagli algoritmi, capaci di rimodellare le scelte individuali. Questo studio analizza quindi l’impatto della personalizzazione algoritmica sul processo di scoperta musicale nella società delle piattaforme, focalizzandosi principalmente sulle homepage di Spotify. Partendo da una ricostruzione dello stato dell’arte, attraverso una disamina delle dinamiche della platform society e sul ruolo dei dati e degli algoritmi, la presente ricerca evidenzia come la personalizzazione abbia ridefinito le abitudini di ascolto e la relazione tra utenti e contenuti, trasformando le modalità di fruizione e di scoperta musicale. Risponde, inoltre, ad alcune domande centrali: quali sono i fattori tecnologici e comportamentali che influenzano la percezione degli utenti riguardo la personalizzazione del loro Spotify? In che misura la personalizzazione di Spotify contribuisce alla scoperta di nuovi artisti e generi musicali? In che modo gli algoritmi personalizzano le homepage degli utenti in base ai loro ascolti passati? In che modo la personalizzazione algoritmica può influenzare le preferenze musicali degli utenti nel lungo periodo? Come vengono percepite dagli utenti la diversità e l'originalità delle raccomandazioni ricevute? Per rispondere alle domande di ricerca si è scelto un approccio etnografico e di consultazione di documenti digitali: è stato selezionato un campione di 20 partecipanti, sottoposto all'analisi delle homepage di Spotify e a un'intervista qualitativa focalizzata sulle abitudini di ascolto e di interazione con la piattaforma. In seguito, le risposte alle domande dell'intervista sono state oggetto di Content Analysis attraverso RStudio, che ha permesso di analizzare nel dettaglio le diverse opinioni e testimonianze dei 20 partecipanti. Infine, il lavoro riflette sulle prospettive future della scoperta musicale in un un contesto maggiormente dominato da algoritmi e intelligenza artificiale.