Defesa de Dissertação de Mestrado N. 584 - VÍTOR DE SOUZA AMARAL

postado em 15 de fev de 2016 08:33 por Coordenação da Pós-graduação em Computação da UFCG   [ 21 de mar de 2016 07:43 atualizado‎(s)‎ ]
Candidato: VÍTOR DE SOUZA AMARAL
Título do trabalho: Geração automática de playlists: entendendo as percepções e expectativas de criadores humanos
Orientador(es): Nazareno Andrade

Data: 3 de março de 2016
Horário: 14h30
Local: CEEI

Banca examinadora:(mais detalhes abaixo) Yuska Aguiar (UFPB), (), João Arthur Brunet Monteiro (UFCG), (UFCG). 
Resumo: Uma playlist pode ser definida como qualquer grupo de músicas, tipicamente ordenadas, que foi criado no intuito de que estas sejam ouvidas em conjunto. Tal termo, remanescente do período inicial de popularização das rádios, hoje é adotado por programas organizadores e tocadores de música. Em sistemas deste tipo, playlists são sequências de músicas para serem executadas tipicamente de forma sequencial sem que seja necessário a usuária ou usuário ter que selecionar individualmente as músicas enquanto elas vão sendo executadas. Muitos softwares são capazes de montar playlists de forma automática baseando-se nos mais diversos modelos, sejam eles probabilísticos, colaborativos, etc. Este tipo de abordagem está associado à área de recomendação musical, sendo amplamente usada por aplicações especializadas, como é o caso do Last.fm, Deezer, Spotify, etc. Muitos pesquisadores na área de Recuperação de Informação Musical (MIR) têm dedicados esforços no desenvolvimento de geradores cada vez melhores, entretanto uma forma acurada de avaliar tais geradores ainda é algo que se busca. Métodos considerados padrão possuem graves limitações, como é o caso do Log-Likelihood, por exemplo. Neste trabalho, procuramos descobrir quais percepções os usuários possuem sobre playlists automaticamente geradas por dois modelos geradores diferentes, focando nas features (tenho que ver a melhor tradução pra isso. Descritores? Características?) relacionadas à criação de playlists que essas pessoas são capazes de identificar nas amostras apresentadas, nas expectativas que estes possuem em relação a playlists geradas automaticamente em contraponto às criadas por outras pessoas e se e de qual forma eles ou elas percebem as diferenças entre os itens criados pelos diferentes geradores. Foi realizada uma pesquisa qualitativa onde DJs (pessoas que criam playlists para discotecagem em festas) de diversas localidades participaram de in-depth interviews. Numa primeira parte da entrevista eles ou elas relataram suas experiências relacionadas à criação de playlists para discotecagem ou outras ocasiões, relacionadas ao uso de softwares para edição, execução e geração de playlists e aos hábitos de consumo de playlists. Numa segunda parte foi pedido que eles ou elas ouvissem um conjunto de playlists e fizessem comentários sobre as mesmas baseados em suas próprias experiências e processos. Nossas entrevistas revelaram que em geral os usuários descrevem os diferentes geradores de formas distintas e logo conseguem diferenciá-los. Características temporais, de andamento, de humor, várias interpretações de contexto, de gênero, entre outras foram identificadas pelos usuários nas playlists. Além disso, as playlists vistas como se mantendo mais fiéis a uma ou mais dessas características, que no geral eram aquelas geradas pelo modelo colaborativo, tendem a ser vistas como mais humanas. Entretanto, as playlists mais aleatórias (i.e.: do modelo probabilístico e a gerada aleatoriamente) não são entendidas necessariamente como ruins e usuários mais ecléticos ou que procuram novidades tendem a percebê-las como boas e úteis.
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