Entwicklung eines Systems zur automatischen Musikempfehlung im Kontext des Audio Brandings
| Autor: | Steffens, Jochen, Lepa, Steffen, Egermann, Hauke, Schönrock, Andreas, Herzog, Martin |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Technische Universität Berlin |
| Jazyk: | němčina |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: |
cognition
152 Sinneswahrnehmung Bewegung Emotionen Triebe GMBI 05 social sciences Musik 050105 experimental psychology Music Branding ddc:152 0502 economics and business 304 Das Sozialverhalten beeinflussende Faktoren 050211 marketing 0501 psychology and cognitive sciences Musikempfehlung MBET ddc:304 Wahrnehmung Audio Branding Music recommendation Vorhersagemodell |
| Zdroj: | Fortschritte der Akustik-DAGA 2017 |
| DOI: | 10.14279/depositonce-5982 |
| Popis: | In den vergangenen Jahren hat der systematische Einsatz von Audio Branding, d.h. Maßnahmen akustischer Markenführung, zunehmend an Bedeutsamkeit gewonnen. Neben Konzeption, Design und Entwicklung von Audio Logos geht es dabei unter anderem auch um Music-Branding-Strategien - die systematische Verwendung von Musikstücken zur Kommunikation einer Markenidentität an die avisierten Zielgruppen, beispielsweise für die akustische Gestaltung des Point-of-Sale. Nachdem bislang zur Musikselektion in diesen Szenarien vor allem auf die praktische Expertise von Audio-Branding-Experten zurückgegriffen wurde, werden inzwischen bereits erste Softwaretools entwickelt, welche Empfehlungsalgorithmen zur Auswahl geeigneter Titel aus vorhandenen digitalen Musikarchiven verwenden. Im Gegensatz zu herkömmlichen digitalen Musikempfehlungsdiensten, wie sie heute in Webradios und Musikstreaming-Diensten eingesetzt werden, zielen solche B2B-Musikempfehlungen jedoch nicht auf eine möglichst hohe Passung mit den Musikpräferenzen der Konsumenten ab, sondern auf die erfolgreiche Kommunikation der Markenidentität mittels musikalischer Hinweisreize wie Genre, Rhythmus oder Harmonik, etc. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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