Gegevens kunnen de volgende hit van muziek voorspellen, we moeten die gebruiken

Voor het geval je de film gemist hebt Geldbal, hier is een korte samenvatting: het is gebaseerd op het waargebeurde verhaal van Billy Beane – General Manager van het Amerikaanse honkbalteam van Oakland A – en hoe hij computergegenereerde statistische analyses gebruikte om een ​​krap budget te overwinnen en een selectie onervaren spelers bijeen te krijgen. Hoewel Brad Pitt mogelijk is genomineerd voor een Oscar voor zijn optreden, is de kunst van sabermetrie wist de spotlight te stelen.

We zijn verliefd geworden op data – zoek niet verder dan de presidentsverkiezingen van 2012 en de triomf van Nate Silver om dit te bewijzen. En Silver kreeg natuurlijk zijn start in de statistieken met honkbal.

Er is ook Shane Battier – momenteel een NBA-speler voor de Miami Heat – die wordt onthaald als een “Geen statistieken All-Star” voor zijn enorme voorbereiding voorafgaand aan de wedstrijd, die een uitgebreide studie van zijn tegenstanders met zich meebrengt, vooral de spelers die hij moet bewaken. Volgens een New York Times

functie over Battier kunnen statistische gegevens op hoog niveau, verzameld over alle tegenstanders van Battier, hem vertrouwd maken met de zwakke punten van een beter team.

De sportwereld is er duidelijk in geslaagd om statistieken om te zetten in meetbare, realistische voorspellingen … dus waarom zou het niet ook voor andere markten werken? Waarom zouden we geen wiskunde gebruiken om in de onmiddellijke toekomst van muziek te kijken? Het gebeurd. Dankzij de opkomst van online muziekconsumptie en het gebruik van sociale media om over muzikanten te praten, hebben we een duidelijker beeld van de muziekconsumptie dan ooit tevoren. Artiesten die willen doorbreken naar mainstream succes hoeven misschien niet verder te kijken dan de cijfers om hun weg naar de top in kaart te brengen. Maar de vraag blijft: kan zoiets persoonlijks en abstracts als muziek gebaseerd zijn op maatstaven, of heeft het lot hier nog steeds de hand in?

De details in de stof (van muziekgegevens)

Grote platenmaatschappijen hebben altijd cijfers verzameld om de volgende grote acts te voorspellen – uiteindelijk is elke succesvolle ster een melkkoe voor iemand. Het verschil is dat we nu veel meer cijfers hebben om naar te kijken dan alleen platenverkopen en hoorspelen, en toegang tot deze informatie is voor iedereen beschikbaar, niet alleen voor de grote namen van platenmaatschappijen. Jij en ik hebben de middelen om veelbelovende muzikanten uit te roeien. Voordat we dat doen, is het echter belangrijk om te weten welke gegevenspunten worden geanalyseerd om deze conclusies te trekken.

Detail #1: Wat we leuk vinden, of nog belangrijker, wat we ‘leuk vinden’ op onze verschillende sociale media. Laten we eerlijk zijn – samen met de hashtag en de ❤-knop is de ‘like’-knop van Facebook krachtig, misschien krachtig genoeg om de volgende grootste stralende ster van de muziek te voorspellen. Elke keer dat je een YouTube-video of je favoriete songtekst plaatst, elke keer dat je een app gebruikt om vrienden uit te nodigen voor een concert waarvoor je kaartjes hebt gekocht, Elke keer dat je deelt dat je een album hebt gekocht, maak je het voor internet – en de wereld – gemakkelijker om te bepalen welke acts de moeite waard zijn aan het kijken.

Social media-statistieken zijn een van de belangrijkste ingrediënten in de formule Volgende groot geluid gebruikt om muzieksuccessen in wording te identificeren. Elk lid kan een uitgebreid overzicht en overzicht bekijken van de paginaweergaven, likes, volgers en vermeldingen van elke muziekartiest op hun officiële sociale accounts. Vergelijkingen met vergelijkbare artiesten worden eenvoudig gemaakt door middel van gedetailleerde grafieken. Voor de gewone en nieuwsgierige mensen is deze informatie voldoende om verder te gaan – als het Facebook van een niet zo bekende band is Het aantal pagina-likes loopt op tot miljoenen, de kans dat ze tegen het einde van het jaar een grote hit zullen bereiken is groot hoog. Hetzelfde geldt voor de indiekunstenaar met honderdduizend volgers op Twitter. Zodra deze hoogten zijn bereikt, is het tijd voor de fanclubs, talentmanagers en leidinggevenden van platenlabels om hier aandacht aan te besteden.

Detail #2: Wat we kopen. Muziek is een product en wij zijn de consumenten ervan. De studie van consumentengedrag en muziekgerelateerde aankooppatronen opent de deur naar veel mogelijkheden. Als bands erachter komen welke van hun nummers het meest geliefd zijn, kunnen ze ervoor zorgen dat ze deze vaker uitvoeren tijdens hun concerten. Als platenmaatschappijen zien dat een bepaald type album als warme broodjes over de toonbank gaat op iTunes, zorgen ze ervoor dat dat ook gebeurt verkoop meer singles van dat album of kom met een totaal andere (akoestische, live, strijkkwartet) versie van Het.

Een perfect voorbeeld van het gebruik van consumentengedrag in het voordeel van muziek is EMI Music's één miljoen interviewdataset. In samenwerking met Datawetenschap Londenbelooft het initiatief van EMI de “rijkste en grootste muziekdataset ooit” te worden. Het bestaat uit een miljoen interviews waarin onderwerpen aan bod komen zoals de mate van passie voor een specifiek muziekgenre en subgenre, voorkeursmethoden voor het ontdekken van muziek, favoriete muziekartiesten, gedachten over muziekpiraterij, muziekstreaming, muziekformaten en fan demografie.

David Boyle, Senior Vice President for Insight bij EMI Music, is optimistisch over het uitbrengen van deze enorme collectie informatie aan het publiek te verstrekken, zullen meer mensen in de muziekindustrie dit opmerken en gegevens gebruiken om de kwaliteit van de muziek te verbeteren bedrijf. “We hebben veel succes gehad met het gebruik van data om ons en onze artiesten te helpen consumenten te begrijpen, en we zijn verheugd om een ​​aantal van onze data te delen om anderen te helpen hetzelfde te doen”, zegt Boyle. “We erkennen ook dat andere mensen die naar deze gegevens kijken dingen zullen zien die we hebben gemist; verschillende perspectieven en ervaringen zullen verschillende inzichten naar voren brengen. We zijn dus enthousiast om te zien wat mensen met deze gegevens doen en daarvan te leren.”

De grotere dataset van EMI kan zeker worden gebruikt om te onthullen op welke muziekartiesten mensen dit jaar moeten letten. Volgens Boyle kan het bestuderen en analyseren van muziekconsumentengedrag gebruikers voorzien van betere voorspellende krachten voor handelingen waarvan de carrière in de nabije toekomst een grote vlucht kan nemen.

Detail #3: Welk formaat wij verkiezen. Heeft het gemak van het online delen van muziek echt invloed gehad op de inkomsten in de muziekindustrie? Hoeveel mensen verkiezen nog steeds de fysieke CD boven de digitale MP3? Zijn er nog genoeg mensen die makers van muziek willen belonen om de industrie overeind te houden? Volgens het rapport van EMI Music betalen mensen niet langer voor muziek zoals voorheen, en is de verkoop van opgenomen muziek sinds 2001 voortdurend gedaald. Door daadwerkelijke muziekgegevens rechtstreeks van de bron (muziekluisteraars) te verzamelen, kunnen zij en andere leden van de muziekindustrie om erachter te komen wat het probleem is en een strategie te bedenken die echte muziekfans tevreden zal stellen.

Tegenwoordig zijn steeds meer mensen gewend om muziekapps zoals Spotify en Pandora te gebruiken om naar nieuwe muziek te luisteren. De toegangspoort tot het verbeteren van het ontdekken van muziek staat wijd open, En Het Echo-nest is een van de bedrijven die de eerste stappen in die richting zet. Het biedt betrouwbare muziekintelligentie die ontwikkelaars kan helpen bij het bouwen van geavanceerde muziek-apps. Dat omvat geavanceerde muziekafspeellijsten, smaakprofilering, gepersonaliseerde radiomogelijkheden, muziekgerelateerd nieuwsfeeds, gaming-applicaties en ‘fanalytics’ – ondertussen ondersteund door meer dan een biljoen (ja, biljoen) datapunten verbonden met meer dan 30 miljoen nummers waarover het beschikt.

In een artikel gerechtigd, Datawetenschap en de muziekindustrie: wat sociale media te maken hebben met platenverkopen, analyseren leden van het Next Big Sound-team de impact van sociale media op iTunes-albums en houden ze de verkoop bij door de statistieken van de een te vergelijken met de omzet van de ander. Ze bevestigden het voor de hand liggende: sociale media deed invloed hebben op de verkoop van albums en nummers. Hun specifieke bevindingen zijn echter veel interessanter. Hoorspelen en YouTube hebben het grootste effect op de trackverkoop, en dat is logisch: we horen een geweldig nummer op onze autoradio, dus gaan we naar YouTube om er op ons gemak meer mee vertrouwd te raken. Dat wetende, zullen de leidinggevenden van platenlabels nu prioriteit geven aan het maken van spectaculaire muziekvideo's op YouTube voor de singles die ze uitbrengen om een ​​groter publiek te boeien.

Voor de verkoop van albums wordt het iets lastiger: om te bestuderen hoe sociale media hierop inwerken, wordt zowel gekeken naar de activiteit een week vóór als een week na de albumuitgave. Uit hun analyse blijkt dat de albumverkoop het meest wordt beïnvloed door – let op – Wikipedia-paginaweergaven. Consumenten moeten meer weten over een artiest voordat ze erin investeren, dus het is van cruciaal belang dat artiesten hun Wikipedia-pagina relevant en up-to-date houden.

Detail # 4: Wat de wiskunde zegt. EMI Music organiseerde afgelopen juli samen met Data Science London een Music Data Science Hackathon, waarbij datawetenschappers toegang kregen tot delen van de dataset van EMI. Ze zouden er hun eigen algoritmen op kunnen toepassen om te voorspellen van welk soort muziek mensen zouden houden. Shanda Innovations, een tech-incubator van Shanda Corporation uit China, won de wedstrijd.

Wat – en wie – gaat een grote hit worden

Dus we hebben de gegevens. Wat kunnen we er nu uit afleiden?

“Als je wilt weten wie er in 2013 echt gaat ontploffen, zijn acts als Atlas Genius, HAIM, Jessie Ware en Trinidad James een echte aanrader. Of dat is tenminste wat de cijfers zeggen”, zegt Liv Buli, datajournalist voor Next Big Sound.

Degenen die bij het datasetproject betrokken zijn, doen in een zeer vroeg stadium nauwgezet onderzoek naar nieuwe kunstenaars voordat ze enige informatie over hen delen. “Vaak zien we zeer opwindende resultaten voordat het publiek de kans heeft gehad verliefd te worden op een kunstenaar”, aldus Boyle. Dit is echter wat ze bereid zijn te bieden:

Het bedrijf is van plan om ergens dit jaar een bijgewerkte en meer specifieke dataset voor het publiek vrij te geven.

De echte vraag is... kan het werken?

Muziekontdekking zal dat wel doen altijd een uitdaging zijn, ondanks dat er apps zijn die het gemakkelijker moeten maken. Muziekdata kunnen de industrie zeker helpen in haar zoektocht om beter te worden, en deze diensten en algoritmen zijn zeker een stap in de goede richting richting ‘het is mogelijk’. Er is echter altijd ruimte voor twijfel als het om de toekomst gaat – zullen zelfs ontwikkelaars zelf zeggen Dus.

“Muziek is geen wiskundeprobleem”, zei Shane Tobin van The Echo Nest vorig jaar tijdens de SF MusicTech Summit, volgens TechHive. “Het moet worden geïnformeerd vanuit een menselijk element. De manier waarop onze aanbevelingen werken, is door te begrijpen wat mensen te zeggen hebben.”

Gelukkig kan zoiets ongrijpbaars als muziek niet in één vergelijking worden samengevat – en blijft de menselijke maat de belangrijkste factor waarmee rekening moet worden gehouden bij het bepalen van het volgende grootste ding in de muziek. Maar een groot deel van de muziekontdekking heeft betrekking op sociaal gedrag, en het is zo dat veel van onze sociale interacties online plaatsvinden. Zolang degenen die van plan zijn muziekgegevens te manipuleren, persoonlijke smaak en aanbevelingen op een naadloze manier in hun projecten kunnen integreren, is er geen reden waarom het niet zou kunnen werken.