Sawt Falasteen - Da Marte a camoufly, sei nuovi artisti nel 'Radar' di Spotify

Marte, Carla Hero, Emma Nolde, Glocky, Sayf e camoufly: alcuni forse non conosceranno questi nomi, altri li avranno già notati. Sono loro i sei artisti della quinta edizione di Radar Italia, il programma di supporto per musicisti emergenti di Spotify. "Ognuno porta con sé un'identità forte e un punto di vista originale - racconta all'ANSA Melanie Parejo, Head of Music per il Sud ed Est Europa di Spotify -. Provengono da contesti diversi, si ispirano a generi che spaziano dall'indie alla dance, fino alle evoluzioni più contemporanee del rap. E, come spesso accade tra i nuovi artisti, non si fermano ai confini dei generi, ma li mescolano, li reinventano". La domanda su come vengano scelti sorge spontanea. "La selezione - spiega - nasce dall'unione tra la competenza del nostro team editoriale e l'analisi dei dati di ascolto di milioni di utenti. È un mix di intuizione musicale e intelligenza dei numeri, che ci permette di intercettare i talenti emergenti con il potenziale per raggiungere pubblici sempre più ampi". In effetti, la spinta arriva. Dal 2020 ad oggi, Radar Italia ha supportato 40 talenti, molti dei quali giovani (il 60% era under 25 quando è stato scelto). Con "una crescita di oltre il 100% negli stream e di quasi il 200% nel numero di ascoltatori durante il primo anno di partecipazione - aggiunge Parejo -. In altre parole, in soli 12 mesi, hanno raddoppiato i propri ascolti e triplicato la propria audience". Ad amare di più questo programma e mostrarsi più curiosi, prosegue, "sono i giovani e giovanissimi". Se in nomi di Radar Italia più ascoltati di sempre sono Blanco e Mara Sattei, fra chi ha avuto la crescita più significativa dall'ingresso nel programma ci sono Coca Puma e Bnkr44, mentre Rhove e Ariete hanno allargato di più il proprio pubblico di ascoltatori. Tra i performer più conosciuti che in passato sono stati selezionati da Spotify ci sono Rondodasosa, Tony Boy, Il Tre, BigMama, Cara e Laila Al Habash.

B.Khalifa--SF-PST