- Last.fm और Audioscrobbler 2002 में अलग-अलग विकसित किए गए छात्र प्रोजेक्ट थे, जिन्होंने ‘collaborative filtering’ का उपयोग करके music recommendation और users के बीच connection को लागू करने वाली शुरुआती social web-आधारित सेवाएँ पेश कीं
- Last.fm ने users की listening history के आधार पर ‘Map of Music’ बनाया, जो genres और songs के बीच संबंधों को visualize करता था, और इसे ऐसे internet radio के रूप में चलाया गया जहाँ users दूसरे users के साथ profile share कर सकते थे
- Audioscrobbler ने users के music playback data को track करके ‘scrobbling’ कहलाने वाला listening record बनाया, और इसके जरिए मिलती-जुलती पसंद वाले users के साथ comparison और recommendation प्रदान किए
- दोनों सेवाओं ने पारंपरिक broadcasting model से हटकर user data और social connections के माध्यम से नया music खोजने का तरीका पेश किया
- बाद में ये एकीकृत हो गईं और Web 2.0 से पहले के दौर में user data-आधारित recommendation और social networking की संभावनाओं को दिखाने वाले उदाहरण के रूप में आंकी गईं
शुरुआती social web के संकेत
- 2002 में सामने आया Last.fm लंदन के Ravensbourne College के छात्रों द्वारा बनाया गया internet radio platform था, जो users की listening history के आधार पर personalized music recommendation देता था
- जब users बार-बार music सुनते थे, तो system उनकी पसंद सीखकर personal profile बनाता था
- सभी user profiles के योग को visualized करने वाले ‘Map of Music’ के जरिए genres के बीच connectivity दिखाई जाती थी
- collaborative filtering वह recommendation तकनीक थी जिसका उपयोग Amazon करता था; यह समान purchase या rating history वाले items को जोड़कर recommendation list बनाती थी
- Amazon का “इस product को खरीदने वाले customers ने ये products भी खरीदे” feature इसका प्रमुख उदाहरण है
- Last.fm ने इसे music data पर लागू करके songs के बीच संबंधों के आधार पर recommendation बनाई
Audioscrobbler का आगमन
- उसी वर्ष ब्रिटेन के Southampton University के Richard Jones ने Audioscrobbler विकसित किया, जो users के music playback data को collect करके recommendation बनाता था
- users software install करके अपनी listening data को automatically record कर सकते थे
- इस data की collaborative filtering के जरिए दूसरे users से तुलना की जाती थी और वहीं से recommendation निकलती थी
- Jones ने “audioscrobbling” शब्द गढ़ा, ताकि listening record के आधार पर होने वाली recommendation प्रक्रिया को परिभाषित किया जा सके
- बाद में Audioscrobbler, Last.fm के साथ एकीकृत होकर एक platform के रूप में विकसित हुआ
broadcasting model से बाहर निकलना
- Last.fm ने पारंपरिक radio की तरह ऐसी broadcasting structure, जिसमें editor music चुनता है, से हटकर users को खुद music flow गढ़ने का तरीका पेश किया
- users ‘love’, ‘hate’, ‘skip’ buttons के जरिए songs को rate करके अपनी personal collection को adjust कर सकते थे
- वे दूसरे users की profiles देख सकते थे, या अपनी पसंद के मुताबिक stream automatically generate कर सकते थे
- सह-संस्थापक Martin Stiksel ने कहा था, “अच्छा music वैसे खोजा जाता है जैसे दोस्त के घर में सुनते हुए—एक social context में”
- इसी विचार को online environment में लाना Last.fm का मूल था
user data का मूल्य
- Last.fm और Audioscrobbler ने user data के सामूहिक मूल्य का उपयोग करके नया content खोजने का तरीका लागू किया
- Amazon की product recommendations की तरह, music listening data recommendation का मुख्य resource बन गया
- हालांकि उस समय music copyright restrictions के कारण केवल 30-second samples ही चलाए जा सकते थे
- बाद में PRS और MCPS को licensing fees चुकाकर इसे औपचारिक online radio service में बदला गया
- इस प्रयास ने streaming revolution से पहले के चरण में data-driven music consumption model की संभावना दिखाई
Web 2.0 की ओर जुड़ाव
- Last.fm और Audioscrobbler का संयोजन user participation और data sharing पर केंद्रित social web की नींव बनाने वाला कदम था
- personalized recommendation, users के बीच connection, data visualization जैसे Web 2.0 के मुख्य तत्वों को इसने पहले ही लागू कर दिया था
- 2004 के बाद तेज हुए social web प्रवाह में, इन दोनों projects को music को माध्यम बनाकर बने online community के प्रारूप के रूप में देखा गया
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