你有留意Spotify總能推薦一些令你一聽入魂的新歌嗎？Spotify利用大數據和演算法來了解用家的喜好，令其從云云音樂平台中突圍而出。究竟Spotify如果做到比你更了解你呢？
一、分析歌曲特徵
Spotify 利用自然語言處理 (Natural language processing) 去分析每首歌的特徵。歌曲的特徵，例如旋律、節奏、音量等都會被量化分析，讓歌曲數據化地被處理。然後，Spotify會根據你的曲庫或喜歡的歌曲，推薦其他相似的音樂。
二、尋找相似用家
透過協同過濾模型 (collaborative filtering model)，Spotify尋找跟你相似的用家，並推薦其他用戶歌單內的歌曲給你。簡而言之，Spotify成為一名中間人，無形中為知音人互相介紹一些合對方口味的新歌。
三、歌曲如何被形容
Spotify運用卷積神經網絡 (convolutional neural network) 遊走互聯網，例如社交媒體和討論區等，去分析每一首歌是如何被用家形容。根據網上對評價，Spotify會找出不同歌曲的共通形容詞，再將不同歌曲歸納。因此，Spotify能就著用戶喜歡的曲風和主題，再推介其他新歌。
四、30秒定律
如果用戶在30秒內跳過一首歌，Spotify便會視之用戶為不感的歌；如果用戶聽多於30秒，Spotify便會視之為用戶感興趣的歌，將來亦會推薦類似的音樂給用戶。除了根據用戶紀錄，Spotify還會在音樂庫中推薦少量隨機的歌曲，並用30秒定律判斷用戶的喜好，從而擴大對用戶的了解。
大數據於消費者行為的應用
不少大型企業如Netflix, Amazon, Meta，都會透過用戶在使用公司產品過程及其數碼足跡去為用戶建立度身訂造的體驗。這種頻頻遇上心頭好的體驗，往往令消費者更容易沉溺在產品上。在這大數據時代，企業更可以透過網絡及企業數據，運用演算法推斷出市場趨勢和熱潮。特別是網上充滿著數之不盡的數據，它們能夠為企業提供重要的免費情報，好讓人捉緊先機。
現在你意識到自己在使用不同電子產品和瀏覽網站時，都很大機會被紀錄下，並用於讓你擁有更愉快的用戶體驗。話雖如此，這種無時無刻收集用戶數據的手法亦引起私隱問題的爭議。無論如何，科技的進步總停不了。不知道你有沒有想到一些活用大數據的方法呢？
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