Understanding User Behavior In Spotify, Nudging Users Towards a Broader Music Taste
Author
Cirak, Salem
Term
4. term
Publication year
2025
Pages
90
Abstract
Dette speciale undersøger, hvordan nudging og persuasive design kan indlejres i Spotifys grænseflade—særligt i afspilningslistevisningen—for at fremme større musikalsk diversitet uden at kompromittere brugernes autonomi. Med udgangspunkt i nudging- og valgarkitektur-teori udvikles og evalueres syv nudge-mockups. Et designbaseret forskningsdesign med en mixed methods-tilgang kombinerer kvalitative semistrukturerede interviews og tematisk analyse med kvantitative spørgeskemaer for at afdække adfærd og præferencer, herunder en sammenligning mellem casual lyttere og heavy users. Fundene peger på, at beslutningsstruktur-nudges er mest foretrukne, fordi de understøtter udforskning af nye genrer og kunstnere på en ikke-påtrængende måde. Specialet bidrager med konkrete designgreb og indsigter i, hvordan Spotifys nuværende personalisering og grænseflader påvirker musikalsk diversitet, samt hvordan nudges kan implementeres etisk med respekt for brugerkontrol.
This thesis investigates how nudging and persuasive design can be embedded in Spotify's interface—specifically the playlist view—to broaden users' musical diversity without compromising autonomy. Grounded in nudging and choice architecture theory, the study develops and evaluates seven nudge mockups. A design-based research approach with mixed methods combines qualitative semi-structured interviews and thematic analysis with quantitative surveys to understand behaviors and preferences, including a comparison between casual listeners and heavy users. Findings indicate that decision-structure nudges are most preferred because they encourage exploration of new genres and artists in a non-intrusive way. The work offers actionable design directions and insights into how Spotify's current personalization and interface influence musical diversity, and how nudges can be implemented ethically with respect for user control.
[This summary has been generated with the help of AI directly from the project (PDF)]
Documents