Yr algorithm y tu ôl i gerddoriaeth

Symud drosodd, American Idol.

Ni fydd y stori lwyddiant fawr nesaf yn y diwydiant cerddoriaeth yn cael ei darganfod mewn cystadlaethau talent proffil uchel. Yn lle hynny, bydd yn cael ei nodi mewn setiau data gan algorithmau cymhleth a gynlluniwyd i ddatgelu tueddiadau defnydd a busnes.

Ar yr wyneb, mae’r dull hwn yn swnio’n sych ac yn fwy amddifad o emosiwn na beirniadaethau Simon Cowell, ond mewn gwirionedd dyma’r ffordd eithaf y mae’r cyhoedd yn dewis “y peth mawr nesaf.” Bob tro mae'r cyhoedd yn clicio ar ddolenni YouTube, yn postio lluniau cyngerdd ar Twitter, neu'n sgwrsio am fandiau ar Facebook, maen nhw'n cyfrannu at gorff o wybodaeth o'r enw data mawr. Mae'r term yn cyfeirio at gasgliad o setiau data sy'n fawr ac yn cynnwys cydberthnasau cymhleth. Meddyliwch am strwythur rhwydweithiau cyfryngau cymdeithasol. Maent yn cynnwys miliynau o broffiliau defnyddwyr unigol sydd wedi’u cysylltu â’i gilydd gan gyfeillgarwch, ‘hoffi’, aelodaeth grŵp, ac yn y blaen. Yn y bôn, mae data mawr yn adlewyrchu strwythur y llwyfannau hyn.

Yn y diwydiant cerddoriaeth, mae data mawr yn cael ei gynhyrchu gan weithgareddau fel gwerthu ar-lein, lawrlwythiadau, a chyfathrebu a gynhelir trwy apiau neu amgylcheddau cyfryngau cymdeithasol. Mae metrigau a fesurir yn cynnwys “faint o weithiau mae caneuon yn cael eu chwarae neu eu hepgor, yn ogystal â lefel y tyniant maen nhw’n ei dderbyn ar gyfryngau cymdeithasol yn seiliedig ar weithredoedd fel hoffterau Facebook a thrydariadau.” Mae offer dadansoddol yn pennu poblogrwydd cyffredinol tudalennau cefnogwyr ac yn nodi sylwadau cadarnhaol neu negyddol am artistiaid. Gyda’i gilydd, mae’r wybodaeth hon yn nodi tueddiadau cyfredol, yn asesu pwls digidol arlunwyr, ac yn arwain at werthiant drwy senglau, nwyddau, tocynnau cyngerdd, a hyd yn oed tanysgrifiadau i wasanaethau ffrydio cerddoriaeth.

O ran darganfod talent newydd, mae data mawr yn chwarae rhan bwysig wrth ennyn diddordeb mewn labeli recordio mawr. Mewn llawer o achosion, mae cwmnïau’n cyfrif golygfeydd tudalen artist, ‘hoffi’, a dilynwyr. Yna, mae'n hawdd cymharu niferoedd ag artistiaid eraill yn yr un genre. Unwaith y bydd act wedi creu can mil a mwy o ddilynwyr Facebook neu Twitter, mae rheolwyr talent yn cymryd sylw ac yn dechrau cynyddu diddordeb yn y diwydiant cerddoriaeth ei hun.

Data mawr yn dewis yr ergyd fawr nesaf o'r 40 Uchaf

Mae'r gallu i nodi tueddiadau cyfredol a rhagweld y megastar nesaf yn dod â gwobrau ariannol mawr i bawb dan sylw. Er enghraifft, astudiodd gwyddonwyr data effaith cyfryngau cymdeithasol ar werthiannau albwm a thrac iTunes trwy gymharu metrigau un â refeniw’r llall. Daethant i'r casgliad bod gweithgarwch cyfryngau cymdeithasol yn cyfateb i gynnydd mewn gwerthiant albwm a thraciau. Yn fwy penodol, golygfeydd YouTube sy'n cael yr effaith fwyaf ar werthiannau; canfyddiad a ysgogodd lawer o labeli recordio i uwchlwytho fideos cerddoriaeth cyllideb fawr i'r platfform i hyrwyddo senglau. Cyn gwario miliynau ar gynhyrchu fideos, defnyddir dadansoddiad i nodi pa ganeuon sy'n debygol o ddod yn boblogaidd yn seiliedig ar weithgareddau ar-lein cynulleidfaoedd targededig. Mae cywirdeb y rhagfynegiadau hyn yn cydberthyn ag ansawdd dadansoddi data mawr.

Mae entrepreneuriaid o fewn y diwydiant cerddoriaeth bellach yn arbrofi gyda dulliau newydd i ddatblygu algorithmau sy'n cynaeafu gwybodaeth yn fwy effeithlon a chywir. Un o’r enghreifftiau mwyaf nodedig yw menter ar y cyd rhwng EMI Music a Data Science London o’r enw The EMI Million Interview Dataset. Fe’i disgrifir fel “un o’r setiau data gwerthfawrogiad cerddoriaeth cyfoethocaf a mwyaf sydd ar gael erioed – set ddata enfawr, unigryw, gyfoethog, o ansawdd uchel a gasglwyd o ymchwil fyd-eang sy’n cynnwys diddordebau, agweddau, ymddygiadau, cynefindra, a gwerthfawrogiad o gerddoriaeth fel y’i mynegir gan cefnogwyr cerddoriaeth.”

Mae David Boyle, Uwch Is-lywydd Insight yn EMI Music, yn esbonio, “(Mae’n) cynnwys miliwn o gyfweliadau yn trafod pynciau fel lefel yr angerdd am genre ac is-genre cerddoriaeth penodol, dulliau dewisol ar gyfer darganfod cerddoriaeth, hoff artistiaid cerddoriaeth, meddyliau ar fôr-ladrad cerddoriaeth, ffrydio cerddoriaeth, fformatau cerddoriaeth, a demograffeg cefnogwyr.”

Nod y prosiect yw rhyddhau’r casgliad hwn o wybodaeth i’r cyhoedd a gwella ansawdd busnes o fewn y diwydiant cerddoriaeth.

“Rydyn ni wedi cael llwyddiant mawr yn defnyddio data i’n helpu ni a’n hartistiaid i ddeall defnyddwyr, ac rydyn ni’n gyffrous i rannu rhywfaint o’n data i helpu eraill i wneud yr un peth,” meddai Boyle.

Yn 2012, aeth EMI Music a Data Science London â’r prosiect gam ymhellach drwy gynnal yr Hacathon Gwyddor Data Cerddoriaeth. Ymunodd EMC, arweinydd byd ym maes gwyddor data a datrysiadau data mawr, â’r fenter a darparu seilwaith TG. Dros gyfnod o 24 awr, datblygodd 175 o wyddonwyr data 1,300 o fformiwlâu ac algorithmau i ateb y cwestiwn: “Allwch chi ragweld a fydd gwrandäwr yn caru cân newydd?” Roedd y canlyniadau'n awgrymu pŵer deallusrwydd cyfunol a datblygodd y cyfranogwyr fformiwlâu a ddisgrifiwyd fel rhai o'r radd flaenaf.

“Mae’r mewnwelediadau a ddatgelir yn yr hacathon hwn yn awgrymu’r pŵer a’r potensial sydd gan Data Mawr – ar gyfer darganfod deallusol ac ar gyfer gwerth busnes cynyddol i sefydliadau o bob math,” meddai Chris Roche, Cyfarwyddwr Rhanbarthol EMC Greenplum.

Ond sut ydych chi'n talu'r artistiaid?

Ar ôl i'r diwydiant benderfynu bod cân wedi cyrraedd ei photensial a'i rhyddhau fel sengl, sut mae'n cyfrifo breindaliadau pan fydd y gân yn cael ei chwarae ar lwyfannau cyfryngau cymdeithasol neu wefannau ffrydio? Ar hyn o bryd, “mae labeli recordio o bob maint yn wynebu problem gynyddol o orfod cysoni llwythi o ddata gan gwmnïau ffrydio fel Spotify, Deezer, a YouTube, ond mae ganddyn nhw lai o bobl nag erioed i wneud hynny.”

Un o'r heriau canolog o safbwynt rheoli gwybodaeth yw na ddatblygwyd y rhan fwyaf o systemau rheoli cronfeydd data i drin setiau data sydd mor fawr a chymhleth â data mawr. Er enghraifft, mae maint y ffeiliau data digidol a gynhyrchir gan ddosbarthwyr cerddoriaeth ymhell y tu hwnt i'r hyn y gall rhaglenni fel Excel ei drin. Mae hyn yn creu problemau gan gynnwys data coll a labeli ffeiliau nad ydynt yn gydnaws â meddalwedd cyfrifo.

Yn y rhan fwyaf o achosion, caiff yr holl faterion hyn eu datrys gan gyfrifwyr, gan ychwanegu amser a llafur ychwanegol at lwyth gwaith sydd eisoes yn drwm. Mewn llawer o achosion, mae canran fawr o orbenion label wedi'i glymu yn yr adran gyfrifo.

Er mwyn mynd i'r afael â'r materion hyn, mae entrepreneuriaid yn datblygu llwyfannau gwybodaeth busnes sydd â'r gallu i drefnu a dadansoddi data mawr. Un o’r enghreifftiau gorau yw’r cwmni o Awstria Rebeat, sy’n disgrifio eu gwasanaethau fel “cyfrifo brenhinol gyda thri chlic.” Wedi'i sefydlu yn 2006, mae wedi tyfu'n gyflym i fod yn brif ddosbarthwr digidol Ewrop ac mae'n darparu mynediad i 300 o wasanaethau digidol ledled y byd. Yn y bôn, mae Rebeat yn symleiddio arferion cyfrifyddu ac yn trin ôl-waith, fel paru meysydd data mewn meddalwedd cyfrifo, felly mae'r adran gyfrifo yn rhydd i reoli cyllidebau. Maent hefyd yn darparu seilwaith i reoli taliadau breindal yn unol â chytundebau cytundebol, cytundebau uniongyrchol â siopau cerddoriaeth ddigidol, cynhyrchu graffiau i olrhain gwerthiant, ac yn bwysicaf oll, allforio data i ffeiliau CSV.

Wrth gwrs, daw pris i'r gwasanaeth. Dywedodd Forbes fod yn rhaid i labeli recordio ddefnyddio Rebeat fel dosbarthwr fel y gallant gyrchu data cwmni, sy'n costio comisiwn gwerthu 15% a ffi sefydlog o $649 bob blwyddyn. Mae amcangyfrifon yn awgrymu, fodd bynnag, bod troshaen gyfrifyddu label yn aml yn costio llawer mwy yn y rhan fwyaf o achosion, sy’n golygu y gallai arwyddo gyda Rebeat fod yn ffordd o arbed arian.