Informasjonsgjenfinning og visualisering av relasjoner i norsk popmusikk

Abstract

Utforskning i og tilgang til innhold i norsk popmusikk er et stort interesseområde med flere aktive aktører. Akademiske, kommersielle og private aktører er interessert i å forstå norsk popmusikk, oppdage interessante mønstre og utforske relasjoner mellom sanger. For å realisere dette kreves det ofte menneskelig analyse av flere tusener av sanger, noe som er en tidskrevende oppgave. Ved å bruke gjenfinningsmetoder for å finne relasjoner og å visualisere de i et nytt grensesnitt kan det hjelpe brukeren i å analysere og resonnere om de data presentert. Dette gjør komplekse data mer tilgjengelig, forståelig og brukervennlig for de som er interessert i norsk popmusikk. Avhandlingen beskriver utviklingen av en prototype av et system som støtter gjenfinning og visualisering av relasjoner i norsk popmusikk. For å oppdage relasjoner bruker systemet metodene latent semantic indexing(LSI), termfrekvens-invers dokumentfrekvens(TF-IDF) og en egendesignet algoritme til å analysere sangtekster og akustiske egenskaper. For å presentere relasjoner visualiseres data til meningsfulle grensesnitt i en web-applikasjon. Grensesnittene kan brukes til å oppdage og utforske norsk popmusikk, eller bare for å finne nye sanger å lytte til. Web-applikasjonen evalueres ved usability-testing og resulterte i test-deltakere som var tilfredse med applikasjonen og enkelte problemer ble oppdaget. Avhandlingen evaluerer også bruken av gjenfinningsmetoder for sangtekster i systemet, hvor TF-IDF presterer bedre enn LSI.