La plataforma Anna’s Archive asegura haber archivado 86 millones de canciones y metadatos de Spotify mediante scraping, revelando que la mayoría del catálogo apenas se escucha y abriendo un debate global sobre derechos de autor y preservación digital.
Spotify se encuentra investigando lo que ya es considerado el mayor robo de música digital de la historia, luego de que la plataforma conocida como Anna’s Archive afirmara haber extraído y archivado gran parte del contenido del servicio de streaming. Según la organización, se habrían recopilado metadatos de 256 millones de pistas y archivos de audio de aproximadamente 86 millones de canciones, lo que representaría el 99,6 % de las reproducciones totales de la plataforma.
Anna’s Archive, conocida hasta ahora por funcionar como un metabuscador de libros tras la caída de Z-Library en 2022, anunció este fin de semana en su blog oficial que ha realizado lo que denomina una “copia de preservación” de Spotify. El archivo completo, que ocupa menos de 300 terabytes, está siendo distribuido a través de torrents masivos organizados por popularidad, comenzando por los metadatos y continuando con la música en distintos lotes.
De acuerdo con la organización, este archivo incluye 86 millones de canciones, que equivalen solo al 37 % del catálogo total de Spotify, pero concentran casi la totalidad de las escuchas. Los datos confirman un fenómeno ampliamente estudiado en la industria musical: la “larga cola”. Más del 70 % de las canciones disponibles en Spotify registran menos de 1.000 reproducciones, mientras que apenas unas 210.000 superan un nivel alto de popularidad, lo que representa alrededor del 0,1 % del total.
El análisis de los metadatos también permitió elaborar un ranking de las 10.000 canciones más populares de la plataforma. En los primeros lugares figuran artistas globales como Lady Gaga, Bad Bunny y Billie Eilish. Según las estimaciones publicadas por Anna’s Archive, solo tres canciones acumulan tantas reproducciones como las que van desde el puesto 20 hasta el número 100 millones del catálogo, reforzando la idea de que la mayoría de usuarios escucha un conjunto muy reducido de temas.
Además de las cifras de popularidad, el informe revela patrones de consumo y producción musical: la duración promedio de las canciones ronda los tres minutos y medio, abundan las versiones duplicadas por licencias o ediciones, predominan los sencillos frente a los álbumes completos y ciertos géneros concentran la mayor parte de la atención. Para analistas y estudiosos del mercado musical, estos metadatos representan un valioso —y polémico— tesoro informativo.
Spotify, por su parte, ha confirmado la existencia de un acceso no autorizado. En declaraciones a medios especializados, la compañía indicó que un tercero habría extraído metadatos públicos y utilizado tácticas ilícitas para evadir los sistemas de Gestión de Derechos Digitales (DRM), logrando acceder a algunos archivos de audio. Aunque no ha confirmado oficialmente el alcance total de la filtración, sí ha señalado que ya bloqueó las cuentas implicadas en el scraping y que continúa investigando para determinar responsabilidades y posibles acciones legales.
Desde Anna’s Archive defienden su iniciativa como parte de una misión de “preservación del conocimiento y la cultura”, asegurando que el archivo permitirá conservar tanto la música de artistas populares como la de creadores menos conocidos. No obstante, la extracción y distribución de este contenido entra en conflicto directo con las leyes de derechos de autor y las condiciones de uso de Spotify, ya que las canciones están protegidas por los derechos de sellos discográficos, artistas y la propia plataforma.
El caso abre un nuevo frente en el debate entre preservación digital, acceso libre a la cultura y la protección legal de la propiedad intelectual. Mientras Spotify refuerza sus medidas de seguridad y evalúa acciones legales, la industria musical observa con atención un episodio que podría marcar un antes y un después en la forma en que se gestiona y protege el contenido digital a gran escala.
