Musikempfehlungssysteme aus der Perspektive von Artists: Was ist fair?

Abstract

Algorithmen haben längst Einzug in die Musikwirtschaft gefunden. Musikempfehlungssysteme erleichtern uns die Navigation durch die riesigen Kataloge an Musikaufnahmen: Sie empfehlen uns ähnliche Artists oder welchen Track wir als nächstes hören sollen. Ein ideales Musikempfehlungssystem empfiehlt „der richtigen Person im richtigen Moment die richtige Musik“. Aber was passiert, wenn es nicht ideal ist? In diesem Vortrag gehe ich auf die Perspektive von Artists ein. Was halten Artists für fair? Insbesondere präsentiere ich Forschungsergebnisse zu Gender Bias in Musikempfehlungen.