Meet the people who design the algorithms that capture our musical tastes.
The people who make music recommender systems have lofty goals: they want to broaden listeners’ horizons and help obscure musicians find audiences, taking advantage of the enormous catalogs offered by companies like Spotify, Apple Music, and Pandora. But for their critics, recommender systems seem to embody all the potential harms of algorithms: they flatten culture into numbers, they normalize ever-broadening data collection, and they profile their users for commercial ends. Drawing on years of ethnographic fieldwork, anthropologist Nick Seaver describes how the makers of music recommendation navigate these tensions: how product managers understand their relationship with the users they want to help and to capture; how scientists conceive of listening itself as a kind of data processing; and how engineers imagine the geography of the world of music as a space they care for and control.
Computing Taste rehumanizes the algorithmic systems that shape our world, drawing attention to the people who build and maintain them. In this vividly theorized book, Seaver brings the thinking of programmers into conversation with the discipline of anthropology, opening up the cultural world of computation in a wide-ranging exploration that travels from cosmology to calculation, myth to machine learning, and captivation to care.
0 有用 makzhou 2024-01-29 16:25:38 中国澳门
taste is essentially *instrumented technique*, mediated and organized through countless devices。把技术和品味放在一起看,还有启发。谈到secrecy 的那部分也很喜欢。
0 有用 椰壳 2024-02-02 13:15:44 美国
身在其中之后反而觉得没有那么玄妙,trap的理论功效也主要来自于比喻作为概念的延展性。Nick讲了很多features是如何被建构或者建构了什么的故事,但从实操上讲,其实这些都是次要的,重要的是最终想要影响到的最终的metrics,而那也只不过是一些artifacts而已。
0 有用 s 2024-02-02 11:21:18 美国
理论很好用,民族志细节异常空洞
0 有用 莫纳考 2023-09-18 03:31:15 荷兰
前面做概念厘清的时候比较容易把握,比如overwhelm, information overload, recommendation,逻辑顺序很清晰。中间在写算法不那么坏甚至可以打破信息茧房的部分立场存疑,也是和我自身的关切不太相关所以会质疑重要性的问题。最后真正讲算法时语言也太模糊了……虽然比喻理应让人更好理解,但抽象和具体的对应还是让我不能明白是怎么做的。整本书是民族志,“我”的存在感特别高,... 前面做概念厘清的时候比较容易把握,比如overwhelm, information overload, recommendation,逻辑顺序很清晰。中间在写算法不那么坏甚至可以打破信息茧房的部分立场存疑,也是和我自身的关切不太相关所以会质疑重要性的问题。最后真正讲算法时语言也太模糊了……虽然比喻理应让人更好理解,但抽象和具体的对应还是让我不能明白是怎么做的。整本书是民族志,“我”的存在感特别高,一系列见闻,不是很让我爱看…… (展开)
0 有用 没意思 2024-05-04 12:11:05 美国
Man.. I really wanted to like it
0 有用 没意思 2024-05-04 12:11:05 美国
Man.. I really wanted to like it
0 有用 椰壳 2024-02-02 13:15:44 美国
身在其中之后反而觉得没有那么玄妙,trap的理论功效也主要来自于比喻作为概念的延展性。Nick讲了很多features是如何被建构或者建构了什么的故事,但从实操上讲,其实这些都是次要的,重要的是最终想要影响到的最终的metrics,而那也只不过是一些artifacts而已。
0 有用 s 2024-02-02 11:21:18 美国
理论很好用,民族志细节异常空洞
0 有用 makzhou 2024-01-29 16:25:38 中国澳门
taste is essentially *instrumented technique*, mediated and organized through countless devices。把技术和品味放在一起看,还有启发。谈到secrecy 的那部分也很喜欢。
0 有用 莫纳考 2023-09-18 03:31:15 荷兰
前面做概念厘清的时候比较容易把握,比如overwhelm, information overload, recommendation,逻辑顺序很清晰。中间在写算法不那么坏甚至可以打破信息茧房的部分立场存疑,也是和我自身的关切不太相关所以会质疑重要性的问题。最后真正讲算法时语言也太模糊了……虽然比喻理应让人更好理解,但抽象和具体的对应还是让我不能明白是怎么做的。整本书是民族志,“我”的存在感特别高,... 前面做概念厘清的时候比较容易把握,比如overwhelm, information overload, recommendation,逻辑顺序很清晰。中间在写算法不那么坏甚至可以打破信息茧房的部分立场存疑,也是和我自身的关切不太相关所以会质疑重要性的问题。最后真正讲算法时语言也太模糊了……虽然比喻理应让人更好理解,但抽象和具体的对应还是让我不能明白是怎么做的。整本书是民族志,“我”的存在感特别高,一系列见闻,不是很让我爱看…… (展开)