RITMO E ALGORITMO: RELAÇÕES ENTRE O GOSTO MUSICAL E OS SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO DO SPOTIFY
Abstract
Spotify’s recommendation systems have transformed music consumption by filtering content and suggesting tracks based on algorithmic processes, shaping listener preferences and discoveries by their behavior. This study investigated how listeners respond to Spotify’s recommendations and how those recommendations influence their musical choices, using a qualitative approach with 17 participants aged 18 to 29, organized into four focus groups. The results indicated that participants perceive the systems as tools that both broaden musical tastes and reinforce existing repertoires. Furthermore, musical taste is constructed through a hybrid process, the combined effect of algorithmic personalization, emotional attachments, and social influences, resulting from the interaction among these factors. Thus, although Spotify’s algorithms play an important role in mediating listening, listeners exercise active agency in selecting, adapting, and organizing their musical experiences, highlighting that algorithmic curation complements rather than replaces human curation.
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