Chia-Min Lin авторлығымен Musiac Музыкалық Ұсыныс Қызметі

Chia-Min Lin авторлығымен Musiac Музыкалық Ұсыныс Қызметі — Интерфейс, интерактивтілік және пайдаланушы тәжірибесі дизайны байқау санатындағы 2020 A' Design Award Күміс жүлдесі марапатының жоғары бағаланған жеңімпазы.

КүмісИнтерфейс· 2020

Musiac Музыкалық Ұсыныс Қызметі

Дизайнер: Chia-Min Lin

Тапсырыс беруші: LinStudio

Интерфейс санатындағы A' Design Award Күміс жүлдесі жеңімпазы

57,305

Расталған марапат жеңімпазы

#91014 марапат мәртебесін тексеру

A' Design Award сайтында қарау Баспасөз релизі Марапат белгісі

Түстер

Дизайн

Musiac Музыкалық Ұсыныс Қызметі туралы

Musiac - бұл музыкалық ұсыныс қозғалтқышы, пайдаланушылар үшін нақты нұсқаларды табу үшін белсенді қатысуды пайдаланыңыз. Ол алгоритмнің автократиясына қарсы тұру үшін балама интерфейстерді ұсынуды мақсат етеді. Ақпаратты сүзу сөзсіз іздеу тәсіліне айналды. Алайда, бұл эхо камераның әсерін тудырады және пайдаланушыларды өздерінің ыңғайлы аймағында олардың қалауын қатаң сақтау арқылы мәжбүр етеді. Пайдаланушылар енжар болып, машинаның нұсқаларын сұрауды доғарады. Опцияларды қарап шығуға уақыт жұмсау үлкен био шығындарды арттыруы мүмкін, бірақ бұл маңызды тәжірибе тудыратын күш.

Мойындау

A' Design Award Күміс жүлдесі туралы

Musiac Музыкалық Ұсыныс Қызметі – A' Design Award Күміс жүлдесінің жеңімпазы, ерекше беделді мойындау, ол жоғарғы деңгейдегі, көркем әрі әсерлі дизайндарға беріледі. Күміс жеңімпаздар – өте тамаша және аса шығармашыл жұмыстар, олар авторларының үздік біліктілігін, дарынын және зеректігін көрсетеді. Musiac Музыкалық Ұсыныс Қызметі тамаша, үлгілі, айрықша кәсіби әрі терең жаңашыл жұмыс болады деп күтіледі. Бұл Күміс жүлдеге ие дизайн – өнер, ғылым, дизайн және технология шекарасын кеңейтуге үлес қосатын көзге түсетін өнертабыс. Musiac Музыкалық Ұсыныс Қызметі көпшілік қызыға қарайтын, тілекті оятатын, жағымды сезім сыйлайтын, таңданыс пен таңғалыс тудыратын шығарма.

Дизайн сыры

Баспасөз жиынтығы

Дизайнер ұсынған авторлық құқықтар, топ мүшелері және техникалық мәліметтер.

Бірегей қасиеттер: 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.
Өлшемдер және орауыш: 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.
Тегтер: Algorithm autocracy, Ethical interface, Information architecture, Data visualization, User empowerment, Collaborative filtering
Өндіріс технологиясы: 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.
Дизайн сын-тегеурін: 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.
Зерттеу: 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.
Шабыт: 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.
Жоба ұзақтығы: Musiac was a one year project done in 2018, Detroit.
Жұмыс процесі: 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.
Сурет авторлары: All materials required in this project doesn't need attributions. Licenses are attached in the documentation appendix.