Analyse des Such- und Hörverhaltens auf Musikstreaming-Plattformen am Beispiel Spotify

Masterarbeit, Fachhochschule St. Pölten, Masterstudiengang Digital Media Management, 2019

Diese Masterarbeit hat zum Ziel herauszufinden, welchen Einfluss Algorithmus betriebene Empfehlungssysteme auf das Hörverhalten von Musik über Streaming-Plattformen haben und inwiefern der Musikkonsum durch musikalische Filterblasen eingeengt wird. Zunächst wird theoretisch in das Thema eingeführt, um eine literarische Grundlage zu schaffen und basierend darauf eine empirische Forschung, zur Beantwortung der Forschungsfrage, durchführen zu können. Daher wird nach einem Theorieteil, welcher aus einem kurzen geschichtlichen Aspekt, der aktuellen Marktdarstellung der Streaming-Anbieter sowie der theoretischen Ausarbeitung von musikalischen Filterblasen besteht, die Methode der Empirie vorgestellt. Im Rahmen der Forschung wurden sieben qualitative, teils narrativ und leitfadengestützte Interviews mit NutzerInnen von Spotify Premium geführt. Die Auswertung anhand theoretischer Grundlagen der Analyse von Leitfadeninterviews von Schmidt, sowie der Methode der qualitativen Inhaltsanalyse nach Mayring, ermöglicht es Schlüsse über die Hörgewohnheiten der einzelnen KonsumentInnen der Plattform zu ziehen. Der theoretische Teil dieser Arbeit gibt Erkenntnis darüber, dass die Musikindustrie im Laufe der Zeit immer wieder mit Innovationen konfrontiert wurde und insbesondere mit dem Aufkommen der Digitalisierung, und der damit verbunden Technologie des Streamings, neue Anbieter der Distribution aufgekommen sind. Die Art und Weise wie Musik konsumiert wird hat sich im Laufe der Jahre stetig verändert. NutzerInnen können in der heutigen Zeit über Streaming-Plattformen überall auf eine Vielzahl an Musiktitel zu einem moderaten Preis zugreifen. Marktführer ist das schwedische Unternehmen Spotify, welches mittels intelligenten Empfehlungssystemen UserInnen die passende Musikauswahl vorschlägt. Die Analyse der Interviews, welche im Rahmen dieser Arbeit geführt wurden, ergibt, dass ein verändertes Hörverhalten der KonsumentInnen, seit der Nutzung der eben genannten Streaming-Plattform Spotify, erkennbar ist. Es wird ersichtlich, dass hier von einem Zusammenhang zwischen der digitalen Distribution sowie vermehrten Nutzung von Empfehlungen seitens des Anbieters auszugehen ist. Theoretisch wurde erarbeitet, dass der Streamingdienst vermehrt darauf abzielt UserInnen akkurate Vorschläge mittels algorithmischer Entscheidungen, basierend auf dem bisherigen Hörverhalten, auszuspielen. Bei den InterviewpartnerInnen dieser Studie ist erkennbar, dass dadurch primär Vorschläge angenommen werden und das selbständige Suchen nach Musik vernachlässigt wird. Weiters III ist erkennbar, dass seit der Nutzung von Spotify vorrangig vorgefertigte Wiedergabelisten konsumiert werden. Dabei werden auf der einen Seite empfohlene, individuell für die UserInnen zusammengestellte Playlists, sowie persönlich erstellte Listen gehört. Innerhalb des Konsums wird deutlich, dass sich die KonsumentInnen in einem musikalischen Kreislauf bewegen. Dieselben Wiedergabelisten, welche durch Empfehlungen neuer Titel aktuell gehalten werden, werden zum Großteil hinweg über einen langen Zeitraum gehört. Konkret bedeutet dies, dass UserInnen von Musikstreaming-Plattformen durch vorgeschlagene Empfehlungen in ihren gewohnten Genres bleiben. Selbständig wird nur selten nach neuer Musik gesucht. Vielmehr wird diese von Spotify vorgeschlagen und bewegt sich in dem Bereich der bekannten Musik. Diese eben genannten Ergebnisse zeigen, dass sich NutzerInnen dieser Plattformen in einer musikalischen Filterblase befinden. Wie im Rahmen der geführten Interviews deutlich hervorgeht, wird dieses Verhalten seitens der KonsumentInnen nicht als negativ angesehen. Nachdem das Thema der Filterblasen theoretisch ausgearbeitet wurde, ist jedoch eindeutig, dass ein einseitiger Konsum UserInnen in ihrer Kreativität sowie Offenheit neuer Musik gegenüber einschränkt. Um diese eben genannten Schlüsse ziehen zu können, und einen tiefgehenden Einblick auf das Hörverhalten der UserInnen zu bekommen, hat sich die Autorin im Vorfeld für die Methode qualitativer Interviews entschieden. Die Ergebnisse der Analyse geben einen differenzierten Einblick in die Erfahrungen der InterviewpartnerInnen, lassen auf Grund des Forschungsdesigns jedoch keine Rückschlüsse auf die gesamten KonsumentInnen der Streaming-Plattform Spotify zu. Weitere Forschungen, beispielsweise in Form einer quantitativen Tagebuchstudie, die auf den Ergebnissen dieser Masterarbeit basieren, könnten Aufschluss über die Verbreitung dieses Phänomens geben. Inwiefern das gezielte Empfehlen von Musiktiteln und Interpreten Auswirkungen auf die Musikindustrie hat bleibt nach Abschluss dieser Arbeit offen und könnte ebenfalls für weitere wissenschaftliche Arbeiten interessant sein.

The aim of this master thesis is to find out what influence algorithm-based recommendation systems have on the listening behavior of music over streaming platforms and to what extent music consumption is narrowed by musical filter bubbles. First of all, the topic is introduced theoretically in order to create a literary basis and based on this, to answer the research question. Therefore, after a theoretical part, which consists of a short historical aspect, the current market situation of the streaming providers, a theoretical development of musical filter bubbles and the used method of empiricism is presented. The author conducted seven qualitative, partly narrative and guided interviews with Spotify Premium users. The analysis of the discussions is based on theoretical principles of the analysis of interviews of Schmidt and the method of qualitative content analysis according to Mayring. The combination of these evaluation methods made it possible to draw conclusions about the listening habits of the individual consumers of the platform. The theoretical part of this work reveals that the music industry has been confronted with different innovations over the previous years. With the digitization and the invented technology of streaming, a new way of music distribution has emerged, which changed sustainably the way how music is consumed. Today, users can access a variety of music anywhere at a moderate price via streaming platforms. The market leader is the Swedish company Spotify, which proposes the right music selection to users by using intelligent recommendation systems. The analysis of the conducted interviews revealed that there is a change in the listening behavior of the consumers, since the use of streaming platform, recognizable. It became apparent that there is a connection between the digital distribution and the increased use of recommendations provided by the provider. The aim of streaming services is to play out accurate suggestions to users by the use of algorithmic decisions based on their previous listening behavior. As a result of this, proposals are primarily accepted and the independent search for the right music is neglected. Furthermore, it can be seen that primarily playlists are consumed since the use of Spotify. On the one hand there are individually compiled recommended playlists for the users as well as personally created lists. Within consumption, it becomes clear that consumers are moving in a musical cycle. Most of them hear the same playlists over a long period of time, which are kept up to date with new titles recommended by Spotify. This means that users of music streaming platforms will V remain listening within their usual genres because of suggested recommendations. The consumers rarely searched for new music by themselves, these are mostly proposed by Spotify which can be categorized in the field of the already well-known music. These findings show that users of these platforms are in a musical filter bubble. The interviews clearly show, that this behavior is not perceived as negative by consumers. After the topic of filter bubbles has been worked out theoretically, it is clear that a one-sided consumption like this does limit users' creativity and openness to new things. In order to draw these conclusions and to get a deep insight into the listening behavior of the users, seven qualitative and partly narrative interviews were conducted. It should be noted that the results can not to be applied on the consumption of the entire consumers of the streaming platform Spotify. Further researches, for example in the form of a quantitative diary study, based on the results of this Master thesis, could reveal whether this phenomenon is more widespread. To what extent the specific recommendation of music titles and performers may have an impact on the music industry remains open after finishing this work and could also be interesting for further scientific theses.