Алгарытм музыкі

Пасунься, American Idol.

Наступная вялікая гісторыя поспеху ў музычнай індустрыі не будзе адкрыта ў гучных конкурсах талентаў. Замест гэтага ён будзе вызначацца ў наборах даных з дапамогай складаных алгарытмаў, прызначаных для выяўлення тэндэнцый выкарыстання і бізнесу.

На першы погляд гэты метад гучыць суха і больш пазбаўлена эмоцый, чым крытыка Саймана Каўэла, але насамрэч гэта найлепшы спосаб, якім публіка выбірае «наступную вялікую справу». Кожны раз, калі людзі пераходзяць па спасылках на YouTube, публікуюць фатаграфіі з канцэртаў у Twitter або размаўляюць пра гурты ў Facebook, яны ўносяць свой уклад у набор інфармацыі, які называецца вялікімі дадзенымі. Гэты тэрмін адносіцца да сукупнасці вялікіх набораў даных, якія змяшчаюць складаныя ўзаемасувязі. Падумайце аб структуры сацыяльных сетак. Яны ўтрымліваюць мільёны індывідуальных профіляў карыстальнікаў, звязаных сяброўствам, «лайкамі», членствам у групах і гэтак далей. Па сутнасці, вялікія дадзеныя адлюстроўваюць структуру гэтых платформаў.

У музычнай індустрыі вялікія даныя ствараюцца такімі дзеяннямі, як інтэрнэт-продажы, спампоўкі і зносіны, якія праводзяцца праз прыкладанні або сацыяльныя сеткі. Вымераныя паказчыкі ўключаюць «колькасць разоў прайгравання або пропуску песень, а таксама ўзровень цягі, якую яны атрымліваюць у сацыяльных сетках на аснове такіх дзеянняў, як лайкі і твіты ў Facebook». Інструменты аналітыкі вызначаюць агульную папулярнасць фан-старонак і рэгіструюць станоўчыя або адмоўныя каментарыі пра артыстаў. Разам гэтая інфармацыя вызначае сучасныя тэндэнцыі, ацэньвае лічбавы пульс выканаўцаў і вядзе да продажаў сінглаў, тавараў, білетаў на канцэрты і нават падпіскі на сэрвісы струменевай перадачы музыкі.

З пункту гледжання адкрыцця новых талентаў, вялікія дадзеныя гуляюць важную ролю ў стварэнні цікавасці на буйных гуказапісвальных лэйблах. У многіх выпадках кампаніі падлічваюць колькасць праглядаў старонак мастака, «лайкаў» і падпісчыкаў. Тады лічбы можна лёгка параўнаць з іншымі выканаўцамі таго ж жанру. Як толькі выступ стварае больш за сто тысяч падпісчыкаў у Facebook або Twitter, менеджэры талентаў звяртаюць на гэта ўвагу і пачынаюць выклікаць цікавасць у самой музычнай індустрыі.

Вялікія дадзеныя выбіраюць наступны вялікі хіт Топ-40

Магчымасць вызначаць сучасныя тэндэнцыі і прадказваць наступную мегазорку забяспечвае вялікія фінансавыя ўзнагароды для ўсіх удзельнікаў. Напрыклад, спецыялісты па апрацоўцы дадзеных вывучалі ўплыў сацыяльных сетак на продажы альбомаў і трэкаў iTunes, параўноўваючы свае паказчыкі з прыбыткам іншага. Яны прыйшлі да высновы, што актыўнасць сацыяльных сетак карэлюе з павелічэннем продажаў альбомаў і кампазіцый. Дакладней, прагляды на YouTube найбольш уплываюць на продажы; выснова, якая падштурхнула многія гуказапісвальныя лэйблы запампоўваць на платформу высокабюджэтныя музычныя відэа для прасоўвання сінглаў. Перш чым выдаткаваць мільёны на вытворчасць відэа, праводзіцца аналіз, каб вызначыць, якія песні, верагодна, стануць хітамі на аснове інтэрнэт-дзейнасці мэтавай аўдыторыі. Дакладнасць гэтых прагнозаў залежыць ад якасці аналізу вялікіх даных.

Прадпрымальнікі ў музычнай індустрыі зараз эксперыментуюць з новымі метадамі распрацоўкі алгарытмаў, якія збіраюць інфармацыю з большай эфектыўнасцю і дакладнасцю. Адзін з найбольш прыкметных прыкладаў - сумеснае прадпрыемства EMI Music і Data Science London пад назвай The EMI Million Interview Dataset. Гэта апісваецца як «адзін з самых багатых і вялікіх набораў дадзеных аб ацэнцы музыкі, калі-небудзь даступных - масіўны, унікальны, багаты, высакаякасны набор даных, сабраных на аснове глабальных даследаванняў, які змяшчае інтарэсы, адносіны, паводзіны, знаёмства і ацэнку музыкі, як выказана аматары музыкі».

Дэвід Бойл, старшы віцэ-прэзідэнт па праніклівасці EMI Music, тлумачыць: «(Ён) складаецца з мільёна інтэрв'ю, якія закранаюць такія тэмы, як узровень захаплення пэўным музычным жанрам і паджанрам, пераважныя метады адкрыцця музыкі, любімыя музычныя выканаўцы, думкі аб музычным пірацтве, струменевай перадачы музыкі, музычных фарматах і дэмаграфіі прыхільнікаў».

Мэта праекта - апублікаваць гэты збор інфармацыі для грамадскасці і палепшыць якасць бізнесу ў музычнай індустрыі.

«Мы дасягнулі вялікага поспеху, выкарыстоўваючы даныя, каб дапамагчы нам і нашым мастакам зразумець спажыўцоў, і мы рады падзяліцца некаторымі з нашых даных, каб дапамагчы іншым зрабіць тое ж самае», — кажа Бойл.

У 2012 годзе EMI ​​Music and Data Science London пайшоў далей у гэтым праекце, правёўшы Hackathon Music Data Science. Кампанія EMC, сусветны лідэр у галіне навукі аб дадзеных і рашэнняў для вялікіх даных, далучылася да гэтага прадпрыемства і забяспечыла ІТ-інфраструктуру. За 24 гадзіны 175 навукоўцаў распрацавалі 1,300 формул і алгарытмаў, каб адказаць на пытанне: «Ці можаце вы прадказаць, ці спадабаецца слухачу новая песня?» Вынікі намякнулі на моц калектыўнага інтэлекту, і ўдзельнікі распрацавалі формулы, якія былі апісаны як сусветнага класа.

«Інфармацыя, выяўленая падчас гэтага хакатона, сведчыць аб сіле і патэнцыяле Big Data — як для інтэлектуальных адкрыццяў, так і для павышэння каштоўнасці для бізнесу рознага кшталту», — кажа Крыс Рош, рэгіянальны дырэктар EMC Greenplum.

Але як плаціць артыстам?

Пасля таго, як індустрыя вызначыла, што песня мае патэнцыял, і выпусціла яе ў якасці сінгла, як яна разлічвае ганарары, калі песня гучыць на платформах сацыяльных сетак або на сайтах для трансляцыі? У цяперашні час «лэйблы гуказапісу любога памеру сутыкаюцца з усё большай праблемай узгаднення пакетаў дадзеных ад струменевых кампаній, такіх як Spotify, Deezer і YouTube, але ў іх менш людзей, чым калі-небудзь, каб зрабіць гэта».

Адной з асноўных праблем з пункту гледжання кіравання інфармацыяй з'яўляецца тое, што большасць сістэм кіравання базамі дадзеных не былі распрацаваны для апрацоўкі набораў дадзеных, якія з'яўляюцца такімі вялікімі і складанымі, як вялікія дадзеныя. Напрыклад, памер файлаў лічбавых дадзеных, створаных дыстрыб'ютарамі музыкі, значна перавышае тое, што могуць апрацоўваць такія праграмы, як Excel. Гэта стварае праблемы, у тым ліку адсутныя даныя і цэтлікі файлаў, несумяшчальныя з бухгалтарскім праграмным забеспячэннем.

У большасці выпадкаў усе гэтыя пытанні вырашаюцца бухгалтарамі, што дадае дадатковы час і працу да і без таго вялікай працоўнай нагрузкі. У многіх выпадках вялікі працэнт накладных выдаткаў на этыкетку звязаны з бухгалтэрыяй.

Каб змагацца з гэтымі праблемамі, прадпрымальнікі распрацоўваюць платформы бізнес-аналітыкі, здольныя арганізоўваць і аналізаваць вялікія дадзеныя. Адным з лепшых прыкладаў з'яўляецца аўстрыйская кампанія Rebeat, якая апісвае свае паслугі як «улік роялці ў тры клікі». Заснаваны ў 2006 годзе, ён хутка ператварыўся ў вядучага лічбавага дыстрыбутара ў Еўропе і забяспечвае доступ да 300 лічбавых сэрвісаў па ўсім свеце. Па сутнасці, Rebeat спрашчае практыку бухгалтарскага ўліку і апрацоўвае бэкэнд-працу, напрыклад, супастаўленне палёў даных у бухгалтарскім праграмным забеспячэнні, таму бухгалтэрыя можа свабодна кіраваць бюджэтам. Яны таксама забяспечваюць інфраструктуру для кіравання плацяжамі роялці ў адпаведнасці з кантрактнымі пагадненнямі, прамымі пагадненнямі з лічбавымі музычнымі крамамі, ствараюць графікі для адсочвання продажаў і, самае галоўнае, экспартуюць даныя ў файлы CSV.

Вядома, паслуга мае сваю цану. Forbes паведаміў, што гуказапісвальныя лэйблы павінны выкарыстоўваць Rebeat у якасці дыстрыбутара, каб яны маглі атрымаць доступ да даных кампаніі, што каштуе 15% камісіі ад продажаў і фіксаваную плату ў памеры 649 долараў кожны год. Аднак ацэнкі сведчаць аб тым, што ў большасці выпадкаў бухгалтарскае накладанне лэйбла часта каштуе значна даражэй, што азначае, што падпісанне з Rebeat можа зэканоміць грошы.