Review: <i>Computing Taste: Algorithms and the Makers of Music Recommendation</i>, by Nick Seaver
Notice bibliographique
Résumé
On a blustery morning in December I received an email from Spotify: my personalized "wrapped" package was here.Opening the application on my phone, I scoured the splashy slideshow visualizing my listening data over the last year: my most-played songs and artists, the affective musical categories I engaged with at different moments of the day ("minimalist poignant lit" in the morning, "sorrow sentimental easygoing" in the afternoon) and a Meyer-Briggs-spoof descriptor of my "listening personality," The Adventurer.The mass of data that Spotify has collected about me over the last year was tightly presented in an easily shareable format, revealing not only quantifiable information about my individual listening habits, but the particular persona that Spotify has chosen to describe my position as a user and music fan.The relationship between music recommendation technologies, the people who create them, and the way that music recommendation companies imagine their listeners (as exemplified by my Spotify wrapped package) is the central focus of anthropologist Nick Seaver's Computing Taste.The book is the amalgamation of Seaver's years of ethnographic fieldwork at various music technology companies, during which time he worked alongside and interviewed employees at various levels of corporate hierarchy-from interns, to industry conference attendees, to CEOs.Seaver notes the tricky navigation of access in his project: like the "black box" technologies that they create, Silicon Valley startups are difficult spaces to gain entry into, let alone garner details about their business decision-making processes.But Seaver's more broad, and seemingly simple question of "[how the] people who design and build recommender systems think about music, listeners, and taste" offers an accessible starting point from which his interlocutors are able to discuss their shifting self-conception and role in the music and technology industry (17).The book is divided into six chapters, which Seaver orders to provide a chronological development of recommendation systems and arranges around themes of information overload; listener retention; the imagined user; music and sound as information; genre and musical relationships; and data maintenance.As illustrated throughout Seaver's book, music streaming and recommendation services are not guided by a simple algorithmic process, but rather by multiple overlapping and dynamic algorithms that are monitored 93
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».