الگوریتم های موسیقی با جمع آوری داده ها و تحلیل رفتار شنیداری، تلاش می کنند بهترین پیشنهادات را ارائه دهند. با این حال، بسیاری از افراد متوجه نمی شوند که چه چیزی از ماشین و چه چیزی از انسان ناشی می شود. شناخت دلیل این مقاومت می تواند به ما کمک کند درک عمیق تری از انتخاب های موسیقی خود داشته باشیم و نحوه تأثیر فناوری بر سلیقه شخصی را بهتر بشناسیم.
به گزارش خط سلامت الگوریتم های موسیقی در سرویس هایی مانند Spotify، YouTube و Netflix از داده های کاربران برای ارائه توصیه های شخصی شده استفاده می کنند. این سیستم ها رفتار شنیداری، ویژگی های موسیقی و مقایسه با دیگر کاربران را تحلیل می کنند تا موسیقی مناسب برای هر فرد پیشنهاد دهند. با این حال، تحقیقات نشان می دهد که بسیاری از کاربران توصیه های الگوریتمی را نادیده می گیرند، آنها را خسته کننده می دانند یا از منابع دیگر موسیقی کشف می کنند. موسیقی شخصی است و علاوه بر سلیقه، آگاهی از حضور الگوریتم و اهداف شنیداری کاربران نقش مهمی در پذیرش این توصیه ها دارد.
چرا کاربران اغلب توصیه های موسیقی الگوریتمی را نادیده می گیرند؟
کاربران ممکن است توصیه های موسیقی الگوریتمی را تکراری یا خسته کننده بدانند و اغلب متوجه حضور الگوریتم نمی شوند. علاوه بر این، موسیقی شخصی است و افراد ترجیح می دهند موسیقی جدید را از منابع مختلف مانند دوستان، خانواده، شبکه های اجتماعی یا رادیو کشف کنند. الگوریتم ها با وجود تلاش برای ارائه پیشنهادات مناسب، همیشه با اهداف و سلیقه شنیداری کاربران هماهنگ نیستند.
الگوریتم موسیقی چگونه کار می کند؟
الگوریتم های موسیقی با تحلیل رفتار شنیداری کاربران، ویژگی های موسیقی و مقایسه با دیگر کاربران، لیست های پخش شخصی شده ارائه می دهند.
چرا گاهی توصیه های موسیقی جذاب نیستند؟
ممکن است الگوریتم بر اساس داده های گذشته شما توصیه های مشابه بدهد که تکراری به نظر برسند یا با هدف کاوش و تنوع کاربران هماهنگ نباشد.
آیا موسیقی تنها از طریق الگوریتم کشف می شود؟
نه، کاربران اغلب از طریق دوستان، خانواده، شبکه های اجتماعی و رادیو موسیقی جدید کشف می کنند، بنابراین الگوریتم تنها یک منبع است.
برای ورود به صفحه اینستاگرام کلیک کنید.تمام مطالب سایت اختصاصی و توسط تحریریه خط سلامت تولید شده است، استفاده با ذکر منبع و لینک دهی بلامانع است
