Musiac שירות המלצות מוזיקה מאת Chia-Min Lin

העיצוב Musiac שירות המלצות מוזיקה מאת Chia-Min Lin הוא זוכה נחשב מאוד של פרס הכסף של A' Design Award 2020 היוקרתי בקטגוריית התחרות עיצוב ממשק, אינטראקציה וחוויית משתמש.

כסףממשק· 2020

Musiac שירות המלצות מוזיקה

מאת Chia-Min Lin

לקוח: LinStudio

זוכה פרס הכסף של A' Design Award בקטגוריית ממשק

57,305

זוכה פרס מאומת

אימות סטטוס פרס עבור #91014

צפייה ב-A' Design Award הודעה לעיתונות תג פרס

צבעים

העיצוב

אודות Musiac שירות המלצות מוזיקה

Musiac הוא מנוע המלצות מוזיקלי, השתמש בהשתתפות פרואקטיבית בכדי למצוא אפשרויות מדויקות למשתמשים שלה. זה נועד להציע ממשקים חלופיים שיאתגרו את האוטוקרטיה של האלגוריתם. סינון מידע הפך לגישת חיפוש בלתי נמנעת. עם זאת, זה יוצר אפקטים של חדרי הד ומגביל את המשתמשים באזור הנוחות שלהם על ידי ביצוע בקפדנות אחר העדפותיהם. משתמשים נעשים פסיביים ומפסיקים לחקור את האפשרויות שהמכונה מספקת. בילוי זמן לבחינת אפשרויות עשוי להעלות עלויות ביו ענקיות, אך המאמץ הוא זה שיוצר חוויה משמעותית.

ההוקרה

אודות פרס הכסף של A' Design Award

העיצוב Musiac שירות המלצות מוזיקה זכה בפרס הכסף של A' Design Award, הכרה יוקרתית ביותר הניתנת לעיצובים ברמה הגבוהה ביותר, מרהיבים ומרשימים. זוכי הכסף הם יצירות מבריקות להפליא ויצירתיות מאוד שממחישות את המומחיות, הכישרון והחדות של מעצביהן. מהעיצוב Musiac שירות המלצות מוזיקה מצפים שיהיה יצירה נפלאה, דגם מופת, מקצועית להפליא וחדשנית לעומק. העיצוב הזה שזכה בפרס הכסף של A' Design Award הוא המצאה בולטת מאוד ומוערצת שמועילה ודוחפת קדימה את גבולות האמנות, המדע, העיצוב והטכנולוגיה. העיצוב Musiac שירות המלצות מוזיקה הוא יצירה שרבים מקנאים בה, שמעוררת רצונות, מביאה רגשות חיוביים ומציתה התפעלות ופליאה.

מאחורי העיצוב

ערכה לעיתונות

קרדיטים, חברי צוות ופרטים טכניים שסופקו על ידי המעצב.

תכונות ייחודיות: Musiac is a music recommendation service aims to provide better selection mechanism. It uses a contour map to represent all musical genres in a single interface, showing the relationship across songs and genres in a 2D space. It maps out a taste bubble from the user's playlists, separating the user's prior musical taste field from the unexplored musical territory. The user can change the outline of the bubble by dragging it and expanding the scope of the recommendation algorithm.
מידות ואריזה: Musiac is a desktop application. It requires a user to import his/her playlists of third-party apps to build the "Taste Bubble" at the beginning. The bubble sits on an algorithmically-generated genres map, with a horizontal (electric, acoustic) and a vertical (atmospheric, bouncier) indication. The bubble separates the familiar and unexplored territory for a user so he/she could expand the recommendation (temporarily), without changing their behavior.
תגיות: Algorithm autocracy, Ethical interface, Information architecture, Data visualization, User empowerment, Collaborative filtering
טכנולוגיית ייצור: Musiac learns from "Every Noise at Once", has a virtual database, a theoretical possible algorithmically-generated map, and an ethical interface to reduce the bio-cost of finding liked songs from enormous options. It starts with a study of recommendation engines and filters, interviews, and a pre-testing, then ideates with "what if" questions along the generative design process, run through 2 round of user-testing to validate initial concepts and iterates. The project took a year to finalize.
אתגר עיצובי: The most difficult part of this project is to find an industry professional to talk to me. Online streaming service is a very competitive field. Hence, business and advertising dominate the final result of music recommendations, which creates intransparent and unethical algorithms. Academics and scholars provide enthusiastic feedback, but one of the business executives cancel his help after he saw my questions list.
Another major research constrains is the fuzzy relationships of million users' playlists. Single users' taste bubble might not accommodate with the overarching dimensions, even though the machine could easily map his or her playlists into an individual lump. After I consulted with the famous founder of EveryNoise, he gives me great advice that I should have customized dimensions for different users to solve this issue. The system could map out the contour map from each individual users perspective, based on what's the location of the taste bubble, then decide how to show the rest of the genres. Despite the computation power is not efficient enough for this project, but this solution is definitely feasible at the nearby future.
מחקר: Musiac ran with a waterfall and agile hybrid methodology: research, framing, prototype, test, and reflecting. Feedback was collected along the way and therefore, multiple iterations. I did solid case studies, interviewed active and passive music online streaming users, and consulted with programmers to finalize the proper frame of this project. Multiple user testings with a clickable prototype were performed in-person, as well as online.
השראה: Musiac started with a simple notion. Interface is the tangent point between our perception and reality. I believe interface reflects a subtle world of why we make choices. I ran into a website called Every Noise at Once and found it's a perfect database to test my theory. Interface has a higher-level goal of helping us to process information better. I want to design something that goes beyond data visualization and empower users to be more proactive upon the world they're seeing.
משך הפרויקט: Musiac was a one year project done in 2018, Detroit.
תהליך הפעולה: Musiac is a desktop application with an unusual interface, allows users to control the scope of recommendations and to manipulate the filtered results. It uses a bubble to separate the unexplored genres from the familiar genres. A user could easily change the shape of the bubble to expand the recommendation source. It also provides multiple filters, such as themes with different adjectives; numbers of views, finding songs with specific traits, and a guiding system to go beyond the comfort zone.
קרדיטים לתמונות: All materials required in this project doesn't need attributions. Licenses are attached in the documentation appendix.