20.500.12556/RUP-23183 What do listeners attend to when listening to music? Toward explainable music recommendations Personalized explanations in recommender systems can be useful when they reflect the aspects of an item that matter to the user. To account for individual preferences regarding different aspects of songs in music recommender systems, it is first necessary to identify which song aspects explain meaningful variation among listeners. This paper introduces a questionnaire instrument designed to operationalize these differences as a measurable user characteristic. The instrument was developed through item generation, expert review, pilot testing, and a main study. Data from the main study (� = 245) were analyzed using exploratory factor analysis to examine the questionnaire’s internal structure. The results supported a two-factor solution, interpreted as Lyric- Engagement and Music-Engagement, with both dimensions showing good internal consistency. These findings suggest that listeners’ orientations toward lyrical and musical elements can be measured in an interpretable way. The contribution of this study lies not in proposing a new explanation algorithm, but in providing an empirical basis for user modeling that may help align explanation content with the song characteristics most relevant to different listeners. Personalizirane razlage v priporočilnih sistemih so lahko koristne, kadar odražajo tiste vidike izdelka oziroma vsebine, ki so za uporabnika pomembni. Da bi v glasbenih priporočilnih sistemih upoštevali individualne preference glede različnih vidikov pesmi, je treba najprej ugotoviti, kateri vidiki pesmi pojasnjujejo pomembne razlike med poslušalci. Ta članek predstavlja vprašalnik, zasnovan za operacionalizacijo teh razlik kot merljive uporabniške značilnosti. Vprašalnik je bil razvit skozi več faz: oblikovanje postavk, pregled strokovnjakov, pilotno testiranje in glavno raziskavo. Podatki iz glavne raziskave (N = 245) so bili analizirani z eksploratorno faktorsko analizo, da bi preučili notranjo strukturo vprašalnika. Rezultati so podprli rešitev z dvema faktorjema, ki sta bila interpretirana kot vključenost v besedilo (Lyric-Engagement) in vključenost v glasbo (Music-Engagement). Obe dimenziji sta izkazali dobro notranjo zanesljivost. Ugotovitve kažejo, da je mogoče usmerjenost poslušalcev k besedilnim in glasbenim elementom pesmi meriti na razumljiv in interpretabilen način. Prispevek te raziskave ni v predlaganju novega algoritma za razlago priporočil, temveč v zagotavljanju empirične osnove za modeliranje uporabnikov, ki lahko pomaga uskladiti vsebino razlag s tistimi značilnostmi pesmi, ki so za različne poslušalce najbolj pomembne. music recommender systems explainable recommendation personalized explanations user modeling questionnaire development exploratory factor analysis glasbeni priporočilni sistemi razložljiva priporočila faktorska analiza sistemov personalizirane razlage uporabniško modeliranje razvoj vprašalnika true false true Angleški jezik Slovenski jezik Neznano 2026-06-26 10:35:41 2026-06-26 10:35:43 2026-06-27 03:05:03 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 Str. 10-18 0000-00-00 Zaloznikova NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.8 1613-0073 280125443 282804483 RAZ_Seyyedhosseinzadeh_Kosar_2026.pdf RAZ_Seyyedhosseinzadeh_Kosar_2026.pdf 1 3F2AC38FA970D3A1211694C8C45FADC6 83d8cdc7f5614a2720e5b2cfc42856a27bfb4754a05cbc1857ba58684b3b8dbd dc20e97d-7139-11f1-9e8d-005056ac49c0 https://repozitorij.upr.si/Dokument.php?lang=slv&id=33888 RAZ_Seyyedhosseinzadeh_Kosar_2026.pdf RAZ_Seyyedhosseinzadeh_Kosar_2026.pdf 1 3F2AC38FA970D3A1211694C8C45FADC6 83d8cdc7f5614a2720e5b2cfc42856a27bfb4754a05cbc1857ba58684b3b8dbd ef61becc-7139-11f1-9e8d-005056ac49c0 https://repozitorij.upr.si/Dokument.php?lang=slv&id=33889 Fakulteta za matematiko, naravoslovje in informacijske tehnologije 0 0 0