Kui filmist jäi ilma Rahapall, siin on kiire kokkuvõte: see põhineb tõestisündinud lool Billy Beane – Oakland A Ameerika pesapallimeeskonna peadirektor – ja kuidas ta kasutas arvutiga loodud statistilist analüüsi, et ületada kitsas eelarve ja vaidlustada kogenematute mängijate nimekirja. Kuigi Brad Pitt võidi oma esituse eest Oscarile kandideerida, on kunst sabermeetria õnnestus prožektorivalgus varastada.
Oleme andmetesse armunud – ärge vaadake kaugemale 2012. aasta presidendivalimised ja Nate Silveri triumf selle tõestamiseks. Ja Silver sai statistikas muidugi alguse pesapalliga.
Soovitatud videod
Seal on ka Shane Battier – praegu Miami Heati NBA mängija –, keda peetakse "No Stats All Star" tema tohutu mängueelse ettevalmistuse eest, mis hõlmab vastaste põhjalikku uurimist, eriti mängijaid, keda ta valvama on määratud. New York Timesi andmetel tunnusjoon Battieri kohta võimaldavad kõrgetasemelised statistilised andmed, mis on koostatud kõigi Battieri vastaste kohta, tutvuda parema meeskonna nõrkustega.
Spordimaailm on selgelt suutnud muuta mõõdikud mõõdetavateks reaalmaailma ennustusteks... miks ei võiks see siis toimida ka teistel turgudel? Miks mitte kasutada matemaatikat, et näha muusika lähitulevikku? See juhtub. Tänu veebimuusika tarbimise kasvule ja sotsiaalmeedia kasutamisele muusikute üle arutlemiseks on meil muusikatarbimisse selgem aken kui kunagi varem. Artistid, kes soovivad läbi murda peavoolu eduni, ei pruugi oma tee tippu jõudmiseks otsida kaugemale kui numbrid. Kuid küsimus jääb: kas midagi nii isiklikku ja abstraktset nagu muusika saab põhineda mõõdikutel või on saatusel ikkagi oma käsi selles kõiges?
Kangas olevad detailid (muusikaandmete kohta)
Suured plaadifirmad on järgmiste suurte tegude ennustamiseks alati numbreid krõbistanud – lõppkokkuvõttes on iga edukas staar kellegi jaoks rahalehm. Erinevus seisneb selles, et meil on nüüd vaadata palju rohkem numbreid kui plaadimüük ja raadioesitused ning juurdepääs sellele teabele on kättesaadav kõigile, mitte ainult plaadifirmade suurkujudele. Sinul ja minul on vahendid paljulubavate muusikute väljajuurimiseks. Enne seda on aga oluline teada, milliseid andmepunkte nende järelduste tegemiseks analüüsitakse.
Detail # 1: mis meile meeldib, või mis veelgi olulisem, see, mis meile meie erinevates sotsiaalmeediaväljaannetes „meeldib”. Olgem ausad – koos hashtagiga ja nupuga ❤ on Facebooki meeldimine võimas, võib-olla piisavalt võimas, et ennustada muusika järgmist suurimat säravat tähte. Iga kord, kui postitate YouTube'i video või oma lemmiklaulusõnade, iga kord, kui kasutate rakendust, et kutsuda sõpru kontserdile, millele pileti ostsite, iga kord, kui jagate, et ostsite albumi, muudate Interneti ja kogu maailma jaoks lihtsamaks kindlaks teha, millised teod on väärt vaadates.
Sotsiaalmeedia mõõdikud on valemi üks peamisi koostisosi Järgmine suur heli kasutab muusika loomisel saavutatud edu tuvastamiseks. Iga liige saab oma ametlikel suhtluskontodel uurida iga muusikaartisti lehevaatamiste, meeldimiste, jälgijate ja mainimiste põhjalikku ülevaadet ja kokkuvõtet. Üksikasjalike graafikute abil on lihtne võrrelda sarnaste kunstnikega. Juhuslikele ja uudishimulikele piisab sellest teabest jätkamiseks – kui mõne mitte nii kuulsa bändi Facebook Lehekülje meeldimiste arv on tõusmas miljoniteni, tõenäosus, et see aasta lõpuks suureks lööb, on suur kõrge. Sama kehtib indie-artisti kohta, kellel on Twitteris sada tuhat jälgijat. Kui need kõrgused on saavutatud, annab see märku, et fänniklubidel, talendijuhtidel ja plaadifirmade tegevjuhtidel on aeg seda märgata.
Detail # 2: mida me ostame. Muusika on toode ja meie oleme selle tarbijad. Tarbijakäitumise ja muusikaga seotud ostumustrite uurimine avab ukse paljudele võimalustele. Kui bändid saavad teada, milline nende lugudest kõige rohkem meeldib, võivad nad olla kindlad, et nad esitavad seda oma kontsertidel rohkem. Kui plaadifirmad näevad, et teatud tüüpi albumid müüakse iTunesis nagu kuumad koogid, veenduvad nad selles müüa rohkem selle albumi singleid või tulla välja täiesti erineva (akustilise, live, keelpillikvarteti) versiooniga seda.
Täiuslik näide tarbijakäitumise kasutamisest muusika kasuks on EMI Musicu ühe miljoni intervjuu andmestik. Koostöös Data Science Londontõotab EMI algatus olla "kõige rikkalikum ja suurim muusikaandmekogum kunagi". See koosneb miljonist intervjuust, milles käsitletakse selliseid teemasid nagu kirg a konkreetne muusikažanr ja alamžanr, eelistatud meetodid muusika leidmiseks, lemmikmuusika artistid, mõtted muusikapiraatlusest, muusika voogesitus, muusikavormingud ja fänn demograafia.
David Boyle, EMI Musicu ülevaate vanem asepresident, on optimistlik, et avaldades selle tohutu kogumiku avalikkusele teavet, märkab rohkem muusikatööstuse inimesi ja kasutab andmeid selle kvaliteedi parandamiseks äri. "Meil on olnud suur edu andmete kasutamisel, mis aitavad meil ja meie kunstnikel tarbijaid mõista, ja meil on hea meel jagada mõningaid andmeid, et aidata teistel sama teha," ütleb Boyle. „Samuti mõistame, et teised inimesed, kes neid andmeid vaatavad, märkavad asju, millest me ilma jäime; erinevad vaatenurgad ja kogemused toovad välja erinevaid arusaamu. Seega ootame põnevusega, mida inimesed nende andmetega teevad, ja saame sellest õppida.
EMI suuremat andmekogumit saab kindlasti kasutada selleks, et paljastada, millistele muusikaartistidele peaksid inimesed sel aastal tähelepanu pöörama. Boyle’i sõnul võib muusikatarbija käitumise uurimine ja analüüsimine anda kasutajatele paremaid ennustamisvõimeid tegude suhtes, mille karjäär võib lähitulevikus tõusta.
Detail nr 3: millist vormingut eelistame. Kas muusika veebis jagamise mugavus ja lihtsus on muusikaäri tulusid tõesti mõjutanud? Kui paljud inimesed eelistavad endiselt füüsilist CD-d digitaalsele MP3-le? Kas on ikka piisavalt inimesi, kes tahavad muusika loojaid premeerida, et tööstust püsti hoida? EMI Musicu raporti kohaselt ei maksa inimesed enam muusika eest nii nagu varem ja salvestatud muusika müük on alates 2001. aastast pidevalt langenud. Tegelike muusikaandmete kogumine otse allikast (muusikakuulajatest) võimaldab nii neil kui ka teistel liikmetel muusikatööstusele, et välja selgitada, milles probleem on, ja välja pakkuda strateegia, mis rahuldab tõelisi muusikafänne.
Tänapäeval on rohkem inimesi harjunud kasutama uue muusika kuulamiseks selliseid muusikarakendusi nagu Spotify ja Pandora. Värav muusika avastamise parandamiseks on avatudja Kajapesa on üks ettevõtteid, kes teeb selle poole esimesi samme. See pakub usaldusväärset muusikaintellekti, mis aitab arendajatel luua keerukaid muusikarakendusi. See hõlmab täiustatud muusika esitusloendeid, maitseprofiilide koostamist, isikupärastatud raadiovõimalusi ja muusikaga seonduvat uudistevood, mängurakendused ja "fanalytics" – kogu aeg toetatud rohkem kui triljoniga (jah, triljonit) andmepunktid, mis on ühendatud tema käsutuses oleva enam kui 30 miljoni looga.
Aastal an artiklit õigus, Andmeteadus ja muusikatööstus: mis on sotsiaalmeedial pistmist plaadimüügiga?, analüüsivad Next Big Soundi meeskonna liikmed sotsiaalmeedia mõju iTunes'i albumite ja lugude müügile, võrreldes ühe mõõdikuid teise tuluga. Nad kinnitasid ilmselget: sotsiaalmeedia tegid mõjutada albumite ja lugude müüki. Nende konkreetsed leiud on aga palju huvitavamad. Raadiomängimisel ja YouTube'il on kõige suurem mõju lugude müügile ning see on loogiline: kuuleme oma autoraadiost suurepärast laulu, seega läheme YouTube'i, et sellega vabal ajal rohkem tutvust teha. Seda teades seavad plaadifirmade juhid nüüd prioriteediks suurejooneliste muusikavideote väljamõtlemise YouTube'is nende singlite jaoks, mille nad avaldavad, et köita suuremat publikut.
Albumite müügi puhul läheb asi veidi keerulisemaks – uurimaks, kuidas sotsiaalmeedia seda mõjutab, võetakse arvesse aktiivsust nädal enne albumi ilmumist ja nädal pärast albumi ilmumist. Nende analüüs näitab, et albumite müüki mõjutavad kõige enam – saage see – Wikipedia lehevaatamised. Tarbijad peavad kunstniku kohta rohkem teadma, enne kui nad investeerivad, seega on oluline, et kunstnikud hoiaksid oma Vikipeedia lehte asjakohase ja ajakohasena.
Detail # 4: mida matemaatika ütleb. EMI Music korraldas koos Data Science Londoniga mullu juulis Music Data Science Hackathoni, kus andmeteadlastele anti juurdepääs EMI andmestiku osadele. Nad võiksid sellele oma algoritme rakendada, et proovida ennustada, millist tüüpi muusikat inimesed armastaksid. Konkursi võitis Hiinast pärit Shanda Corporationi tehnoloogiainkubaator Shanda Innovations.
Mis – ja kes – tabab suure hooga
Nii et meil on andmed olemas. Mida me sellest nüüd öelda saame?
"Kui soovite teada saada, kes 2013. aastal õhku lööb, on sellised näitlejad nagu Atlas Genius, HAIM, Jessie Ware ja Trinidad James väga soovitatavad. Või vähemalt nii räägivad numbrid,” ütleb Next Big Soundi andmeajakirjanik Liv Buli.
Andmekogumisprojektiga seotud isikud uurivad uusi kunstnikke väga varajases staadiumis hoolikalt, enne kui jagavad nende kohta teavet. "Sageli näeme väga põnevaid tulemusi enne, kui avalikkus on saanud kunstnikku armuda," ütles Boyle. Siin on aga see, mida nad on valmis pakkuma:
Ettevõte kavatseb millalgi sel aastal avalikustada uuendatud ja täpsema andmekogumi.
Tegelik küsimus on … kas see võib töötada?
Muusika avastamine olla alati väljakutseks, hoolimata sellest, et teil on rakendusi, mis peaksid seda lihtsamaks tegema. Muusikaandmed võivad kindlasti aidata tööstust paremaks saada ning need teenused ja algoritmid on kindlasti samm edasi suund "see on võimalik". Tuleviku osas on aga alati ruumi kahelda – isegi arendajad ise ütlevad nii.
"Muusika ei ole matemaatika probleem," ütles Shane Tobin The Echo Nestist eelmise aasta SF MusicTechi tippkohtumise ajal. TechHive. "Seda tuleb teavitada inimlikust elemendist. Meie soovitused toimivad, kui mõistame, mida inimestel on öelda.
Õnneks ei saa midagi nii immateriaalset nagu muusikat võrrandisse kokku võtta – ja inimlik puudutus on endiselt kõige olulisem tegur, mida muusikas järgmise suurima asja määramisel arvesse võtta. Kuid suur osa muusika avastamisest on seotud sotsiaalse käitumisega ja just nii juhtub, et suur osa meie sotsiaalsetest suhtlustest toimub veebis. Seni, kuni need, kes plaanivad muusikaandmetega manipuleerida, suudavad oma projektidesse sujuvalt integreerida isikliku maitse ja soovitused, pole põhjust, miks see ei võiks töötada.
