Musik-Algorithmen oft ungenau

neue studie veröffentlicht

(31.03.2021) Das könnte dir auch gefallen! Jeder, der bei einem Musikstreaming-Dienst registriert ist, wird wohl schon einmal einen Song vorgeschlagen bekommen haben, der meilenweit vom eigenen Musikgeschmack entfernt liegt. Eine Studie zeigt nun, dass das bei Fans einiger bestimmter Musikrichtungen besonders oft vorkommt. Vor allem bei Hardrock- und Hip-Hop-Fans ist die Einordnung schwierig.

Hinter dem Empfehlungssystem von Spotify, YouTube und Co. stecken künstliche Intelligenzen. Diese entscheiden anhand des bisherigen Verhaltens der Nutzer automatisiert darüber, was ihnen als nächstes angeboten wird. Wie gut dieses System funktioniert, steht nun im Zentrum einer Studie, die von der Technischen Universität Graz, von der Know-Center GmbH Graz, den Universitäten Innsbruck und Linz und Kollegen aus den Niederlanden durchgeführt wurde. Dazu analysierten die Forscher die Hörgewohnheit von insgesamt 4.148 Nutzern.

Dabei kam heraus, dass rund die Hälfte der Studienteilnehmer Musik bevorzugt, die abseits des Mainstreams liegt – doch genau diese scheinen vom Algorithmus eher wenige brauchbare Vorschläge zu erhalten. Am wenigsten „lesbar“ sind dabei Hörer, die am liebsten Hardrock- und Hip-Hop-Musik hören. Am einfachsten mit brauchbaren Vorschlägen zu beglücken sind die „Ambient“-Hörer.

(SMS)

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