ปี 2002: Last.fm และ Audioscrobbler จุดเริ่มต้นของโซเชียลเว็บ

 (cybercultural.com)
1 คะแนน โดย GN⁺ 2025-12-16 | 1 ความคิดเห็น | แชร์ทาง WhatsApp
  • Last.fm และ Audioscrobbler เป็นโปรเจกต์ของนักศึกษาที่พัฒนาขึ้นอย่างอิสระจากกันในปี 2002 โดยใช้ ‘collaborative filtering’ เพื่อสร้างระบบแนะนำเพลงและการเชื่อมโยงระหว่างผู้ใช้ในฐานะบริการยุคแรกบนฐานของโซเชียลเว็บ
  • Last.fm สร้าง ‘Map of Music’ จากประวัติการฟังของผู้ใช้ เพื่อแสดงภาพความสัมพันธ์ระหว่างแนวเพลงและเพลงต่าง ๆ และดำเนินการในรูปแบบอินเทอร์เน็ตเรดิโอที่ให้ผู้ใช้แชร์โปรไฟล์กับผู้อื่นได้
  • Audioscrobbler ติดตามข้อมูลการเล่นเพลงของผู้ใช้เพื่อสร้างประวัติการฟังที่เรียกว่า ‘scrobbling’ และใช้ข้อมูลนี้เพื่อเปรียบเทียบกับผู้ใช้ที่มีรสนิยมใกล้เคียงกันรวมถึงให้คำแนะนำ
  • ทั้งสองบริการต่างก็ก้าวออกจากโมเดลการกระจายเสียงแบบเดิม และนำเสนอวิธีค้นพบเพลงใหม่ผ่าน ข้อมูลผู้ใช้และความเชื่อมโยงทางสังคม
  • ต่อมาทั้งสองถูกรวมเข้าด้วยกัน และได้รับการประเมินว่าเป็นตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึง ศักยภาพของการแนะนำบนฐานข้อมูลผู้ใช้และโซเชียลเน็ตเวิร์ก ในยุคก่อน Web 2.0

สัญญาณล่วงหน้าของโซเชียลเว็บยุคแรก

  • Last.fm ที่เปิดตัวในปี 2002 เป็นแพลตฟอร์มอินเทอร์เน็ตเรดิโอที่สร้างโดยนักศึกษาจาก Ravensbourne College ในลอนดอน และมอบฟังก์ชัน การแนะนำเพลงแบบเฉพาะบุคคล ที่อิงจากประวัติการฟังของผู้ใช้
    • เมื่อผู้ใช้ฟังเพลงซ้ำ ๆ ระบบจะเรียนรู้รสนิยมและสร้างโปรไฟล์ส่วนบุคคลขึ้นมา
    • ผ่าน ‘Map of Music’ ซึ่งเป็นการแสดงภาพรวมของโปรไฟล์ผู้ใช้ทั้งหมด ระบบจึงถ่ายทอดความเชื่อมโยงระหว่างแนวเพลงต่าง ๆ
  • collaborative filtering เป็นเทคโนโลยีการแนะนำที่ Amazon ใช้อยู่ โดยเชื่อมโยงไอเท็มที่มีประวัติการซื้อหรือการให้คะแนนคล้ายกันเพื่อสร้างรายการแนะนำ
    • ตัวอย่างที่โดดเด่นคือฟังก์ชัน “ลูกค้าที่ซื้อสินค้านี้ ยังซื้อสินค้านี้ด้วย” ของ Amazon
    • Last.fm นำแนวคิดนี้มาใช้กับข้อมูลเพลง เพื่อสร้างคำแนะนำจากความสัมพันธ์ระหว่างเพลงต่าง ๆ

การมาถึงของ Audioscrobbler

  • ในปีเดียวกัน Richard Jones แห่งมหาวิทยาลัยเซาแทมป์ตันในสหราชอาณาจักรได้พัฒนา Audioscrobbler ซึ่งรวบรวมข้อมูลการเล่นเพลงของผู้ใช้เพื่อนำไปสร้างคำแนะนำ
    • ผู้ใช้ติดตั้งซอฟต์แวร์เพื่อบันทึกข้อมูลการฟังโดยอัตโนมัติ
    • จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับผู้ใช้อื่นผ่าน collaborative filtering และต่อยอดเป็นคำแนะนำ
  • Jones ยังสร้างคำว่า “audioscrobbling” ขึ้นมาเพื่ออธิบายกระบวนการแนะนำที่อิงจากประวัติการฟัง
  • ต่อมา Audioscrobbler ได้รวมเข้ากับ Last.fm และพัฒนาเป็นแพลตฟอร์มเดียว

การหลุดพ้นจากโมเดลการกระจายเสียง

  • Last.fm หลุดออกจาก โครงสร้างการกระจายเสียงที่บรรณาธิการเป็นผู้เลือกเพลง แบบวิทยุเดิม และเสนอรูปแบบที่ผู้ใช้เป็นผู้กำหนดกระแสเพลงด้วยตนเอง
    • ผู้ใช้สามารถประเมินเพลงด้วยปุ่ม ‘love’, ‘hate’, ‘skip’ และปรับคอลเลกชันส่วนตัวได้
    • อีกทั้งยังสามารถสำรวจโปรไฟล์ของผู้ใช้อื่น หรือสร้างสตรีมที่เหมาะกับรสนิยมของตนโดยอัตโนมัติได้
  • ผู้ร่วมก่อตั้ง Martin Stiksel อธิบายว่า “ดนตรีที่ดีมักถูกค้นพบในบริบททางสังคม เหมือนกับการได้ฟังที่บ้านเพื่อน”
    • การย้ายแนวคิดนี้เข้าสู่สภาพแวดล้อมออนไลน์คือแก่นสำคัญของ Last.fm

คุณค่าของข้อมูลผู้ใช้

  • Last.fm และ Audioscrobbler นำ คุณค่าเชิงรวมของข้อมูลผู้ใช้ มาใช้เพื่อสร้างวิธีค้นพบคอนเทนต์ใหม่
    • คล้ายกับระบบแนะนำสินค้าของ Amazon ข้อมูลการฟังเพลงกลายเป็นทรัพยากรหลักของการแนะนำ
  • อย่างไรก็ตาม ในเวลานั้นมีข้อจำกัดด้าน ลิขสิทธิ์ไฟล์เสียง ทำให้สามารถเล่นได้เพียงตัวอย่าง 30 วินาที
    • ต่อมาบริการได้จ่ายค่าลิขสิทธิ์ให้กับ PRS และ MCPS และเปลี่ยนผ่านสู่บริการออนไลน์เรดิโออย่างเป็นทางการ
  • ความพยายามนี้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ โมเดลการบริโภคเพลงที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ในช่วงก่อนการปฏิวัติสตรีมมิง

การเชื่อมต่อสู่ Web 2.0

  • การรวมกันของ Last.fm และ Audioscrobbler ได้วาง รากฐานของโซเชียลเว็บที่เน้นการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และการแบ่งปันข้อมูล
    • พวกมันได้ทำให้เห็นล่วงหน้าถึงองค์ประกอบสำคัญของ Web 2.0 เช่น การแนะนำแบบเฉพาะบุคคล การเชื่อมโยงระหว่างผู้ใช้ และการแสดงข้อมูลเป็นภาพ
  • ท่ามกลางกระแสโซเชียลเว็บที่เร่งตัวขึ้นหลังปี 2004 โปรเจกต์ทั้งสองนี้ได้รับการประเมินว่าเป็น ต้นแบบของคอมมูนิตี้ออนไลน์ที่มีดนตรีเป็นสื่อกลาง

บทความที่เกี่ยวข้อง

1 ความคิดเห็น

 
GN⁺ 2025-12-16
ความคิดเห็นจาก Hacker News

  • เมื่อก่อนในยุคที่ฟีเจอร์โซเชียลของ last.fm คึกคักมาก “อัลกอริทึม” ที่ดีที่สุดในการหาเพลงใหม่คือการไล่ดูโปรไฟล์ของคนอื่น
    ถ้าเจอคนที่มีรสนิยมคล้ายกัน ต่อให้แนวเพลงต่างกันก็มีโอกาสสูงที่จะเจอเพลงที่ชอบ
    ในทางกลับกัน Pandora แนะนำเพลงจากองค์ประกอบของเครื่องดนตรี เลยให้ผลลัพธ์ที่จืดไปหน่อย และคำแนะนำของ Spotify ก็ให้ความรู้สึกใกล้เคียงกันมากกว่า

    • ทุกวันนี้คิดว่า RateYourMusic คือเครื่องมือค้นหาเพลงที่ดีที่สุด
      ถ้าดูรีวิวของอัลบั้มที่ชอบแล้วเข้าไปดูโปรไฟล์ของคนที่รสนิยมคล้ายกัน ก็สามารถหาเพลงที่ต้องการได้ค่อนข้างตรงจาก ชาร์ตอัลบั้ม และระบบแท็กแนวเพลงของพวกเขา
    • เมื่อก่อนเคยจ่ายเงินใช้บริการวิทยุของ last.fm และเริ่มใช้ผ่านแอปบน Xbox 360
      หน้าโปรไฟล์มีกลิ่นอายแบบ MySpace และบริการภายนอกที่ใช้ API ก็ทำกราฟแสดงผลสวย ๆ ได้
      หลังจากนั้นดูเหมือนฟีเจอร์ต่าง ๆ จะหายไปเพราะปัญหาเงินทุน และเคยพยายามจะถูกซื้อโดย Spotify
      ตอนนั้นมีแอปที่เปิดไมค์ไว้ตลอดเวลาเพื่อฟังว่าเปิดเพลงอะไรแล้วค่อย scrobble แต่ก็ไม่ได้คิดว่ามันเป็นความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
    • what.cd คือคอมมูนิตี้ค้นหาเพลงที่ดีที่สุด
      ถ้าขอคำแนะนำในฟอรัมหรือคอมเมนต์ของอัลบั้ม ก็จะได้คำตอบดี ๆ กลับมาเสมอ และยังคิดถึง ความรู้สึกเป็นน้ำหนึ่งใจเดียวกัน ของชุมชนนั้น
    • สำหรับฉัน การค้นหาแบบทำมือในยุค Napster ดีที่สุด
      ช่วงเวลาที่ได้เปิดดูทั้งโฟลเดอร์แชร์ของผู้ใช้คนอื่น และคุยแชตเรื่องรสนิยมเพลงกัน เป็นสิ่งที่น่าประทับใจมาก
    • ตอนนี้ฉันกำลังทำ volt.fm — เป็นบริการที่ใช้ Spotify เป็นฐานและช่วยหาเจอคนที่รสนิยมคล้ายกันได้แบบ last.fm
      สามารถบันทึกเพลงฮิตของอีกฝ่ายเป็นเพลย์ลิสต์ที่อัปเดตอัตโนมัติได้ และตั้งใจทำให้เป็น คำแนะนำที่ยึดคนเป็นศูนย์กลาง ไม่ใช่อัลกอริทึม
      โปรไฟล์ของฉัน: https://volt.fm/soheilpro

  • ผู้คนคลั่งไคล้ สรุปส่งท้ายปี Wrapped ของ Spotify แต่จริง ๆ แล้วข้อมูลพวกนั้นก็แค่ถูกซ่อนไว้ทั้งปีแล้วค่อยเอาออกมาให้ดูชั่วคราว
    เมื่อก่อนฟีเจอร์แบบนี้เป็นเรื่องพื้นฐาน แต่ตอนนี้แม้แต่การปรับแต่งเล็กน้อยก็ยังถูกทำให้ดูเหมือนเป็น “ฟีเจอร์พิเศษ” ซึ่งน่าเสียดาย
    ฉันใช้ last.fm ไม่ได้เน้นเพื่อค้นหาเพลงใหม่เท่าไร แต่ใช้เพื่อ วิเคราะห์พฤติกรรมการฟัง มากกว่า

    • หลายคนไม่รู้ด้วยซ้ำว่า “สามารถ export ประวัติการฟังของตัวเองออกมาได้ตลอดเวลา”
    • last.fm สมัยก่อนจะอัปเดตสถิติทุกวันศุกร์ ทำให้รู้สึกเหมือนเป็น อีเวนต์ประจำสัปดาห์ ที่เอาเพลงของสัปดาห์นั้นมาแชร์กัน
      พอเปลี่ยนมาเป็นอัปเดตแบบเรียลไทม์ ความสนุกแบบนั้นก็หายไปนิดหน่อย

  • ฉันเป็น แฟน last.fm
    ถ้าใช้ Spotify สามารถขอประวัติการฟังทั้งหมดเป็น JSON ได้ที่ https://www.spotify.com/us/account/privacy/
    และก็อยากแนะนำเว็บ explorify.link ที่เอาข้อมูลนี้ไปทำภาพแสดงผลได้ด้วย

    • เมื่อก่อนมีเว็บแอปที่สร้างด้วย Spotify SDK — เป็นแอปฟรีที่มีทั้งศิลปินยอดนิยม เพลงยอดนิยม ประวัติล่าสุด และ ส่วน Discovery ที่อิงจากคำแนะนำ ชื่อ echoesapp.io
    • เพราะคอมเมนต์นี้เลยทำให้ฉันกลับไปล็อกอิน Spotify แล้ว export ข้อมูลอีกครั้งหลังจากไม่ได้ทำนาน

  • ฉันยังคง ใช้ last.fm มาตั้งแต่ปี 2008
    การได้เห็นว่ารสนิยมเพลงของตัวเองเปลี่ยนไปอย่างไรตามกาลเวลาเป็นเรื่องน่าสนใจ
    เมื่อก่อนเคยทำคอลลาจอัลบั้มรายสัปดาห์แบบ 9x9 แล้วเอาไปคุยกันในคอมมูนิตี้

  • ทุกวันนี้ last.fm ก็ยังถูกใช้กันมากในฐานะ ตัวติดตามประวัติการฟัง
    มีแค่ Spotify เท่านั้นที่รองรับ native scrobbling ในระดับแพลตฟอร์ม ส่วนบริการอื่นต้องใช้เครื่องมือจากภายนอก
    API แทบไม่เปลี่ยนมา 15 ปีแล้ว ทำให้ การเชื่อมต่อแบบเบา ๆ ทำได้ง่าย
    ทุกวันนี้คอมมูนิตี้ส่วนใหญ่ย้ายไปอยู่บน Discord แล้ว และประมาณ 10% ของเซิร์ฟเวอร์เพลงใช้บอตที่แสดงสถิติจาก last.fm
    (ฉันเป็นคนดูแล .fmbot สำหรับ Discord)

    • ถึง Apple Music จะไม่มี แต่ Tidal, Deezer, Qobuz, Plex รองรับ scrobbling
      ลิงก์อ้างอิง: https://support.last.fm/t/more-ways-to-scrobble/192
    • ฉันยัง ย้ายไป Apple Music ไม่ได้ เพราะมันไม่รองรับ last.fm
    • มีคนอยากให้ API รองรับการดึงจำนวนครั้งที่ฟังได้ด้วย

  • ฉัน รัก last.fm แต่ช่วงหลังได้ไปสร้างบัญชี ListenBrainz ซึ่งเป็นทางเลือกโอเพนซอร์ส แล้วทำ scrobble พร้อมกันทั้งสองที่
    และยังทำไดอะแกรมสวย ๆ ได้ด้วยที่ tapmusic.net

    • ฉันใช้ selfhosted multi scrobbler(https://github.com/FoxxMD/multi-scrobbler) เพื่อบันทึกพร้อมกันไปที่ last.fm, ListenBrainz และ Koito(https://github.com/gabehf/Koito/)
      เวลาที่ไม่มี VPN ก็จะใช้ last.fm อย่างเดียว แล้วค่อย กระจายข้อมูลอัตโนมัติ ไปที่อื่นทีหลัง
    • ดูเหมือน Tapmusic จะยังไม่รองรับ ListenBrainz แต่ ListenBrainz เองก็มี เครื่องมือทำคอลลาจ ของตัวเอง
    • libre.fm ก็กลับมาเคลื่อนไหวอีกครั้งแล้ว
    • อนึ่ง tapmusic.org เป็นโดเมนที่ถูกจอดไว้ ดังนั้นที่ถูกต้องคือ tapmusic.net

  • อีกเว็บไซต์ระดับตำนานของยุคนั้นคือ Oink’s Pink Palace

    • ไม่น่าเชื่อว่า Oink เปิดให้บริการแค่ 4 ปีเอง ทั้งที่ความรู้สึกเหมือนอยู่มาสัก 10 ปี
    • คิดถึงยุคนั้นจริง ๆ

  • ฉัน scrobbling มาตั้งแต่ปี 2008 จนถึงตอนนี้
    เมื่อก่อนศิลปินเล็ก ๆ มักอัปโหลดเพลงกันเอง ทำให้ได้เจอเพลงดี ๆ เยอะมาก โดยเฉพาะใน ซีนสวีดิชบีตป๊อป

  • ฉัน ใช้ last.fm มา 21 ปีแล้ว และรสนิยมเพลงในปัจจุบันของฉันแทบทั้งหมดก็ได้มาจากฟีเจอร์ ศิลปินที่คล้ายกัน ของ last.fm

  • ฉันคิดว่า Apple พลาดโอกาสในการสร้างโซเชียลเน็ตเวิร์กบน iTunes
    มันน่าจะทำให้เห็นว่าเพื่อนฟังเพลงอะไร สร้างคอมมูนิตี้ตามรสนิยม และให้คำแนะนำที่ดีกว่านี้ได้ เหมือนกับ YouTube Music ในตอนนี้

    • iTunes Genius เป็นระบบแนะนำที่ยอดเยี่ยม โดยสร้างต้นไม้ “ผู้ใช้ที่ซื้อเพลงนี้ มักซื้อเพลงไหนพร้อมกัน”
      เพราะแบบนั้นฉันเลยเคยเสียเงินซื้อเพลงเดี่ยวบน iTunes Store ไปไม่น้อย แต่หลังจาก Apple Music มาก็ไม่มีเหตุผลให้ใช้ต่อ
    • ดูความพยายามของ Apple ในอดีตกับ iTunes Ping ได้ที่: https://en.wikipedia.org/wiki/ITunes_Ping
    • ทุกวันนี้ถ้ากดโปรไฟล์ที่ด้านล่างของแอป Apple Music ก็ยังมี ฟีเจอร์โซเชียลแบบเรียบง่าย ที่ให้ติดตามกันได้
    • ฉันเองก็กำลังสร้าง คอมมูนิตี้ที่อิงกับดนตรี แบบนี้อยู่เหมือนกัน
      โพสต์ที่เกี่ยวข้อง: https://news.ycombinator.com/item?id=46268285