Au cas où tu aurais raté le film Boule d'argent, voici un bref résumé: Il est basé sur l’histoire vraie de Billy Beane – Directeur général de l’équipe de baseball américaine d’Oakland A – et comment il a utilisé l’analyse statistique générée par ordinateur pour surmonter un budget serré et lutter contre une liste de joueurs inexpérimentés. Même si Brad Pitt a peut-être été nominé pour un Oscar pour sa performance, l'art de sabermétrie réussi à voler la vedette.
Nous sommes tombés amoureux des données – ne cherchez pas plus loin que l'élection présidentielle de 2012 et le triomphe de Nate Silver pour le prouver. Et Silver, bien sûr, a fait ses débuts dans les statistiques avec le baseball.
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Il y a aussi Shane Battier – actuellement joueur NBA pour le Miami Heat – qui se régale de « Aucun All-Star de statistiques » pour son immense préparation d'avant-match qui implique une étude exhaustive de ses adversaires, en particulier des joueurs qu'il est chargé de garder. Selon un New York Times
fonctionnalité sur Battier, des données statistiques de haut niveau compilées sur tous les adversaires de Battier lui permettent de se familiariser avec les faiblesses d’une meilleure équipe.Le monde du sport a clairement réussi à transformer des mesures en prédictions mesurables et réelles… alors pourquoi cela ne fonctionnerait-il pas également pour d’autres marchés? Pourquoi ne pas utiliser les mathématiques pour voir l’avenir immédiat de la musique? Cela arrive. Grâce à l’augmentation de la consommation de musique en ligne et à l’utilisation des médias sociaux pour discuter des musiciens, nous disposons d’une fenêtre plus claire que jamais sur la consommation musicale. Les artistes qui cherchent à percer vers le succès grand public n’auront peut-être pas besoin de chercher plus loin que les chiffres pour se frayer un chemin vers le sommet. Mais la question demeure: quelque chose d’aussi personnel et abstrait que la musique peut-il être basé sur des mesures, ou le destin a-t-il encore une part dans tout cela ?
Les détails dans le tissu (des données musicales)
Les grandes maisons de disques ont toujours fait des calculs pour deviner les prochains grands groupes – en fin de compte, chaque star à succès est une vache à lait pour quelqu’un. La différence est que nous avons désormais bien plus de chiffres à examiner que les ventes de disques et les émissions radiophoniques, et l’accès à ces informations est accessible à tous, pas seulement aux gros bonnets des maisons de disques. Vous et moi avons les outils nécessaires pour éliminer les musiciens prometteurs. Mais avant de le faire, il est important de savoir quels points de données sont analysés pour tirer ces conclusions.
Détail n°1: Ce qu'on aime, ou plus important encore, ce que nous « aimons » sur nos différents réseaux sociaux. Soyons réalistes: avec le hashtag et le bouton ❤, le « j'aime » de Facebook est puissant, peut-être assez puissant pour prédire la prochaine plus grande étoile brillante de la musique. Chaque fois que vous publiez une vidéo YouTube ou les paroles de votre chanson préférée, chaque fois que vous utilisez une application pour inviter des amis à un concert pour lequel vous avez acheté des billets, Chaque fois que vous dites que vous avez acheté un album, vous permettez à Internet – et au monde – de déterminer plus facilement quels actes valent la peine. en train de regarder.
Les mesures des médias sociaux sont l'un des ingrédients clés de la formule Suivant Grand son utilise pour identifier les succès musicaux en devenir. Chaque membre peut étudier un aperçu complet et le décompte des pages vues, des likes, des abonnés et des mentions de tout artiste musical sur ses comptes sociaux officiels. Les comparaisons avec des artistes similaires sont facilitées grâce à des graphiques détaillés. Pour les occasionnels et les curieux, ces informations suffisent pour continuer – même si le Facebook d’un groupe pas si célèbre les pages J'aime se comptent par millions, les chances qu'elles atteignent un sommet d'ici la fin de l'année sont haut. Il en va de même pour l’artiste indépendant qui compte plus de cent mille abonnés sur Twitter. Une fois ces sommets atteints, cela signifie qu’il est temps pour les fan clubs, les gestionnaires de talents et les dirigeants des maisons de disques d’en prendre note.
Détail n°2: Ce que nous achetons. La musique est un produit et nous en sommes les consommateurs. L’étude du comportement des consommateurs et des modèles d’achat liés à la musique ouvre la porte à de nombreuses possibilités. Lorsque les groupes découvrent lesquelles de leurs chansons sont les plus appréciées, ils peuvent s'assurer de les interpréter davantage lors de leurs concerts. Lorsque les maisons de disques constatent qu'un certain type d'album se vend comme des petits pains chauds sur iTunes, elles s'assurent de vendre plus de singles de cet album ou sortir une version totalement différente (acoustique, live, quatuor à cordes) de il.
Un parfait exemple d’utilisation du comportement du consommateur à l’avantage de la musique est Ensemble de données d'un million d'interviews d'EMI Music. En partenariat avec Science des données Londres, l’initiative d’EMI promet d’être « l’ensemble de données musicales le plus riche et le plus vaste jamais créé ». Il comprend un million d’entretiens abordant des sujets tels que le niveau de passion pour un genre et sous-genre musical particuliers, méthodes préférées pour la découverte musicale, artistes musicaux préférés, réflexions sur le piratage musical, streaming musical, formats musicaux et fans la démographie.
David Boyle, vice-président senior d'Insight chez EMI Music, est optimiste qu'en publiant cette énorme collection de informations au public, davantage de personnes dans l'industrie musicale en prendront note et utiliseront les données pour améliorer la qualité de l'information. entreprise. « Nous avons eu beaucoup de succès en utilisant les données pour nous aider, nous et nos artistes, à comprendre les consommateurs, et nous sommes ravis de partager certaines de nos données pour aider d’autres à faire de même », déclare Boyle. « Nous reconnaissons également que d’autres personnes examinant ces données repéreront des éléments que nous avons manqués; différentes perspectives et expériences feront ressortir différentes idées. Nous sommes donc impatients de voir ce que les gens font avec ces données et d’en tirer des leçons.
Le plus grand ensemble de données d’EMI peut certainement être utilisé pour révéler quels artistes musicaux les gens devraient surveiller cette année. Selon Boyle, l’étude et l’analyse du comportement des consommateurs de musique peuvent doter les utilisateurs de meilleurs pouvoirs prédictifs concernant les actes dont la carrière pourrait décoller dans un avenir proche.
Détail n°3: Quel format nous préférons. La commodité et la facilité du partage de musique en ligne ont-elles réellement affecté les revenus du secteur de la musique? Combien de personnes préfèrent encore le CD physique au MP3 numérique? Y a-t-il encore assez de gens qui souhaitent récompenser les créateurs de musique pour maintenir l’industrie à flot? Selon le rapport d’EMI Music, les gens ne paient plus pour la musique comme avant, et les ventes de musique enregistrée sont en baisse constante depuis 2001. La collecte de données musicales réelles directement à partir de la source (les auditeurs de musique) leur permettra, ainsi qu'à d'autres membres de l'industrie de la musique pour comprendre quel est le problème et proposer une stratégie qui satisfera les vrais fans de musique.
De nos jours, de plus en plus de personnes sont habituées à utiliser des applications musicales comme Spotify et Pandora pour écouter de la nouvelle musique. La porte vers l’amélioration de la découverte musicale est grande ouverte, et Le nid d'écho est l'une des entreprises qui fait ses premiers pas dans cette direction. Il fournit une intelligence musicale fiable qui peut aider les développeurs à créer des applications musicales sophistiquées. Cela inclut une liste de lecture de musique avancée, un profilage des goûts, des capacités radio personnalisées, des informations liées à la musique. des flux d'actualités, des applications de jeux et des « fanalytics » – le tout soutenu par plus d'un billion (oui, mille milliards) points de données connectés à plus de 30 millions de chansons à sa disposition.
Dans un article intitulé, Science des données et industrie musicale: quel rapport les médias sociaux ont-ils avec les ventes de disques, les membres de l’équipe Next Big Sound analysent l’impact des médias sociaux sur les albums iTunes et suivent les ventes en comparant les mesures de l’un avec les revenus de l’autre. Ils ont confirmé l’évidence: les réseaux sociaux a fait affecter les ventes d’albums et de titres. Cependant, leurs conclusions spécifiques sont bien plus intéressantes. Les émissions de radio et YouTube ont le plus grand impact sur les ventes de titres, et c'est logique: nous entendons une bonne chanson sur notre autoradio, alors nous allons sur YouTube pour nous familiariser davantage avec elle à notre guise. Sachant cela, les dirigeants des maisons de disques donneront désormais la priorité à la concoctation de vidéos musicales spectaculaires sur YouTube pour les singles qu'ils sortent afin de captiver un public plus large.
Pour les ventes d’albums, cela devient un peu plus délicat: pour étudier l’impact des médias sociaux, l’activité une semaine avant et une semaine après la sortie de l’album est toutes deux prise en compte. Leur analyse révèle que les ventes d’albums sont les plus affectées par – comprenez ceci – les pages vues sur Wikipédia. Les consommateurs ont besoin d’en savoir plus sur un artiste avant d’investir. Il est donc impératif que les artistes maintiennent leur page Wikipédia pertinente et à jour.
Détail n°4: Ce que disent les mathématiques. EMI Music, en collaboration avec Data Science London, a organisé un Hackathon Music Data Science en juillet dernier, au cours duquel les data scientists ont eu accès à certaines parties de l'ensemble de données d'EMI. Ils pourraient y appliquer leurs propres algorithmes pour essayer de prédire quel type de musique les gens aimeraient. Shanda Innovations, un incubateur technologique de Shanda Corporation de Chine, a remporté le concours.
Quoi – et qui – est sur le point de faire sensation
Nous avons donc les données. Maintenant, que pouvons-nous en déduire ?
« Si vous cherchez à savoir qui va vraiment exploser en 2013, des artistes tels qu'Atlas Genius, HAIM, Jessie Ware et Trinidad James sont fortement recommandés. Ou du moins, c’est ce que disent les chiffres », déclare Liv Buli, journaliste de données pour Next Big Sound.
Ceux qui participent au projet d'ensemble de données recherchent méticuleusement de nouveaux artistes dès les premiers stades avant de partager des informations à leur sujet. "Souvent, nous observons des résultats très excitants avant que le public ait eu la chance de tomber amoureux d'un artiste", a déclaré Boyle. Voici cependant ce qu’ils sont prêts à offrir :
La société prévoit de publier un ensemble de données mis à jour et plus spécifiques au public cette année.
La vraie question est… est-ce que ça peut marcher ?
La découverte musicale sera ça sera toujours un défi, malgré le fait qu'il existe des applications censées faciliter les choses. Les données musicales peuvent certainement aider l’industrie dans sa quête d’amélioration, et ces services et algorithmes constituent sans aucun doute une étape dans cette voie. direction « c’est possible ». Cependant, le doute est toujours permis quant à l’avenir – même les développeurs eux-mêmes le diront. donc.
"La musique n'est pas un problème de mathématiques", a déclaré Shane Tobin de The Echo Nest lors du SF MusicTech Summit de l'année dernière, selon TechHive. « Il faut qu’il soit informé à partir d’un élément humain. La façon dont nos recommandations fonctionnent consiste à comprendre ce que les humains ont à dire.
Heureusement, quelque chose d’aussi intangible que la musique ne peut pas être résumé en une équation – et la touche humaine reste le facteur le plus important à prendre en compte pour déterminer la prochaine étape majeure de la musique. Mais une grande partie de la découverte musicale est liée aux comportements sociaux, et il se trouve qu’une grande partie de nos interactions sociales se déroulent en ligne. Tant que ceux qui envisagent de manipuler des données musicales sont capables d’intégrer de manière transparente leurs goûts et recommandations personnels dans leurs projets, il n’y a aucune raison pour que cela ne fonctionne pas.
