新しい調査によると、ハードロックとヒップホップのファンはSpotifyアルゴリズムから関連性の低い曲の推奨を取得します。
Spotify、Last.fm、Youtubeなど、音楽を聴くために最もよく使用されるアプリケーションには、好きな新しい音楽を予測して表示できるアルゴリズムがあります。 簡単に言えば、これは協調フィルタリングによるレコメンデーションシステムです。アプリは、ユーザーが聴いているアーティストとジャンルを記録し、これらの結果を志を同じくするリスナーと照合して、他の人が好きなものを見つけます。
ハードロックとヒップホップのファンは、関連性の低い曲の推奨事項を取得します
しかし、これらのアルゴリズムは、芸術的創造や音楽の好みのように主観的で人間的なものには完璧ではありません。 このため、グラーツ工科大学、Know-Center GmbH研究センター、リンツのヨハネスケプラー大学、インスブルック大学（すべてオーストリア出身）、ユトレヒト大学（オランダ）の研究者チームは、これらのアルゴリズムによって生成された推奨事項がどれほど正確であるかをテストします。特に、あまり人気がないか、一般の人々にあまり知られていない音楽のリスナーにとってはそうです。
ジャーナルEPJData Scienceの最新号に掲載された主な結果は、これらのアルゴリズムが他の音楽ジャンルよりもハードロックやヒップホップのリスナーで大幅に失敗することです。
Last.fmユーザーのテストで状況が明らかになりました
これをテストするために、チームはLast.fmプラットフォームの4148ユーザーのリスニング履歴を取得しました。どちらも、より商業的に人気のある音楽を聴く傾向があるリスナーと、あまり知られていないアーティスト（各グループで2074ユーザー）を好むリスナーの両方です。
この調査では、各ユーザーが最も聴いたアーティストに基づいて、計算モデルを使用して、4つの異なる推奨アルゴリズムを使用して新しい曲またはアーティストが必要かどうかを予測しました。 このようにして、彼らは、ポピュラー音楽のリスナーは、あまり商業的でないリスナーのグループよりも正確で正確な推奨を受け取る傾向があることを確認しました。
次に、著者は、最も頻繁に聴く音楽の特性に応じて、非営利音楽のリスナーを4つのグループに分類しました。 これらのグループは次のとおりです。フォークソングライターやシンガーソングライターなど、アコースティック楽器のみを含む音楽ジャンルのリスナー。 パンクやヒップホップなどの非常にエネルギッシュな音楽。 アンビエント音楽などの非常にアコースティックであるが無声の音楽。 エレクトロニカのような非常にエネルギッシュで無声の音楽。 したがって、この調査では、各グループの履歴を比較し、計算モデルを使用して、ユーザーが好みの範囲外で音楽を聴く可能性が高く、各グループ内の音楽ジャンルの多様性を特定することができました。
アコースティック音楽のリスナーはより良い推奨事項を取得します
この分類を通じて、この研究では、ボーカルのないアコースティック音楽のリスナーは、他の3つのグループ（エネルギッシュ、ボーカルのないエネルギッシュ、アコースティック）の曲を好む傾向があり、計算モデルからより正確な推奨事項を受け取っていることがわかりました。 同時に、エネルギッシュな音楽リスナーのグループは、ハードロック、パンク、ハードコア、ヒップホップ、ポップロックなど、さまざまな音楽ジャンルを取り上げていたにもかかわらず、アルゴリズムから最悪の推奨を受けました。
この論文の共著者であり、グラーツ工科大学の応用コンピュータサイエンスの准教授であるエリザベス・レックスは、音楽アプリのコレクションを検索、選択、フィルタリングしたいユーザーにとって、音楽推奨アルゴリズムはすでに「不可欠」であると強調しています。
それにもかかわらず、彼は、アルゴリズムが非商業的な音楽のリスナーに推奨を行うことができない可能性があることを指摘しています。 「これは、これらのシステムがよりポピュラーな音楽に偏っていて、主流以外のアーティストの聴取が少なくなっているためかもしれません」と彼は述べています。
最後に、著者は、彼らの発見が、より正確な推薦を提供する音楽推薦システムを作成するための基礎として役立つ可能性があることを示唆しています。 ただし、彼らの分析はLast.fmユーザーのサンプルに基づいているため、このプラットフォームや他の音楽プラットフォームでは代表的ではない可能性があることに注意してください。
