sh.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • harvard-anglia-ruskin-university
  • apa-old-doi-prefix.csl
  • sodertorns-hogskola-harvard.csl
  • sodertorns-hogskola-oxford.csl
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Unga vuxnas upplevelser av algoritmbaserade spellistor på Spotify: Hur upplever unga vuxna algoritmbaserade förslag inom Radiofunktionen på musikstreamingtjänsten Spotify?
Södertörn University, School of Natural Sciences, Technology and Environmental Studies, Media Technology.
Södertörn University, School of Natural Sciences, Technology and Environmental Studies, Media Technology.
2022 (Swedish)Independent thesis Basic level (degree of Bachelor), 10 credits / 15 HE creditsStudent thesisAlternative title
Young adults experiences of algorithmic based playlists on Spotify : How do young adults experience algorithmic suggestions within the Radio function on the music streaming service Spotify? (English)
Abstract [sv]

Sättet människor konsumerar musik har förändrats genom historien och i samband med digitaliseringen har nya möjligheter att lyssna på musik uppstått. I samband med denna övergång har även fler algoritmbaserade tillvägagångssätt för musiklyssnande uppkommit. Syftet med studien är att undersöka unga vuxnas upplevelser av den algoritmbaserade Radiofunktionen på musikstreamingtjänsten Spotify. Studien har även undersökt huruvida de algoritmbaserade förslagen eventuellt påverkar användarnas upplevelser och musikbeteenden.Undersökningen är baserad på sju respondenters upplevelser inom åldersspannet 20-30 år, i denna studie definierat som unga vuxna. Studien har genomförts via kvalitativa metoder däribland en inledande dagboksstudie, med syfte att förbereda respondenternas reflektiva tänkande vilket följdes upp med semistrukturerade intervjuer. Därefter transkriberades intervjuerna för att senare kodas och en tematisk analys genomfördes. Resultatet av studien påvisar att det finns en variation i användandet av radiofunktionen samt att majoriteten av respondenterna uttryckt en positiv upplevelse av Radio på Spotify. Studien bidrar med nya insikter kring algoritmbaserade upplevelser hos användare i relation till musikstreaming och framförallt funktionen radio, samt hur användandet kan skilja sig beroende på situation och anledning till användande.

Abstract [en]

The streaming of music has during the last two decades become a new standard for how people acquire and listen to music. In correlation with this shift, other possibilities for listening to music have been on the rise. The purpose of this study is to investigate the experience for young adults of algorithm-based playlist ”Radio” on the streaming service platform Spotify. The investigation will determine whether or not these algorithm-based suggestions potentially affect the users' experience of listening to music and overall music behavior.The study is based on the experience of seven respondents of ages ranging between 20-30 years old - through this study referred to as "young adults." The qualitative methods this research has followed consists of a simple initial diary study, in order to prepare the respondents reflective thinking before the following semi-structured interviews. The interviews were then transcribed and followed by coding as well as a thematical analysis. The results of the study show that there is a variation in the use of the ”Radio” phenomenon on Spotify and that the vast majority of the respondents participating in the investigation expressed an overall positive experience. Furthermore, this study indicates that the respondents utilize the feature on different occasions and for different purposes.

Place, publisher, year, edition, pages
2022. , p. 41
Keywords [en]
Algorithmic Playlists, Spotify Radio, Recommendation System, Personalization, Persuasive Design
Keywords [sv]
Algoritmbaserade Spellistor, Spotify Radio, Rekommendationssystem, Personalisering, Övertygande Design
National Category
Media Studies
Identifiers
URN: urn:nbn:se:sh:diva-50929OAI: oai:DiVA.org:sh-50929DiVA, id: diva2:1734483
Subject / course
Media Technology
Supervisors
Available from: 2023-02-08 Created: 2023-02-06 Last updated: 2023-02-08Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1120 kB)82 downloads
File information
File name FULLTEXT02.pdfFile size 1120 kBChecksum SHA-512
6634d5293095551bcd4844851b5c1f5b112cb0a95aad6dbdd765976302f222aafefe43ed45c91b41209cf45b1fff88d4d78787c35f8b20f18b2854a91b65c0fd
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Media Technology
Media Studies

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 82 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 164 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • harvard-anglia-ruskin-university
  • apa-old-doi-prefix.csl
  • sodertorns-hogskola-harvard.csl
  • sodertorns-hogskola-oxford.csl
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf