Musikaren atzean dagoen algoritmoa

Mugitu, American Idol.

Musika-industriaren hurrengo arrakasta handia ez da topatuko talentu handiko lehiaketetan. Horren ordez, datu multzoetan identifikatuko da erabilera eta negozio joerak ezagutzeko diseinatutako algoritmo konplexuen bidez.

Azalera, metodo honek Simon Cowellen kritikak baino lehor eta emoziorik gabekoa dirudi, baina benetan publikoak "hurrengo gauza handia" hautatzeko azken modua da. Publikoak YouTube-ko esteketan klik egiten duen bakoitzean, kontzertuen argazkiak Twitter-en argitaratzen dituen edo Facebook-en taldeei buruzko txateetan egiten duten bakoitzean, big data izeneko informazio-multzo batean laguntzen dute. Terminoak handiak diren eta elkarrekiko harreman konplexuak dituzten datu multzoen bildumari egiten dio erreferentzia. Pentsatu sare sozialen sareen egitura. Milioika erabiltzaile-profil indibidualak dituzte, adiskidetasunek, "atseginak"-ek, taldekideek eta abarrekin lotzen dituztenak. Funtsean, big datak plataforma horien egitura islatzen du.

Musikaren industrian, datu handiak aplikazioen edo sare sozialen inguruneen bidez egiten diren lineako salmentak, deskargak eta komunikazioa bezalako jarduerek sortzen dituzte. Neurtutako neurketan "abestiak erreproduzitzen edo saltatzen diren zenbat aldiz, baita sare sozialetan jasotzen duten trakzio-maila ere, Facebook-en atsegin eta txioen gisako ekintzetan oinarrituta". Tresna analitikoek zaleen orrien ospe orokorra zehazten dute eta artistei buruzko iruzkin positiboak edo negatiboak erregistratzen dituzte. Batera, informazio honek egungo joerak identifikatzen ditu, artisten pultsu digitala baloratzen du eta salmentei eragiten die singleen, salgaien, kontzertuetarako sarreren eta baita musika erreproduzitzeko zerbitzuetarako harpidetzen bidez ere.

Talentu berriak aurkitzeari dagokionez, big datak paper garrantzitsua betetzen du diskoetxe nagusietan interesa pizteko. Kasu askotan, enpresek artista baten orrialde-ikustaldiak, "atseginak" eta jarraitzaileak zenbatzen dituzte. Orduan, zenbakiak genero bereko beste artistekin erraz aldera daitezke. Ekintza batek Facebook edo Twitter-eko ehun mila jarraitzaile gehiago sortu ondoren, talentu-kudeatzaileek ohartu egiten dira eta musika-industrian bertan interesa pizten hasten dira.

Datu handiak hurrengo Top 40 arrakasta handia aukeratzen

Gaur egungo joerak identifikatzeko eta hurrengo megastar iragartzeko gaitasunak finantza-sari handiak ditu parte hartzen duten guztientzat. Esate baterako, datu-zientzialariek iTunes albumen eta abestien salmenten sare sozialek duten eragina aztertu zuten, baten neurketak bestearen diru-sarrerekin alderatuz. Sare sozialen jarduera albumen eta abestien salmenten igoerarekin erlazionatuta dagoela ondorioztatu zuten. Zehatzago esanda, YouTube-ko ikuskerek dute eragin handiena salmentetan; aurkikuntza horrek diskoetxe askok aurrekontu handiko musika bideoak igotzera bultzatu zituen plataformara singleak sustatzeko. Bideo-ekoizpenean milioika gastatu aurretik, analisia erabiltzen da, xede-publikoen sareko jardueretan oinarrituta, arrakasta izan dezaketen abestiak identifikatzeko. Iragarpen horien zehaztasuna datu handien analisiaren kalitatearekin erlazionatuta dago.

Musikaren industriako ekintzaileak metodo berriak esperimentatzen ari dira informazioa eraginkortasun eta zehaztasun handiagoz biltzen duten algoritmoak garatzeko. Adibide aipagarrienetako bat EMI Music eta Data Science London-en arteko joint venture bat da, The EMI Million Interview Dataset izenekoa. "Inoiz eskuragarri egon den musikaren balioespen-datu-multzorik aberatsenetako eta handienetako bat dela deskribatzen da: mundu mailako ikerketatik bildutako datu multzo masibo, bakarra, aberatsa eta kalitate handikoa, zeinak musikaren interesak, jarrerak, jokabideak, familiartasuna eta estimua jasotzen dituena. musika zaleak».

David Boyle-k, EMI Music-eko Insight-eko presidenteorde nagusiak, azaldu duenez, "(da) milioi bat elkarrizketaz osatuta dago, musika-genero eta azpi-genero jakin baterako grina-maila, musika ezagutzeko metodoak, musika-artista gogokoenak, besteak beste. musika-pirateriaren, musikaren streaming, musika formatuen eta zaleen demografiari buruzko gogoetak».

Proiektuaren helburua da informazio-bilduma hau jendaurrean zabaltzea eta musika-industriaren negozioaren kalitatea hobetzea.

"Gure eta gure artistek kontsumitzaileak ulertzen laguntzeko datuak erabiliz arrakasta handia izan dugu, eta ilusioz gaude gure datu batzuk partekatzeko besteei gauza bera egiten laguntzeko", dio Boylek.

2012an, EMI Music and Data Science London-ek proiektua urrats bat gehiago eman zuen Music Data Science Hackathon-a antolatuta. EMC, mundu mailako liderra den datu zientzietan eta big data soluzioetan, enpresan sartu zen eta IT azpiegitura eskaini zuen. 24 orduko epean, 175 datu-zientzialarik 1,300 formula eta algoritmo garatu zituzten galderari erantzuteko: "Iragarri al dezakezu entzule batek abesti berri bat maite izango duen?" Emaitzek adimen kolektiboaren boterea iradokitzen zuten eta parte hartzaileek mundu mailako klase gisa deskribatutako formulak garatu zituzten.

"Hackathon honetan agerian dauden ikuspegiek Big Datak daukan boterea eta potentziala iradokitzen du, bai aurkikuntza intelektualerako, bai mota guztietako erakundeentzako negozio-balio gehigarrirako", dio Chris Roche EMC Greenplum-eko Eskualdeko Zuzendariak.

Baina nola ordaintzen diezu artistei?

Industriak abesti batek potentziala lortu duela zehaztu eta single gisa kaleratu ondoren, nola kalkulatzen ditu erregaliak abestia sare sozialetako plataformetan edo streaming guneetan erreproduzitzen denean? Oraintxe bertan, "tamaina guztietako diskoetxeek gero eta arazo handiagoa dute Spotify, Deezer eta YouTube bezalako streaming enpresen datu mordoak uztartu behar izatea, baina inoiz baino jende gutxiago dute horretarako".

Informazioaren kudeaketaren ikuspegitik erronka nagusietako bat da datu-baseen kudeaketa sistema gehienak ez zirela garatu datu handiak bezain handiak eta konplexuak diren datu multzoak kudeatzeko. Esate baterako, musika banatzaileek sortutako datu digitalen fitxategien tamaina Excel bezalako programek kudea dezaketena baino askoz haratago dago. Horrek arazoak sortzen ditu, besteak beste, kontularitzako softwarearekin bateragarriak ez diren datuen eta fitxategien etiketak falta direla.

Kasu gehienetan, kontu-hartzaileek konpontzen dituzte arazo horiek guztiak, denbora eta lan gehigarria gehituz dagoeneko lan karga handiari. Kasu askotan, etiketa baten gastuen ehuneko handi bat kontabilitate sailean lotzen da.

Arazo horiei aurre egiteko, ekintzaileek big data antolatzeko eta aztertzeko gaitasuna duten business intelligence plataformak garatzen dituzte. Adibiderik onenetako bat Austriako Rebeat konpainia da, zeinak bere zerbitzuak "hiru klikekin erregelen kontabilitatea" gisa deskribatzen dituena. 2006an sortu zen, eta azkar hazi da Europako banatzaile digital liderra eta mundu osoko 300 zerbitzu digitaletarako sarbidea eskaintzen du. Funtsean, Rebeat-ek kontabilitate praktikak arintzen ditu eta backend lanak kudeatzen ditu, kontabilitate softwarean datu-eremuak bat etortzea bezalakoak, beraz, kontabilitate-saila doakoa da aurrekontuak kudeatzeko. Gainera, eskubideen ordainketak kontratu-hitzarmenen arabera kudeatzeko azpiegitura bat eskaintzen dute, musika digitaleko dendekin hitzarmenak zuzentzeko, salmenten jarraipena egiteko grafikoak sortzeko eta, batez ere, datuak CSV fitxategietara esportatzeko.

Jakina, zerbitzuak prezio batekin dator. Forbesek jakinarazi zuen diskoetxeek Rebeat banatzaile gisa erabili behar dutela konpainiaren datuak atzitzeko, eta horrek %15eko salmenta-komisioa eta 649 $-ko kuota finkoa balio du urtero. Hala ere, kalkuluen arabera, kasu gehienetan etiketa baten kontabilitate gainjartzeak askoz gehiago kostatzen du askotan, eta horrek esan nahi du Rebeat-ekin sinatzea dirua aurreztea izan daitekeela.