Come ogni anno, a inizio dicembre le nostre pagine social sono state letteralmente invase dai cosiddetti “wrapped”, resoconti annuali che piattaforme come Spotify e Amazon Music propongono agli utenti per raccontare “in numeri” l’anno appena trascorso. Le canzoni più apprezzate, gli artisti preferiti, i generi dominanti, i minuti totali di ascolto e, quest’anno, altre novità come l’età media che si dimostra in base ai propri gusti, oppure la creazione di un fittizio festival musicale perfetto con gli artisti più amati.

Tutto viene trasformato in grafiche colorate e facilmente condivisibili, ma dietro questo racconto dei gusti musicali di ciascun utente si nasconde una domanda meno scontata: questi dati rappresentano davvero ciò che ascoltiamo, oppure sono solo una versione semplificata delle nostre abitudini?

Dati selezionati. A rispondere, ci ha provato un’attenta analisi della testata Slashgear, durata oltre un anno e condotta dall’analista tecnologico Anthoni Oisin. Il primo punto critico riguarda il metodo con cui Spotify raccoglie e filtra i dati utilizzati per costruire il suo Wrapped: in sostanza, non tutto ciò che viene ascoltato contribuisce allo stesso modo alle statistiche finali.

Un brano, per esempio, deve superare una soglia minima di fruizione per essere conteggiato, mentre alcune categorie audio vengono escluse a monte, come suoni rilassanti o tracce ambientali. Inoltre, la raccolta dei dati si interrompe in anticipo, di solito a metà novembre, per evitare che le playlist natalizie alterino i risultati e per lasciare tempo all’elaborazione. Questo significa che diverse settimane di ascolti reali non entrano mai nel riepilogo finale, riducendo la rappresentatività del campione.

Metriche ambigue. Le discrepanze diventano ancora più evidenti se si confrontano i dati raccolti da Spotify con quelli ottenuti tramite piattaforme di tracciamento indipendenti come Last.fm, che registrano ogni singolo “play” senza filtri editoriali. In molti casi emergono differenze significative non solo nell’ordine delle canzoni più sentite, ma anche negli album e nei generi dominanti.

Un nodo centrale è il modo in cui Spotify definisce concetti come “album ascoltato“: spesso viene conteggiato solo la fruizione quasi completa e continua di un disco, mentre altri sistemi considerano l’insieme dei brani riprodotti nel tempo. Il risultato è che album sperimentali, colonne sonore o raccolte con tracce brevi tendono a essere penalizzati o esclusi, anche se ascoltati frequentemente.

Algoritmi attivi. Un altro elemento chiave è il ruolo degli algoritmi di raccomandazione. Spotify non si limita a registrare ciò che viene scelto manualmente, ma influenza attivamente la nostra musica attraverso l’avvio di playlist automatiche, radio personalizzate e riproduzione infinita che scatta al termine di quella programmata.

Queste funzioni, progettate per mantenere sulla piattaforma l’utente per più tempo possibile, finiscono per orientare una parte consistente degli ascolti annuali. Di conseguenza, il Wrapped non misura solo i gusti spontanei, ma anche le scelte suggerite dall’algoritmo stesso. In termini scientifici, si tratta di un sistema che osserva un comportamento mentre lo sta contemporaneamente modellando.

Ritratto parziale. Il risultato finale è un racconto divertente, ma spesso incompleto e non del tutto veritiero. I Wrapped, infatti, finiscono per divergere dalla rappresentazione neutrale dei propri gusti musicali, trasformandosi in una sintesi costruita secondo criteri proprietari, filtri tecnici e logiche di prodotto.

Dal punto di vista dei dati, ciò che “spacchettiamo” a fine anno è più una narrazione che una misurazione rigorosa dei nostri ascolti, utile per intrattenere e stimolare la condivisione, ma non per restituire un quadro fedele delle nostre reali abitudini.