musik.

Warum Musik?
Wie schnell merkt man doch, dass sich der Musikgeschmack und die Gewohnheit Musik zu hören voneinander unterscheidet. Um diesen Unterschied genauer zu analysieren und uns unser eigenes Musikhörverhalten vor Augen zu führen, entschieden wir uns für dieses Thema.

Tracking
Einstieg in das Projekt war als erstes das händische Tracken unseres Musikhörverhalten und der gehörten Songs. Dafür erstellten wir kleine Tabellen mit Uhrzeit und Tätigkeit. Mithilfe von “LastFM” konnten wir dann einsehen, welche Titel wir zu welchem Zeitpunkt gehört haben und konnten die Titel so dann einzelnen Tätigkeiten zuordnen. Unsere ersten Daten waren vielversprechend und bewiesen, dass dieses Thema für unser Projekt geeignet war. Im nächsten Schritt überlegten wir uns, wie wir die Daten besser erheben können als sie handschriftlich zu erheben. Dabei stießen wir auf die Spotify API, mit welcher wir auf den Hörverlauf jedes einzelnen Spotify-Kontos zugreifen können. Dies eignete sich, da wir vier den Musikstreamingdienst Spotify verwenden.

Welche Daten wurden erhoben?

• Artist
• Trackname
• Played at
• Energy
• Dancebility
• Valence
• Tempo
• Tätigkeit
• Zeitraum

Auswertung der Daten
Wir haben uns unsere Tätigkeiten in Kategorien zusammengefasst, welche alle unsere Tätigkeiten während des Musikhörens abdecken. Sie sind aber trotzdem spezifisch, sodass sie sich voneinander klar abgrenzen. Dabei haben wir bemerkt, dass nicht jeder von uns auch wirklich alle Kategorien mit seinen Hörtätigkeiten abdeckt. Dies ist jedoch kein Problem, da so die Unterschiede zueinander deutlicher werden.
Aus den ganzen erhaltenen Daten haben wir uns für die folgende Werte aus Spotify entschieden, welche wir darstellen werden:

Die Valenz, welche die Stimmung des jeweiligen Songs auf einer Werteskala von 0-1000 angibt. Dabei steht ein hoher Wert für eine positive Stimmung und ein niedriger Wert für eine negative Stimmung.

Der Zeitpunkt des Hörens des jeweiligen Songs.

Die Energy, welche angibt ob ein Song energetischer ist. Auch diese Daten liegen auf einer Werteskala von 0-1000 vor und ein hoher Wert steht für eine hohe Energie.

Die Anzahl der Songs bei einem spezifischen Energywert in einem Zeitraum. Hierbei wird angegeben wie oft ein Song angehört wurde.

Prozess
Wir entschieden uns für eine Darstellung in Form von 40cm großen Holzstäben, die in eine Holzplatte gesteckt werden. In die Holzplatte haben wir 32 Löcher gefräst, wobei die 8 Löcher in die Breite für unsere 8 Tätigkeiten (alphabetisch sortiert: Auto fahren, Bahn fahren, chillen, Fertig machen, Haushalt, Laufen, Sport, Studium) stehen und die 4 Löcher in die Tiefe für die Zeiträume ( 1: 0-6 Uhr, 2: 6-12 Uhr, 3: 12-18 Uhr, 4: 18-24 Uhr) stehen. Auf die Stäbe, die in der Höhe den Energywert von 0-1000 anzeigen, wollten wir dann Papierkreise stecken. Diese hatten verschiedene Eigenschaften. Die Größe zeigt an, wie viele Songs in diesem Zeitraum bei dieser Tätigkeit mit dem gleichen Energywert gehört wurden. Hat man zum Beispiel ein Lied mehrmals hintereinander gehört, wird dafür der mittlere Kreis verwendet. Bei mehr als fünf Songs eines Energywertes wird der größte Kreis verwendet. Die Farbe der Kreise zeigt die Valenz an. Sie wird im Wertebereich von 0 bis 1000 angegeben und wir haben diesen Bereich dann durch drei geteilt. Die dunkelste Farbe steht für den Bereich mit den niedrigen Valenzwerten, die helle Farbe für den Bereich mit den hohen Valenzwerten.

Die Stäbe haben wir dann passend zu den Platten mit Holzbeize schwarz gefärbt.

Parameter