计算趣味：算法与音乐推荐的缔造者

Computing Taste: Algorithms and the Makers of Music Recommendation

认识设计算法的人，这些算法可以捕捉我们的音乐品味。

制作音乐推荐系统的人有着崇高的目标：他们希望拓宽听众的视野，帮助默默无闻的音乐家找到听众，利用 Spotify、Apple Music 和 Pandora 等公司提供的庞大目录。

但对于他们的批评者来说，推荐系统似乎体现了算法的所有潜在危害：它们将文化扁平化为数字，将不断扩大的数据收集规范化，并为商业目的对用户进行描述。

凭借多年的民族志实地调查，人类学家尼克西弗描述了音乐推荐的制定者如何应对这些紧张局势：产品经理如何理解他们与他们想要帮助和捕获的用户之间的关系；科学家如何将聆听本身视为一种数据处理；

Computing Taste 将塑造我们世界的算法系统重新人性化，将注意力吸引到构建和维护它们的人身上。在这本生动的理论书中，Seaver 将程序员的思维带入了人类学学科的对话中，在从宇宙学到计算、从神话到机器学习、从迷恋到关怀的广泛探索中打开了计算的文化世界。