第五章 結論與建議
第三節 未來研究建議
本研究針對音樂描述以及提問中的未知音樂資訊需求描述,探索以使用者為 中心的描述屬性及內涵,然而與音樂描述相關的範圍廣泛,本研究無法涵蓋所有 相關議題,因此研究結果存在限制。特別針對未來對此領域有興趣的研究者提出 各種後續的研究建議。
一、 將已知音樂資訊需求之線上提問列為研究對象
音樂資訊需求分為未知、已知兩大類,本研究針對未知音樂資訊需求分析其 描述屬性內涵,卻不包含已知音樂資訊需求的部分。但從音樂提問中可以看到已 知音樂的尋求對於使用者也有困難和限制存在,因此未來研究也可以針對已知音 樂的提問的內涵分析研究。另外,本研究的資料蒐集對象皆為國內的提問,國外 的提問可能因文化差異導致使用者產生不同於國人的音樂的感知。國內外聆聽的 音樂類型也會與國內不同,因而包含不同的未知音樂資訊需求以及描述方式。建 議未來能夠將對象擴及國外的提問,增加提問內容的多元性,也能增加研究的廣 度。
二、 觀察未知音樂資訊尋求行為以獲取更完整資訊
音樂提問中能了解未知音樂資訊需求的描述方式,但未能包含完整的尋求行 為、歷程和判斷思維,未來若能觀察使用者的未知音樂的尋求行為,輔以實驗和 訪談等方法將能獲取更完整的未知音樂資訊需求資訊。
三、 了解影像與音樂的相關性
本研究僅在音樂畫面描述任務中針對音樂視覺化設定任務情境,其中發現許 多有趣的屬性,從初步的研究結果來看,兩者之間確實存在高度的相關性。未來
研究可朝視覺元素和音樂本身的相關性,或是探索使用者產生視覺聯想的依據等,
加深研究的內容深度,為音樂檢索帶入新視野。
四、 將潛在屬性應用至線上音樂檢索系統改善
本研究主要找出使用者描述音樂的屬性內容,未包含實際應用開發層面。若 能實際將其應用至線上音樂服務、改善系統,如何將眾多不同的屬性應用至音樂 推薦及音樂探索服務上將是重要且有趣的研究題目,再者,透過實際操作以觀察 使用者的使用情形以及應用成效也會是進一步的延伸研究。
五、 延伸至使用者的電影描述內容作為研究對象
本研究對象針對線上音樂內容,未來建議可將內容延伸至電影的內容描述或 影片的內容描述等,這類的題材內容同屬於多媒體,與文字類資訊相較下,無論 在認知、理解或描述的方式都很不同,是後續值得研究的研究議題。
參考文獻
Bainbridge, D., Cunningham, S.J., & Downie J.S. (2003, October). How people describe their music information needs: a grounded theory analysis of music queries. Proceedings of the 4th International Conference on Music Information Retrieval. Baltimore, MD: Johns Hopkins University.
Baltrunas , L., & Amatriain, X. (2009). Towards time-dependant recommendation based on implicit feedback. Proceedings of the 3rd ACM conference on Recommender systems. New York, NY: ACM.
Baumann, S., & Hummel, O. (2005). Enhancing music recommendation algorithms using cultural metadata. Journal of New Music Research, 34(2), 161-172.
Braijnik, G., Guida, G., & Tasso, C. (1990). User modeling in expert man-machine interfaces: a case study in intelligent information retrieval. IEEE Transactions Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 20(1), 166-185.
Broughton, G. (2002). Faceted classification as a basis for knowledge organization in a digital environment: the bliss bibliographic classification as a model for vocabulary management and the creation of multidimensional knowledge structures. The New Review of Hypermedia and Multimedia, 7(1), 67-102.
Byrd, D., & Crawford, T. (2002). Problems of music information retrieval in the real world. Information Processing & Management, 38(2), 249-272.
Cano, P., Koppenberger, M., & Wack, N. (2005). Content-based music audio recommendation. Proceedings of the 13th annual ACM international conference on Multimedia (pp. 211-212). New York, NY: ACM. doi:
10.1145/1101149.1101181
Casey, M.A., Veltkamp, R., Goto, M., Leman, M., Rhodes, C., & Slaney, M. (2008).
Content-based music information retrieval: current directions and future challenges. Proceedings of the IEEE, 96(4), 668-696.
Cohen, A.J. (2005). Music cognition: defining constraints on musical communication.
In Miell, D., MacDonald, R., & Hargreaves, D.J.(Eds.), Musical communication (pp.61-84). New York, NY: Oxford University Press.
Cunningham, S.J., Bainbridge, D., & McKay, D. (2007). Finding new music: a diary study of everyday encounter with novel songs. Proceedings of the 8th International Conference on Music Information Retrieval (pp. 83-88). Vienna, Austrian: Austrian Computer Society.
Cunningham, S.J., Reeves, N., & Britland, M. (2003). An ethnographic study of music information seeking: Implications for the design of a music digital library.
Proceedings of the 3rd Joint Conference on Digital Libraries(pp. 5-16). Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society.
Cytowic, R.E. (1989). Synesthesia: A Union of the Senses. New York, NY:
Springer-Verlag.
Della, C.M. (1977). Voci Suoni Rumori. (Tecniche per una scuola nuova, Vol. 11).
Brescia, Italy: La scuola.
Downie, J.S. (2003). Music information retrieval. Annual Review of Information Science and Technology, 37(1), 295-340.
Downie, J.S., & Cunningham, S. J. (2002). Toward a theory of music information
retrieval queries: system design implications. Proceedings of the 3rd International Conference on Music Information Retrieval (pp. 299-300) Paris, France: IRCAM-Centre Pompidou.
Ghias, A. Logan, J., Chamberlin, D., & Smith, B.C. (1995). Query by humming:
musical information retrieval in an audio database. Proceedings of the 3rd ACM International Conference on Multimedia(pp. 231-236). New York, NY: ACM.
doi:10.1145/217279.215273
Glaser, B.G. & Strauss, A.L. (1967). The Discovery of grounded theory: Strategies for qualitative research. New York, NY: Aldine Publishing Company.
Goto, M., & Hirata, K. (2004). Recent studies on music information processing.
Acoustical Science And Technology, 25(6), 419-425.
Gouyon, F., & Dixon S. (2004). Dance music classification: a tempo-based approach.
Proceedings of the 5rd International Conference on Music Information Retrieval Barcelona, Spain: Pompeu Fabra University.
Hawley, M.J. (1993). Structure out of Sound (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology). Retrieved from http://hdl.handle.net/1721.1/29068 Jörgensen, C. (1998). Attributes of images in describing tasks. Information Processing
& Management, 34(2-3), 161-174.
Juslin, P. & Laukka, P. (2004). Expression, perception, and induction of musical emotions: a review and a questionnaire study of everyday listening. Journal of New Music Research, 33(3), 217-238.
Kim, J.Y. (2002). Categories of Music Description and Search Terms and Phrases
Used by Non-Music Experts. Proceedings of the 3rd International Conference on Music Information Retrieval(pp. 209-214) Paris, France: IRCAM-Centre Pompidou.
Kuo, F.F., Chiang, M.F., Shan, M.K., & Lee, S.Y. (2005). Emotion-based music recommendation by association discovery from film music. Proceedings of the 13th annual ACM international conference on Multimedia (pp. 507-510). New York, NY: ACM. doi: 10.1145/1101149.1101263
Lamere, P. (2008). Social tagging and music information retrieval. Journal of New Music Research, 37(2), 101-114.
Laplante, A. & Downie, J.S. (2006). Everyday Life Music Information-Seeking Behaviour of Young Adults. Proceedings of the 7rd International Conference on Music Information Retrieval (pp. 381-382) Victoria, Canada: University of Victoria.
Lee, J.H. (2010). Analysis of user needs and information features in natural language queries seeking music information. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61, 1025-1045.
Lee, J.H., & Downie, J.S. (2004). Survey of music information needs, uses and seeking behavior. Proceedings of the 5rd International Conference on Music Information Retrieval Barcelona, Spain: Pompeu Fabra University.
Lehmann, A.C., Sloboda, J.A., & Woody, R.H. (2007). Psychology for musicians:
understanding and acquiring the skills. New York, NY: Oxford University.
Li, T. & Ogihara, M. (2005). Music Genre Classification with Taxonomy. Proceedings
(pp.197-200). Piscataway, NJ: IEEE Signal Processing Society.
Lipps, T. (1903). Empathy, einfühlung, innere nachahmung und organempfindung.
Archiv Für Gesamte Psychologie, 1, 465-519.
Osborne, H. (1984). The language metaphor in art. Journal of Aesthetic Education, 18(1), 9-20.
Recording Industry Association of Japan. (2011). RIAJ Yearbook 2011. Retrieved from http://www.riaj.or.jp/e/issue/pdf/RIAJ2011E.pdf
Ruud, E. (1998). Music therapy : improvisation, communication, and culture. Gilsum, NH: Barcelona Publishers.
Sandvold, V., Aussenac, T., Celma, Ò ., & Herrera, P. (2006). Good Vibrations: Music Discovery through Personal Musical Concepts. Proceedings of the 7th International Conference on Music Information Retrieval (pp. 322-323).
Victoria, Canada: University of Victoria.
Sloboda, J.A. (1985). The musical mind: the cognitive psychology of music. New York: Oxford University Press.
Stefani, G., Tafuri, J., & Spaccazochi, M. (1979). Educazione Musicale di Base.
Brescia, Italy: La Scuola.
Typke, R., Wiering, F., & Veltkamp, R.C. (2005). A Survey of Music Information Retrieval Systems. Proceedings of the 6th International Conference on Music Information Retrieval (pp. 153-160). London, UK: University of London.
Vernon, P.E. (1930). The phenomena of attenation and visualization in the psychology of musical appreciation. Journal of Psychology, 21, 50.
Weigl, D.M., & Guastavinouser, C. (2011). User studies in the music information retrieval literature. Proceedings of 12th International Conference on Music Information Retrieval Conference (pp. 335-340). Miami, FL: University of Miami.
卡爾西蕭(Seashore, C.E. )(1981)。音樂美學(郭長揚譯)。台北市:全音發行。
(原作出版年:1977)
瓦倫汀(V
alentine, C.W.
)(1991
)。
實驗審美心理學(潘智彪譯)。台北市:商鼎。(原作出版年:1962)
林雯瑤(2006)。層面分類的概念與應用。教育資料與圖書館學。44(2),153-171。
洪元元(2008)。從使用者音樂聆賞歷程探討線上音樂分類架構(未出版之碩士 論文)。國立臺灣大學圖書資訊學研究所,台北市。
郭美女(2000)。聲音與音樂教育。臺北市:五南。
許馨文(2003)。音樂聆聽經驗的意義建構歷程:以十二位大學生聽、說歌曲〈菊 花夜行軍〉為例(未出版之碩士論文)。國立政治大學廣播電視學系,台北 市。
陳映竹(2011)。大學生網路影音檢索之相關判斷研究(未出版之碩士論文)。國 立臺灣師範大學圖書資訊學研究所,台北市。
曾元顯(2000)。音樂內容查詢不匹配問題與檢索模式之研究。資訊傳播與圖書 館學。6(4),35-48。
漢斯利克(Hanslick, E.)(1997)。論音樂美:音樂美學的修改芻議(陳慧珊譯)。
台北市:世界文物。(原作出版年:1990)
附錄一 線上音樂使用者行為調查問卷
附錄二 音樂描述描述任務單
受試者: 任務編號: 歌曲編號:
熟悉程度(1 最不熟悉~5 最熟悉):
例
歌名 旅行的意義 歌手 陳綺貞
描述詞句: 旅行的意義;陳綺貞;流行歌曲;很紅;輕柔;適 合念書;分離;好聽;飛機 ;藍天;秋天;登機箱;女生;咖啡杯……
1. 請您在聆聽這首歌時,寫出您認為可以描述這首歌曲的字/詞/句,包含任 何對於這首歌的客觀、主觀描述,例如歌曲資訊、元素、對歌曲的感覺、
聯想等等皆可,描述詞彙數量將不受限制。
描述詞句:
2. 請您在聆聽這首歌時,寫出您認為可以檢索到這首歌的關鍵字/詞/句。描 述詞彙數量將不受限制。
描述詞句:
3. 請在聆聽過程中用心感受音樂,以及在聽音樂同時,腦中浮現的畫面,請 列舉描述詞彙來表達此影像,描述詞彙數量將不受限制。描述詞彙可以是 影像中的任何元素、情境、感覺或故事。
描述詞句:
4. 請問您認為這首歌適合在哪些情境之下聆聽(例如場合、時間、用途)?
描述詞句:
附錄三 音樂描述實驗訪談大綱
任務一
1. 請根據您在音樂描述任務中所填寫描述詞進行簡單的介紹和說明。
2. 請問您為什麼選擇這些詞彙描述這首歌曲?
3. 請問哪些詞彙對您來說是重要的?為什麼?
任務二
4. 請根據您在音樂描述任務中所填寫描述詞進行簡單的介紹和說明。
5. 請問您為什麼選擇這些詞彙來搜尋這首歌曲?
6. 請問哪些詞彙對您來說是重要的?為什麼?
任務三
7. 請根據您在音樂畫面描述任務中所填寫描述詞彙進行簡單的介紹和說 明。
8. 請問您是依據什麼產生音樂畫面?(例如:回憶、想像、經驗…等)
9. 這些畫面對您來說代表什麼意義?
任務四
10. 請根據您在音樂畫面描述任務中所填寫描述詞彙進行簡單的介紹和說 明。
11. 請問您為什麼會描述這些情境?
12. 這些情境和音樂有什麼關係?
附錄四 音樂描述實驗指定曲目
歌曲類別 歌曲編號 歌名 歌手
01Pop
S01 Eh, Eh Lady GaGa
S02 Careless Whisper George Michael S03 Love Story Taylor Swift S04 Sorry Seems To Be The Hardest Word Elton John S05 Just The Way You Are Bruno Mars
02Rock
S11 Strange Elvis Costello S12 Johnny B. Goode Johnny Winter S13 London Calling The Clash
S14 Yellow Coldplay
S15 Wretches And Kings Linkin Park
S16 幹什麼 信
S17 王妃 蕭敬騰
S18 好不好 五月天
S19 活下去 伍佰& China Blue
S20 春夏秋冬 輕鬆玩
03Jazz
S21 Postcard Lovers Stacey Kent S22 It Had To Be You Kenny G S23 I Wouldn't Need You Norah Jones S24 Ay Cosita Linda Lisa Ono S25 What A Wonderful World Louis Armstrong
S26 寂寞難耐 李宗盛
S27 如果真的要結婚 馮穎琪
S28 輕功 Twins
S29 月光 楊瑞代 &周杰倫
S30 倒帶人生 陳奕迅
04R&B
S31 Fading Rihanna
S32 Back At One Brian McKnight
S33 Why R U Amelie Productions
S46 我穿 Nike 鞋把妹 大囍門
S47 淑女之夜 嘻哈甜心
S48 九局下半 MC HOTDOG
S49 過程 蛋堡
S50 報應 黃立成&MACHI
06Country
S51 Different kind of fine Zac Brown Band S52 Does Fort Worth Ever Cross Your Mind George Strait S53 Hello Walls Willie Nelson S54 Oh Lonesome Me Don Gibson S55 Blue Yodel No. 1 (T For Texas) Jimmie Rodgers S56 American Honey Lady Antebellum
S57 牛仔很忙 周杰倫
S58 Chattahoochee Alan Jackson S59 Homewrecker Gretchen Wilson S60 Shiftwork Kenny Chesney
07Blues
S61 That kind of woman Gary Moore S62 Cry to me Solomon Burke S63 Wang Dang Doodle Koko Taylor S64 My Babe Little Walter S65 King Of The Blues Gary Moore S66 The things that I used Lloyd Price
S67 愛愛愛 方大同
S68 對愛渴望 傅薇
S69 沙灘 陶喆
S70 有你的快樂 王若琳
08Electronic
S71 Little Bad Girl David Guetta S72 Kaskade & Dada Life With Dan Black -
ICE
Kaskade S73 Sexy Bitch David Guetta
09Latin
S81 The train is coming Shaggy
S82 Bailamos Enrique Iglesias S83 Para Politico No Lisandro Meza S84 Cumbia de La Paz Celso Piña S85 Bongo Bong Manu Chao S86 Livin' la Vida Loca Ricky Martin S87 No Es lo Mismo Alejandro Sanz S88 Buscando Guayaba Rubén Blades S89 Cuando Estamos Juntos
Alejandro Fernández S90 La Era de la Copiaera Calle 13
10Classical
S91 Nocturnes: No. 6 in G minor Op. 15 No. 3 Yundi Li(李雲迪)
S92 魔指歸來 薛嘯秋
S93 第 2 號鋼琴協奏曲 拉赫曼尼諾夫
S94 Amazing Grace Andrea Bocelli
S95 雙簧管協奏曲 莫札特
S96 Bach: Prelude from Cello Suite No. 1 in G Major, BWV 1007
Yo Yo Ma
S97 鄉 IV‧父與子 V.K 克
S98 Vissi D'Arte (Act II) Owain Arwel Hughes
S99 Menuetto Augustin Dumay S100 Lonely Town from On the Town Joshua Bell