훌륭한 문화 데이터 심포지엄 2020에서 Tobin Chodos는 다음과 같이 말했습니다. "음악 추천에는 "성공"에 대한 수학적으로 일관된 척도가 없기 때문에, 음악에 대한 인간의 사랑은 너무나 이상하고 변덕스럽기 때문에 아마도 Spotify 추천자의 논리를 뒤집을 수 있을 것입니다. 엔진을 사용하여 비슷하게 만족스러운 결과를 얻습니다. 어쩌면 더 만족스러울 수도 있습니다."
나쁜 Spotify 추천자를 만드십시오. 최악이에요. 나쁜 분위기는 추천을 반대합니다.
이것은 현재 매우 개념 증명입니다. 장기적으로 상위 50곡을 선택한 다음 Spotify가 제공하는 오디오 기능을 기반으로 "가장 먼 이웃 추천"을 수행합니다. 나는 2019년 전 세계적으로 가장 많이 스트리밍된 트랙으로 제한했기 때문에 총체적인 것을 선택할 수는 없었습니다. 즉, 인기는 있지만 마음에 들지 않을 음악을 찾아주는 추천 시스템이다.
하지만 솔직히 말해서 그 *NYSYNC 크리스마스 노래는 꽤 거칠어요.
http://badplaylist.com에서 플레이할 수 있습니다.
"요점은 이것이다. 한 작품을 다른 작품보다 더 좋게 만드는 객관적인 기준이 있더라도, 예술에 대한 미적 감상에 맥락이 중요한 역할을 하는 한, 모두에게 적용되는 미적 품질에 대한 실질적인 척도를 만드는 것은 불가능합니다. 어떤 통계적 기법이든, 인공 지능 기술이든, 기계 학습 알고리즘이든 숫자를 사용하여 예술적 우수성의 본질을 파악하려는 것은 손으로 연기를 붙잡는 것과 같습니다."
