Dissertation presented as partial requirement for obtaining the Master’s degree in Information Management, specialization in Knowledge Management and Business IntelligenceA música é um campo que simplesmente não pode ser desassociado dos aspetos
sociais da vida. Durante a história da humanidade, a música mais popular consistiu sempre
num reflexo dos diferentes aspetos da sociedade. Como tal, diferentes estudos foram feitos
anteriormente que demonstram este reflexo e obtiveram diversas conclusões.
Nesta tese, iremos contribuir para este campo através de uma análise da evolução das
preferências de géneros musicais ao longo do tempo através de uma rede social. Usando
dados obtidos através de uma experiência de evolução social com cerca de 80 participantes
faremos uma análise dos dados existentes. De seguida, esta análise é tida em conta para
definir os princípios necessários para representar e analisar a rede social existente. Após esta
definição, iremos avaliar a homogeneização da rede social ao longo do tempo. Isto é, iremos
avaliar a evolução das diferenças de preferências musicais entre indivíduos que estão ligados
na rede social, de forma a perceber se existe alguma tendência de estas diminuírem ao longo
do tempo.
Um Sequential Algorithm, conhecido como Hidden Markov Model, é aplicado para
prever mudanças nas preferências de géneros musicais, considerando as próprias
preferências de cada individuo, bem como as preferências dos indivíduos com que este se
encontra ligado na nossa rede social. O algoritmo Support Vector Machines é também
utilizado para fazer o mesmo tipo de previsão que o modelo anterior servindo como
comparação.
Por último, discutimos o processo e as limitações que conduziram à definição final do
nosso modelo e de forma a contextualizar os resultados que foram obtidos através deste. Em
suma, esta tese procurar acrescentar ao trabalho existente em termos de preferências de
géneros musicais através de uma avaliação destes dentro do contexto de uma rede social e
tendo também em conta a evolução destas ao longo do tempo.Music is a field that simply cannot be disassociated with the social aspects of life.
Throughout human history, popular music has always been a reflection of the different
aspects of society. As such, there is an interesting amount of studies available that showcase
this reflection and draw multiple types of insights.
In this thesis, we will look to contribute to this field by assessing the evolution of
musical genre preferences over time throughout a social network. Using data obtained
through a social evolution experiment of around 80 different individuals we will make an
initial assessment of our existing data. This evaluation is then taken into consideration in the
next phase of our work where we define the principles necessary to represent and analyse
the existing social network. Afterwards, we will showcase a representation of this network,
as well as analyse it using various metrics and sub-structures commonly applied in Social
Network Analysis. After this, we will evaluate the homogenisation of a network as time goes
on. In other words, we will assess the evolution of differences in preferences between
individuals that were connected in the social network, in order to understand if there is a
trend of these differences diminishing over time.
A Sequential-Based algorithm, more specifically, a Hidden Markov Model is used to
predict the change in musical genre preferences. This was done by considering each
individual’s own preferences as well as the preferences of his connections within the social
network with the ultimate goal of assessing how influential the network is in the evolution of
a person’s musical genre preferences. To tackle the same research question and provide an
alternative approach, as well as a comparison model, we used a Support Vector Machine
model.
Finally, we discuss the results and limitations that led to our model definition. Overall,
this thesis seeks to build upon previous work regarding musical genre preferences by
assessing these within the context of a network and taking into account the evolution of these
over time
