Spotify16型人格MBTI个性化歌单音乐特征数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Spotify, MBTI, 音乐, 歌单, 个性, 情感, 音乐特征, 心理学
数据概述：
本数据集包含Spotify平台上基于16型人格（MBTI）分类的个性化歌单音乐特征数据。数据基于Myers Briggs Type Indicator（MBTI）人格类型系统，将人群分为16种不同的人格类型。数据集包含了4081条数据，每条数据对应一个Spotify歌单，并聚合了该歌单中歌曲的音乐特征信息。
数据结构包括：
- mbti：歌单对应的MBTI人格类型标签。
- function_pair：歌单所属的功能对，包括NF, NT, SJ, SP四种。
- 音乐特征：基于Spotify API提取的音频特征，包括：
- acousticness_mean/stdev：歌曲的声学性，均值和标准差。
- danceability_mean/stdev：歌曲的舞曲性，均值和标准差。
- energy_mean/stdev：歌曲的能量值，均值和标准差。
- instrumentalness_mean/stdev：歌曲的器乐性，均值和标准差。
- key_count：歌曲的主音调统计，包括C, C♯/D♭, D等，以及Major或minor的调性。
- liveness_mean/stdev：歌曲的现场感，均值和标准差。
- loudness_mean/stdev：歌曲的响度，均值和标准差。
- mode_mean/stdev：歌曲的模式（大调或小调），均值和标准差。
- speechiness_mean/stdev：歌曲的言语性，均值和标准差。
- tempo_mean/stdev：歌曲的节奏，均值和标准差。
- valence_mean/stdev：歌曲的积极性，均值和标准差。
数据用途概述：
该数据集适用于音乐与心理学、个性化推荐、情感分析等多个领域的研究。研究人员可以利用此数据探索不同人格类型与音乐偏好的关系；音乐平台可以利用此数据优化个性化推荐算法，提升用户体验；心理学研究者可以利用此数据分析音乐对不同人格类型的情感影响。此外，数据集还可用于音乐教育、音乐治疗等领域，帮助理解音乐与人类情感的关联。
