Nell’era dello streaming, dove ogni ascolto si traduce in centesimi di dollaro per gli artisti, un problema apparentemente banale sta causando un’emorragia economica di proporzioni gigantesche: la cattiva gestione dei metadata musicali. Un semplice errore di formattazione può trasformare il titolo di una canzone in un valore numerico, un codice temporale o, peggio ancora, in un’identità completamente sbagliata.
Esempi clamorosi? “4:44” di Jay-Z o “7/11” di Beyoncé, che possono essere erroneamente convertiti in formati decimali o date, creando confusione nei database delle piattaforme di streaming. Il risultato è devastante: brani e interi album vengono attribuiti ad artisti sbagliati, con royalties che finiscono nelle tasche sbagliate o, ancora peggio, non vengono pagate affatto.
Secondo alcune stime, tra il 2016 e il 2018 circa 2,5 miliardi di dollari di royalties sono rimasti non assegnati solo negli Stati Uniti a causa di questi errori nei metadata. Un problema che colpisce in particolare gli artisti indipendenti, che non hanno la forza contrattuale per reclamare ciò che spetta loro.
Un caso emblematico è quello di Jordan Davis, un musicista che un giorno si è visto recapitare assegni di royalties destinati a un omonimo cantante country. L’errore era dovuto a un’identificazione errata nei database di distribuzione musicale, un problema che l’altro artista e il suo team cercavano di risolvere da anni senza successo.
Jordan, già consapevole della fragilità dei metadata nell’industria musicale, si è trovato di fronte a un sistema talmente difettoso da far perdere milioni di dollari agli artisti senza che nessuno se ne accorgesse davvero. La sua esperienza lo ha portato a creare una soluzione per risolvere il problema alla radice.
Un’IA per salvare le royalties: la soluzione di Jordan Davis
Per mettere ordine nel caos dei metadata, Jordan ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale basato su spaCy, utilizzando il riconoscimento di entità nominate (NER) e la classificazione del testo. Questo sistema analizza un database da 2 miliardi di righe, normalizzando e standardizzando le informazioni sui brani e sugli artisti.
Il modello è in grado di estrarre dettagli come titoli delle canzoni, featuring e versioni speciali (live, remix, acustiche), assegnando a ciascuna variante un ID gerarchico. Questo permette di raggruppare in modo accurato tutte le versioni di un brano, evitando duplicazioni o attribuzioni errate.
Se adottata su larga scala, una tecnologia del genere potrebbe finalmente recuperare miliardi di dollari in royalties perse, garantendo agli artisti il giusto compenso per il loro lavoro. Ma la domanda è: le grandi piattaforme di streaming saranno davvero interessate a risolvere il problema o preferiranno continuare a beneficiare del caos?
Jordan Davis è il creatore di Love Without Sound. Con oltre 17 anni di esperienza nel settore musicale, ha lavorato come sound engineer, produttore e compositore in studi di registrazione e mastering a Londra e New York. Notando un bisogno di dati strutturati nel mercato, ha imparato programmazione e NLP da autodidatta, lanciando la sua azienda nel 2023.
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