以个体数据可视化提升社会科学中的访谈：以音乐聆听为例

长期以来，为社会学家准确、精细地收集人们喜欢、不喜欢以及实际聆听的音乐信息一直是一项挑战。如今数以百万计的人使用在线音乐流媒体服务，研究可以基于这些平台所收集的个体聆听历史数据展开。尤其是个体访谈可受益于此类数据：访谈者得以沉浸于知情同意受访者的音乐世界中，从而提出情境化问题并获得更精确的回答。然而，设计一种支持此种沉浸的可视化探索工具十分困难，原因在于聆听数据的体量与异质性、潜在用户参差不齐的“视觉素养”，以及访谈者可能对受访者所听音乐缺乏了解。在本案例研究中，我们讨论了此类工具的设计与评估。该工具与社会科学家共同设计，旨在协助他们准备并实施针对聆听体验多方面内容的半结构化访谈。它在法国某流媒体平台知情同意用户的三十次访谈中得到了评估。