Ist Lo-Fi-House das erste Genre des Algorithmus-Zeitalters?

Wie YouTubes Video-Algorithmus den Aufstieg von Acts wie DJ Boring, DJ Seinfeld und Ross From Friends ermöglicht hat.

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30 Mai 2017, 11:24am

Das Cover der Vinyl von DJ Borings “Winona“, einem der bekanntesten Lo-Fi-House-Tracks

Vor ein paar Wochen war Imran Ahmed von XL Recordings bei NTS Radio zu hören. Der Label-A&R kuratiert dort auf der Suche nach Acts an der Schwelle zum Mainstream-Erfolg eine monatliche Radioshow. Darin stellt er Musik vor, die ihn aktuell besonders begeistert. "Mein Job beim Label ist es, die nächste Künstlergeneration zu finden. Eine, die so talentiert und fesselnd ist, wie die, die für die Vergangenheit des Labels steht", sagte er in der Einleitung. "Leute wie King Krule, Radiohead, Jai Paul ... die Sendung, die ich hier jeden Monat live mache, kann man als Destillat dieser Suche bezeichnen. Es ist das Beste, was ich momentan finde."

Es folgten Edits ausgewählter Neuentdeckungen wie Sega Bodega und Mal Devisa, synthlastiger HipHop und holpernde Bubblegum-Bässe, bis er schließlich beim Song "Talk to Me You'll Understand" des britischen Produzenten Ross From Friends landete. Dieser war genau genommen bereits ein Hit. Der ursprüngliche YouTube-Upload des Songs sammelte über 1,5 Millionen Views – ziemlich viel, um von Ahmed als Neuigkeit des Undergrounds präsentiert zu werden. Doch der Weg, auf dem es dieser Track in den Mainstream geschafft hat, zeigt, wie das Internet unsere Entdeckung neuer Clubmusik beeinflusst.

Im Laufe des letzten Jahres hat sich der Begriff Lo-Fi-House als Bezeichnung für einen bestimmten, unsauberen Sound durchgesetzt – der Bass drückt zwar, aber die Tracks bestehen aus einfachen Synthspuren und Samples. Mit den Limitierungen des Band-EQs und einem prägnanten Tonbandrauschen feiern Acts wie zum Beispiel Ross From Friends, DJ Boring oder DJ Seinfeld Erfolge, die auf einer erfrischenden Beschränkung aufs Wesentliche basieren. Die Produzenten befreien sich mit einer überraschenden Vermischung an Sounds von der aufgeblasenen Theatralik der jüngeren House-Geschichte, die sich neu anfühlen, obwohl sie eigentlich alt sind. Mit gestaffelten Septakkord-Pads und übersteuerten Kicks, die den Rest im Mix fast verschlucken, machen sich Tracks wie "Talk to Me You'll Understand" direkt über das funktionale Zentrum des House her. Sie schichten tanzbare Details zu einer verschachtelten Kreation, die sich teilweise so frisch anfühlt, wie die Trax aus Chicagos Warehouse-Tagen vor fast 40 Jahren.

Anfangs wurde das ganze Genre noch als fauler "Mangel an neuen Ideen" abgestempelt, doch der Begriff hielt sich als Szene-Insider. Die Produzenten, die die kurze Lebensdauer von Musik im Internet wohl im Hinterkopf hatten, zögerten damit, den entstehenden Sound sowohl vom Kontinuum der Internetmusik-Subkulturen als auch von House- und Techno-Traditionen abzugrenzen. Im Genre des sogenannten Hardvapour gibt es beispielsweise das Bedürfnis, sich hinter einem einheitlichen Label zu versammeln. Lo-Fi-House existiert hingegen als Schmelztiegel einer Reihe vorherrschender Stile, die eher einen Groove mit langer Halbwertzeit erschaffen, als das Gewicht eines schwammigen Trendbegriffs mit sich rumschleppen zu wollen. Aber wie konnte dieser Song trotz geringer Medienaufmerksamkeit – abgesehen von ein paar ungenauen Beschreibungen – die Ohren eines der größten Labels Londons erreichen?


Früher war alles besser:


Das Phänomen, das aus Stilen geboren wurde, für die Labels wie L.I.E.S. und 1080p seit ihren Anfängen stehen, zeichnete sich anfangs nicht durch eine größere stilistische Veränderung aus. Bis es seine eigene Nische auf diversen Internetplattformen fand. Mittlerweile sind die Songs auf dem YouTube Channel Slav (wo auch DJ Borings "Winona" in die Welt gelangte) und im The Overload-Forum auf Reddit beheimatet. Und man wird das Gefühl nicht los, dass diese Nummern Tools wie YouTubes "Related Video"-Feature einiges schuldig sind. Selbst wenn ich Tracks weit entfernter Genres anhöre, lande ich immer wieder bei den gleichen, verzerrten YouTube-Sounds – egal, wie oft ich meine Browsing-Historie, meinen Cache und meine Cookies leere. Selbst andere Browser mit anderen User-Accounts ändern nichts. Aber ist Lo-Fi-House tatsächlich nur ein Sound, der durch Muster in Video-Empfehlungen großgeworden ist? Begünstigen YouTube und andere Seiten tatsächlich den Aufstieg eines bestimmten Sounds?

In einem Paper für die ACM Conference on Recommender Systems 2016 erklärten die Google-/YouTube-Entwickler Paul Covington, Jay Adams und Emre Sargin die grundlegende Technik hinter dem aktuellen Related-Videos-Algorithmus. Da die Seite sich langsam vom primitiven Tagging-System wegbewegte, auf dem sie aufgebaut war, verließen sich die Entwickler auf "Deep Neural Networks" – auf deutsch ungefähr: Maschinenlern-Algorithmen.

Der Video-Algorithmus besteht mittlerweile aus zwei neuralen Netzwerken. Die Forscher erklären: "Das 'Candidate Generation Network' nimmt Ereignisse des Verlaufs der YouTube-Aktivitäten als Input und zieht einen kleinen Teilsatz (hunderte) von Videos aus einem großen Korpus." Das beinhaltet sowohl menschlich wie maschinell festgehaltene "IDs von Video-Plays", Suchanfragen und demographische Daten aus einer großen Anzahl nicht weiter benannter Quellen. Von hier aus "bewertet" das zweite neurale Netzwerk potentielle Matches, "indem es jedes Video einer erwünschten Zielfunktion entsprechend mit einer Punktzahl versieht." Mithilfe eines großen Pools an "Big Data"-Punkten, die durch Dinge wie Durchklickraten und Betrachtungszeiten vergangener Viewer gesammelt werden – so wie einer Reihe von Kriterien aus der eigenen Browsing-Geschichte des Users – präsentiert die Seite ihren Nutzern dann eine Auswahl von Videos, die ihnen gefallen könnten.

"Lo-Fi-House hat Fans elektronischer Musik ganz einfach frische, neue Musik geliefert."

Aber warum tischen einem diese Algorithmen immer die gleichen Sachen auf? Eine Ursache dafür ist offenbar, wie das maschinelles Lernen menschliche Interessen in Muster erfasst. Indem es den Prozentsatz von gesehenen vs. übersprungenen Empfehlungen formt, arbeitet das System ständig daran, die neuesten und abgestimmtesten Empfehlungen für eine möglichst breite Masse zu liefern. Selbst aus einer Außenseiter-Perspektive erkennt man schnell, dass so etwas wie Lo-Fi-House den Schnittpunkt einer ganzen Reihe von Szenen und Styles bildet. Ob alte Recken, die die Ursprünge des House miterlebt haben, oder eine jüngere Generation, die dem Vaporwave mittlerweile überdrüssig geworden ist – beide machen einen nicht unerheblichen Teil der Zuhörer aus.

Lo-Fi-House hat Fans elektronischer Musik ganz einfach frische, neue Musik geliefert. An der Schnittstelle verschiedener Stile und Einflüsse – vom gedrosselten Tempo der Ibiza-Balearic-Jahre bis hin zur frühen Nüchternheit des Techno, Synth-Funk oder dem aktuelleren New-Age-Revival – repräsentiert Lo-Fi-House eine so breite Zusammenfassung von Stilen, dass man glatt den Eindruck bekommen könnte, für jeden Clubmusik-Fan sei etwas dabei.

Da das Internet die oftmals gesichtslose und Single-getriebene Existenz elektronischer Musik bis aufs Maximum ausgereizt hat und Internet-Trends immer banaler werden, bietet Lo-Fi-House, wie er heute existiert, einen interessanten und logischen Endpunkt. Es ist das erste "Genre", das fast alles der Plattform verdankt, auf der es verbreitet wurde. Während Fortschritte im maschinellen Lernen die Entdeckung von Musik immer fehlerloser und lückenloser machen, setzt Lo-Fi-House neue Parameter dafür, wie die Zukunft aussehen könnte: Videos, die für immer auf Autoplay laufen, und Hits, die mehr und mehr durch Algorithmus-Muster entstehen, die die Industrie bereits verändern. Jetzt können wir nur noch versuchen, bei dem ganzen hinterher zu kommen.

Dieser Artikel ist zuerst auf THUMP erschienen.

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