Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Indicators of Country Similarity in Terms of Music Taste, Cultural, and Socio-economic Factors
Johannes Kepler University, Austria.
Leibniz Institute for the Social Sciences, Germany.
Högskolan i Jönköping, Tekniska Högskolan, JTH, Datateknik och informatik.ORCID-id: 0000-0003-4344-9986
Austrian Research Institute for Artificial Intelligence, Austria.
Visa övriga samt affilieringar
2017 (Engelska)Ingår i: Proceedings - 2017 IEEE International Symposium on Multimedia, ISM 2017, IEEE, 2017, s. 308-311, artikel-id Code 134021Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

Considering the cultural background of users is known to improve recommender systems for multimedia items. In this work, we focus on music and analyze user demographics and music listening events in a large corpus (120,000 users, 109 events) from Last.fm to investigate whether similarity between countries in terms of cultural and socio-economic factors is reflected in music taste. To this end, we propose a tag-based model to describe the music taste of a country and correlate the resulting music profiles to Hofstede’s cultural dimensions and the Quality of Government data. Spearman’s rank-order correlation and Quadratic Assignment Procedure indeed indicate statistically significant weak to medium correlations of music taste and several cultural and socio-economic factors. The results will help elaborating culture-aware models of music listeners and in turn likely yield improved music recommender systems.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE, 2017. s. 308-311, artikel-id Code 134021
Nyckelord [en]
Cultural backgrounds, Cultural studies, Hofstede's cultural dimensions, Music, Music recommender systems, Quadratic assignment, Social media analysis, Socio-economic factor
Nationell ämneskategori
Mediateknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:hj:diva-37615DOI: 10.1109/ISM.2017.55Scopus ID: 2-s2.0-85045844706ISBN: 9781538629383 (tryckt)ISBN: 9781538629369 (digital)OAI: oai:DiVA.org:hj-37615DiVA, id: diva2:1149823
Konferens
The 19th IEEE International Symposium on Multimedia (ISM2017), Taichung, Taiwan, December 11-13, 2017.
Tillgänglig från: 2017-10-17 Skapad: 2017-10-17 Senast uppdaterad: 2018-09-11Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(332 kB)306 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 332 kBChecksumma SHA-512
f8306fec24ce5f27a07e82385b2e006da50525e62302baa2db6f41bd253b4ccf4b379ce647756e7c8bc1b3710908e86ef79801300acd89543eb00a2b4173e904
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Ferwerda, Bruce
Av organisationen
JTH, Datateknik och informatik
Mediateknik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 306 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 207 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf