Hörmuster: Der digitale DJ empfiehlt die beste Melodie

Forscher nutzen Daten aus sozialen Medien, um elektronische Musikempfehlungen anzupassen: Sie sollen künftig selbst auf die Bedürfnisse des Nutzers eingehen. Auch Stars von morgen könnten so frühzeitig erkannt werden.

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Jazz, Rock oder Pop? Welche Musik jemand hört, hängt von vielen Faktoren ab. Alter, Geschlecht und Herkunft spielen genauso eine Rolle wie der Ort, an dem er sich gerade befindet. Viele dieser Informationen sind über die Metadaten sozialer Medien zugänglich. Linzer Forscher analysieren sie nun in einem Projekt des Österreichischen Wissenschaftsfonds FWF.

„Ziel ist, intelligente Musikempfehlungssysteme zu entwickeln, die selbst erkennen, was jemand in einer bestimmten Situation hören möchte“, sagt Projektleiter Markus Schedl vom Institut für Computational Perception der Uni Linz. Rund 2,5 Milliarden Daten aus dem Musikservice last.fm und 300 Millionen Daten aus Twitter haben die Wissenschaftler als Basis dazu gesammelt.
Ziel ist, dass der digitale DJ die beste Empfehlung für den Nutzer abgibt. Wechselt dieser etwa den Ort, soll das System das berücksichtigen. „Wer viel am Strand und an der Sonne ist, konsumiert meist andere Musik als etwa ein Städter in Mitteleuropa“, so Schedl. Auch ein mobiler Musikplayer, der aus Daten zum Benutzer lernt, was dieser gern hört, ist in Arbeit.

 

Weltkarte des Geschmacks

Erste Tests zeigen: Mit Hitparadenmusik liegt man bei Russen richtig, Jamaikaner hören noch immer sechzehnmal häufiger Reggae als der Rest der Welt. Die Forscher erstellten so nach und nach eine Twitterlandkarte des Musikgeschmacks rund um den Globus.
Die Nationen verbindet, dass sich die Menschen – unabhängig vom Ort – neue Musik wünschen. Hier könnte das System vom Musikstil her ähnliche, dem Geschmack entsprechende, aber eben noch eher unbekannte Nummern auswählen.

 

Hitparadenstürmer früh orten

Mit der Software könnte sich sogar früh erkennen lassen, welcher Song Erfolg haben wird: „Die Popularität von Musikern lässt sich bereits modellieren, an der Vorhersage arbeiten wir noch“, sagt der Informatiker. Mit der passenden Software könnten also auch künftige Hitparadenstürmer geortet werden.

Noch ist vieles Grundlagenforschung, am Ende des Projekts soll es aber einen Prototypen geben. Erste Gespräche für eine wirtschaftliche Nutzung gab es jedenfalls bereits. (gral)

("Die Presse", Print-Ausgabe, 14.02.2015)

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