dc.contributor
Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions
dc.contributor.author
Porcaro, Lorenzo
dc.date.accessioned
2023-02-06T14:57:41Z
dc.date.issued
2022-12-16
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/687589
dc.description.abstract
This thesis focuses on assessing the impact that music
recommendation diversity may have on listeners. In the music
domain, diversity is one of the values that recommender systems
should preserve, because the world music heritage is a mixture of
several artistic languages and sonic landscapes, and differences are at
the heart of such processes of melting. However, a strain of critical
studies has brought to light several issues due to the use of
recommender systems, at the root of phenomena such as the
exacerbation of the popularity bias, discrimination towards
historically underrepresented groups in the music industry, or the
reinforcement of homogenous listening habits. By exploring the
measurement, perception and finally the impact of diversity, we
discuss how favouring the exposure to diverse music, algorithmic
recommendations may help people in understanding their musical
Self by observing the ``other'' cultures with which they interact.
ca
dc.description.abstract
Esta tesis se centra en evaluar el impacto que la diversidad en las
recomendaciones musicales puede tener en los oyentes. En el ámbito
musical, la diversidad es uno de los valores que los sistemas de
recomendación deben preservar, ya que el patrimonio musical
mundial es una mezcla de varios lenguajes artísticos y paisajes
sonoros, y las diferencias están en el centro de esos procesos de
fusión. Sin embargo, una corriente de estudios críticos ha sacado a la
luz varios problemas debidos al uso de los sistemas de
recomendación, en la raíz de los fenómenos como el empeoramiento
del sesgo por popularidad, la discriminación hacia grupos
históricamente infrarrepresentados en la industria musical o el
refuerzo de hábitos de escucha homogéneos. Explorando la medición,
la percepción y, finalmente, el impacto de la diversidad, discutimos
cómo favoreciendo la exposición a música diversa, las
recomendaciones algorítmicas pueden ayudar a las personas a
entender su Yo musical observando las "otras" culturas con las que
interactúan.
ca
dc.description.abstract
Aquesta tesi se centra a avaluar l’impacte que la diversitat en les
recomanacions musicals pot tenir en els oients. En l’àmbit musical, la
diversitat és un dels valors que els sistemes de recomanació han de
preservar, ja que el patrimoni musical mundial és una barreja de
diversos llenguatges artístics i paisatges sonors, i les diferències són al
centre d'aquests processos de fusió. Tot i això, un corrent d'estudis
crítics ha revelat diversos problemes deguts a l'ús dels sistemes de
recomanació, a l’arrel dels fenòmens com l’empitjorament del biaix
per popularitat, la discriminació cap a grups històricament
infrarepresentats a la indústria musical o el reforç d’hàbits d’escolta
homogenis. Explorant la mesura, la percepció i, finalment, l'impacte
de la diversitat, discutim com afavorint l'exposició a música diversa,
les recomanacions algorítmiques poden ajudar les persones a entendre
el seu Jo musical observant les “altres” cultures amb què interactuen.
ca
dc.format.extent
270 p.
ca
dc.publisher
Universitat Pompeu Fabra
dc.rights.license
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
ca
dc.rights.uri
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
*
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Music information retrieval
ca
dc.subject
Recommender systems
ca
dc.subject
Social computing
ca
dc.subject
Human-computer interaction
ca
dc.subject
Impact assessment
ca
dc.subject
Longitudinal analysis
ca
dc.subject
Recuperación de información musical
ca
dc.subject
Sistemas de recomendación
ca
dc.subject
Computación social
ca
dc.subject
Interacción persona-ordenador
ca
dc.subject
Evaluación de impacto
ca
dc.subject
Estudio de usuario
ca
dc.subject
Análisis longitudinal
ca
dc.subject
Recuperació d'informació musical
ca
dc.subject
Sistemes de recomanació
ca
dc.subject
Computació social
ca
dc.subject
Interacció persona-ordinador
ca
dc.subject
Avaluació d'impacte
ca
dc.subject
Estudi d'usuari
ca
dc.subject
Anàlisi longitudinal
ca
dc.title
Assessing the impact of music recommendation diversity on listeners
ca
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.contributor.authoremail
lorenzo.porcaro@upf.edu
ca
dc.contributor.director
Gómez Gutiérrez, Emilia
dc.contributor.director
Castillo, Carlos
dc.embargo.terms
24 mesos
ca
dc.date.embargoEnd
2024-12-15T01:00:00Z
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.description.degree
Programa de doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions