Publicação
Understanding musical genre preference evolution within a social network
| Resumo: | A música é um campo que simplesmente não pode ser desassociado dos aspetos sociais da vida. Durante a história da humanidade, a música mais popular consistiu sempre num reflexo dos diferentes aspetos da sociedade. Como tal, diferentes estudos foram feitos anteriormente que demonstram este reflexo e obtiveram diversas conclusões. Nesta tese, iremos contribuir para este campo através de uma análise da evolução das preferências de géneros musicais ao longo do tempo através de uma rede social. Usando dados obtidos através de uma experiência de evolução social com cerca de 80 participantes faremos uma análise dos dados existentes. De seguida, esta análise é tida em conta para definir os princípios necessários para representar e analisar a rede social existente. Após esta definição, iremos avaliar a homogeneização da rede social ao longo do tempo. Isto é, iremos avaliar a evolução das diferenças de preferências musicais entre indivíduos que estão ligados na rede social, de forma a perceber se existe alguma tendência de estas diminuírem ao longo do tempo. Um Sequential Algorithm, conhecido como Hidden Markov Model, é aplicado para prever mudanças nas preferências de géneros musicais, considerando as próprias preferências de cada individuo, bem como as preferências dos indivíduos com que este se encontra ligado na nossa rede social. O algoritmo Support Vector Machines é também utilizado para fazer o mesmo tipo de previsão que o modelo anterior servindo como comparação. Por último, discutimos o processo e as limitações que conduziram à definição final do nosso modelo e de forma a contextualizar os resultados que foram obtidos através deste. Em suma, esta tese procurar acrescentar ao trabalho existente em termos de preferências de géneros musicais através de uma avaliação destes dentro do contexto de uma rede social e tendo também em conta a evolução destas ao longo do tempo. |
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| Autores principais: | Silva, João Pedro Ramos Pereira da |
| Assunto: | Preferências Musicais Hidden Markov Model Social Network Analysis SVM Musical Preferences |
| Ano: | 2020 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade Nova de Lisboa |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | Repositório Institucional da UNL |
| Resumo: | A música é um campo que simplesmente não pode ser desassociado dos aspetos sociais da vida. Durante a história da humanidade, a música mais popular consistiu sempre num reflexo dos diferentes aspetos da sociedade. Como tal, diferentes estudos foram feitos anteriormente que demonstram este reflexo e obtiveram diversas conclusões. Nesta tese, iremos contribuir para este campo através de uma análise da evolução das preferências de géneros musicais ao longo do tempo através de uma rede social. Usando dados obtidos através de uma experiência de evolução social com cerca de 80 participantes faremos uma análise dos dados existentes. De seguida, esta análise é tida em conta para definir os princípios necessários para representar e analisar a rede social existente. Após esta definição, iremos avaliar a homogeneização da rede social ao longo do tempo. Isto é, iremos avaliar a evolução das diferenças de preferências musicais entre indivíduos que estão ligados na rede social, de forma a perceber se existe alguma tendência de estas diminuírem ao longo do tempo. Um Sequential Algorithm, conhecido como Hidden Markov Model, é aplicado para prever mudanças nas preferências de géneros musicais, considerando as próprias preferências de cada individuo, bem como as preferências dos indivíduos com que este se encontra ligado na nossa rede social. O algoritmo Support Vector Machines é também utilizado para fazer o mesmo tipo de previsão que o modelo anterior servindo como comparação. Por último, discutimos o processo e as limitações que conduziram à definição final do nosso modelo e de forma a contextualizar os resultados que foram obtidos através deste. Em suma, esta tese procurar acrescentar ao trabalho existente em termos de preferências de géneros musicais através de uma avaliação destes dentro do contexto de uma rede social e tendo também em conta a evolução destas ao longo do tempo. |
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