Personoitujen suosituksien monipuolisuus ja kuuntelijamäärät musiikkisuoratoistopalveluissa

Abstract

Tieto- sekä verkkotekniikan kehittymisen vuoksi monilla aloilla on jouduttu sopeutumaan uuteen todellisuuteen. Musiikkiteollisuudessa äänitteiden kuuntelun sekä jakelun siirtyessä digitaaliseen levitykseen, on näiden musiikkiin keskittyneiden verkkosovellusten toimintaperiaatteiden tutkimisen merkitys myös kasvanut. Suoratoistopalvelut ovat mahdollistaneet jättimäisen musiikkivalikoiman saapumisen vain muutaman klikkauksen päähän, joka puolestaan on luonut tarpeen kehittää keinoja massiivisen tietomäärän hallintaan.

Tyypillinen tapa laajojen katalogien hallintaan on ollut käyttäjätietojen kerääminen ja niiden pohjalta ainoastaan mielenkiintoisen sisällön esittäminen kullekin käyttäjälle. Kun palveluja aletaan personoida, herää kuitenkin huoli käyttäjäryhmien kuplautumisesta, jolloin sisältöä käyttäjälle tulkittujen mieltymyksien ulkopuolelta ei välttämättä nosteta esille enää lainkaan. Suositusjärjestelmien merkityksen uuden musiikin löytämistyökaluna kasvaessa on tärkeää tutkia, millaista sisältöä nostetaan esille, eli millaiseen kuuntelukäyttäytymiseen suosituksilla ohjataan.

Tutkielmassa tarkasteltiin suosituimpien musiikkisuoratoistopalveluiden suositusjärjestelmien tuottamien suosituksien monipuolisuutta sekä sijoittumista pitkään häntään. Suosituksien havaittiin olevan yleensä kapeaa kuunteluprofiilia laveampia, mutta myös yhden lajityypin sisään putoavia suosituksia pystytään saamaan tarkentamalla lähdemateriaali esimerkiksi yhteen soittolistaan. Suositeltavien kappaleiden kuuntelijamäärien osalta havaittiin, että suurin osa suosituksista sijoittuu paksuun häntään. Pitkänkin hännän suosituksia on kuitenkin mahdollista löytää ja eniten niitä tarjosivat uutuussuositusstrategialla toimivat järjestelmät, joiden tarkoituksena on kiinnostavan, vasta julkaistun musiikin tarjoaminen.