1st week , 6, 2012

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Idea

사람은 선호하는 장르의 음악을 주로 듣는다.

사람은 감정에 따라 어울리는 음악을 듣는다.

I) 전문가에 의한 정보

장르	어두운 <------------------------------------------------> 밝은
발라드	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
댄스	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20

*숫자는 음악의 제목

II) Idea에 맞춰진 가상 결과

유저 이름	1st 곡	2nd 곡	3rd 곡	4th 곡	5th 곡	6th 곡	7th 곡
영욱	1	2	3	4	5	6	7
한민	11	12	13	14	15	16	17
재현	1	3	4	5	2	8	10
인석	5	6	7	8	9	10	1
태동	20	19	17	18	11	12	14
민호	9	10	8	20	19	18	17

III)유저에 따른 분석

	영욱	한민	재현	인석	태동	민호
영욱		0	4	4	0	0
한민	0		0	0	4	1
재현	4	0		4	0	2
인석	4	0	4		0	3
태동	0	4	0	0		4
민호	0	1	2	3	4

영욱

한민

재현

인석

태동

민호

거리상 가까울수록 유사한 감정

거리상 가까울수록 유사한 장르 선호

: 영욱, 인석, 재현은 군집을 형성하며 유사한 감정 상태이거나 유사한 장르를 선호하는 것으로 추정된다. 민호, 태동, 한민은 서로 감정과 장르 선호도와 관련해 선형적인 관계를 갖고 있으며

IV)곡에 따른 분석

	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20
1		2	2	2	3	2	2	2	1	2
2	2		2	2	2	1	1	1		1
3	2	2		2	2	1	1	1		1
4	2	2	2		2	1	1	1		1
5	3	2	2	2		2	2	2	1	2
6	2	1	1	1	2		2	1	1	1
7	2	1	1	1	2	2		1	1	1
8	2	1	1	1	2	1	1		2	2							1	1	1	1
9	1				1	1	1	2		2							1	1	1	1
10	2	1	1	1	2	1	1	2	2								1	1	1	1
11												2	1	2	1	1	2	1	1	1
12											2		1	2	1	1	2	1	1	1
13											1	1		1	1	1	1
14											2	2	1		1	1	2	1	1	1
15											1	1	1	1		1	1
16											1	1	1	1	1		1
17								1	1	1	2	2	1	2	1	1		2	2	2
18								1	1	1	1	1		1			2		2	2
19								1	1	1	1	1		1			2	2		2
20								1	1	1	1	1		1			2	2	2

: 군집은 유사한 감정 표현이나 장르의 노래일 것으로 추정할 수 있다.

결론

1. 판도라와 같이 특정인(운영자)이 음악 게놈을 형성할 경우 특정인의 성향과 취향에 따라 게놈이 편협적으로 형성될 수 있는 위험성이 있다. 허나 유저들의 데이터를 IV)처럼 분석해 군집을 형성하면 massive data에 의한 군집(유사 장르 혹은 감정 표현의 음악)이 만들어지고 이것을 음악의 게놈으로 사용하면 더 객관적인 게놈을 만들어 낼 수 있다.

2. 유저는 현재 감정에 따라 음악을 선곡한다 했을 때, 가장 최근에 선곡한 곡의 경향이 유사하다면 (유사한 장르나 감정), 유저의 현재 감정 상태가 최근 곡 경향이 대변할 것이라고 예측할 수 있다. 따라서 최근에 선택된 곡이 IV)의 분석에 따른 군집 중에 어느 군집에 속하는지 확인하고 해당 군집의 음악을 추천, 스트리밍 한다.

3. 유저의 감정 상태가 좋은 않다고 판단되면, 해당 유저의 장르는 유지한 채 음악 스트리밍의 감정 흐름을 선형적으로 회복시킨다. 예를 들어 ‘태동’의 경우 최근에 들었던 3곡의 성향이 I)에 따르면 모두 어두운 느낌의 댄스곡으로 확인이 된다. 따라서 우리는 ‘태동’이 현재 감정 상태가 불안정하다고 추측할 수 있다. 이 때 그가 주로 듣는 (최근 7곡을 근거로 볼 때) 노래의 군집 중에 어두운 분위기의 음악끼리 형성된 군집을 초기에 추천하되, 서서히 밝은 분위기의 음악끼리 형성된 군집으로 추천 방향을 바꿔준다. 이로서 음악 스트리밍을 통해 유저의 감정을 care 할 수 있다.

4. 만약 III)에 따라 특정 유저들 군집과 유사한 선곡을 하는 새로운 유저가 나타나면 그 유저를 해당 군집에서 care하는 방식으로 음악 추천 스트리밍을 제공한다.

추가적으로 확인해봐야 할 점.

1. 현재 확인 중인 PANDORA, spotify, 멜론, mnet 의 스트리밍 서비스 특징, 장단점 분석 결과

2. 유저의 감정 예측을 더 정확하게 하기 위한 방법 (ex. sns의 글을 분석하는 방법 – 형태소 분석은 정확성이 떨어진다.)

3. 유저의 감정을 더 효과적으로 care 할 수 있는 추천 방향 고안