FMC Session 2019: Die perfekte Musikempfehlung – Perfekt für wen?

Sessionleiter: Peter Knees, TU Wien
Format: Vortrag mit Diskussion
Freitag, 17.05.2019, 15:30 Uhr – 16:15 Uhr, Raum 003

Musikempfehlungssysteme finden automatisch passende Musik für den Kunden, basierend auf seinen oder ihren Hörgewohnheiten in der Vergangenheit. Intelligente und personalisierte Empfehlungsfunktionen sind damit eines der zentralen Elemente von Musikstreamingplattformen und spielen eine wichtige Rolle in der User Experience, da sie es ermöglichen, aus Million Tracks die interessanten zu finden. Wer sagt aber, dass die vorgeschlagenen Tracks auch wirklich „die besten“ sind? Bzw. die besten für wen? Einerseits gibt es hierbei technische Hürden, tatsächlich über alle Tracks gleichermaßen informiert zu sein (Stichworte: Cold Start und Long Tail), andererseits gibt es ja vielleicht noch andere Faktoren, die beeinflussen, welche Tracks dem Kunden am Ende tatsächlich vorgespielt werden.

In dieser Session gebe ich eine kurze Einführung in die grundlegende Funktionsweise von Musikempfehlungssystemen und betrachte mögliche Biases, die aktuellen Funktionen auf Plattformen wie Spotify zugrunde liegen. Ich analysiere weiters typische Funktionen und Applikationen unter diesen Gesichtspunkten am Beispiel Spotify und betrachte Promotionfunktionen und andere Methoden, um gezielt auf Vorschläge Einfluss nehmen zu können. Zu guter Letzt werden wir gemeinsam einen Blick auf eine quantitative Auswertung eines großen Datensatzes von Spotify Playlisten werfen und mögliche Ursachen für die ungleichen Verteilungen der großen Labels Sony, Universal und Warner in diesen diskutieren.