It algoritme efter muzyk

Gean oer, American Idol.

It folgjende grutte súksesferhaal yn 'e muzyksektor sil net ûntdutsen wurde yn hege profyl talintkompetysjes. Ynstee sil it wurde identifisearre yn datasets troch komplekse algoritmen ûntworpen om gebrûk en bedriuwstrends te ûntdekken.

Oan it oerflak klinkt dizze metoade droech en mear sûnder emoasje dan de krityk fan Simon Cowell, mar it is eins de ultime manier wêrop it publyk "it folgjende grutte ding" selektearret. Elke kear as it publyk op YouTube-keppelings klikt, konsertfoto's op Twitter pleatst, of petearen oer bands op Facebook, drage se by oan in lichem fan ynformaasje neamd big data. De term ferwiist nei in samling datasets dy't grut binne en komplekse ûnderlinge relaasjes befetsje. Tink oer de struktuer fan sosjale media netwurken. Se befetsje miljoenen yndividuele brûkersprofilen dy't mei-inoar keppele binne troch freonskippen, 'likes', groepslidmaatskippen, ensfh. Yn wêzen spegelje grutte data de struktuer fan dizze platfoarms.

Yn 'e muzyksektor wurde grutte gegevens generearre troch aktiviteiten lykas online ferkeap, downloads en kommunikaasje útfierd fia apps of sosjale media-omjouwings. Metriken mjitten omfetsje "it oantal kearen dat ferskes wurde spile of oerslein, lykas it nivo fan traksje dat se krije op sosjale media basearre op aksjes lykas Facebook-likes en tweets." Analytyske ark bepale de algemiene populariteit fan fansiden en registrearje positive of negative opmerkings oer artysten. Mei-elkoar identifisearret dizze ynformaasje hjoeddeistige trends, beoardielet de digitale pols fan artysten, en liedt ta ferkeap fia singles, merchandise, konsertkaarten, en sels abonneminten op muzykstreamingtsjinsten.

Wat it ûntdekken fan nij talint oanbelanget, spilet big data in wichtige rol by it generearjen fan belangstelling by grutte platenlabels. Yn in protte gefallen telle bedriuwen de sidewerjeften, 'likes' en folgers fan in artyst. Dan kinne nûmers maklik fergelike wurde mei oare artysten yn itselde sjenre. Sadree't in hanneling hat generearre mear as hûndert tûzen Facebook- of Twitter followers, talint managers notysje en begjinne drumende belangstelling binnen de muzyk yndustry sels.

Grutte gegevens selektearje de folgjende grutte Top 40 hit

De mooglikheid om hjoeddeistige trends te identifisearjen en de folgjende megastar te foarsizzen komt mei grutte finansjele beleanningen foar elkenien belutsen. Gegevenswittenskippers ûndersochten bygelyks de ynfloed fan sosjale media op iTunes-album- en trackferkeap troch de metriken fan ien te fergelykjen mei de ynkomsten fan 'e oare. Se konkludearren dat sosjale mediaaktiviteit korrelearret mei in tanimming fan album- en trackferkeap. Mear spesifyk hawwe YouTube views de grutste ynfloed op ferkeap; in fynst dat in protte platelabels frege om muzykfideo's mei grutte budzjet te uploaden op it platfoarm om singles te befoarderjen. Foardat miljoenen besteegje oan fideoproduksje, wurdt analyse brûkt om te identifisearjen hokker ferskes wierskynlik hits wurde op basis fan de online aktiviteiten fan doelgroepen. De krektens fan dizze foarsizzingen is korrelearre mei de kwaliteit fan analyse fan grutte gegevens.

Undernimmers yn 'e muzyksektor eksperimintearje no mei nije metoaden om algoritmen te ûntwikkeljen dy't ynformaasje sammelje mei gruttere effisjinsje en krektens. Ien fan 'e meast opfallende foarbylden is in joint venture tusken EMI Music en Data Science London neamd The EMI Million Interview Dataset. It wurdt beskreaun as "ien fan 'e rykste en grutste datasetten foar wurdearring fan muzyk dy't ea beskikber binne makke - in massale, unike, rike, heechweardige dataset gearstald út wrâldwide ûndersyk dy't ynteresses, hâldingen, gedrach, bekendheid en wurdearring fan muzyk befettet lykas útdrukt troch muzykfans.”

David Boyle, Senior Vice President for Insight by EMI Music, ferklearret, "(It bestiet) út in miljoen ynterviews dy't ûnderwerpen oansprekke lykas it nivo fan passy foar in bepaald muzyksjenre en subsjenre, foarkommende metoaden foar muzykûntdekking, favorite muzykartysten, gedachten oer muzykpiraterij, muzykstreaming, muzykformaten en fandemografy.

It doel fan it projekt is om dizze kolleksje fan ynformaasje frij te jaan oan it publyk en de kwaliteit fan it bedriuw yn 'e muzyksektor te ferbetterjen.

"Wy hawwe grut súkses hân mei it brûken fan gegevens om ús en ús artysten te helpen konsuminten te begripen, en wy binne optein om guon fan ús gegevens te dielen om oaren te helpen itselde te dwaan," seit Boyle.

Yn 2012 namen EMI Music en Data Science London it projekt in stap fierder troch it hostjen fan de Music Data Science Hackathon. EMC, in wrâldlieder yn gegevenswittenskip en oplossingen foar grutte gegevens, die mei oan it bedriuw en levere IT-ynfrastruktuer. Oer in perioade fan 24 oeren ûntwikkele 175 gegevenswittenskippers 1,300 formules en algoritmen om de fraach te beantwurdzjen: "Kinne jo foarsizze as in harker fan in nij ferske sil hâlde?" De resultaten hingje op de krêft fan kollektive yntelliginsje en dielnimmers ûntwikkele formules dy't waarden omskreaun as wrâldklasse.

"De ynsjoch iepenbiere yn dizze hackathon hint op 'e krêft en potinsjeel dat Big Data hat - sawol foar yntellektuele ûntdekking as foar inkrementele saaklike wearde foar organisaasjes fan elke soart," seit Chris Roche, Regionaal direkteur foar EMC Greenplum.

Mar hoe betelje jo de artysten?

Neidat de yndustry hat bepaald dat in ferske potinsjeel hat rekke en it as single frijlitten, hoe berekkenet it royalty's as it ferske wurdt spile op sosjale mediaplatfoarms of streamingsites? Op it stuit, "rekordetiketten fan alle maten stean foar in groeiend probleem om reamen gegevens fan streamingbedriuwen lykas Spotify, Deezer en YouTube te fermoedsoenjen, mar hawwe minder minsken dan ea om dat te dwaan."

Ien fan 'e sintrale útdagings út in perspektyf fan ynformaasjebehear is dat de measte databankbehearsystemen net ûntwikkele binne om gegevenssets te behanneljen dy't sa grut en kompleks binne as grutte gegevens. Bygelyks, de grutte fan digitale gegevensbestannen generearre troch muzykdistributeurs binne fier boppe wat programma's lykas Excel kinne omgean. Dit soarget foar problemen ynklusyf ûntbrekkende gegevens en triemetiketten dy't net kompatibel binne mei boekhâldsoftware.

Yn de measte gefallen, al dizze problemen wurde sortearre út troch accountants, it tafoegjen fan ekstra tiid en arbeid oan in al swiere wurk load. Yn in protte gefallen is in grut persintaazje fan 'e overhead fan in label ferbûn yn' e boekhâlding.

Om dizze problemen te bestriden, ûntwikkelje ûndernimmers platfoarms foar bedriuwsintelliginsje dy't de kapasiteit hawwe om grutte gegevens te organisearjen en te analysearjen. Ien fan 'e bêste foarbylden is it Eastenrykske bedriuw Rebeat, dat har tsjinsten beskriuwt as "royalty accounting with three clicks." Oprjochte yn 2006, is it fluch útgroeid ta de liedende digitale distributeur fan Jeropa en biedt tagong ta 300 digitale tsjinsten wrâldwiid. Yn essinsje streamlines Rebeat boekhâldingpraktiken en behannelet backendwurk, lykas oerienkommende gegevensfjilden yn boekhâldsoftware, sadat de boekhâldingsôfdieling frij is om budzjetten te behearjen. Se leverje ek in ynfrastruktuer om royaltybetellingen te behearjen yn oerienstimming mei kontraktuele ôfspraken, direkte oerienkomsten mei digitale muzykwinkels, generearje grafiken om ferkeap te folgjen, en it wichtichste, eksportearjen fan gegevens yn CSV-bestannen.

Fansels komt de tsjinst mei in priis. Forbes rapportearre dat rekordlabels Rebeat as distributeur moatte brûke, sadat se tagong krije ta bedriuwsgegevens, wat elk jier in ferkeapkommisje fan 15% kostet en in fêste fergoeding fan $ 649. Skattingen suggerearje lykwols dat yn 'e measte gefallen de boekhâldingsoverlay fan in label faaks folle mear kostet, wat betsjut dat ûndertekening mei Rebeat in jildbesparring kin blike te wêzen.