素晴らしい Cultured Data Symposium 2020 の中で、Tobin Chodos 氏は次のようなことを述べました。「音楽のレコメンデーションには数学的に一貫した「成功」の尺度はないし、音楽に対する人間の愛は非常に奇妙で気まぐれなものであるため、おそらく Spotify のレコメンダーのロジックを逆転させることができるでしょう。エンジンを使用して、同様に満足のいく結果が得られますが、おそらくより満足のいく結果が得られます。」
悪い Spotify のレコメンダーを作成します。最悪だ。悪い雰囲気のアンチ推奨。
これは現時点では概念実証に過ぎません。上位 50 曲 (長期) を取得し、Spotify が提供するオーディオ機能に基づいて「最も遠い隣人の推奨」を実行します。 2019 年に世界で最もストリーミングされたトラックに限定したので、全部を選ぶことはできませんでした。言い換えれば、これは、人気はあるが好みではない音楽を見つけようとするレコメンダー システムです。
でも、正直に言うと、*NYSYNC のクリスマス ソングはかなりラフです。
http://badplaylist.com でプレイできます。
「重要なのはこれです。たとえある芸術作品を別の芸術作品よりも優れていると判断する客観的な基準があったとしても、芸術の美的評価に文脈が役割を果たしている限り、すべての人にとって有効な美的品質の具体的な尺度を作成することは不可能です」統計的手法、人工知能のトリック、機械学習アルゴリズムを導入する場合でも、数字を使って芸術の卓越性の本質を掴もうとするのは、煙を手で掴むようなものです。」
