,
9 tweets,
2 min read
Read on Twitter
[1/9] Goed dat we een grote zaal hadden geregeld...dit was de fysieke situatie na een paar uur! Ik kreeg een vraag waarom ik niet meteen numeriek met een tekstverwerker bezig ging. En dat is omdat we bij dit project nog in een vroege verkennende fase zitten. 
[2/9] Zoals jullie inmiddels hebben gemerkt, haal ik graag in grote archieven items naar boven die niet direct op iemands radar zitten. Denken we aan muziekaanbeveling, dan kunnen dat bijvoorbeeld liedjes zijn die niet meteen in je smaakprofiel zitten. Is daar een reden voor?
[3/9] Soms wel, met name in situaties waarbij je niet 'actief luistert', maar de muziek een meer begeleidende functie heeft. Bijvoorbeeld als studie-achtergrond tijdens het studeren. Dan wil je iets opzetten dat je voldoende gefocust houdt en niet afleidt. Dus geen meezingers.
[4/9] Ik heb het deze dagen ook al in meerdere vormen over ethisch/verantwoord datagebruik gehad. Bij ons in Delft is speciale aandacht voor 'Design for Values' @DDFV_TUDelft, waarin we onderzoeken hoe technologie expliciet aan menselijke waarden gerelateerd kan worden.
[5/9] Mijn promovenda probeert uit te zoeken in hoeverre zulke waarden gelinkt kunnen worden aan muziekvoorkeuren. Ben je bijvoorbeeld iemand die waarde hecht aan traditie (of juist aan radicaal nieuwe ervaringen), dan reflecteert dit waarschijnlijk ook in je smaak.
[6/9] En dat zouden we dan uiteindelijk in een automatische aanbeveler kunnen implementeren, om aanbevelingen over genres heen te kunnen doen. Maar dit is dus een heel nieuw project, en er is nog niet veel in deze richting gedaan. Dus ook hier geldt: eerst gebruikers spreken.
[7/9] Om de informatie uit de gebruikersinterviews te kunnen analyseren, moeten we de belangrijkste elementen uit de interviews halen. We merken bijvoorbeeld dat 'de boodschap van een liedje' vaker als belangrijk punt wordt genoemd. Maar in meerdere uitdrukkingsvormen.
[8/9] Een mens kan dit momenteel nog efficiënter clusteren dan een algoritme. Maar om een te subjectief oordeel te voorkomen, zijn we met drie personen gaan zitten en clusteren, om daarna gezamenlijk te bespreken wat we aan thema's tegenkomen. Nu moet mijn promovenda die coderen.
[9/9] En zodra de codering er is, kunnen we weer de kwantitatievere hoek op. Dan kunnen we automatische aggregatie van de interview-informatie doen, hypotheses over belangrijke waarden en relaties opstellen, en die toetsen aan luistergegevens. Zie daar nu al naar uit!
