映画を見逃した場合に備えて マネーボール、簡単な要約は次のとおりです。これは実話に基づいています。 ビリー・ビーン – オークランド A のアメリカ野球チームのゼネラル マネージャー – と、コンピューターによる統計分析を使用して、厳しい予算を克服し、経験の浅い選手の名簿をどのように絞り出したかについて説明します。 ブラッド・ピットはその演技でオスカーにノミネートされたかもしれないが、その芸術は セイバーメトリクス スポットライトを盗むことに成功した。
私たちはデータに夢中になりました。もう探す必要はありません 2012 年の大統領選挙とネイト・シルバーの勝利 これを証明するために。 そしてシルバーはもちろん、野球から統計のスタートを切った。
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現在マイアミ・ヒートのNBA選手であるシェーン・バティエもいる。 「ノースタッツオールスター」 彼の膨大な試合前の準備には、対戦相手、特に彼が守備を任されている選手の徹底的な研究が含まれるからだ。 ニューヨークタイムズ紙によると 特徴 バティエに関しては、バティエのすべての対戦相手についてまとめられた高レベルの統計データにより、より優れたチームの弱点を把握することができます。
スポーツの世界では明らかに、指標を測定可能な現実世界の予測に変えることができています。それなら、他の市場でも同様に機能しないのはなぜでしょうか? 数学を使って音楽の当面の未来を見てみませんか? それが起こっています。 オンラインでの音楽消費の増加と、ミュージシャンについて議論するためのソーシャル メディアの使用のおかげで、私たちは音楽消費についてこれまで以上に明確に把握できるようになりました。 主流の成功を目指しているアーティストは、トップへの道を示す数字だけを見る必要があるかもしれません。 しかし、疑問は残ります。音楽のような個人的で抽象的なものは指標に基づくことができるのでしょうか、それとも運命がすべてに関与しているのでしょうか?
（音楽データの）ファブリックの詳細
大手レコード会社は、次の大物アーティストを予測するために常に数字を計算してきた。結局のところ、成功したスターは皆、誰かにとってのドル箱だ。 違いは、レコードの売上やラジオの再生数よりもはるかに多くの数字を調べなければならず、レコード会社の大物だけでなく誰でもこの情報にアクセスできることです。 あなたも私も、有望なミュージシャンを根絶するツールを持っています。 ただし、その前に、これらの結論を出すためにどのデータ ポイントが分析されているのかを知ることが重要です。
詳細 #1: 私たちの好きなもの、あるいはもっと重要なのは、さまざまなソーシャルメディアで私たちが「いいね！」したことです。 正直に言うと、Facebook の「いいね！」は、ハッシュタグと ❤ ボタンとともに、 強力な、おそらく音楽の次に大きな輝くスターを予測するのに十分な力があるでしょう。 YouTube 動画やお気に入りの歌詞を投稿するたび、アプリを使用してチケットを購入したコンサートに友達を招待するたび、 アルバムを購入したことを共有するたびに、どの行為に価値があるかをインターネット、そして世界が判断しやすくなります。 見てる。
ソーシャル メディアの指標は、この計算式の重要な要素の 1 つです 次のビッグサウンド 音楽の成功を特定するために使用されます。 すべてのメンバーは、音楽アーティストのページビュー、いいね、フォロワー、公式ソーシャルアカウントでのメンションの包括的な概要と集計を調べることができます。 詳細なグラフにより、類似のアーティストとの比較が簡単に行えます。 カジュアルで好奇心旺盛な人にとっては、この情報だけで十分です。それほど有名ではないバンドの Facebook であれば ページの「いいね！」数は数百万件に増加しており、年末までに大ヒットする可能性は高い 高い。 Twitter に 10 万人以上のフォロワーを持つインディーズ アーティストにも同じことが当てはまります。 そうした高みに達したら、ファンクラブ、タレントマネージャー、レコードレーベルの幹部が注目する時期が来たことを示しています。
詳細 #2: 私たちが購入するもの。 音楽は製品であり、私たちはその消費者です。 消費者行動と音楽関連の購入パターンを研究することで、多くの可能性への扉が開かれます。 バンドは、自分たちの曲の中でどの曲が最も好まれているかを知ると、コンサート中にその曲をより多く演奏するようにすることができます。 レコード レーベル会社は、特定の種類のアルバムが iTunes で飛ぶように売れているのを確認すると、 そのアルバムからもっとシングルを売るか、まったく異なる（アコースティック、ライブ、弦楽四重奏）バージョンを発売するか それ。
消費者の行動を音楽に有利に利用する完璧な例は次のとおりです。 EMI ミュージックの 100 万件のインタビュー データセット. との協力で データ サイエンス ロンドン, EMIの取り組みは「これまでで最も豊富で最大の音楽データセット」になることを約束している。 これは、企業に対する情熱のレベルなどのトピックを取り上げた 100 万件のインタビューで構成されています。 特定の音楽ジャンルとサブジャンル、音楽を見つけるための好ましい方法、好きな音楽アーティスト、音楽著作権侵害、音楽ストリーミング、音楽フォーマット、およびファンについての考え 人口統計。
EMIミュージックの洞察担当上級副社長であるデヴィッド・ボイルは、この膨大なコレクションをリリースすることで、 情報が一般に公開されると、音楽業界のより多くの人々が注目し、データを使用して音楽の品質を向上させるでしょう。 仕事。 「私たちは、データを活用して私たちとアーティストが消費者を理解することに大きな成功を収めてきました。他の人が同じことをできるよう、データの一部を共有できることを嬉しく思います」とボイル氏は言います。 「また、このデータを見ている他の人が私たちが見逃していたものに気づくだろうということも認識しています。 異なる視点と経験は、異なる洞察を引き出します。 したがって、人々がこのデータを使って何をするのかを見て、そこから学ぶことに興奮しています。」
EMI のより大きなデータセットを使用すれば、人々が今年注目すべき音楽アーティストを明らかにすることができます。 ボイル氏によると、音楽の消費者行動を研究、分析することで、ユーザーは近い将来にキャリアをスタートさせる可能性のあるアーティストに対するより良い予測力を身につけることができるという。
詳細 3: どのような形式を好むか。 オンラインでの音楽共有の利便性と容易さは、音楽ビジネスの収益に本当に影響を与えていますか? デジタル MP3 よりも物理 CD を好む人が今でもどれだけいるでしょうか? 業界を存続させるために音楽クリエイターに報酬を与えたいと考えている人はまだ十分にいるでしょうか? EMI ミュージックのレポートによると、人々はもはや以前のように音楽にお金を払っておらず、レコード音楽の売上は 2001 年以来減少し続けています。 実際の音楽データをソース (音楽リスナー) から直接蓄積することで、彼らだけでなく、他のメンバーも利用できるようになります。 音楽業界は何が問題なのかを解明し、真の音楽ファンを満足させる戦略を立ててほしい。
最近では、Spotify や Pandora などの音楽アプリを使用して新しい音楽を聴くことに慣れている人が増えています。 音楽発見を改善するための入り口は大きく開かれています、 そして エコーネスト は、その第一歩を踏み出した企業の1つです。 開発者が洗練された音楽アプリを構築するのに役立つ、信頼性の高い音楽インテリジェンスを提供します。 これには、高度な音楽プレイリスト、好みのプロファイリング、パーソナライズされたラジオ機能、音楽関連の機能が含まれます。 ニュース フィード、ゲーム アプリケーション、および「ファナリティクス」 – 常に 1 兆を超えるものによってバックアップされています (はい、 兆) 自由に使える 3,000 万曲以上の曲に接続されたデータ ポイント。
で 記事 資格のある、 データ サイエンスと音楽業界: ソーシャル メディアとレコードの売上との関係Next Big Sound チームのメンバーは、一方の指標を他方の収益と比較することで、iTunes のアルバムとトラックの売上に対するソーシャル メディアの影響を分析しています。 彼らは明らかな事実を確認しました: ソーシャルメディア した アルバムやトラックの売上に影響します。 しかし、彼らの具体的な発見ははるかに興味深いものです。 ラジオの再生と YouTube が曲の売り上げに最も大きな影響を及ぼしますが、これは当然のことです。私たちはカーラジオで素晴らしい曲を聞くので、自分の時間にその曲に親しむために YouTube にアクセスします。 それを知ったレコード会社幹部は、より多くの聴衆を魅了するために、リリースするシングルの素晴らしいミュージックビデオをYouTubeで作成することを優先するようになる。
アルバムの売り上げについては、少し複雑になります。ソーシャル メディアがアルバムの売り上げにどのような影響を与えるかを調査するには、アルバム発売の 1 週間前と 1 週間後の活動の両方が考慮されます。 彼らの分析によると、アルバムの売り上げは、ウィキペディアのページビューによって最も影響を受けることが明らかになりました。 消費者は投資する前にアーティストについてもっと知る必要があるため、アーティストにとっては、Wikipedia ページを関連性のある最新の状態に保つことが不可欠です。
詳細 # 4: 数学が何を示しているか。 EMI ミュージックはデータ サイエンス ロンドンと協力して、昨年 7 月にミュージック データ サイエンス ハッカソンを開催し、データ サイエンティストが EMI のデータセットの一部にアクセスできるようになりました。 彼らはそれに独自のアルゴリズムを適用して、人々がどのような種類の音楽を好むかを予測しようとすることができます。 中国の Shanda Corporation の技術インキュベーターである Shanda Innovations がこのコンテストで優勝しました。
何が、誰が、大ヒットしようとしているのか
データはあります。 さて、そこから何が分かるでしょうか？
「2013 年に本当にブレイクするのは誰かを探しているなら、アトラス ジーニアス、HAIM、ジェシー ウェア、トリニダード ジェームスなどのアーティストを強くお勧めします。 少なくとも数字はそう言っている」とネクスト・ビッグ・サウンドのデータ・ジャーナリスト、リブ・ブリ氏は言う。
データセット プロジェクトに携わる人々は、新人アーティストに関する情報を共有する前に、非常に早い段階で綿密に新人アーティストをリサーチします。 「多くの場合、一般の人々がアーティストを好きになる前に、非常にエキサイティングな結果が得られます」とボイル氏は語った。 ただし、彼らが提供したいものは次のとおりです。
同社は、更新されたより具体的なデータセットを今年中に一般公開する予定です。
本当の疑問は…うまくいくのか？
音楽の発見は、 常に挑戦し続ける、それを簡単にするはずのアプリがあるにもかかわらず。 音楽データは確かに業界の改善を目指す助けとなり、これらのサービスとアルゴリズムは間違いなくその第一歩です。 「できる」という方向性。 しかし、将来に関しては常に疑問の余地があり、開発者自身でさえこう言うでしょう。 それで。
「音楽は数学の問題ではない」と昨年のSF MusicTech SummitでThe Echo NestのShane Tobin氏が語ったという。 テックハイブ. 「人間的な要素から情報を得る必要があります。 私たちの推奨事項は、人間の意見を理解することによって機能します。」
ありがたいことに、音楽のような形のないものは方程式でまとめることができません。そして、音楽の次に大きなものを決定する際に考慮すべき最も重要な要素は依然として人間のタッチです。 しかし、音楽発見の大部分は社会的行動に関連しており、たまたま私たちの社会的交流の多くはオンラインで行われています。 音楽データの操作を計画している人が、個人の好みや推奨事項をシームレスな方法でプロジェクトに組み込むことができる限り、それが機能しない理由はありません。
