Der Algorithmus hinter der Musik

Geh rüber, American Idol.

Die nächste große Erfolgsgeschichte der Musikindustrie wird nicht in hochkarätigen Talentwettbewerben entdeckt. Stattdessen wird es in Datensätzen durch komplexe Algorithmen identifiziert, die darauf ausgelegt sind, Nutzungs- und Geschäftstrends aufzudecken.

Oberflächlich betrachtet klingt diese Methode trockener und emotionsloser als die Kritik von Simon Cowell, aber es ist tatsächlich die ultimative Art und Weise, wie die Öffentlichkeit „das nächste große Ding“ auswählt. Jedes Mal, wenn die Öffentlichkeit auf YouTube-Links klickt, Konzertfotos auf Twitter postet oder auf Facebook über Bands chattet, trägt sie zu einer Informationsmenge namens Big Data bei. Der Begriff bezeichnet eine Sammlung von Datensätzen, die groß sind und komplexe Zusammenhänge enthalten. Denken Sie über die Struktur von Social-Media-Netzwerken nach. Sie enthalten Millionen individueller Benutzerprofile, die durch Freundschaften, „Likes“, Gruppenmitgliedschaften usw. miteinander verbunden sind. Im Wesentlichen spiegelt Big Data die Struktur dieser Plattformen wider.

In der Musikindustrie werden Big Data durch Aktivitäten wie Online-Verkäufe, Downloads und Kommunikation über Apps oder soziale Medienumgebungen generiert. Zu den gemessenen Kennzahlen gehören „die Häufigkeit, mit der Songs abgespielt oder übersprungen werden, sowie der Grad der Anziehungskraft, die sie in den sozialen Medien erhalten, basierend auf Aktionen wie Facebook-Likes und Tweets.“ Analysetools ermitteln die allgemeine Beliebtheit von Fanpages und registrieren positive oder negative Kommentare zu Künstlern. Zusammengenommen identifizieren diese Informationen aktuelle Trends, beurteilen den digitalen Puls von Künstlern und führen zu Verkäufen über Singles, Merchandise, Konzertkarten und sogar Abonnements für Musik-Streaming-Dienste.

Bei der Entdeckung neuer Talente spielt Big Data eine wichtige Rolle, um das Interesse großer Plattenfirmen zu wecken. In vielen Fällen zählen Unternehmen die Seitenaufrufe, „Likes“ und Follower eines Künstlers. Dann können die Zahlen leicht mit denen anderer Künstler desselben Genres verglichen werden. Sobald ein Act mehr als hunderttausend Facebook- oder Twitter-Follower generiert hat, werden Talentmanager darauf aufmerksam und beginnen, Interesse in der Musikindustrie selbst zu wecken.

Big Data wählt den nächsten großen Top-40-Hit aus

Die Fähigkeit, aktuelle Trends zu erkennen und den nächsten Megastar vorherzusagen, bringt für alle Beteiligten große finanzielle Vorteile mit sich. Beispielsweise untersuchten Datenwissenschaftler die Auswirkungen sozialer Medien auf iTunes-Album- und -Track-Verkäufe, indem sie die Kennzahlen des einen mit dem Umsatz des anderen verglichen. Sie kamen zu dem Schluss, dass Social-Media-Aktivitäten mit einem Anstieg der Album- und Titelverkäufe korrelieren. Genauer gesagt haben YouTube-Aufrufe den größten Einfluss auf den Umsatz; Eine Erkenntnis, die viele Plattenfirmen dazu veranlasste, Musikvideos mit großem Budget auf die Plattform hochzuladen, um Singles zu bewerben. Bevor Millionen für die Videoproduktion ausgegeben werden, wird anhand der Online-Aktivitäten der Zielgruppe anhand einer Analyse ermittelt, welche Songs wahrscheinlich zu Hits werden. Die Genauigkeit dieser Vorhersagen hängt mit der Qualität der Big-Data-Analyse zusammen.

Unternehmer in der Musikindustrie experimentieren jetzt mit neuen Methoden, um Algorithmen zu entwickeln, die Informationen effizienter und genauer sammeln. Eines der bemerkenswertesten Beispiele ist ein Joint Venture zwischen EMI Music und Data Science London namens The EMI Million Interview Dataset. Es wird beschrieben als „einer der umfangreichsten und umfangreichsten Datensätze zur Wertschätzung von Musik, die jemals verfügbar waren – ein riesiger, einzigartiger, reichhaltiger und qualitativ hochwertiger Datensatz, der aus weltweiter Forschung zusammengestellt wurde und Interessen, Einstellungen, Verhaltensweisen, Vertrautheit und Wertschätzung von Musik enthält, wie sie zum Ausdruck kommen.“ Musikfans.“

David Boyle, Senior Vice President für Insight bei EMI Music, erklärt: „Es besteht aus einer Million Interviews, in denen Themen wie der Grad der Leidenschaft für ein bestimmtes Musikgenre und Subgenre, bevorzugte Methoden zur Musikentdeckung, Lieblingsmusikkünstler usw. angesprochen werden. Gedanken zu Musikpiraterie, Musik-Streaming, Musikformaten und Fandemografie.“

Ziel des Projekts ist es, diese Informationssammlung der Öffentlichkeit zugänglich zu machen und die Geschäftsqualität in der Musikindustrie zu verbessern.

„Wir hatten großen Erfolg damit, Daten zu nutzen, um uns und unseren Künstlern dabei zu helfen, die Verbraucher zu verstehen, und wir freuen uns, einige unserer Daten weiterzugeben, um anderen dabei zu helfen, dasselbe zu tun“, sagt Boyle.

Im Jahr 2012 ging EMI Music and Data Science London mit der Ausrichtung des Music Data Science Hackathons noch einen Schritt weiter. EMC, ein weltweit führender Anbieter von Datenwissenschafts- und Big-Data-Lösungen, schloss sich dem Unternehmen an und stellte die IT-Infrastruktur bereit. Über einen Zeitraum von 24 Stunden entwickelten 175 Datenwissenschaftler 1,300 Formeln und Algorithmen, um die Frage zu beantworten: „Können Sie vorhersagen, ob ein Hörer ein neues Lied lieben wird?“ Die Ergebnisse deuteten auf die Kraft der kollektiven Intelligenz hin und die Teilnehmer entwickelten Formeln, die als Weltklasse beschrieben wurden.

„Die in diesem Hackathon gewonnenen Erkenntnisse weisen auf die Macht und das Potenzial von Big Data hin – sowohl für die intellektuelle Entdeckung als auch für den inkrementellen Geschäftswert für Organisationen jeder Art“, sagt Chris Roche, Regionaldirektor von EMC Greenplum.

Aber wie bezahlt man die Künstler?

Nachdem die Branche festgestellt hat, dass ein Song Hit-Potenzial hat, und ihn als Single veröffentlicht, wie berechnet sie dann die Tantiemen, wenn der Song auf Social-Media-Plattformen oder Streaming-Seiten abgespielt wird? Derzeit „stehen Plattenfirmen jeder Größe vor dem wachsenden Problem, Unmengen von Daten von Streaming-Unternehmen wie Spotify, Deezer und YouTube abgleichen zu müssen, haben aber weniger Leute als je zuvor, die dafür zuständig sind.“

Eine der zentralen Herausforderungen aus Sicht des Informationsmanagements besteht darin, dass die meisten Datenbankverwaltungssysteme nicht für den Umgang mit Datensätzen entwickelt wurden, die so groß und komplex sind wie Big Data. Beispielsweise übersteigt die Größe der von Musikvertrieben generierten digitalen Datendateien bei weitem die Kapazitäten von Programmen wie Excel. Dies führt zu Problemen wie fehlenden Daten und Dateietiketten, die nicht mit der Buchhaltungssoftware kompatibel sind.

In den meisten Fällen werden all diese Probleme von Buchhaltern geklärt, was zusätzlichen Zeit- und Arbeitsaufwand zu einer ohnehin schon hohen Arbeitsbelastung mit sich bringt. In vielen Fällen ist ein Großteil der Gemeinkosten eines Labels in der Buchhaltung gebunden.

Um diese Probleme zu bekämpfen, entwickeln Unternehmer Business-Intelligence-Plattformen, die in der Lage sind, große Datenmengen zu organisieren und zu analysieren. Eines der besten Beispiele ist das österreichische Unternehmen Rebeat, das seine Dienste als „Lizenzabrechnung mit drei Klicks“ bezeichnet. Das 2006 gegründete Unternehmen hat sich schnell zum führenden Digitalvertrieb Europas entwickelt und bietet Zugang zu 300 digitalen Diensten weltweit. Im Wesentlichen optimiert Rebeat die Buchhaltungspraktiken und übernimmt Backend-Aufgaben wie den Abgleich von Datenfeldern in der Buchhaltungssoftware, sodass die Buchhaltungsabteilung ihre Budgets frei verwalten kann. Sie bieten außerdem eine Infrastruktur zur Verwaltung von Lizenzgebühren gemäß vertraglichen Vereinbarungen, zur direkten Vereinbarung mit digitalen Musikgeschäften, zur Erstellung von Diagrammen zur Verfolgung von Verkäufen und, was am wichtigsten ist, zum Exportieren von Daten in CSV-Dateien.

Natürlich ist der Service mit einem Preis verbunden. Forbes berichtete, dass Plattenfirmen Rebeat als Vertriebspartner nutzen müssen, damit sie auf Unternehmensdaten zugreifen können, was eine Verkaufsprovision von 15 % und eine feste Gebühr von 649 US-Dollar pro Jahr kostet. Schätzungen deuten jedoch darauf hin, dass die Buchhaltungsüberlagerung eines Labels in den meisten Fällen oft weitaus mehr kostet, was bedeutet, dass sich die Unterzeichnung mit Rebeat als eine Geldersparnis erweisen könnte.