如果有人非常了解我的音乐怪癖，那就是Spotify。 自2009年初以来，它已经跟随我的听觉行为近十年了。
Spotify是全球领先的音乐流媒体服务。 他们擅长收集有关用户的信息，并利用这些信息为他们的服务添加人工智能功能。 它还很好地说明了与当前智能系统相关的问题。
Spotify在最新的音乐推荐解决方案上投入了大量资金。 他们取得了该地区重要的知识产权和关键专业人才的收购权。 机器学习解决方案支持的功能深深扎根于其产品的核心： 发现每周和发布雷达的播放列表，这些列表提供量身定制的建议。
在过去的12个月左右的时间里，我观察到了自动生成的播放列表内容的显着变化。 我强调引人注目，因为它们打乱了我的日常聆听习惯。
我发现自己的播放列表充满了新音乐，而不是被过去所困扰，这绝对不是我喜欢的 。 在这种奇怪的扫荡下，我感到有些被骗和无能为力。
袭击我的第一波浪潮是（挪威）重金属的入侵。 这发生在去年秋天的某个时候。 没什么可做的，只是倾听并等待数周，直到这些奇怪的建议消失。 今年春天，又发生了一次朝着不同方向的跳跃。 这次，我的《发现周刊》在很大程度上受到器乐和古典音乐的侵害，再次违背了我的期望。 这次我什至保存了整个播放列表来记录事件（我想我现在很感激）。
我之所以感到困惑，是因为Spotify用户界面缺乏透明度 。 随着智能接口的出现，称为透明性的交互设计原理变得越来越重要。 它为什么如此重要？
智能接口意味着嵌入由人工智能或“机器学习”创建的功能。 因此，数字产品和服务的工作方式不同于传统技术产品。 目的是为了摆脱用户的手工工作。 自动生成的播放列表正是通过音乐发现功能来实现的。
尽管新技术提供了帮助和自动化，但这并不意味着用户希望失去对计算机应用程序的控制权 ，即使结果比传统方法更具优势。
我对Spotify的建议感到沮丧和高兴的关键问题在于透明度，或者说缺乏透明度。 智能系统的透明度是指系统如何帮助用户了解其行为。
用户界面的透明度有两个方面：了解您可以执行哪些操作并查看所执行操作的后果。 尽管这种关系可能很复杂，但我认为对于用户来说，拥有一个关于系统行为的大致正确的心理模型比一堆错误的信念更好。 潜在的错误信念可能是，例如，我可以通过跳过曲目来影响Spotify播放列表的生成。
我承认我是透明的坚决拥护者。 我对透明性作为设计原则的迷恋可以追溯到很久以前，因为在我的学术生涯中，我们有一个为期四年的完整研究项目，其中还涉及了新兴的界面设计模式。 在阿尔托大学期间，我开始指导PirkkaÅman 。 与Pirkka一起，我们反复考虑了音乐推荐系统中的透明度问题。 这项研究最终于2018年1月为他赢得了新媒体艺术博士学位。
返回到Spotify上下文中的透明度应用程序，这将意味着两件事：首先，作为用户，您应该知道您的行为会对将来的建议产生什么影响。 例如，跳过曲目是否表示“不喜欢”，还是您需要明确单击一个按钮？ 这是显式反馈和隐式反馈 （或激励）之间的区别，这取决于您查看事物的方式。 其次，当用户收到推荐时，他们应该能够弄清楚为什么得到推荐。 这意味着建议应该为它们的外观提供一些解释 。
换句话说，要牢记透明度的两个方面：
· 执行器 ：我该怎么做才能影响系统？ 它观察到哪些输入？
· 反馈：我的举动是否有所作为？ 为什么我会理解我的建议？
对于技术人员，我必须强调，用户界面级别的透明度与黑盒技术实现的细节不同。 我不希望该界面显示有关神经网络隐藏层的任何信息。 用户最感兴趣的是他们可以控制的东西，而不是盒子内部的卷积网络参数。
就在最近，我很高兴观察到Spotify包含了新的UI控件，这些控件为推荐服务提供了明确的执行器。 其中之一驻留在桌面客户端界面的正在播放的艺术家框中，让我不喜欢该艺术家或正在播放的歌曲。 “ Artist radio”一段时间以来一直包含其反馈工具集，拇指向上和向下按钮，以便用户可以指示其批准或从广播列表中删除的项目。
但是，透明度尚未充分实现。
如果我的行为，不喜欢艺术家或从广播播放列表中删除他们的歌曲，是否对我将来的音乐选择有任何影响，我还是一无所知。 我当然希望是这样，但是由于不透明，所以没有任何意义。 从外部消息来源，我知道它们结合使用了推荐方法（协作过滤，内容分析，NLP），但是这些方法的奇妙组合以及与用户行为相关的促动器机制尚不清楚。
实现透明度有一个明确的目标。 确保用户了解智能系统的工作方式。 帮助他们开发有益于用户体验的思维模型。 如果您碰巧是Spotify的设计师，请帮助我理解为什么Spotify会向我推荐它的歌曲。
感谢Fourkind的AtteJääskeläinen提供的编辑支持
清晰展示了前工程师Sophia Ciocca的Spotify建议
https://www.slideshare.net/SophiaCiocca/the-machine-learning-behind-your-spotify-discover-weekly-playlist
托马斯·温特关于透明性的哲学讨论
https://uxmag.com/articles/designing-for-transparency-and-the-myth-of-the-modern-interface
阿尔托大学（Aalto University） 皮尔卡·阿曼（PirkkaÅman）的博士学位：
https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/32063
雅各布·尼尔森 （ Jakob Nielsen）关于唐纳德·诺曼（Donald Norman）的心理模型概念：
https://www.nngroup.com/articles/mental-models/
