Visual Interactive Exploration of Similar Music Playlists

This thesis examines how interactive and sequential search processes can be designed within exploratory data analysis, using the creation and analysis of music playlists by end users as an example. The aim of the work is to demonstrate how visualizations can support users in searching for and exploring music. While
previous approaches predominantly use non-sequential representations such as topic-based cluster maps, the approach presented here takes into account the partial sequentiality of playlists. This sequentiality is reflected in song transitions, which represent an essential quality feature of playlists. Therefore, the focus of this thesis lies on sequentiality with regard to neighborhood relationships. In this context, two similarity measures are compared to investigate how users perceive the structure of such sequences. The developed design concept is based on the methods Search by Example and Substring Search and enables exploration of subsequences. The evaluation, consisting of a user study and a quantitative survey, shows that users do not perceive playlists as sequential wholes but rather as collections of individual elements. Due to this high granularity and the importance of detailed information about the elements, an abstracted representation in the form of a scarf plot is not sufficient to support the exploration process in all areas. The thesis demonstrates that sequentiality
is not clearly defined in certain application domains and can range from individual subsequences to complete sequences. Furthermore, it highlights the extent to which end users are able to use visual analytics tools for exploratory search processes. In addition the work discusses how the design of the user journey for end users supports exploration of divers datasets.

Diese Arbeit untersucht, wie interaktive und sequenzielle Suchprozesse innerhalb explorativer Datenanalysen gestaltet werden können am Beispiel der Erstellung und Analyse von Musik Playlists durch Endnutzer. Ziel der Arbeit ist es, zu zeigen, wie Visualisierungen Nutzer bei der Suche und Exploration von Musik unterstützen können. Während bisherige Ansätze überwiegend nicht-sequenzielle Darstellungen wie themenbasierte Clusterkarten verwenden, berücksichtigt der hier vorgestellte Ansatz die teilweise sequenzielle Struktur von Musik Playlists. Diese Struktur äußert sich in Songübergänge, welche ein wesentliches Qualitätsmerkmal von Playlists darstellen. Aus diesem Grund liegt der Fokus der vorliegenden Arbeit auf der Sequenzialität im Hinblick auf Nachbarschaftsbeziehungen. Dazu werden im Rahmen der Arbeit zwei Ähnlichkeitsmaße miteinander verglichen, um zu untersuchen, wie Nutzer die Struktur einer solchen Sequenz wahrnehmen. Das entwickelte Designkonzept basiert auf den Methoden Search by Example und Substring-Suche und ermöglicht eine Exploration von Teilsequenzen. Die Evaluation aus Nutzerstudie und quantitativer Umfrage zeigt, dass Playlists von Nutzern nicht als sequenzielle Gesamtabfolge sondern eher als Sammlung einzelner Elemente wahrgenommen werden. Aufgrund dieser hohen Granularität und der Bedeutung detaillierter
Informationen über die Elemente reicht eine abstrahierte Darstellung in Form eines Scarf plots nicht aus, um den Explorationsprozess in allen Bereichen zu unterstützen. Die Arbeit verdeutlicht, dass Sequenzialität in manchen Anwendungsbereichen nicht eindeutig ist und von einzelnen Teilsequenzen bis zu vollständigen Abfolgen reicht. Es wird gezeigt in welchem Maße Endnutzer in der Lage sind, Visual-Analytics-Tools für explorative Suchprozesse zu nutzen. Außerdem diskutiert die Arbeit wie die Gestaltung der User Journey für End Nutzer Exploration von diversen Datensätzen unterstützen kann.