Apple Music: Automatisierte Empfehlungen weiterhin verbesserungswürdig

Kirk McElhearn gießt im Streit „Apple Music oder Spotify?“ neues Öl ins Feuer. Unter der Überschrift „Der Empfehlungsalgorithmus von Apple Music ist betrunken“ berichtet der langjährige Apple-Autor und iTunes-Experte von nicht erklärbaren Fehlfunktionen, und bestätigt damit auch unseren trotz mittlerweile mehrerer Tests unveränderten Eindruck: Wenn es um automatisierte Musik-Empfehlungen geht, kann Apple Music Spotify das Wasser nicht reichen.

McElhearn ärgert sich mit von Apple Musik ausgegebenen Musik-Tipps herum, die auf nie zuvor von ihm über Apple Music gehörten Bands oder Songs basieren. Einzig sei es möglich, dass die Musik der Künstler über einen von ihm auf Apple Music gewählten Radiosender gespielt wurde. Doch dann sollte man annehmen, dass auf dieser Basis keine speziellen Empfehlungen angezeigt werden, und schon gar nicht wiederholt.

iTunes-Musiksammlung nimmt Einfluss

Eine Ursache für merkwürdige Musik-Tipps bei Apple Music kann die persönliche iTunes-Musiksammlung sein. Hier kann ich aus eigener Erfahrung sprechen, denn in meiner umfangreichen MP3-Sammlung befindet sich auch ein Best-of-Album von Abba, dass allerhöchstens mal auf besonderen Wunsch bei irgendwelchen Parties Verwendung fand. Auf den Umstand hin, dass mir immer wieder Musik von Abba und weiteren „komischen“ Interpreten vorgeschlagen wurde, die ich normalerweise nie höre wurde mir bewusst, dass Apple Music diese Daten in seine Berechnungen einbezieht. Denn die zugehörigen Alben waren stets in meiner Musiksammlung zu finden, wenngleich auch so gut wie nie gespielt.

Vermutlich will Apple durch die Verwendung dieser Daten das Erlernen des persönlichen Musikgeschmacks beschleunigen. Dies mag oft funktionieren, kann aber wie man sieht auch exakt das Gegenteil bewirken.

Spotify macht es – dies ist jedenfalls meine Meinung – da wesentlich besser. Ich bin immer wieder erstaunt über die automatisierten Vorschläge bzw. den Inhalt der personalisierten Wiedergabelisten. Vor allem weil sich altbekanntes hier mit hervorragenden, mir zuvor nicht bekannten Neuempfehlungen abwechselt.