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An interaction technique for mobile music browsing and recommendation
Bernhard Hering - 14.09.2010 /23
LFE Medieninformatik • Bernhard Hering
An interaction technique for mobile music browsing and recommendation.
Abschlussvortrag Bachelorarbeit - 14.09.2010Betreuer: Dominikus BaurVerantwortlicher Hochschullehrer: Prof. Dr. Andreas Butz
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Gliederung
• Motivation
• Interface Design
• Implementierung
• Demo
• Studie
• Fazit - Ausblick
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Motivation
MoodtunesRushiPod PocketSOM
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Motivation
•Welchen Grad an Automatisierung verwenden?
•Welche Situationen verlangen manuelle, welche automatische Playlistgenerierung?
•Rush interaktion vs. Drag & Drop
•Rush mit mehr Vorschlägen/Filter
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Interface Design
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Interface Design
• Visualisierung eines SongsYa-Xi Chen, Andreas Butz, (2009): MusicSim:
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Interface Design
• Auswahl der Parameter
GenreTempo
Alben
Stimmung
Alternativ, electronic, indie, pop, rock, others
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Interface Design
• Auswahl der Parameter
GenreTempo
Alben
Stimmung
LastFMechonest
Meta
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Interface Design
• Kontrollelemente in einer Tableiste • Playlist über Tabbar angeordnet
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Interface Design
• Ansicht der 4 Räder
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Interface Design
• Gezoomte Darstellung• Setzen der Filter
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Interface Design
•Hinzufügen eines Songs zur Wiedergabeliste im Rush-Modus
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Interface Design
• Interaktion mit dem Interface• Nur Ein-Finger Gesten
Single TapPreview Funktion
Double TapZoom In
Zoom out
Drag & DropSeedsong
setzenZur Playlist hinzufügen
Tap & HoldModuswechsel
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Implementierung
songsArraycontainersplaylist
Model
Rush2AppDelegate
EAGLView
1
UIKit - Contoll View
1
1
1NSNotificationCenter, Observer
<<post Notify: "updateGUI">>
<<notify>>
Container
*
Core Data
AudioPlayeriTunes Mediathek
anbindung
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Demo
•Demo
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Studie - Aufbau
• Diary Study 2 Wochen•App zeichnete Interaktionen auf, die via Email versendet werden.
•Anzahl der Lieder in Mediathek.•Benutzung der Räder.•Hinzufügen der Räder zur Wiedergabeliste.•Setzen der Filter.
• Täglicher Kurzfragebogen.
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Studie - Aufbau
• Abschließender Fragebogen• Fragen zum Musikhörverhalten• IBM usability satisfaction questionnaire
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Studie - Auswertung
•Leider nur 4 Teilnehmer, 3 bis zum Ende•App wurde 30 mal gestartet und es wurden 327 Lieder gehört.
•15 eindeutig unterscheidbare Sitzungen
•3 verschiedene Szenarien•Aktiv Musik hören (4 Sitzungen)•Passiv Musik hören (5 Sitzungen)•Musik während dem Sport (1 Sitzung)•Nicht zuordbar (5 Sitzungen)
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Studie - Auswertung
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Studie - Auswertung
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Studie - Auswertung
•Je aufwendiger die Beschäftigung neben dem Musikhören ist, desto weniger Räder und Filter werden eingestellt
•Drag & Drop Methode beliebter als Rush Methode
•Zufrieden mit der Auswahl der Songs•Jedoch teilweise überrascht.
•Bei Passiv hören nur 17% der Songs übersprungen
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Fazit - Ausbilck
•Grad an Automatisierung abhängig von der Nutzungsintention
•Automatische Playlist Generierung als Fallback wichtig
•18 Song-Vorschläge gefällt Probanden•Interface ohne Anleitung schwer zu verstehen•App Store
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Vielen Dank für die Aufmerksamkeit!!!
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•Bildquellen:• www.apple.com
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