Rúvila Magalhães / Agência USP de Notícias
Uma nova forma de visualização de tags (etiquetas, em português) acaba de ser testada no Instituto de Matemática e Estatística (IME) da USP. Projetada e desenvolvida pela pesquisadora e designer Juliana Sato Yamashita, a nova forma denominada Tags Strings permite explicar e filtrar recomendações de músicas. As tags são sistemas de recomendações bastante comuns na internet. Aparecem em sites (ou mesmo aplicativos) de namoro, notícias, vídeos, música, etc, mas a maioria apresenta poucas formas de interação entre o usuário e o sistema, além de pouca possibilidade de filtrar os resultados para algo mais específico.
Os dados usados vieram dos sites Pandora e Last.fm. O site Pandora ainda não está disponível para o Brasil, mas consiste em uma rádio online que fornece as músicas gratuitamente por streaming. O site Last.fm computa, por meio de tabelas, o que o usuário ouve e a partir desses dados indica outras bandas, músicas e discos. O serviço de streaming do Last.fm é pago. Nesses sites, é possível acessar playlists por meio do uso de tags. As tags têm grande importância em sites de música pois facilitam que o usuário encontre ou relembre, por exemplo, novas bandas que são semelhantes àquelas que já se encontram em seu repertório.
“Por exemplo, um usuário pode escolher uma música como Viva la Vida, do Coldplay, para gerar uma playlist. Por que o usuário escolheu esta música? É porque ele gosta de pop britânico, ou porque é uma música alegre? Sistemas de recomendação não oferecem muito controle ou transparência, e as vezes oferecem recomendações que não são do gosto do usuário”, explica Juliana.
Desenvolvimento do sistema de visualização
Foi com o objetivo de possibilitar ao usuário entender e até corrigir as recomendações falhas que Juliana iniciou a pesquisa de mestrado “Visualização de tags para explicar e filtrar recomendações de músicas”, orientada por Flávio Soares Corrêa da Silva. Então deu início ao projeto do sistema de visualização de tags, Tag Strings.
A pesquisadora investigou se o novo sistema de visualização poderia favorecer quatro metas: inspeção (scrutability), eficiência, eficácia e satisfação. A inspeção permite que o usuário informe falhas do sistema e que ele filtre as recomendações até que encontre músicas que goste. A eficiência ajuda o usuário a tomar decisões mais rapidamente. A eficácia auxilia na obtenção de conhecimento adicional sobre a música para que o usuário decida se o produto vai ou não entrar em sua playlist e até atribuir suas próprias tags baseado em informações como gênero, época, etc. e por fim, a satisfação busca aumentar a facilidade de uso e/ou diversão do usuário.
Foi feita uma pesquisa sobre as necessidades dos usuários para recomendações e músicas. A partir desse levantamento foram criados um guia visual e um design de interface para protótipo e testes. Os dados foram utilizados dos sistemas Last.fm e Pandora.
Para o teste, o usuário deveria escolher uma música inicial para buscar e, a partir disso, era gerada uma lista com 50 recomendações do sistema Last.fm. “Tags são recuperadas para cada música, e combinadas para criar uma visualização de tags. Essa visualização pode ser usada para explicar e filtrar as recomendações. O protótipo coleta todas as tags para cada música recomendada, e as combina para criar uma lista de tags mais relevantes”, explica.
Após isso, foram feitos dois experimentos. No primeiro, com 18 participantes, era feita uma comparação entre uma lista de recomendações e o Tag Strings. No segundo, com 68 participantes, foi feita uma comparação entre o design de referência, baseado nos serviços Last.fm e Pandora, com o Tag Strings.
No primeiro tipo de experimento, usuários deveriam procurar músicas que gostassem a partir das recomendações. No segundo, os usuários tinham como tarefa buscar músicas com características específicas (por exemplo, músicas alegres, músicas com piano, etc).
“Os resultados evidenciam que a nova forma de visualização Tag Strings favorece as metas de inspeção (scrutability), eficiência, eficácia e satisfação, melhorando a usabilidade e experiência de usuários com recomendações de música”, explica a pesquisadora. Ou seja, o uso da ferramenta Tag Strings possibilita que o usuário entenda melhor o uso de tags em sites de música e, assim, consiga melhor satisfação a partir do sistema de recomendações.
A pesquisa dá um importante passo em direção da transparência dos sistemas de recomendações, que crescem cada vez mais. “Como tomar boas decisões se recomendações são limitadas ao que uma empresa acredita que um consumidor quer? A relação entre recomendações de críticos/editores/curadores e consumidores é um tipo de diálogo, pois existe uma pessoa por trás das recomendações”, conclui Juliana.
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