Neulich, auf dem Barcamp Berlin, hat Petar Djekic das Fraunhofer-Spinoff mufin.com vorgestellt. Ziel von mufin ist es, automatische Musikempfehlungen geben zu können, indem Audiodateien analysiert werden und ein eindeutiger "Fingerabdruck" von ihnen erzeugt wird. Anhand der so gewonnen Informationen sollen Ähnlichkeiten zwischen Musikstücken ermittelt werden, und verknüpft mit herkömmlichen Methoden wie Userbewertungen und Kaufverhalten noch genauere Ergebnisse erzielt werden.
Denn die Vorgehensweisen von Amazon oder last.fm bringen auch Nachteile mit sich. So können die Resultate gezielt verfälscht werden, oder Beatles-Fans erhalten den Hinweis, sich doch mal John Lennon anzuhören. Das ist natürlich zutreffend, neue Musik lernt man so aber kaum kennen. Petar hatte noch mehr aufschlussreiche Beispiele dafür, warum der aktuelle Stand der Dinge nicht zufriedenstellend ist.
Ich persönlich frage mich allerdings, wer aus solchen recommendation systems einen Nutzen zieht. Klar, unbekanntere Musiker erhalten dadurch die Chance, einem breiteren Publikum bekannt zu werden. Und ich als Musikliebhaber erhalte potentiell interessante Musikempfehlungen. Aber wenn ich mal genauer hinsehe, nutze ich diese kaum. Die last.fm-Ähnlichkeiten laufen bei mir automatisch in den Audio-Player hinein, und ab und an werfe ich da tatsächlich mal einen Blick drauf. Aber den Großteil der Informationen hole ich mir aus Blogs, (Internet-)Radiosendungen oder von Freunden. Möglich, dass sich das in Zukunft aufgrund höherer Qualität der automatisierten Verfahren einmal ändert, nur momentan sehe ich das für mich noch nicht. Wie sieht es bei euch aus? Schonmal ein Album bei Amazon aufgrund eines Vorschlags gekauft? Oder Fan einer Band geworden, die bei last.fm neben eurer Lieblingsband aufgetaucht ist? Würde mich wirklich mal interessieren, wo ihr eure Inspiration hernehmt 
