[en] Music streaming platforms nowadays play an important role in music consumption and have a big influence on the musical taste of the listeners. Machine learning-based recommender systems are a fundamental part of such streaming platforms defining what music people listen to and when. As for many applications of machine learning, there is an increasing debate in academia, industry and governments about the effects that the recommender systems have in society and the ethical implications of such systems. The bias in music recommender systems towards the more popular items has been studied extensively in the past. This bias affects both artists and listeners since it reduces the possibility of a large catalog's portion of getting any exposure. Recently, in the recommender systems community, it was raised the importance of considering the multiple stakeholders of a system when generating the recommendations. However, most of the research in the music domain has taken into account the users' perspective only. This thesis goes beyond the problem of popularity bias, it tries to uncover other dimensions in which the music recommender systems can affect the artists and propose alternatives to mitigate such problems. The contributions of this thesis are (i) identification of multiple aspects in which the current platforms and their recommender systems affect the music artists and concrete ways in which they could be more beneficial in the future, (ii) analysis of the algorithmic effect regarding gender imbalance in the recommendations and mitigation of such problem based on the output of artists' interview, (iii) analysis of the longitudinal effect of multiple state-of-the-art algorithms for session-based recommendations in users behavior negatively affecting the artists, (iv) publication of the first large-scale open dataset that contains audio and playlist information, (iv) novel contrastive learning approach proposed to combine multiple modalities (audio, genre and playlist information) beneficial for multiple tasks such as music recommendation, genre classification and automatic-tagging. It is necessary to improve recommender systems through multidisciplinary research. Contributions like the ones presented in this thesis allow us to move a step forward in that direction, making streaming platforms more beneficial for both the artists and users.

[es] Actualmente las plataformas que ofrecen servicios de música online juegan un rol importante en el consumo de música y tienen una gran influencia en el gusto musical de las personas. Los sistemas de recomendación basados en aprendizaje automático son una parte fundamental de las plataformas de música online, definiendo la música que escuchan las personas en cada momento y lugar. Al igual que en otras aplicación de aprendizaje automático, cada vez es más discutido tanto a nivel académico, industrial y gubernamental los efectos que los sistemas de recomendación pueden tener en la sociedad y las implicancias éticas de dichos sistemas. Los sesgos de los sistemas de recomendación musical hacia los elementos más populares ha sido estudiado extensivamente. Este sesgo afecta tanto a artistas como usuarios ya que reduce la posibilidad de lograr una mínima exposición a una gran proporción del catálogo musical. Recientemente, en el área de sistemas de recomendación, se ha reconocido la importancia de considerar los intereses de todos los grupos de personas involucrados en el sistema cuando se generan recomendaciones. Sin embargo, la mayoría de la investigación relacionada a sistemas de recomendación en el dominio de la música se ha enfocado solamente en la perspectiva de los usuarios. Esta tesis no se limita al problema del sesgo de popularidad sino que intenta descubrir otras dimensiones en las que los sistema de recomendación afectan a los artistas musicales y propone soluciones para mitigar dichos problemas. Esta tesis realiza las siguientes contribuciones: (i) identificación de múltiples aspectos en los que las plataformas musicales y sus sistemas de recomendación afectan a los artistas y de qué manera podrían ser más beneficiosos en el futuro; (ii) análisis de los efectos de algoritmos de recomendación con respecto al balance de género e investigación de una posible forma de mitigar dichos efectos basado en la opinión de los artistas; (iii) análisis de la influencia a largo plazo en los usuarios generada por varios algoritmos de recomendación basados en sesiones afectando negativamente a los artistas; (iv) definición de un nuevo método basado en \textit{contrastive learning} para combinar múltiples modalidades (audio, género y \textit{playlists}) logrando un mejor desempeño en diferentes tareas como recomendación musical, clasificación de género y anotación de música. Para mejorar los sistemas de recomendación es importante realizar más investigación multidisciplinaria. Contribuciones como las presentadas en esta tesis permiten movernos en dicha dirección, haciendo posible que las plataformas de música online sean más beneficiosas para los artistas y los usuarios.