সঙ্গীত পিছনে অ্যালগরিদম

চলে যাও, আমেরিকান আইডল।

সঙ্গীত শিল্পের পরবর্তী বড় সাফল্যের গল্প হাই প্রোফাইল প্রতিভা প্রতিযোগিতায় আবিষ্কৃত হবে না। পরিবর্তে, এটি ব্যবহার এবং ব্যবসার প্রবণতা উন্মোচন করার জন্য ডিজাইন করা জটিল অ্যালগরিদম দ্বারা ডেটা সেটগুলিতে চিহ্নিত করা হবে।

উপরিভাগে, এই পদ্ধতিটি সাইমন কাওয়েলের সমালোচনার চেয়ে শুষ্ক এবং আবেগহীন বলে মনে হয়, তবে এটি আসলে চূড়ান্ত উপায় যা জনসাধারণ "পরবর্তী বড় জিনিস" নির্বাচন করে। যখনই জনসাধারণ ইউটিউব লিঙ্কগুলিতে ক্লিক করে, টুইটারে কনসার্টের ছবি পোস্ট করে বা ফেসবুকে ব্যান্ড সম্পর্কে চ্যাট করে, তখন তারা বিগ ডেটা নামে একটি তথ্যের অংশে অবদান রাখে। শব্দটি ডেটা সেটের একটি সংগ্রহকে বোঝায় যা বড় এবং জটিল আন্তঃসম্পর্ক ধারণ করে। সামাজিক মিডিয়া নেটওয়ার্কের গঠন সম্পর্কে চিন্তা করুন. এগুলিতে লক্ষ লক্ষ স্বতন্ত্র ব্যবহারকারী প্রোফাইল রয়েছে যেগুলি বন্ধুত্ব, 'লাইক', গ্রুপ সদস্যতা এবং আরও অনেক কিছুর দ্বারা একত্রে সংযুক্ত রয়েছে৷ মূলত, বড় ডেটা এই প্ল্যাটফর্মগুলির কাঠামোর প্রতিফলন করে৷

মিউজিক ইন্ডাস্ট্রিতে, অ্যাপ বা সোশ্যাল মিডিয়া পরিবেশের মাধ্যমে পরিচালিত অনলাইন বিক্রয়, ডাউনলোড এবং যোগাযোগের মতো ক্রিয়াকলাপের মাধ্যমে বড় ডেটা উৎপন্ন হয়। পরিমাপ করা মেট্রিক্সের মধ্যে রয়েছে "গানগুলি কতবার বাজানো বা এড়িয়ে যাওয়া হয়, সেইসাথে Facebook লাইক এবং টুইটের মতো অ্যাকশনের উপর ভিত্তি করে সোশ্যাল মিডিয়াতে তারা যে ট্র্যাকশন পায়।" বিশ্লেষণী সরঞ্জামগুলি ফ্যান পৃষ্ঠাগুলির সামগ্রিক জনপ্রিয়তা নির্ধারণ করে এবং শিল্পীদের সম্পর্কে ইতিবাচক বা নেতিবাচক মন্তব্য নিবন্ধন করে। একসাথে, এই তথ্য বর্তমান প্রবণতা সনাক্ত করে, শিল্পীদের ডিজিটাল পালস মূল্যায়ন করে এবং একক, পণ্যদ্রব্য, কনসার্টের টিকিট এবং এমনকি মিউজিক স্ট্রিমিং পরিষেবাগুলির সদস্যতার মাধ্যমে বিক্রয়ের দিকে পরিচালিত করে।

নতুন প্রতিভা আবিষ্কারের ক্ষেত্রে, বড় ডেটা বড় রেকর্ড লেবেলে আগ্রহ তৈরিতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। অনেক ক্ষেত্রে, কোম্পানিগুলি একজন শিল্পীর পেজ ভিউ, 'লাইক' এবং ফলোয়ারদের হিসাব করে। তারপর, সংখ্যাগুলি একই ধারার অন্যান্য শিল্পীদের সাথে সহজেই তুলনা করা যেতে পারে। একবার একটি কাজ এক লাখ প্লাস ফেসবুক বা টুইটার অনুসারী তৈরি করলে, প্রতিভা পরিচালকরা লক্ষ্য করেন এবং সঙ্গীত শিল্পের মধ্যেই আগ্রহ তৈরি করতে শুরু করেন।

বিগ ডেটা পরবর্তী বড় টপ 40 হিট নির্বাচন করে

বর্তমান প্রবণতা সনাক্ত করার এবং পরবর্তী মেগাস্টারের ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা জড়িত প্রত্যেকের জন্য বড় আর্থিক পুরস্কারের সাথে আসে। উদাহরণ স্বরূপ, ডেটা বিজ্ঞানীরা iTunes অ্যালবামে সোশ্যাল মিডিয়ার প্রভাব অধ্যয়ন করেছেন এবং অন্যের আয়ের সাথে একজনের মেট্রিক্স তুলনা করে বিক্রয় ট্র্যাক করেছেন। তারা উপসংহারে পৌঁছেছে যে সামাজিক মিডিয়া কার্যকলাপ অ্যালবাম এবং ট্র্যাক বিক্রয় বৃদ্ধির সাথে সম্পর্কযুক্ত। আরও নির্দিষ্টভাবে, ইউটিউব ভিউ বিক্রিতে সবচেয়ে বেশি প্রভাব ফেলে; এককদের প্রচারের জন্য প্ল্যাটফর্মে বড় বাজেটের মিউজিক ভিডিও আপলোড করার জন্য অনেক রেকর্ড লেবেলকে প্ররোচিত করে। ভিডিও তৈরিতে লক্ষ লক্ষ খরচ করার আগে, লক্ষ্যযুক্ত শ্রোতাদের অনলাইন কার্যকলাপের উপর ভিত্তি করে কোন গানগুলি হিট হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে তা সনাক্ত করতে বিশ্লেষণ ব্যবহার করা হয়। এই ভবিষ্যদ্বাণীগুলির যথার্থতা বড় ডেটা বিশ্লেষণের গুণমানের সাথে সম্পর্কিত।

সঙ্গীত শিল্পের উদ্যোক্তারা এখন অ্যালগরিদম বিকাশের জন্য নতুন পদ্ধতি নিয়ে পরীক্ষা করছেন যা আরও দক্ষতা এবং নির্ভুলতার সাথে তথ্য সংগ্রহ করে। সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল EMI মিউজিক এবং ডেটা সায়েন্স লন্ডনের মধ্যে একটি যৌথ উদ্যোগ যার নাম The EMI মিলিয়ন ইন্টারভিউ ডেটাসেট। এটিকে "এখন পর্যন্ত উপলব্ধ করা সবচেয়ে ধনী এবং বৃহত্তম সঙ্গীত প্রশংসা ডেটাসেটগুলির মধ্যে একটি হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছে - বিশ্বব্যাপী গবেষণা থেকে সংকলিত একটি বিশাল, অনন্য, সমৃদ্ধ, উচ্চ-মানের ডেটাসেট যা দ্বারা প্রকাশ করা সঙ্গীতের আগ্রহ, মনোভাব, আচরণ, পরিচিতি এবং প্রশংসা রয়েছে সঙ্গীত অনুরাগীরা।"

ডেভিড বয়েল, ইএমআই মিউজিকের ইনসাইটের সিনিয়র ভাইস প্রেসিডেন্ট, ব্যাখ্যা করেছেন, “(এটি) এক মিলিয়ন ইন্টারভিউ নিয়ে গঠিত যা একটি নির্দিষ্ট মিউজিক জেনার এবং সাব-জেনারের জন্য আবেগের মাত্রা, সঙ্গীত আবিষ্কারের জন্য পছন্দের পদ্ধতি, প্রিয় সঙ্গীত শিল্পী, মিউজিক পাইরেসি, মিউজিক স্ট্রিমিং, মিউজিক ফরম্যাট এবং ফ্যান ডেমোগ্রাফিক নিয়ে চিন্তাভাবনা।"

এই প্রকল্পের লক্ষ্য হল তথ্যের এই সংগ্রহটি জনসাধারণের কাছে প্রকাশ করা এবং সঙ্গীত শিল্পের মধ্যে ব্যবসার মান উন্নত করা।

"আমাদের এবং আমাদের শিল্পীদের ভোক্তাদের বুঝতে সাহায্য করার জন্য ডেটা ব্যবহার করে আমরা দারুণ সাফল্য পেয়েছি, এবং অন্যদেরও একই কাজ করতে সাহায্য করার জন্য আমরা আমাদের কিছু ডেটা শেয়ার করতে পেরে উত্তেজিত," বয়েল বলেছেন৷

2012 সালে, EMI মিউজিক এবং ডেটা সায়েন্স লন্ডন মিউজিক ডেটা সায়েন্স হ্যাকাথন হোস্ট করে প্রকল্পটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যায়। EMC, ডেটা সায়েন্স এবং বিগ ডেটা সলিউশনের বিশ্বনেতা, এই উদ্যোগে যোগদান করে এবং আইটি অবকাঠামো প্রদান করে। 24-ঘন্টা সময়কালে, 175 জন ডেটা বিজ্ঞানী এই প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য 1,300টি সূত্র এবং অ্যালগরিদম তৈরি করেছেন: "আপনি কি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন যে একজন শ্রোতা একটি নতুন গান পছন্দ করবে?" ফলাফলগুলি সম্মিলিত বুদ্ধিমত্তার শক্তির ইঙ্গিত দেয় এবং অংশগ্রহণকারীরা এমন সূত্র তৈরি করেছিল যা বিশ্বমানের হিসাবে বর্ণনা করা হয়েছিল।

"এই হ্যাকাথনে প্রকাশিত অন্তর্দৃষ্টিগুলি বিগ ডেটার ধারণ ক্ষমতা এবং সম্ভাবনার ইঙ্গিত দেয় - উভয় ধরণের বুদ্ধিবৃত্তিক আবিষ্কার এবং প্রতিটি ধরণের সংস্থার জন্য ক্রমবর্ধমান ব্যবসায়িক মূল্যের জন্য," বলেছেন ক্রিস রোচে, EMC গ্রিনপ্লামের আঞ্চলিক পরিচালক৷

কিন্তু শিল্পীদের বেতন দেবেন কীভাবে?

ইন্ডাস্ট্রি নির্ধারণ করার পরে একটি গান সম্ভাব্য আঘাত করেছে এবং এটিকে একক হিসাবে প্রকাশ করেছে, যখন গানটি সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্ম বা স্ট্রিমিং সাইটগুলিতে বাজানো হয় তখন এটি কীভাবে রয়্যালটি গণনা করে? এই মুহুর্তে, "সব আকারের রেকর্ড লেবেলগুলি স্পটিফাই, ডিজার এবং ইউটিউবের মতো স্ট্রিমিং সংস্থাগুলি থেকে ডেটার পুনর্মিলন করার একটি ক্রমবর্ধমান সমস্যার মুখোমুখি, তবে এটি করার জন্য আগের চেয়ে কম লোক রয়েছে।"

তথ্য ব্যবস্থাপনার দৃষ্টিকোণ থেকে একটি কেন্দ্রীয় চ্যালেঞ্জ হল যে বেশিরভাগ ডাটাবেস ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমগুলি ডেটা সেটগুলি পরিচালনা করার জন্য তৈরি করা হয়নি যা বড় ডেটার মতো বড় এবং জটিল। উদাহরণস্বরূপ, সঙ্গীত পরিবেশকদের দ্বারা উত্পন্ন ডিজিটাল ডেটা ফাইলগুলির আকার এক্সেলের মতো প্রোগ্রামগুলি পরিচালনা করতে পারে তার চেয়ে অনেক বেশি। এটি অনুপস্থিত ডেটা এবং ফাইল লেবেল সহ সমস্যা তৈরি করে যা অ্যাকাউন্টিং সফ্টওয়্যারের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়।

বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, এই সমস্ত সমস্যাগুলি হিসাবরক্ষকদের দ্বারা বাছাই করা হয়, ইতিমধ্যেই ভারী কাজের চাপে অতিরিক্ত সময় এবং শ্রম যোগ করে। অনেক ক্ষেত্রে, লেবেলের ওভারহেডের একটি বড় শতাংশ অ্যাকাউন্টিং বিভাগে বাঁধা থাকে।

এই সমস্যাগুলি মোকাবেলা করার জন্য, উদ্যোক্তারা ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তার প্ল্যাটফর্মগুলি তৈরি করে যা বড় ডেটা সংগঠিত এবং বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা রাখে। সেরা উদাহরণগুলির মধ্যে একটি হল অস্ট্রিয়ান কোম্পানি রিবিট, যারা তাদের পরিষেবাগুলিকে "তিনটি ক্লিকের সাথে রয়্যালটি অ্যাকাউন্টিং" হিসাবে বর্ণনা করে। 2006 সালে প্রতিষ্ঠিত, এটি দ্রুত ইউরোপের শীর্ষস্থানীয় ডিজিটাল ডিস্ট্রিবিউটর হয়ে উঠেছে এবং বিশ্বব্যাপী 300টি ডিজিটাল পরিষেবায় অ্যাক্সেস প্রদান করে। মূলত, রিবিট অ্যাকাউন্টিং অনুশীলনগুলিকে স্ট্রীমলাইন করে এবং অ্যাকাউন্টিং সফ্টওয়্যারে ডেটা ফিল্ডের সাথে মিলে যাওয়ার মতো ব্যাকএন্ড কাজ পরিচালনা করে, তাই অ্যাকাউন্টিং বিভাগ বাজেট পরিচালনা করতে বিনামূল্যে। তারা চুক্তি চুক্তি অনুযায়ী রয়্যালটি অর্থপ্রদান পরিচালনা করার জন্য একটি পরিকাঠামো প্রদান করে, ডিজিটাল মিউজিক স্টোরের সাথে সরাসরি চুক্তি, বিক্রয় ট্র্যাক করার জন্য গ্রাফ তৈরি করে এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণভাবে, CSV ফাইলগুলিতে ডেটা রপ্তানি করে।

অবশ্যই, পরিষেবা একটি মূল্য সঙ্গে আসে. ফোর্বস রিপোর্ট করেছে যে রেকর্ড লেবেলগুলিকে অবশ্যই রিবিটকে ডিস্ট্রিবিউটর হিসাবে ব্যবহার করতে হবে যাতে তারা কোম্পানির ডেটা অ্যাক্সেস করতে পারে, যার জন্য প্রতি বছর 15% বিক্রয় কমিশন এবং $649 এর নির্দিষ্ট ফি খরচ হয়। যদিও অনুমানগুলি পরামর্শ দেয় যে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে একটি লেবেলের অ্যাকাউন্টিং ওভারলে প্রায়শই অনেক বেশি খরচ করে, যার মানে হল যে Rebeat এর সাথে স্বাক্ষর করা অর্থ সাশ্রয়কারী হতে পারে।