ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И РЕКОМЕНДАТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ В СТРИМИНГОВЫХ СЕРВИСАХ.

Актуальность: в настоящее время растет популярность стриминговых сервисов не только среди населения России, но и всего мира. В 2020 году, после долгих лет ожидания, на российском рынке появился стриминговый музыкальный сервис Spotify. Его выход был отложен в связи с пандемией на несколько месяцев, что было связано с невозможностью проведения переговоров. Но все же запуск в разгар ограничений смог произойти и привел к довольно интересным результатам. Так генеральный директор Spotify в России и СНГ отмечает, что время прослушивания плейлистов для поддержания душевного равновесия по всему миру выросло на 23%, а подборок, созданных для учебы и работы из дома на 1000% и 1400% соответственно. Плейлисты связанные с выпечкой, стрижкой во время ковидных ограничений также стали слушать в два раза чаще. Это показывает, что изменения в образе нашей жизни влияют и на наши музыкальные привычки.

Целями данного исследования являются необходимость:

1.               Доказать, что продажа целевой аудитории стриминговых площадок не всегда происходит с плюсом для взаимоотношений потребителя и бренда;

2.               Определить, что нужно сделать платформе для того, чтобы бренд получал действительно работающую рекламу, а слушатели оставались ей довольны.

 На основании поставленной цели были определены следующие исследовательские задачи:

1.               Описать поведенческие характеристики людей при работе со стриминговыми музыкальными сервисами.

2.               Создать список ситуаций, в которых пользователи могут использовать музыкальный стриминговый сервис в своей жизни.

3.               Определить, какой вид плейлистов предпочитают использовать пользователи.

4.               Выяснить, насколько они удовлетворены существующими методами рекомендации.

5.               Найти, в каких ситуациях они доверяют тому или иному инструменту рекомендации.

6.               Определить отношение потребителей к предлагаемой им рекламе в рамках стримингового сервиса.

7.               Спроектировать модель, при котором слушатели будут всегда довольны получаемой подборкой и встроенной внутри нее рекламой.

8.               Выяснить, как получаемая реклама влияет на восприятие пользователями предлагаемого бренда.

 Методология исследования.

Тип смешанного дизайна - экспланаторный дизайн. Тип дизайна был выбран, основываясь на предварительной необходимости в подтверждении гипотез и их последующего корректирования, а также для формирования группы участников интервью для проведения качественного этапа. Desk-research поможет изучить область исследования, понять «слепые» зоны в других работах и определить проблематику. Опрос позволит измерить переменные, выявленные на этапе литературного обзора из теорий и других исследований. С помощью интервью будут объяснены механизмы и инструменты, выявленные на количественном этапе, а также дополнена полученная информация. Помимо этого, проведение исследования в три этапа поможет структурировать полученный материал и упростить сбор данных в каждом из этапов, а значит и предотвратить возможное наличие большого количества ошибок. 

Содержание

Введение. 4

Глава 1. Рекомендательные системы в стриминговых платформах. 16

1.1. История стриминговых сервисов и плейлистов. 16

1.2. Алгоритмы и как они работают. 22

1.3. Как работает система рекомендаций в Spotify? 25

1.4. Искусственный интеллект и рекомендации в различных сервисах. 35

1.5. Плейлисты в Spotify. 37

1.6. Реклама и денежное производство в Spotify. 45

1.7. Spotify в России. 52

Глава 2. Роль музыки в жизни пользователей. 55

2.1. Музыка как брендированный опыт и часть повседневной жизни. 55

2.2. Как музыка меняет личность слушателя? 61

2.3. Социальные связи и их участие в открытии музыки. 66

2.4. Артисты в эпоху диджитал. 69

2.5. Бесплатный труд поклонников. 73

Глава 3. Результаты эмпирического исследования. 76

3.1. Дизайн анкеты исследования. 76

3.2. Частотное распределение результатов опроса. 80

3.3. Анализ данных исследования и его результаты. 86

3.4. Структура интервью. 95

3.5. Анализ результатов глубинного интервью. 95

3.6. Результаты проверки гипотез. 118

Заключение. 124

Список литературы и источников. 131

Приложения. 151

Приложение №1. Анкета опроса. 151

Приложение №2. Описательная статистика. 159

Приложение 3. Корреляционный анализ. 168

Приложение 4. Гайд для интервью. 176

Приложение 5. Транскрипт интервью. 178

Список литературы и источников.

Литература и источники на русском языке:

1. Пройдаков Э. М. Современное состояние искусственного интеллекта // Науковедческие исследования. 2018. №.2018.

2. Альфа Центавра – новый алгоритм Яндекс. // Яндекс.Дзен [Электронный ресурс] // URL:

3. Гендиректор Spotify в России и СНГ Илья Алексеев:По статистике прослушиваний по всей России лидирует Моргенштерн, а в Уфе - BTS. // Inc. [Электронный ресурс] // URL:

4. Стриминговые сервисы обеспечили 62% выручки музыкальной индустрии. //AdIndex. [Электронный ресурс] // URL:

5. Что такое умная лента. //Semantica. [Электронный ресурс] // URL:

6. Что такое Умная лента и как с ней работать. // Crystal Digital. [Электронный ресурс] // URL:

всего более 100 источников