論文の概要: Link Me Baby One More Time: Social Music Discovery on Spotify

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08818v2
• Date: Tue, 7 May 2024 09:02:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:44:23.433222
• Title: Link Me Baby One More Time: Social Music Discovery on Spotify
• Title（参考訳）: Link Me Baby One more time: Social Music Discovery on Spotify
• Authors: Shazia'Ayn Babul, Desislava Hristova, Antonio Lima, Renaud Lambiotte, Mariano Beguerisse-Díaz,
• Abstract要約: Spotifyのデータを使って、あるユーザから別のユーザへのリンクが、共有アーティストの音楽に関わる受信機にどのように送信されるかを調べる。 本稿では,このプロセスに影響を及ぼす可能性のある要因として,送受信者関係の強さ,Spotifyソーシャルネットワークにおけるユーザの役割,音楽ソーシャル・コヒージョン,新しいアーティストがレシーバーの好みにいかに似ているか,などについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3495246564946556
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We explore the social and contextual factors that influence the outcome of person-to-person music recommendations and discovery. Specifically, we use data from Spotify to investigate how a link sent from one user to another results in the receiver engaging with the music of the shared artist. We consider several factors that may influence this process, such as the strength of the sender-receiver relationship, the user's role in the Spotify social network, their music social cohesion, and how similar the new artist is to the receiver's taste. We find that the receiver of a link is more likely to engage with a new artist when (1) they have similar music taste to the sender and the shared track is a good fit for their taste, (2) they have a stronger and more intimate tie with the sender, and (3) the shared artist is popular amongst the receiver's connections. Finally, we use these findings to build a Random Forest classifier to predict whether a shared music track will result in the receiver's engagement with the shared artist. This model elucidates which type of social and contextual features are most predictive, although peak performance is achieved when a diverse set of features are included. These findings provide new insights into the multifaceted mechanisms underpinning the interplay between music discovery and social processes.
• Abstract（参考訳）: 個人間音楽レコメンデーションと発見の結果に影響を与える社会的・文脈的要因について検討する。 具体的には、Spotifyのデータを用いて、あるユーザから別のユーザへのリンクが、共有アーティストの音楽に関わる受信者に対してどのように送信されたかを調べる。 本稿では,このプロセスに影響を及ぼす可能性のある要因として,送受信者関係の強さ,Spotifyソーシャルネットワークにおけるユーザの役割,音楽ソーシャル・コヒージョン,新しいアーティストがレシーバーの好みにいかに似ているか,などについて考察する。 リンクの受信側は,(1)送信側と類似した音楽味を持ち,(2)送信側とより強く親密な関係を保ち,(3)共有側が受信側とのつながりの中で人気がある場合,新たなアーティストと結びつく可能性が示唆された。 最後に、これらの知見を用いてランダムフォレスト分類器を構築し、共有された音楽トラックが、レシーバーが共有アーティストとエンゲージメントする結果になるかどうかを予測する。 このモデルでは,多様な特徴が組み込まれている場合にピーク性能が達成されるが,どのような社会的特徴や文脈的特徴が最も予測可能であるかが決定される。 これらの知見は,音楽発見と社会プロセスの相互作用を支える多面的メカニズムに対する新たな洞察を与える。

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