Schlechte Tipps für Hip-Hop-Fans?

Wenn der Algorithmus keine Ahnung von deinem Musikgeschmack hat

Immer mehr Menschen hören Musik über Streaming-Dienste und verlassen sich dabei auch auf die Empfehlungen, die ihnen dort als "Dein Mix des Tages" & Co.,. serviert werden. Tatsächlich funktionieren solche Empfehlungen durch Algorithmen nicht für alle Musikgeschmäcker gleich gut, wie ein Forschungsteam in einer aktuellen Studie herausgefunden hat. Die Wissenschaftler_innen der TU Graz sowie der Universitäten Linz, Innsbruck und Utrecht haben die Treffsicherheit von Algorithmus-basierten Musikempfehlungen für Hörerinnen und Hörer von Mainstream- und Nicht-Mainstream-Musik untersucht. Dafür wurde ein Datensatz des bisherigen Hörverhaltens von 4.148 Nutzerinnen und Nutzern der Musik-Streaming-Plattform Last.fm verwendet, von denen die eine Hälfte vorwiegend Nicht-Mainstream- und die andere Hälfte vorwiegend Mainstream-Musik hörte.

Das Ergebnis legt nahe, dass Hörer_innen von Mainstream-Musik offenbar treffendere Musikempfehlungen erhalten als Hörerinnen und Hörer von Nicht-Mainstream-Musik“, so Elisabeth Lex, wissenschaftliche Leiterin der Studie und Assoziierte Professorin am Institute of Interactive Systems and Data Science der Technischen Universität Graz.

Die Forschenden erstellten ein Computermodell, in dem sie die Menschen mit einem Nicht-Mainstream-Musikgeschmack in verschiedene Kategorien einteilten - je nachdem, welche Besonderheiten die von ihnen bevorzugte Musik aufweist - etwa Musik, die ausschließlich mit akustischen Instrumenten gespielt wird (z.B. Folk),  energiegeladene Musik wie Hardrock oder Hip-Hop, Musik mit akustischen Instrumenten aber ohne Gesang (z.B. Ambient) sowie Hörer_innen von energiegeladener Musik ohne Gesang (z.B. Electronica).

Wer energiegeladene Musik mag
Die Forschenden verglichen zudem die Hörgewohnheiten der einzelnen Gruppen miteinander und ermittelten, welche Personen am häufigsten Musik außerhalb ihrer bevorzugten Genres hörten und wie breit gestreut die gehörten Musikgenres innerhalb jeder Gruppe waren. Wer hauptsächlich Musik wie Ambient hörte, wies am ehesten eine Bereitschaft auf, sich auch auf Musik einzulassen, die eigentlich von Hardrock-, Folk- oder Electronica-Fans bevorzugt wurde. Personen mit einer Vorliebe für energiegeladene Musik waren am wenigsten geneigt, Musik zu hören, die von der Folk-, Electronica- oder Ambient-Anhängerschaft bevorzugt wurde. Sie hörten stattdessen die größte Vielfalt an Genres, zum Beispiel Hardrock, Punk, Singer/Songwriter und Hip-Hop.

Anhand des Computermodells prognostizierten die Forschenden, wie wahrscheinlich es ist, dass den verschiedenen Gruppen Nicht-Mainstream-Musikhörender die von den vier gängigen Musikempfehlungsalgorithmen generierten Empfehlungen tatsächlich gefielen. Die Empfehlungen für Liebhaber_innen von überwiegend energiegeladener Musik schienen am wenigsten zutreffend zu sein, während sie bei Ambient-Hörenden die höchste Treffsicherheit erreichten.

Die Ergebnisse der Studie können möglicherweise helfen, künftige Musikempfehlungsalgorithmen besser zu justieren, so dass auch Nicht-Mainstream-Hörende passende Vorschläge bekommen. Die Studie hat auch nur begrenzte Aussagekraft, da sie auf einer Stichprobe von Nutzer_innen des Online-Musikdienstes Last.fm beruht und damit nicht repräsentativ ist und nicht unbedingt auf die Nutzer_innen anderer Streaming-Dienste zutreffen muss.

Allerdings dürften die meisten schon mal die Erfahrung gemacht haben, dass die vorgeschlagene Musik dem eigenen Geschmack nicht unbedingt entspricht und hier Verbesserungsbedarf besteht.

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Autorin / Autor: Redaktion / Pressemitteilung