«ياندكس ميوزك» تحدّث خوارزمية التوصيات حتى لا تتجمّد الأذواق الموسيقية

حدّثت «ياندكس ميوزك» (Яндекс Музыка) خوارزمية التوصيات لديها لمساعدة المستخدمين على تجنّب تجمّد أذواقهم الموسيقية. وتقترح النسخة المحدّثة من «موجتي» (Моя волна) الآن فنانين جددًا ومقطوعات من أنواع موسيقية أخرى بوتيرة أكبر، ما يساعد التفضيلات الموسيقية على التطوّر مع التقدّم في العمر.

لماذا تتجمّد الأذواق

كشفت دراسة أُجريت في عام 2018 حقيقة طريفة وحزينة في آن واحد: يتوقف الناس في المتوسط عن الاستماع إلى موسيقى جديدة عند سن 33 عامًا تقريبًا. وبعد هذا العمر تتجمّد التفضيلات الموسيقية، وتبقى الأنواع والفنانون الجدد على هامش الاهتمام. ويحدث هذا مع الجميع تقريبًا: فمع التقدّم في العمر يتكوّن الذوق، ويظهر الفنانون المفضّلون، ويبدو الخروج عن حدودهم غريبًا أو غير ضروري.

من السهل فهم هذه الإحصائية: فبعد أن تجد الموسيقى التي تحبها، يصبح الاختيار من بين ملايين المقطوعات مرهقًا. لكن ذلك نفسه يؤدي إلى تفويت الكثير من الموسيقى الرائعة. والمشكلة حادّة في عصر البثّ التدفقي: الخيارات كثيرة جدًا، وبدون خوارزمية جيدة يضيع الناس في الكتالوج ويستمعون إلى الشيء نفسه مرارًا.

تحديث الخوارزمية في 2026

في مطلع عام 2026 قدّمت «ياندكس ميوزك» تحديثًا جوهريًا لخوارزمية «موجتي». من الناحية التقنية أصبح النظام أقوى: فهو يحلّل سياق الاستماع بشكل أفضل، ويراعي ديناميكية التفضيلات، ويتوقع اللحظة التي يكون فيها المستخدم مستعدًا لاكتشاف شيء جديد تمامًا.

والنتائج لافتة. فخلال أربع سنوات من التطوير، تعلّمت الخوارزمية توليد نحو نصف جميع الأغاني في قوائم التشغيل المفضّلة لدى المستخدمين. ولا يعني ذلك أن الناس توقفوا عن إضافة المقطوعات بأنفسهم، بل إن التوصيات أصبحت ملائمة إلى حدّ أنهم يحفظونها كأنها اكتشافاتهم الخاصة.

للمقارنة: في YouTube Music أو Apple Music يدير معظم المستخدمين قوائم تشغيلهم بأنفسهم. أما في «ياندكس ميوزك» فالنسبة متساوية تقريبًا: خمسون بالمئة للإضافات الذاتية وخمسون بالمئة للتوصيات الآلية.

كيف توسّع الخوارزمية الآفاق

يعمل النظام المحدّث في عدة اتجاهات في الوقت نفسه:

• يقترح فنانين جددًا يشبهون المفضّلين لدى المستخدم دون أن يتطابقوا معهم
• يجد مقطوعات تناسب المزاج الحالي وتوسّع حدود الأنواع الموسيقية
• يوازن بين الثبات (الأنواع المألوفة) والجِدّة (الاكتشافات غير المتوقعة)
• يراعي السياق: فموسيقى العمل تختلف عن موسيقى الرياضة أو الاسترخاء
• يتكيّف مع التغيّرات الموسمية (فقائمة الصيف تختلف عن قائمة الشتاء)

تنجح هذه الأنظمة لأنها لا تحاول تخمين الذوق مرة واحدة. فهي تتعلم باستمرار، وترصد التوصيات التي يحفظها المستخدمون وتلك التي يتخطّونها، وكيف يتغيّر مزاجهم وسلوكهم.

ماذا يعني ذلك

يُظهر التحديث أن خوارزميات التوصية تتحوّل إلى أداة متكاملة لتطوير الذوق. فبدلًا من التجمّد عند الفنانين أنفسهم في سن 33، يستطيع الناس الآن اكتشاف موسيقى جديدة في الأربعين والخمسين وما بعدهما. ويعود ذلك إلى الذكاء الاصطناعي (AI) الذي تعلّم أن يخمّن ما هو مثير للاهتمام فعلًا لكل شخص بعينه، لا ما هو شائع ومبتذل.