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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/61991
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Título: | Classificação algorítmica de arquivos musicais no Spotify: percepções dos usuários e influência nas práticas de escuta |
Autor(es): | FERRAZ, Joao Marcelo Pontes |
Palavras-chave: | Sistemas de recomendação; Gênero musical; Interação humano-computador |
Data do documento: | 21-Out-2024 |
Editor: | Universidade Federal de Pernambuco |
Citação: | FERRAZ, Joao Marcelo Pontes. Classificação algorítmica de arquivos musicais no Spotify: percepções dos usuários e influência nas práticas de escuta. 2024. Tese (Doutorado em Comunicação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024. |
Abstract: | A tese investiga como os algoritmos de plataformas de streaming, em especial o Spotify, influenciam as práticas de consumo musical. Utilizando a Teoria Ator-Rede (TAR) como base teórica, o estudo explora a complexa interação entre os usuários e os sistemas algorítmicos que categorizam e recomendam músicas, analisando a influência dessas ferramentas na subjetividade e nas escolhas musicais dos ouvintes. O trabalho explora o conceito de gênero musical e as práticas de classificação musical por algoritmos de inteligência artificial das plataformas de streaming. Destaca-se a fluidez e as interseções dos gêneros, com a TAR auxiliando na análise musical ao compreender essas relações multifacetadas. Assim, o estudo discute a fluidez do conceito de gênero musical, unindo dados de streaming com as perspectivas de Latour, Piekut e Drott para propor uma análise flexível dos gêneros. Além disso, o trabalho (1) explora como as interações dos usuários no Spotify moldam a experiência musical, enfatizando recomendações personalizadas e técnicas de filtragem; (2) aborda a evolução das práticas de classificação musical no Spotify e a análise de propriedades musicais por algoritmos de processamento de áudio; (3) examina a personalização extrema e seu impacto na exploração musical, ressaltando como a interação usuário-algoritmo pode limitar a diversidade musical; e (4) expõe impressões de usuários entrevistados sobre as formas de classificação musical na interface da plataforma de streaming e como essas classificações são agenciadas pelos usuários no momento de interação com a plataforma. Por meio de entrevistas com usuários da plataforma, o estudo revela como a interface do Spotify e suas recomendações influenciam as preferências musicais e moldam a forma como os ouvintes exploram e descobrem novos artistas. Ao mesmo tempo em que os algoritmos ampliam as possibilidades de descoberta, eles também levantam questões sobre a homogeneização e a possível estagnação das experiências musicais. Em última análise, o estudo argumenta que, embora os algoritmos de classificação musical desempenhem um papel central na curadoria da experiência dos usuários, as práticas culturais e a agência dos ouvintes ainda exercem uma influência significativa na construção de suas trajetórias musicais. |
URI: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/61991 |
Aparece nas coleções: | Teses de Doutorado - Comunicação |
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