Hábitos Música
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Apresentação realizada no Encontro Português de Computação Gráfica 2012, realizado em Viana do Castelo.
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Hábitos Música
- 1. Exploração Interactiva dos Hábitos de Audição de Música Ricardo Dias, Manuel J. Fonseca, Daniel Gonçalves
- 3. Aumento do # serviços de Lifelogging
- 5. Histórico de Músicas Ouvidas Utilizador 1 Artista 1, Música 1, Marca Temporal Artista 2, Música 3, Marca Temporal Artista 1, Música 2, Marca Temporal Tempo Artista 3, Música 5, Marca Temporal Artista 4, Música 4, Marca Temporal … Utilizador 2 …
- 6. Útil para… Criação de Perfis Recomendação Detecção de Padrões
- 7. Principais características Guardar Informação Acesso directo a ela
- 8. Visualização também é importante! ottonassar@flickr
- 10. Tangle, Strings and Knots [Baur2009]
- 12. Contribuições da comunidade Scrobbling Timeline Arc diagrams LastGraph
- 13. Principais problemas o Mais preocupadas com a componente estética o Visualizações estáticas com apenas visões gerais dos hábitos de audição o Falta de Interactividade e Mecanismos para Exploração e Filtragem o Problemas de escalabilidade
- 14. Racional e Descrição Solução Desenvolvida
- 16. Exploração Interactiva thegiantvermin@flickr
- 17. Diferentes vistas dos dados [Dias e Fonseca2010]
- 18. Contexto+Detalhes m4tik@flickr
- 19. Inferência & Análise mterraza@sxc
- 20. Solução desenvolvida Descrição da solução
- 21. IU da Solução Desenvolvida
- 22. Visualização: Pilha de Pontos
- 24. Filtragem Interactiva o Género o Artista Selecção simples o Texto Livre Selecção Múltipla Combinação de Filtros
- 25. Estatísticas - Detalhes Estatísticas Gerais Visualizações por Dia / Hora Com Contexto Sem Contexto
- 27. Implementação Aplicação Web Servidor HTML, CSS, Javascript Protovis Servidor em Java JSON para representar os dados
- 28. Demo
- 30. Duas experiências swamibu@flickr
- 31. Teste 1 Histórico Comum Avaliar: – Usabilidade IU – Satisfação dos Utilizadores
- 32. Teste 2: Casos de estudo o Exploração dos hábitos pessoais o Detecção de Padrões no Hábitos de Audição
- 33. Tarefas 9 Tarefas 2 Categorias 1. Explorar os Hábitos de Audição 2. Detecção de Padrões / Tendências na audição de música
- 34. Teste 1
- 36. Participantes 8 2 N = 10 Idades compreendidas entre os 20-50 anos Ouvem música diariamente
- 37. Avaliação Estatística o Eficácia o Taxa de Erro o Satisfação iamwahid@sxc
- 39. Eficácia 100%
- 40. Taxa Sucesso Tarefas 97% 3% Sucesso Insucesso
- 41. Facilidade de Execução das Tarefas 1 8 1 0 0 Muito Difícil Normal Fácil Muito fácil difícil
- 42. Satisfação dos Utilizadores Fantástica Agradável Estimulante Fácil Flexível 9 8 7 6 5 4 3 2 1 Horrível Frustrante Aborrecida Difícil Rígida
- 43. Teste 2
- 44. Históricos de Audição Pessoais 3.000 - 30.000 registos
- 45. Participantes #N = 4 Idades compreendidas entre os 20-40 anos Ouvem música diariamente Conta activa na Last.fm
- 47. Resultados Estatísticos Idênticos lumaxart@flickr
- 48. Detecção Padrões – Entrevistas whitebeard@sxc
- 49. Eventos Passados da Vida Utilizador 1 “Aqui estava a trabalhar num artigo científico, porque ouvia principalmente música clássica e gosto de ouvir música deste tipo quando estou a escrever. No entanto, depois deixei de ouvir música porque tive discussões de projectos com alunos e fiquei sem tempo para ouvir música”
- 50. Preferências pessoais Utilizador 2 “Sabe porque esta parte da visualização mostra que ouvi mais música recente do que antiga, embora eu prefira mais música antiga? Um dos seus artistas favoritos tinha lançado recentemente um álbum novo, depois de anos de ausência
- 51. Conclusões
- 52. Conclusões Solução para exploração e filtragem interactiva dos hábitos de audição de música 1. Combina uma visualização baseada em exploração temporal com um conjunto de vistas sincronizadas para navegação dos dados 2. Nova característica: “idade” das músicas 3. Permite a detecção de padrões e tendências na audição de música, apenas com base no tempo e metadados textuais