Chia-Min Lin авторлыгында Musiac Музыка Тәкъдим Итү Хезмәте

Chia-Min Lin авторлыгындагы Musiac Музыка Тәкъдим Итү Хезмәте — Интерфейс, Аралашу һәм Кулланучы Тәҗрибәсе Дизайны ярыш категориясендә бик абруйлы 2020 A' Design Award Көмеш бүләге лауреаты.

КөмешИнтерфейс· 2020

Musiac Музыка Тәкъдим Итү Хезмәте

автор: Chia-Min Lin

Заказчы: LinStudio

Интерфейс категориясендә A' Design Award Көмеш бүләге лауреаты

57,305

Расланган бүләк лауреаты

#91014 бүләк статусын тикшерү

A' Design Award'та карау Матбугат релизы Бүләк бейджигы

Төсләр

Дизайн

Musiac Музыка Тәкъдим Итү Хезмәте турында

Musiac - музыкаль рекомендация двигателе, кулланучылар өчен төгәл вариантлар табу өчен актив катнашуны кулланыгыз. Ул алгоритм автократиясенә каршы тору өчен альтернатив интерфейслар тәкъдим итүне максат итеп куя. Мәгълүматны фильтрлау котылгысыз эзләү ысулына әйләнде. Шулай да, ул эхо камера эффектларын тудыра һәм аларның комфорт зонасында кулланучыларга өстенлекләрен катгый рәвештә чикли. Кулланучылар пассив булалар һәм машина тәкъдим иткән вариантларны сораудан туктыйлар. Вариантларны карау өчен вакыт сарыф итү зур био-бәяне арттырырга мөмкин, ләкин бу тырышлык мәгънәле тәҗрибә тудыра.

Таныш

A' Design Award Көмеш бүләге турында

Musiac Музыка Тәкъдим Итү Хезмәте – A' Design Award Көмеш бүләге җиңүчесе, бу гадәттән тыш абруйлы танып белү, ул югары класслы, чибәр һәм тәэсирле дизайннарга бирелә. Көмеш җиңүчеләре – үз дизайнерларының искиткеч белемен, талантын һәм үткенлеген күрсәтүче бик ялтыравыклы һәм иҗади эшләр. Musiac Музыка Тәкъдим Итү Хезмәте искиткеч, үрнәк булырлык, игътибарга лаеклы профессиональ һәм тирән яңалыклы әсәр булыр дип көтелә. A' Design Award Көмеш бүләге җиңүче бу дизайн – сәнгать, фән, дизайн һәм технология чикләрен алга җигүче файдалы, югары бәяләнгән уйлап табу. Musiac Музыка Тәкъдим Итү Хезмәте – күпләрнең көнләшкән, теләкләрне уятучы, уңай хисләр китерүче һәм хәйранлык һәм гаҗәпләнү тудыручы иҗат җимеше.

Дизайн артында

Матбугат комплекты

Дизайнер тәкъдим иткән кредитлар, команда әгъзалары һәм техник детальләр.

Уникаль үзенчәлекләр: 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.
Үлчәмнәр һәм упаковка: 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.
Тегләр: Algorithm autocracy, Ethical interface, Information architecture, Data visualization, User empowerment, Collaborative filtering
Җитештерү технологиясе: 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 бирелмәсе: 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.
Тикшеренү: 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.
Илһам: 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.
Проект озынлыгы: Musiac was a one year project done in 2018, Detroit.
Эш процессы: 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.
Рәсем авторлары: All materials required in this project doesn't need attributions. Licenses are attached in the documentation appendix.