最近你的朋友圈有没有被大家的Spotify 2020 Wrapped年终总结刷屏？大家纷纷po出自己2020年循环次数最多的歌，听得最多的音乐人，听得最多的音乐流派……只要你是Spotify的用户，就可以在app内自动生成这些颜色鲜艳的年度总结。
这些夺人眼球的年度总结并不仅仅是好玩而已，这背后还藏有这个世界顶尖流媒体音乐平台的数据野心。
2020是艰难的一年，不过幸好还有音乐的陪伴。今年年底，Spotify的2020 Wrapped年度总结也如期而至。
Spotify的年度总结每一年都会因为其处理的庞大数据总量而登上科技新闻，2019年Spotify的年度总结就成为了Google Cloud历史上最大的数据流处理工作。Spotify年终盘点的背后其实是大量人力物力的投入。
不要以为Spotify会花钱做一件费力不讨好的事。虽然前期投入巨大，但是年终盘点的成效也是斐然。不光掀起了一场轰轰烈烈的病毒式营销，而且股价应声大涨12.6%，达到了每股$320.89的历史高点。
Spotify虽然表面上是一个音乐平台，但实际上它所掌握的庞大数据才是真正的核心竞争力所在。就像健美运动员展示肱二头肌一样，Spotify的年终总结也是对它脚下数据宝藏的一种公开展示。
如果有人能精准地猜到你喜欢的音乐，推荐的每首歌都让你心头一颤，你多半会将此人引为人生中不可多得的知己，高山流水遇知音也不过如此了。现实生活中遇到这样懂你音乐品味的朋友或许是极小概率事件，但是只要付上一点会员费，Spotify就可以完美地猜中你想听的歌曲。
在这个数字化的时代，已经鲜少有人去唱片店淘碟，Spotify首页上的“每周发现”歌单，就成了许多人发现新音乐最主要的方式。而且随着用户使用Spotify的时间越久，这个推荐歌单的“命中率”就会越高，算法和人类互相磨合，最终达成一种心照不宣的默契。
Spotify之所以能够达到如此精准的推荐，背后是一套名为BaRT (“Bandits for Recommendations as Treatments”)的算法。这个算法主要分为两个部分：Exploit（穷尽）和Explore（探索）。
Exploit（穷尽）很好理解，Spotify会将用户已经标记喜欢的歌曲类型深挖下去，推荐与之特征相似的其他歌曲，换句话说，Exploit逻辑下的歌曲推荐是“你告诉Spotify你会喜欢的歌曲”。
但最让人惊叹的还是Explore（探索）逻辑下的歌曲推荐，也就是说，这些是“你自己都还不知道自己会喜欢的歌曲”。如果只听同一种类型的歌曲，固然会在听歌的深度上不断进取，但却难免在广度上有所损失，Spotify的Explore部分就完美地解决了这个问题。
Spotify拥有庞大的用户基数，也掌握了这些用户的音乐偏好数据，通过交叉比对，Spotify在体量惊人的数据库中识别出与你音乐品味相似的用户们，再从他们听的音乐中选出你还尚未探索的部分推荐给你。所以表面上，是冷冰冰的算法猜中了你的喜好，但实际上，这些直击你内心的好音乐是来自未曾谋面的听友们的礼物。
Spotify的首页有许多按场景或氛围归类的歌单，如果能被热门的歌单收录意味着能够获得几百万甚至上千万的播放量，歌曲的创作者也能获得一笔可观的版权收入。可是许多Spotify上获得惊人播放量的音乐人，或许并不真实存在。
Vulture就曾经报道过Spotify的“假音乐人”现象：以Spotify上的热门歌单Ambient Chill为例，这个拥有41万关注者的歌单里排名第二的歌曲来自于一个名为Deep Watch的乐队。
但是只要在互联网上稍加搜索就会发现，这是一个只存在于Spotify上的乐队。除了在Spotify上的几首歌曲之外，这个乐队在互联网上没有留下任何印记，没有人知道乐队的成员是谁，没有任何一张照片，也没有任何演出信息，就连Soundcloud或者Bandcamp之类音乐人常用的平台上Deep Watch也了无痕迹。
没有人能因此断定这个乐队到底是纯属虚构抑或只是作风低调，可是一个籍籍无名的乐队如果背后没有力量推动，又如何能登上Spotify的热门歌单呢？
Deep Watch只是冰山一角，Spotify上还有大量这类让人心生疑窦的音乐人。Spotify也的确有创造大批“假音乐人”的动机。每年Spotify都需要向传统唱片行业巨头支付大笔版权费用，这笔天文数字占了Spotify总支出中的一大部分。如果Spotify能够和大量的独立音乐人谈下相对较低的版权费用，用他们的作品替换下传统唱片公司艺人的作品，显而易见，在版权费用上Spotify可以省下一笔相当可观的费用。
在相关报道发酵之后，Spotify发言人坚决否认了关于Spotify主动创造出“假音乐人”的猜测，但是对于这些“假音乐人”是否版权费要价较低的问题，发言人并没有回应。
在Spotify刷屏的2020 Wrapped年终总结中，关于音乐流派的部分意外地引发了最多的讨论，因为许多用户都发现自己2020年听得最多的音乐流派怎么都奇形怪状的？Escape Room，Braindance，Traprun都出现在了最受欢迎音乐流派榜单上，可是这些听上去像是瞎编乱造出来的音乐分类都是什么意思啊？
这一切可能要由始作俑者Glenn McDonald亲自解释才说得明白。Glenn McDonald在Spotify的职位名称可能是互联网世界里最帅的：数据炼金术师。虽然音乐人通常都会给自己的音乐贴上个流派的标签，但是Glenn McDonald自有一套定义流派的办法。他开发了一套算法，用音乐的“主观心理声学特征”来区分音乐种类。简单来说，就是根据音乐的节奏、时长、色彩、现代程度、女性化程度等等影响听觉感受的特质来讲音乐加以分类。
进入Glenn McDonald自己开发的网站Every Noise at Once，就像是打开了一幅音乐的清明上河图，可以清晰地看到1700多种音乐流派之间的关系。一眼望去无穷无尽的音乐种类之间既有重叠之处又有微妙的不同。
以Escape Room（密室逃脱）这个奇怪的音乐流派为例，算法如果检测出来一系列的音乐人所创作的音乐有某种听觉上的同性，但是又没有一个现成的音乐流派与之对应，Glenn McDonald就会自己编一个名字来加以形容。被归为Escape Room的作品和Trap音乐有着相似之处，但同事又可以听出实验性独立R&B流行音乐的影子，Charlie XCX就在这套算法下被归为Escape Room音乐人。Glenn McDonald之所以会编出这个名字是因为他觉得“密室逃脱”微妙地形容了他听这类音乐时的感受：神秘又紧张，几乎像在解谜一样。
2020年一部揭露社交媒体残酷真相的记录片《智能陷阱》激发了许多关于社交媒体网站的讨论，片中有一句警句：如果你没有为商品付钱，那么你就是商品本身。
Spotify目前的盈利模式除了收取Premium会员的订阅费以外，很大一部分收入都来自于针对免费用户的广告。如果用户选择不支付会员费，那么在歌曲之间的间隙里，Spotify就会自动插入广告。Spotify公司也曾经公开表示，他们致力于成为世界第三大数字广告商，仅次于Google和Facebook。Spotify也确实有实力和底气这么说，因为他们掌握了一个其他平台难以掌握的信息：用户情绪。
音乐的奇妙之处，在于它直接与人们的情绪相联系。它既可以是情绪的折射，也可以反过来影响情绪。如果没有这种奇妙的联结也就不会有“网抑云”的说法了。从这个角度来看，Spotify不光是一个流媒体音乐平台，更是一台巨型的情绪机器。
当下的心情无疑会影响用户对信息的接收，这也就让Spotify拥有的数据显得愈发价值连城。别的社交媒体或许要拼凑多个维度的数据才能明白用户的情绪，但对于Spotify来说这件事却异常简单：许多Spotify上的歌单都是基于情绪的。Happy Hits（快乐金曲）, Mood Booster（情绪助推器）, Rage Beats（狂怒劲曲）, Life Sucks（生活糟透了）等等歌单名称都会直接吸引心情处于对应状态的用户。举个例子，一个正在听Happy Hits歌单的用户如果在歌曲间隙听到了可口可乐活泼可爱的广告，那么他们就有很大的可能会发生购买行为。
为了更好地分析和应用手头的这些数据，Spotify还收购了一家音乐智能公司Echo Nest。根据Spotify官方提供的信息，他们识别出了7大适合营销的关键情绪：工作、休闲、烹饪、杂活儿、游戏、锻炼、派对和驾驶。Spotify极其专业的广告团队也会为广告商提供量身定制的建议。
上一秒还是最懂你心的音乐知己，下一秒也可以立马把你的信息打包出售，算法馈赠的礼物也早已暗中标好了价格。
从黑胶到CD，从磁带到mp3，每当我们消费音乐的介质发生巨大的变化，我们听音乐的习惯也无可避免地发生改变。流媒体音乐平台的出现也同样带来了巨变：更多的人以单曲为单位而不是以专辑为单位享受音乐，音乐的场景属性前所未有地被加强，音乐流派越来越多但界限越来越模糊，流派这个概念在被不断稀释……不得不承认，Spotify已经永久地改变了我们与音乐的关系。
Spotify对数据的掌握和应用复杂精巧到了令人炫目的地步，这对用户来说究竟是馈赠还是陷阱，抑或两者都是？