Spotify enveloppé a présenté des résumés d’écoute annuels depuis 2015, montrant les utilisateurs de leurs meilleurs chansons et artistes chaque année. Cette caractéristique est devenue un phénomène culturel, NPR analysant son attrait répandu et Cosmopolitan notant comment le partage de captures d’écran enveloppés est devenu un symbole de statut parmi les fans de musique. Après près d’une décennie de rapports de fin d’année standard, de nombreux utilisateurs de Spotify veulent désormais des informations en streaming plus sophistiquées qui vont plus loin que les statistiques d’écoute de base.
Les utilisateurs demandent des outils d’analyse musicale alimentés par AI
Les utilisateurs de Spotify croient que l’intelligence artificielle peut transformer la façon dont ils comprennent leurs habitudes d’écoute. Ils veulent que l’IA découvre des modèles cachés dans leurs choix musicaux et révèle des liens entre les chansons et les expériences personnelles que les analyses standard manquent. Les résumés enveloppés actuels se concentrent sur les meilleures chansons et artistes, mais les utilisateurs envisagent une analyse complète qui examine leur historique d’écoute complet au fil du temps.
Suivi des motifs émotionnels à travers les données musicales
Une fonctionnalité proposée consiste à suivre les modèles émotionnels reflétés dans les choix musicaux au cours des mois et des années. Cette analyse pourrait aider les utilisateurs:
- Identifier les modèles de stress à travers leurs sélections de chansons
- Ajustez les listes de lecture pour mieux gérer les événements de vie difficiles
- Comprendre comment leur goût musical évolue avec des expériences personnelles
- Créer des stratégies d’écoute basées sur l’humeur pour le bien-être mental
Analyse musicale multiplateforme pour des informations plus profondes
Les utilisateurs axés sur les données veulent une intégration sur plusieurs plates-formes de streaming pour créer une image complète de leur consommation musicale. Cette analyse multiplateforme montrerait comment les choix musicaux influencent les modèles de style de vie plus larges et le développement du goût personnel. Un tel suivi complet pourrait révéler des liens entre les préférences musicales et d’autres aspects de la vie quotidienne, offrant une vision holistique de la façon dont le contenu audio façonne les expériences personnelles.
Outils de comparaison sociale pour les fans de musique compétitive
Les utilisateurs veulent également des outils d’IA pour comparer les habitudes d’écoute avec des amis. Ces fonctionnalités sociales pourraient analyser des points de données comme l’intensité d’écoute, les artistes préférés partagés et le temps passé sur des genres spécifiques. Ces outils de comparaison exploiteraient les aspects compétitifs et sociaux de la découverte de la musique, donnant à des amis de nouvelles façons de s’engager avec leurs intérêts musicaux partagés et de découvrir des recommandations basées sur des modèles d’écoute similaires.
