The Songs of Our Past [Elektronische Ressource] : Visualizing Music Listening Histories / Dominikus Baur. Betreuer: Andreas Butz

Dominikus Baur

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• Musik

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• Publié par: ludwig-maximilians-universitat_munchen
• Publié le: 01 janvier 2011
• Nombre de lectures: 10
• Langue: English
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Extrait

THE SONGS OF OUR PAST
Visualizing Music Listening Histories
DISSERTATION
an der Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik
der Ludwig-Maximilians-Universität München
vorgelegt von
Diplom-Medieninformatiker
DOMINIKUS BAUR
München, den 5. Oktober 2011ii
Erstgutachter: Prof. Dr. Andreas Butz
Zweitgutachter: Prof. Dr. Sheelagh Carpendale
Tag der mündlichen Prüfung: 15. Dezember 2011Abstract iii
ABSTRACT
Advancements in technology have resulted in unique changes in the way people in-
teract with music today: Small, portable devices allow listening to it everywhere and
provide access to thousands or, via streaming, even millions of songs. In addition, all
played tracks can be logged with an accuracy down to the second. So far, these music
listening histories are mostly used for music recommendation and hidden from their
actual creators. But people may also benefit from this data more directly: as memory
extensions that allow retrieving the name of a title, for rediscovering old favorites and
reflecting about their lives. Additionally, listening histories can be representations of
the implicit relationships between musical items. In this thesis, I discuss the contents of
these listening histories and present software tools that give their owners the chance to
work with them.
As a first approach to understanding the patterns contained in listening histories I give
an overview of the relevant literature from musicology, human-computer-interaction
and music information retrieval. This literature review identifies the context as a main
influence for listening: from the musical and temporal to the demographical and social.
I then discuss music listening histories as digital memory extensions and a part of lifel-
ogging data. Based on this notion, I present what an ideal listening history would look
like and how close the real-world implementations come. I also derive a design space,
centered around time, items and listeners, for this specific type of data and shortcomings
of the real-world data regarding the previously identified contextual factors.
The main part of this dissertation describes the design, implementation and evaluation
of visualizations for listening histories. The first set of visualizations presents listening
histories in the context of lifelogging, to allow analysing one’s behavior and reminiscing.
These casual information visualizations vary in complexity and purpose. The second set
is more concerned with the musical context and the idea that listening histories also rep-
resent relationships between items. I present approaches for improving music
recommendation through interaction and integrating listening histories in regular me-
dia players.
The main contributions of this thesis to HCI and information visualization are: First, a
deeper understanding of relevant aspects and important patterns that make a person’s
listening special and unique. Second, visualization prototypes and a design space of lis-
tening history visualizations that show approaches how to work with temporal personal
data in a lifelogging context. Third, ways to improve recommender systems and existing
software through the notion of seeing relationships between musical items in listening
histories. Finally, as a meta-contribution, the casual approach of all visualizations also
helps in providing non-experts with access to their own data, a future challenge for
researchers and practitioners alike.Zusammenfassung v
ZUSAMMENFASSUNG
Der technologische Fortschritt der vergangenen Jahre hat das Verhältnis zwischen Men-
schen und Musik grundlegend geändert: Kleine, tragbare Geräte ermöglichen das Mu-
sikhören in jeder Situation und bieten Zugriff auf Tausende oder per Internetanbindung
sogar Millionen von Liedern. Zusätzlich kann der Verlauf der abgespielten Lieder pro-
blemlos und sekundengenau mitgeloggt werden. Bisher werden dadurch entstandene
Hörhistorien vor allem für Empfehlungssysteme genutzt und ihren Erzeugern meist vor-
enthalten, obwohl diese sehr direkt von ihnen profitieren könnten: Als Gedächtniser-
weiterungen zum schnellen Zugriff auf einzelne Titel, um alte Favoriten wiederzuent-
decken oder um über das eigene Leben zu reflektieren. Hörhistorien können auch als
Repräsentationen der impliziten Zusammenhänge zwischen einzelnen Liedern genutzt
werden. In dieser Dissertation untersuche ich den Inhalt dieser speziellen Datensätze
und stelle digitale Werkzeuge vor, die ihren Erzeugern den Zugriff darauf ermöglichen.
Als ersten Ansatz um die Muster, die in derlei Hörhistorien enthalten sind zu verstehen,
präsentiere ich einen Überblick über relevante Arbeiten aus den Musikwissenschaften,
der Mensch-Maschine-Interaktion und dem Music Information Retrieval. Dieser Litera-
turüberblick führt zur Feststellung, dass der Hörkontext (vom musikalischen und zeit-
lichen bis demographischen und sozialen) den Haupteinfluss auf das Hörverhalten dar-
stellt.
Im Anschluß bespreche ich Hörhistorien als digitale Gedächtsniserweiterungen und als
Teil des sogenannten Lifeloggings. Basierend auf diesem Konzept stelle ich vor wie eine
ideale Hörhistorie aussehen würde und wie nah die realweltlichen Implementierungen
diesem Ideal kommen. Ich leite auch einen Designraum basierend auf den Eckpfeilern
Zeit, Lieder und Hörer für diesen speziellen Datentyp ab und erkläre, mit welchen Unzu-
länglichkeiten man bei realen Daten rechnen muss im Zusammenhang mit den vorher
identifizierten kontextuellen Faktoren.
Der Hauptteil dieser Dissertation beschreibt das Design, die Implementierung und Eva-
luation von Visualisierungssystemen für Hörhistorien in zwei generellen Ansätzen: Die
ersten Beispiele beschäftigen sich mit Hörhistorien als Teilmenge von Lifelogging-Daten
und damit der Analyse des eigenen Verhaltens sowie der Erinnerung an vergangene Er-
lebnisse. Diese Systeme unterscheiden sich in Komplexität und Zweck und richten sich
vorrangig an Laien, die mit ihren persönlichen Daten arbeiten. Die zweite Gruppe von
Visualisierungsbeispielen legt ihren Schwerpunkt mehr auf den musikalischen Kontext
und basiert darauf, dass Hörhistorien auch für Zusammenhänge zwischen einzelnen
Liedern stehen. Dazu präsentiere ich Ansätze um Empfehlungssysteme durch Interakti-
on zu verbessern und Hörhistorien in gewöhnliche Musikabspielsysteme zu integrieren.
Diese Dissertation leistet mehrere Beiträge zur Mensch-Maschine-Interaktion und der
Informationsvisualisierung: Sie vertieft zum einen das Verständnis relevanter Aspekte
und wichtiger Verhaltensabläufe die das Hörverhalten einer Person besonders machen.
Weiterhin werden Visualisierungsprototypen sowie ein Designraum für Hörhistorienvi Zusammenfassung
vorgestellt, der zeigt wie mit persönlichen, zeitgebundenen Daten in einem Lifelogging-
Kontext gearbeitet werden kann. Drittens stellt diese Arbeit Wege vor um Empfehlungs-
systeme und andere existierende Software zu verbessern indem Hörhistorien zur Ex-
traktion der Verhältnisse zwischen Liedern genutzt werden. Zu guter Letzt werden in
dieser Arbeit Visualisierungen präsentiert die sich an Laien richten und damit Forschern
und Fachleuten Hinweise bieten wie derlei Daten in Zukunft für ihre Erzeuger aufbe-
reitet werden können.Acknowledgments vii
ACKNOWLEDGMENTS
Acknowledgments sections in books, similar to the credits at the end of movies, are
necessary but sometimes a little tedious for outsiders. In order to improve the overall
experience of reading this section, I would therefore suggest relying on the same trick as
film producers and putting on some enjoyable music. An instrumental soundtrack from
a war movie should be in order to create the right atmosphere.
First I want to thank my supervisor Andreas Butz for supporting and keeping me on
track during the last four years. Whenever I had problems or was not sure how to go
on I could rely on him to put things into perspective. I am also grateful to him for being
always fair and as supportive as possible for all the main and side projects I embarked
on. I am only now able to understand the importance of having a voice of reason keep-
ing the little dramas in perspective.
Second, I cannot thank enough the fantastic colleagues I had at the Media Informatics
group in Munich. I was looking forward (almost) every day to being greeted with equal
parts of inspiring discussions, fascinating gossip, and utter nonsense. As one of my col-
leagues, Doris Hausen, once put it: This office feels more like a big shared apartment.
I especially would like to thank Sebastian Boring, Michael Sedlmair and Raphael Wim-
mer for being great researchers and great friends during that time. Every project was
enriched by working with them and every conference became much more fun. Having
such company makes even a four-year journey feel short. I would also like to thank:
Sara Streng (for putting smiles on everyone’s faces even while complaining about ev-
erything), Alexander De Luca (for miraculously being able to eat and talk at the same
time), Wiethoff (for thinking about people and culture instead of machines
and algorithms), Hendr