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Escuta datificada de música: educabilidade algorítmica e performance de gosto em plataformas de streaming musical1 1 Uma versão preliminar deste artigo foi apresentada em 2023 no Grupo de Pesquisa em Estudos de Som e Música do 32° Encontro Anual da Associação Nacional dos Programas de Pós-Graduação em Comunicação (Compós). ,2 2 Agradecemos ao apoio recebido do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) do Brasil, processo 407697/2023-3, bem como da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro (FAPERJ), processo E-26/010.002269/2019, para realização desta pesquisa.

Datified listening of music: algorithmic educability and taste performance in platforms of musical streaming

Resumo

Plataformas de streaming de música têm alterado os modos de consumo com base em sistemas de recomendação e entregas personalizadas. No Twitter/X, observamos postagens de ouvintes comentando sobre ensinar esses sistemas com o intuito de aumentar sua acurácia em relação aos próprios gostos. Mapeamos essas práticas sociocomunicacionais com o objetivo de investigar o que elas entendem por educar algoritmos e como esses relatos expressam performances de gosto musical. Tendo como metodologia a coleta e análise dos conteúdos das publicações realizadas pelos ouvintes, o estudo é baseado em 82 tweets/xs postados entre 2021 e 2022. Neles, identificamos três eixos de sentido: (1) gestão pragmática dos comportamentos com base na ideia de educação; (2) transformações do consumo musical; e (3) performances de um gosto ensinado. Como resultados, propomos a noção de educabilidade algorítmica, que aponta para a naturalização de uma escuta datificada.

Palavras–chave
plataformas de streaming de música; educação; algoritmos; performance de gosto; Twitter/X

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