Zu dem Schluss kommt eine Studie unter Führung des Know Centers an der Technischen Unversität Graz. Im Gegensatz dazu profitieren Nutzer, die dem Massengeschmack frönen, von treffenderen Musik-Empfehlungen. Die Studienergebnisse könnten bessere Empfehlungsdienste nach sich ziehen und wurden in EPJ Data Science publiziert.
Forscher des Know-Centers, der Technischen Universität Graz, der Johannes Kepler Universität Linz, der Universität Innsbruck und der Universität Utrecht haben die Treffsicherheit von Algorithmus-basierten Musikempfehlungen für Hörer von Mainstream- und Nicht-Mainstream-Musik analysiert. Dafür verwendeten sie einen Datensatz des Hörverhaltens von 4.148 Nutzern der Musik-Streaming-Plattform Last.fm. Von diesen hörte die eine Hälfte überwiegend Nicht-Mainstream- und die andere Hälfte vor allem Mainstream-Musik.
Die Forscher erstellten ein Computermodell mit Künstlern, die von Nutzern am meisten gehört wurden. Anhand dessen konnten sie die Wahrscheinlichkeit vorhersagen, mit der die Empfehlung von vier gängigen Musikempfehlungsalgorithmen den individuellen Hörgeschmack tatsächlich trifft. Nicht-Mainstream-Hörer wurden per Algorithmus wegen der Merkmale ihrer Lieblingsmusik in vier Kategorien eingeteilt. Die Forscher verglichen die Hörgewohnheiten dieser Gruppen und stellten fest, wer am häufigsten Musik außerhalb des bevorzugten Genres hörte und wie breit gestreut die gehörten Musikrichtungen in jeder Gruppe waren.
„In unserer Studie haben wir herausgefunden, dass sich die Offenheit von Hörerinnen und Hörer für Musik abseits der eigenen Hörpräferenzen positiv auf die Qualität von Empfehlungen auswirkt. Der sogenannte 'Blick über den Tellerrand' zahlt sich also auch beim Musikhören aus“, erklärt Dominik Kowald, Erstautor der Studie und wissenschaftlicher Leiter des Forschungsbereichs Social Computing am Know-Center.
pte
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