Image Credit:Spotify Trials New Option to Turn Off Personalized Recommendations
Spotifyは、ユーザーがパーソナライズされたオススメの機能をオフにすることができる新機能の試験を行っています。これにより、他のリスナーのためにアカウントで再生される曲が、自分のパーソナライズされたオススメに影響を与えることを防ぐことができるかもしれません。いずれにせよ、この新機能は、サービスのアルゴリズムが新しい曲をリスナーの好みに合わせてマッチングする成功率に完全に満足していないSpotifyユーザーにとって歓迎されるでしょう。
Spotifyのオススメ機能は、機械学習とAIを組み合わせた方法を組み合わせています。このサービスのアルゴリズムは、聴取履歴、好きなジャンル、ユーザーが音楽を聴く時間などを分析し、これらのパラメータに基づいてパーソナライズされたオススメを提供します。このプロセスには、コンテンツベースのフィルタリングも組み込まれており、ユーザーが反応する曲のオーディオを分析し、拍子記号、キー、テンポなどの特性を考慮して、似た特性を持つ新しい曲を推薦します。
また、Spotifyのオススメシステムには、協調フィルタリングと呼ばれるものも使用されています。たとえば、2人のユーザーが似た音楽の趣味を持っている場合、Spotifyは一方のユーザーが聴いている曲をもう一方にオススメするかもしれません。しかし、これにより知名度の高い曲が新しいユーザーに対してより頻繁にオススメされることがあり、”エコーカメラ”の効果が生じ、聴取履歴のない新しいユーザーにはほとんど役に立たないことがあります。
新しいパーソナライズされたオススメをオフにするオプションがSpotifyユーザーに現れるのはいつか、また試験が地域によって異なるのかは明確ではありません。Spotifyは単に「機能を評価しており、Spotifyをより良くするために試していただいたユーザーに感謝している」と述べています。
Spotifyは、ユーザーが個別のおすすめ機能をオフにする新機能のトライアルを行っています。この新機能は、他のリスナーのためにアカウントで再生される曲が個別のおすすめに影響を与えないようにすることができるかもしれません。いずれにしても、この新しいオプションは、サービスのアルゴリズムが新しい曲をユーザーの好みに合わせてマッチングする成功率に完全に満足していないSpotifyユーザーにとって歓迎されるでしょう。
Spotifyのおすすめシステムは、機械学習とAIを組み合わせた方法を組み合わせています。このサービスのアルゴリズムは、リスニング履歴、お気に入りのジャンル、ユーザーが音楽を聴く時間帯などを分析し、これらのパラメータに基づいて個別のおすすめを行います。このプロセスには、コンテンツベースのフィルタリングも組み合わされており、ユーザーが対話する曲のオーディオを分析し、時間のシグネチャ、キー、テンポなどの特徴を考慮して類似の特徴を持つ新しい曲をおすすめします。
Spotifyのおすすめシステムは、協調フィルタリングも利用しています。たとえば、2人のユーザーが似た音楽の好みを持っている場合、Spotifyは、片方のユーザーが聴いたことのある曲をもう片方におすすめするかもしれません。しかし、これにより、Spotifyはより人気のあるアイテムをより頻繁におすすめすることがあり、”エコーチェンバー”の効果を引き起こし、リスニング履歴のない新しいユーザーにはほとんど役に立たなくなっています。
Spotifyユーザー向けの個別のおすすめをオフにする新しいオプションがいつ登場するのか、また試験が特定の地域に限定されているのかは不明です。Spotifyは単に”評価中であり、Spotifyをより良くするために試してくれたユーザーに感謝している”と述べています。
引用元記事はこちらSpotify Trials New Option to Turn Off Personalized Recommendations