Ungenaue algorithmische Empfehlungen für einige Musikliebhaber

Ungenaue algorithmische Empfehlungen für einige Musikliebhaber

Laut dem Analyseunternehmen Statista ist die Musik-Streaming-Branche heute mit mehr als 400 Millionen Abonnenten weltweit populär geworden.

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Die Algorithmen helfen Benutzern, Musik aus einer Reihe von Sammlungen zu finden, zu sortieren und zu filtern. Laut einer Studie der Technischen Universität Graz in Österreich sind die Vorschläge für Fans von Nicht-Mainstream-Musik wie Pop und Hardrock möglicherweise ungenau.

Das Forschungsteam verwendete einen Datensatz, der die Hörverläufe von 4.148 Benutzern der Last.fm-Musik-Streaming-Plattform enthielt, die hauptsächlich Nicht-Mainstream- oder hauptsächlich Mainstream-Musik hörten.

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Sie stellten fest, dass der Algorithmus Musikhörer in vier Haupttypen einteilte: Hörer von Genres mit nur akustischen Instrumenten wie Folk, Benutzer von energiereicher Musik wie Hard Rock und Pop, Benutzer von Musik ohne Akustik und Stimmlosigkeit wie Umgebungsmusik und energiereiche Musik Zuhörer stimmlos wie Electronica.

Beim Vergleich der Hörverläufe jeder Gruppe stellten sie fest, dass sich die Bereitschaft eines Benutzers, Musik außerhalb seiner primären Präferenzen zu hören, auch positiv auf die Qualität der Empfehlungen auswirkte.

Dies deutete auf eine Verzerrung des Musikempfehlungsalgorithmus hin, wobei Hörer energiereicher Musik die am wenigsten genauen Musikempfehlungen erhielten und diejenigen, die hauptsächlich Umgebungsmusik hörten.

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Dies ist nicht das erste Mal, dass Musikempfehlungen, die auf Algorithmen basieren, wegen ihrer Voreingenommenheit kritisiert wurden. Eine separate Studie der spanischen Universität Pompeu Fabra ergab, dass der Algorithmus eher Musik von männlichen als von weiblichen Künstlern aufnimmt.

Laut dem Analyseunternehmen Statista ist die Musik-Streaming-Branche heute mit mehr als 400 Millionen Abonnenten weltweit populär geworden.

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