Francesco De Lucia mi segnala un nuovo servizio musicale streaming apparentemente nato in Italia, che ricalca il modello, quello di Pandora, Spotify e diversi altri, del canale radiofonico all music basato su algoritmi che cercano di ricostruire i gusti dell'ascoltatore. Mentor.FM in realtà afferma di essere un progetto accademico e in effetti nella breve presentazione viene citato il nome di un docente del DTI di UniStatale Milano come supervisore. In questo momento il servizio non accetta nuovi alpha-tester e quindi posso solo riportare quello che ho trovato su Facebook e su GHacks.net ma mi sembra di poter dire che Mentor riesce a unire un elemento ormai consolidato, quello della recommendation automatica, a parecchie novità.
Tanto per cominciare il servizio è strettamente correlato a Facebook, ci si deve registrare attraverso il proprio account FB e da quanto capisco il funzionamento si basa sulle informazioni di carattere musicale che vengono scambiate nell'ambito della propria community di amici, in particolare i like musicali che vengono cliccati. Si tratta appunto di un esperimento di durata limitata partito verso la fine del 2011 e il motore di raccommandazione utilizza i dataset di Óscar Celma e, in parte, le API di Last.FM. Celma è un ricercatore catalano che dopo una lunga permanenza nel Music Technology Group dell'Università Pompeu Fabra di Barcellona oggi lavora per Gracenote, il big della "music discovery and recommendation" (le sue tecnologie vengono utilizzate da iTunes). La musica free, che viene riprodotta nell'ambito di Facebook grazie al supporto di tecnologie HTML5 e Flash, è quella fornita da 7Digital, uno dei brand che contano in materia di download e streaming musicale legale.
Come vedete un misto di cose non nuove con però parecchi risvolti inediti, per una piattaforma che forse in futuro potrebbe uscire dalle pareti del laboratorio di computer science.
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