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@sheeno3rin
Vocaloid culture has endured for over a decade by embracing all kinds of people and works, sustaining itself through immense diversity. Whether it’s rock, jazz, or underground music, this scene welcomes any style, so long as it is sung by a Vocaloid—making it a rare case among music communities.
（ボーカロイドカルチャーはあらゆる人や作品を受け入れることで十年以上にわたって存続し、圧倒的な多様性によって支えられてきました。ロックでも、ジャズでも、アンダーグラウンドミュージックでも、ボカロが歌ったものでさえあればどんなスタイルでも歓迎されるこのシーンは、音楽コミュニティの中でも稀な存在です。）
Yet even this Vocaloid world has been reshaped by the evolution of the internet, where trends are now governed by recommendation algorithms. As a result, the songs most widely known in the community have become meme-like, and some listeners dismiss them as “shallow,” directing their hatred toward them.
（しかし、このボーカロイドの世界すら、インターネットの進化によって塗り替えられてしまいました。トレンドは今やレコメンデーションアルゴリズムに支配されており、その結果、コミュニティで最も広く知られた楽曲はミームのようなものになり、一部のリスナーはそれらを「浅い」と切り捨て、憎悪を向けています。）
However, I believe that even works dismissed as “shallow” are still part of that diversity and worth defending. Having grown by accepting everything, we should not carelessly reject works. If anything, it is the recommendation algorithms themselves that deserve our criticism.
（しかし私は、「浅い」と批判された作品であっても、やはり多様性の一部であり、守るに値するものだと思っています。すべてを受け入れることで成長してきた文化として、作品を軽々しく切り捨てるべきではありません。むしろ批判されるべきは、レコメンデーションアルゴリズムそのものです。）
There are indeed Mikus who continue to sing in places unseen. When I think of the creators who partner with those Mikus, my heart aches. Yet the cause is not that meme-like works happen to hold the numbers. Rather, it is that we, bound by recommendation algorithms, have forgotten how to lose ourselves and stumble into the places that escape their grasp.
（確かに、見えない場所で歌い続けているミクたちはいます。そうしたミクたちとともに歩むクリエイターのことを思うと、胸が痛みます。しかしその原因は、偶然再生数を獲得したミーム的楽曲たちではありません。むしろ、レコメンデーションアルゴリズムに縛られた私たちが、アルゴリズムの届かない場所に迷い込む方法を忘れてしまったことにあります。）
It is precisely you—that I don’t know yet—that I want to discover.
（これこそが私が発見したいもの──「まだ知らない君」たち──です。）
@actuallyasriel
It's funny that this song is so critical of recommendation algorithms, because finding your music was one of the few good things YouTube Music's algorithm ever did for me. (And you're absolutely right to be critical, to be clear!)
（この曲がレコメンデーションアルゴリズムに対しこれほど批判的なのは面白いですね。というのも、あなたの音楽を見つけてくれたのはYouTube Musicのアルゴリズムで、これが私にとってうまく機能した数少ない例のひとつだったからです。（もちろん、あなたの批判的姿勢は全くもって正当だと思いますよ！））
@sheeno3rin
@actuallyasriel
In fact, this is where the strength of algorithms lies. Many songs I had never heard before, yet perfectly matched my taste, have been delivered to me thanks to algorithms. However, the problem is that they tend to reinforce our preferences excessively. Much of the division and conflict occurring on social media stems from people’s thinking being reinforced around a single ideology or source of information, which causes communities to become isolated. This is a side effect of algorithms. I have depicted this issue in another of my songs (“Ended Up Dead： https://youtu.be/eCSO4fL98Xk”).
（実は、そこにこそアルゴリズムの強みがあります。私がこれまで一度も聴いたことのない、しかし私の好みに完璧にマッチした曲をアルゴリズムが届けてくれたことは何度もあります。しかし、問題は、アルゴリズムが私たちの好みを過剰に強化する傾向があることです。SNS上で起きている分断や対立の多くは、人々の思考が特定のイデオロギーや情報源に偏って強化されることによるもので、それがコミュニティの孤立を招きます。これはアルゴリズムの副作用です。私はこの問題を別の楽曲（死んでしまったんだ！）でも描きました。）
The potential of algorithms in music lies in their ability to discover even songs with low numbers and bring them to listeners. As curators, they are remarkably capable. Yet the primary objective of platforms when adjusting algorithms is to maximize the time users spend on their services. As a result, we are presented only with what we already like, and we end up seeing nothing but what we already want to see.
（音楽におけるアルゴリズムの可能性は、再生数の少ない楽曲を発見してリスナーに届けられる点にあります。彼らはキュレーターとしては非常に優秀です。しかしプラットフォームがアルゴリズムを調整する際の主な目的は、ユーザーのサービス滞在時間を最大化することです。その結果、私たちは既に好んでいるものだけを提示され、見たいものしか見えなくなっていきます。）
I think today’s algorithms are almost too perfect, providing exactly what we like. Their compatibility with the short-form content that has become mainstream in recent years accelerates consumption at an abnormal speed. Consequently, starting with casual listeners who are not particularly passionate about music, algorithms are clearly depriving us of serendipity. Since those listeners don’t search for music themselves in the first place, it is even possible for algorithms to shape their tastes.
（現在のアルゴリズムは完璧すぎるほど完璧に、我々が好むものを提供してくれると思います。これと、近年主流となったショートコンテンツとの相性の良さが、消費を異常なスピードで加速させています。その結果、音楽にそれほど情熱を持たないカジュアルなリスナーたちから始まり、アルゴリズムは明らかに我々からセレンディピティ（偶然の出会い）を奪い始めています。そういったリスナーはそもそも自分で音楽を探しに行かないため、アルゴリズムが彼らの好みそのものを形成してしまうことさえあり得ます。）
If operated appropriately, algorithms could instead be designed in a way that helps overcome division and conflict, and in fact various studies have been conducted along those lines. I am not outright denying algorithms, but it is undeniable that at the very least we have lost the leisure to enjoy “wandering.”
（適切に運用されれば、アルゴリズムは分断や対立を乗り越える助けになるよう設計することもできるはずで、実際そのような研究もさまざまに行われています。私はアルゴリズムを全否定しているわけではありませんが、少なくとも私たちが「迷う」ことを楽しむ余裕を失ってしまったことは否定できません。）
I believe that “wandering” is essential for social harmony, mutual understanding, and the creation of new things. Sometimes, we forget that algorithms control our content, but I think we must learn to clearly distinguish between their merits and drawbacks—and, above all, become conscious of that fact.
（「迷う」ことは、社会の調和・相互的な理解・新しいものの創造に不可欠だと私は考えています。アルゴリズムが我々のコンテンツを支配していることを私たちは忘れがちですが、そのメリットとデメリットをはっきりと見極め、何より、そのことを意識するようになることが重要だと思います。）
@actuallyasriel
@sheeno3rin 100% agree!! With any technology, the impact it has on society is a matter of where the incentives of the people developing it lie.
（100%同意です！どんなテクノロジーも、社会への影響はそれを開発する人たちのインセンティブ（動機）がどこにあるかによって決まりますよね。）
It's funny, this song and video mirror the circumstances where I first heard your music. I decided to take a walk down a path I don't normally take, and let a random decision about the music I played, rather than my normal habits, guide the recommendation algorithm. I set out to be surprised that day, and it was overall one of the better days I've had this year, no doubt helped by discovering one of my favourite artists of the moment.
（面白いことに、この音楽と映像は、私がはじめてあなたの音楽に出会ったときの状況そのものを映しています。その日、私はいつもと違う道を歩いてみようと考え、聴く音楽もいつもの習慣ではなくランダムな選択に任せ、それがレコメンデーションアルゴリズムに導かれるままにしました。その日は驚きを求めて出かけたのですが、結局今年最も良い日のひとつになりました。今一番好きなアーティストのひとりを発見できたことも、きっとその理由のひとつです。）
Thank you so much for your music, and for taking the time to respond :)
（素晴らしい音楽をありがとうございます。そして返信してくださったことにも、心から感謝します。）
@correcthorsebatterystaple4831
I've only found that effect to really be an issue when algorithms are relied upon as the sole source of discovery. When greater variety is introduced from multiple sources this effect is instead turned on its head and becomes a positive thing. Algorithms tend to work by showing you "more of the same" - a fatal stagnation when relied on exclusively, but a useful tool for exploration when a new element is introduced for the algorithm to build off of (expansion into a new niche of musical space!). Indeed algorithms are quite capable as curators, but are lacking in this crucial, human area of "trying something new" - and as a result, should not be thought of as such.
（その効果が本当に問題になるのは、アルゴリズムが発見の唯一の手段として頼られた場合に限られる、と私は感じています。複数のソースからより大きな多様性が持ち込まれれば、この効果はむしろ反転してポジティブなものになります。アルゴリズムの傾向は「同じようなものを更に見せる」ことにあり、それだけに依存した場合致命的な停滞を招くでしょうが、アルゴリズムが新たに発展していくための要素が外から差し込まれれば、探索のための有用なツールになります（音楽空間における新しいニッチへの拡張！）。確かにアルゴリズムはキュレーターとしてはかなり優秀ですが、「新しいことに挑戦する」という、極めて人間的で核心的な領域においては力不足であり、その意味で本来のキュレーターと同一視するべきではありません。）
On your point about "casual listeners", I would like to add that the inverse is also true: since they make up the majority of the listening base, their complacency in exploration leads to satisfaction with mundane results - and as a result, the algorithms are taught that those most popular songs are enough to satisfy the majority. This creates a feedback loop, a sort of bubble of obscurity that makes it difficult for unknowledgable listeners to get introduced to anything other than these most popular songs.
（「カジュアルなリスナー」についてのあなたの指摘ですが、その逆もまた真であると付け加えたいです。彼らはリスナー層の大多数を占めているため、彼らの探索への無関心は、ありふれた結果で満足してしまうことにつながります。その結果アルゴリズムは、「最も人気のある楽曲だけで多数派は十分に満たされる」と学習してしまう。これはフィードバックループを形成し、ある種の「不可知のバブル」──知識が少ないリスナーを、それら最も人気のある曲以外のものから遠ざける見えない壁──を作り出します。）
In my personal experience, popularity is a double edged sword. It was both how I was able to discover Vocaloid (via lagtrain), and what made it difficult to explore beyond the top 75%(?) of popular songs. I see no reason why it should be like this, but this is how the current landscape of the internet has made things. I think there are two solutions. One is, as you say, to improve the design of algorithms. They must not optimize for watch time but instead for enjoyment. The other is to reach within the community, to spread awareness of these effects, and to share and support the music we love with all our hearts.
（私個人の経験から言うと、人気は諸刃の剣である。それは私がボーカロイドに出会えた手段であり（『ラグトレイン』を通じて）、同時に、人気上位75％（くらい？）という枠を越えて探索することを困難にしてきたものでもあります。このようにあるべき理由はどこにもないのに、現在のインターネットの状況がそれをそのように形作ってしまいました。解決策は二つあると考えています。一つは、あなたの言うとおり、アルゴリズムの設計を改善することです。視聴時間ではなく、楽しさを最大化するように設計されなければなりません。もう一つは、コミュニティの内側に働きかけ、こうした効果についての認識を広め、自分たちが心から愛する音楽を共有し、支えていくことです。）
@sheeno3rin
@correcthorsebatterystaple4831 I agree with the point that complete dependence is the problem. Unfortunately, however, on the internet, enthusiastic users are a minority, and those who explore beyond algorithms are limited to a small group of dedicated fans and creators.
（完全な依存こそが問題である、という指摘には同意します。しかし残念なことに、インターネット上では熱心なユーザーは少数派であり、アルゴリズムの先まで探索する人々は、ごく一部の熱烈なファンとクリエイターに限られています。）
Japan's long-standing video platform Niconico ( https://www.nicovideo.jp), the birthplace of Vocaloid culture, did not adopt algorithms for many years. Instead, discovery was primarily shaped by user-added tags and rankings. As a result, long-time Niconico users became highly skilled in practices of exploration and sharing. This was because the platform happened to be designed that way—whether intentionally or by coincidence—and the awareness and habits that grew from it reinforced such behavior. I was one of them. We actively sought out every kind of video.
（日本の老舗動画プラットフォームであり、ボーカロイドカルチャーの発祥の地でもあるニコニコ動画（ https://www.nicovideo.jp）は、長い間アルゴリズムを採用していませんでした。代わりに、楽曲の発見は主としてユーザーが付けるタグとランキングによって形作られていました。その結果、古参のニコニコユーザーたちは、探索と共有の実践において非常に熟達するようになりました。この原因は単にプラットフォームがそのように設計されていたから──意図的にせよ偶然にせよ──であり、そこから育った意識と習慣が、そうした振る舞いをさらに強化したからです。私もその一人でした。私たちはあらゆる種類の動画を能動的に探し求めていました。）
But that is now largely in the past. Since the main stage of Vocaloid shifted to YouTube, the situation has changed as described earlier. Originally, Vocaloid was a rather nerdy subculture in Japan, but with the rise of YouTube and TikTok, along with the passage of time and the influx of new generations, its cultural population has expanded dramatically. Most newcomers have adapted to algorithm-driven content consumption. This change has certainly widened the gateway, allowing far more people to discover Vocaloid. At the same time, however, it has narrowed the pathways to diversity beyond the algorithm. In this sense, algorithms can be both empowering and limiting—broadening accessibility while risking homogeneity.
（しかしそれも今ではほとんど過去の話です。ボーカロイドの主戦場がYouTubeに移って以降、状況は先に述べた通りに変化しました。もともと日本におけるボーカロイドはオタク的なサブカルチャーでしたが、YouTubeやTikTokの台頭、時の流れ、新世代の流入とともに、その文化人口は劇的に拡大しました。新規参入者の大半は、アルゴリズム駆動型のコンテンツ消費に適応しています。この変化は確かに入り口を押し広げ、はるかに多くの人々がボーカロイドに出会えるようにしました。しかし同時に、それはアルゴリズムを超える多様性へと至る道を狭めてしまったのです。その意味で、アルゴリズムは力を与えるものにもなれば、制限するものにもなり得る──アクセスを容易化する一方で、均質化の危険が伴う。）
YouTube does seem to make daily efforts to address the problems created by algorithms. These range from internal adjustments to new initiatives such as the recently introduced Hype. Yet while algorithms have their flaws, human curation is not without its own. One well-known issue is the Matthew Effect, in which those who already hold influence simply accumulate more. This is an extremely difficult challenge. Therefore, rather than treating algorithms and curation as opposing absolutes, we must continue to seek a balance—perhaps through a hybrid approach in which algorithmic recommendations are complemented by intentional elements of serendipity and human judgment.
（YouTubeはアルゴリズムが生み出す問題に対処すべく、日々努力を重ねているようです。それは内部的な調整から、最近導入されたハイプのような新しい取り組みにまで及びます。しかしアルゴリズムに欠陥があるとしても、人間によるキュレーションの欠陥が存在しないわけではありません。よく知られた例の一つが「マタイ効果」で、これは既に影響力を持つ者がさらに影響力を蓄積していく現象です。これは極めて難しい課題です。それゆえ、アルゴリズムとキュレーションを対立する絶対者として扱うのではなく、両者のバランスを模索し続けなければなりません──おそらく、アルゴリズムによる推薦を、意図的に組み込まれたセレンディピティの要素と人間の判断によって補完する、ハイブリッドなアプローチを通じて。）
Since the topic of community has been raised, I would like to introduce a Japanese service related to this: kiite cafe ( https://cafe.kiite.jp). When you visit the site, Vocaloid songs begin to play automatically. The tracks are randomly selected from the playlists of users currently accessing the service. As a result, you may encounter well-known hits, obscure songs someone is eager to share, covers, remixes, early classics, brand-new uploads, and everything from electronic music to ballads—all flowing one after another thanks to the diversity of its participants. It offers a fascinating musical experience and is truly a hub of serendipity. Interestingly, kiite is operated by Crypton Future Media—the creator of Hatsune Miku—together with Japan's National Institute of Advanced Industrial Science and Technology, with the goal of fostering music content culture. I hope initiatives like this, which maximize user passivity while transforming it into opportunities for unexpected encounters, will spread not only in music but also across many other fields and forms.
（コミュニティの話題が出たので、これに関連する日本のサービスを一つ紹介させてください──kiite cafe（ https://cafe.kiite.jp）です。サイトを訪れると、ボーカロイド楽曲が自動的に流れ始めます。これはその時点でサービスにアクセスしているユーザーたちのプレイリストからランダムに選ばれます。これにより、有名なヒット曲、誰かが熱心に共有したいと願う無名な楽曲、カバー、リミックス、初期の名曲、最新の曲、電子音楽からバラードまであらゆる楽曲と、出会うかもしれない。これは魅惑的な音楽体験を提供するもので、まさにセレンディピティのハブと呼ぶべきものです。興味深いことに、kiiteは初音ミクの生みの親であるクリプトン・フューチャー・メディアと、日本の産業技術総合研究所が共同で運営しており、音楽コンテンツ文化の育成を目的としています。このように、ユーザーの受動性を最大化しつつ、それを予期せぬ出会いの機会へと変換していくような取り組みが、音楽に限らず、他の多くの分野や形式にも広がっていくことを願っています。）
@correcthorsebatterystaple4831
@sheeno3rin Thank you for taking the time out of your day to provide such a thoughtful and well written response! Some additional thoughts...
（お忙しい中、これほど思慮深く、丁寧に書かれた返信をくださってありがとうございます！いくつか追加で考えたことを書かせてください……）
It is indeed unfortunate that enthusiastic users are a minority, but they will always be a minority. The reality is most people don't know what they are missing out on and don't care enough to find out. We can only clear the path so that those who care to venture can, by lowering barriers of access to those works that current algorithms neglect to share with the majority (easier said than done). Perhaps then in light of this will more people recognize that spark and, in the newfound diversity of expression, find a reflection of themselves.
（熱心なユーザーが少数派であることは、確かに残念なことです。しかし彼らは常に少数派であり続けるでしょう。現実として、ほとんどの人々は自分が何を取り逃がしているのかを知らず、それを知ろうとするほどの関心も持っていません。我々にできるのは、現在のアルゴリズムが多数派と共有することを怠っている作品へのアクセス障壁を下げ、踏み出そうとする人々のために道を開くことだけです（言うは易し）。そうすれば、より多くの人々がそのきらめきを認識し、新たに見出された表現の多様性のなかに、自分自身を見出すかもしれません。）
(I am familiar with Niconico and use it occasionally when linked from an external site, but do not frequent it nearly as much as YouTube - as you say, YouTube has an overwhelming monopoly on almost all niches of video sharing (and, from what I have seen, the large majority of Vocaloid artists upload to both Niconico and YouTube). This is a little hypocritical to my belief in diversity of sources and methods, but both because I am not a Japanese speaker and because I continue to find novel, quality works on YouTube, I have not yet tried real exploration on the site (though this will soon change).)
I find your description of old Niconico's features very interesting - in my experience, user-added tags/ranking systems are a more accurate but more "stable" method of discovery. They provide more humanly qualitative, accurate, and explainable results, but are not very novel and lack the dynamicity that algorithms demonstrate. The "Matthew Effect" that you mention is an example of this I think - positions at the top of leaderboards tend to be monopolies (though as I mentioned in a previous comment, algorithms have similar failings). Algorithms on the other hand exist as a black box and can provide anything from seemingly random results to scarily insightful ones. I think it is also as you say - the best results will come from a fusion of these two techniques in which they can each complement the strengths (and make up for the flaws) of the other.
（古い時代のニコニコの機能についてのあなたの説明は、とても興味深いです──私の経験では、ユーザーの付けるタグやランキングシステムは、より正確ではあるが、より「安定的」な発見の手段だと感じます。これらは、より人間的に質的で、正確で、説明可能な結果を提供しますが、新奇性に乏しく、アルゴリズムが見せるような動的さに欠けています。あなたが挙げた「マタイ効果」はその一例だと思います──ランキング上位の地位は独占される傾向があるのです（ただし前のコメントで述べたとおり、アルゴリズムにも似たような失敗はあります）。一方アルゴリズムはブラックボックスとして存在し、一見ランダムな結果から、ぞっとするほど鋭利な結果まで、あらゆるものを差し出してきます。そして、これもあなたの言うとおりだと思います──最良の結果は、この二つの手法が互いの長所を補い合い（そして短所を埋め合わせる）形で融合したときにこそもたらされるのです。）
I have not heard of kiite before this but it seems like an awesome concept, I'll definitely have to try it out! After reading the 2021 paper by the AIST ( https://archives.ismir.net/ismir2021/paper/000087.pdf), I found two things particularly striking. First of all, I really like how they emphasized the importance of prioritizing diversity over satisfying the preferences of as many users as possible ("3.2 Diversification of Song Listening"). Though not optimizing for overall satisfaction comes at the cost of an ideal compromise between all present users, it increases the possibility of novel and serendipitous discoveries. Risk is inherent to the process of exploration and trying to please everyone leads to mundane results.
（kiiteのことは今まで耳にしたことがありませんでしたが、素晴らしいコンセプトに思えます──ぜひ試してみるつもりです！産総研の2021年の論文（ https://archives.ismir.net/ismir2021/paper/000087.pdf）を読んで、特に印象に残った点が二つあります。まず、できるだけ多くのユーザーの嗜好を満たすことよりも、多様性を優先することの重要性を彼らが強調している点（「3.2 Diversification of Song Listening（楽曲視聴の多様化）」）が、私はとても気に入りました。全体的な満足度を最適化しないことは、現にその場にいるユーザー全員にとっての理想的な妥協点を犠牲にすることになりますが、その代わりに、新奇でセレンディピティに満ちた発見の可能性を高めます。リスクは探索のプロセスに本質的に内在するものであり、全員を喜ばせようとする態度はありふれた結果しか生みません。）
The second thing that stood out to me was the proposition of "branches" as a new feature ("5.2 Additional Service Functions"). As this paper is 4 years old at this point, I do not know if this was something that was ever implemented but it seems like a good idea. Branches would enable users with similar tastes to explore more specific niches in greater depth. This would serve to supplement the main cafe with greater capability for specialization - the main cafe would still be unmatched in variety and diversity.
（二つ目に印象的だったのは、新機能としての「branches（分岐）」の提案（「5.2 Additional Service Functions（追加のサービス機能）」）です。この論文はもう4年前のものなので、これが実際に実装されたのかどうかは私には分かりませんが、良いアイデアに思えます。branchesは、似た嗜好を持つユーザー同士が、より具体的なニッチをより深く探索できるようにする仕組みでしょう。これはメインのcafeを補完し、専門化への大きな能力を加えるものとなるはずです──メインのcafeは依然として、種類と多様性において他に並ぶもののないものとして残るでしょう。）
These ideas are all very exciting and leave much room for thought. I look forward to the future of these technologies and the development of Vocaloid and the Greater Musical Community on the internet and beyond!
（こうしたアイデアはどれも非常にエキサイティングで、考える余地を多く残してくれます。これらの技術の未来、そしてボーカロイドおよびインターネットとそれを越えた大きな音楽コミュニティの発展を、楽しみに待ちたいと思います！）
[Written while listening to: Sheeno Mirin - OSINT, 原口沙輔 (Trio Set) 2025, 愛猫コンストラクション - 虚無ってブルー]
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