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VÍTOR DE SOUZA AMARAL - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 474505 bytes, checksum: a4f88444155adc7bb62c7035f928a20b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T13:27:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1
VÍTOR DE SOUZA AMARAL - DISSERTAÇÃO (PPGCC) 2016.pdf: 474505 bytes, checksum: a4f88444155adc7bb62c7035f928a20b (MD5)
Previous issue date: 2016 / Capes / Uma playlist pode ser definida como qualquer sequência de músicas para ser executada tipicamente de forma ordenada sem que seja necessário ao usuário ter que selecionar individualmente as músicas enquanto elas vão sendo tocadas. Muitos softwares são capazes de montar playlists de forma automática baseando-se nos mais diversos modelos, sendo este um aspecto muito importante de aplicações como Last.fm, Deezer, Spotify, etc. Muitos pesquisadores na área de Recuperação de Informação Musical (MIR) têm dedicado esforços no desenvolvimento de modelos geradores cada vez melhores,entretanto as atuai sformas de validação são reconhecidamente ineficientes e métodos considerados padrão possuem graves limitações. Neste trabalho, investigamos as percepções de DJs (pessoas que criam playlists para discotecagem em festas) sobre playlists automaticamente geradas por dois modelos diferentes, focando nas características relacionadas à criação de playlists identificadas nas amostras apresentadas, nas expectativas em relação a playlists geradas automaticamente em contraponto às criadas por outras pessoas e se e de qual forma percebe-se diferenças entre os itens criados pelos diferentes geradores. Foi realizada uma pesquisa qualitativa onde DJs de diversas localidades participaram de in-depth interviews. Foram colhidos relatos de experiências relacionadas à criação de playlists para discotecagem ou outras ocasiões, do uso desoftwares paraedição, execução e geração de playlists e dos hábitos de consumo de playlists. Entrevistados foram também apresentados a amostras de playlists de dois geradores e suas impressões foram colhidas. Concluímos que, ainda que de forma não explícita, os entrevistados conseguiram caracterizar e dar contexto aos diferentes geradores. Além disso playlists são percebidas como mais humanas quando eles conseguem identificar uma única motivação forte, uma única temática que norteia o agrupamento e encadeamento de músicas e que playlists menos homogêneas não são necessariamente percebidas como playlists ruins e são muitas vezes entendidas como surpresas positivas.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:riufcg/677 |
Date | 15 May 2018 |
Creators | AMARAL, Vítor de Souza. |
Contributors | ANDRADE, Nazareno. |
Publisher | Universidade Federal de Campina Grande, PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO, UFCG, Brasil, Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Biblioteca de Teses e Dissertações da UFCG, instname:Universidade Federal de Campina Grande, instacron:UFCG |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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