Vernieuwend onderzoek van Yu Liang op het snijvlak van muziek en technologie
Posted on
Man at home on sofa listening a music with a smartphone
JADS (Jheronimus Academy of Data Science) meldt met trots dat Yu Liang op 27 november haar PhD heeft ontvangen; een belangrijke mijlpaal voor JADS aangezien zij een van de eerste promovendi is. Yu’s onderzoek richt zich op de wereld van recommender systems (aanbevelingssystemen), met name op de manier waarop we nieuwe muziek kiezen en ontdekken.
Uit je muzikale bubbel breken
Neem je favoriete muziek app – die is erg goed in het geven van muzieksuggesties op basis van muziek die je al kent en leuk vindt. Maar soms wil je juist uit je muzikale comfortzone breken en nieuwe muziek ontdekken die niet aansluit bij je bestaande voorkeuren. Het onderzoek van Yu Liangs is een antwoord op deze uitdaging en helpt ons te ontsnappen aan de zogenaamde “filterbubbels” die juist zorgen dat we in dezelfde muzikale kringen blijven hangen.
Ontdekkingstool voor muziekgenres
De kern van Yu’s onderzoek is de ontwikkeling van een genre exploration tool; een digitaal hulpmiddel voor het verkennen van muziekgenres. Deze tool stelt gebruikers in staat om hun vertrouwde muziek in te ruilen voor iets nieuws en zo buiten hun comforzone te stappen.
In Yu’s onderzoek wordt ook gebruik gemaakt van zogenaamde nudges: digitale duwtjes in de rug die gebruikers stimuleren buiten de gebaande paden te treden. Deze duwtjes zijn afgestemd op ieders individuele voorkeuren. Hierdoor wordt de muzikale reis nog persoonlijker. Door haar onderzoek heeft Yu fascinerende inzichten gekregen in hoe verschillende mensen muziek verkennen, waarbij factoren zoals muzikale expertise van gebruikers een rol blijken te spelen.
Yu’s onderzoek is multidisciplinair en is een combinatie van inzichten uit recommender algoritmen, interactive exploration interface design en theorieën over besluitvorming.
Gepersonaliseerde springplank
De tool voor het verkennen van muziekgenres is uitgebreid getest door gebruikers, en die zijn blij met de nieuwe tool. De tool blijkt een vernieuwende en handige manier om nieuwe muzieksmaken te verkennen en te ontwikkelen. Binen de tool ziten gebruikers zelf aan de knoppen en krijgen zo de kans op een gewogen manier een balans te vinden tussen hun bestaande voorkeuren en de nieuwe genres die ze willen verkennen. Dit maakt de tool een soort gepersonaliseerde springplank om buiten hun comfortzone te treden.
Wat echt bijzonder is aan Yu’s werk is de potentiële impact ervan op de toekomst van het ontdekken van muziek. Haar werk zal een nieuwe dimensie toevoegen aan het veld van recommender systemen en zijn weg vinden binnen muziekapps.
Meer weten over recommender systemen? Luister ook naar onze podcast Data Dates met als gast Martijn Willemsen, de promotor van Yu Liang en expert op het gebied van recommender algoritmes.
