संगीत के पीछे एल्गोरिदम

आगे बढ़ें, अमेरिकन आइडल।

संगीत उद्योग में अगली बड़ी सफलता की कहानी उच्च प्रोफ़ाइल प्रतिभा प्रतियोगिताओं में नहीं खोजी जाएगी। इसके बजाय, इसे उपयोग और व्यावसायिक रुझानों को उजागर करने के लिए डिज़ाइन किए गए जटिल एल्गोरिदम द्वारा डेटा सेट में पहचाना जाएगा।

सतह पर, यह विधि साइमन कॉवेल की आलोचनाओं की तुलना में शुष्क और भावना से अधिक रहित लगती है, लेकिन वास्तव में यह जनता द्वारा "अगली बड़ी चीज़" चुनने का अंतिम तरीका है। जब भी जनता यूट्यूब लिंक पर क्लिक करती है, ट्विटर पर कॉन्सर्ट की तस्वीरें पोस्ट करती है, या फेसबुक पर बैंड के बारे में चैट करती है, तो वे बड़े डेटा नामक सूचना के एक समूह में योगदान करते हैं। यह शब्द उन डेटा सेटों के संग्रह को संदर्भित करता है जो बड़े होते हैं और जिनमें जटिल अंतर्संबंध होते हैं। सोशल मीडिया नेटवर्क की संरचना के बारे में सोचें। उनमें लाखों व्यक्तिगत उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल हैं जो मित्रता, 'पसंद', समूह सदस्यता आदि द्वारा एक साथ जुड़े हुए हैं। अनिवार्य रूप से, बड़ा डेटा इन प्लेटफार्मों की संरचना को प्रतिबिंबित करता है।

संगीत उद्योग में, बड़ा डेटा ऑनलाइन बिक्री, डाउनलोड और ऐप्स या सोशल मीडिया वातावरण के माध्यम से आयोजित संचार जैसी गतिविधियों से उत्पन्न होता है। मापे गए मेट्रिक्स में "गाने बजाए जाने या छोड़े जाने की मात्रा, साथ ही फेसबुक लाइक और ट्वीट जैसी गतिविधियों के आधार पर सोशल मीडिया पर उन्हें मिलने वाले आकर्षण का स्तर" शामिल है। विश्लेषणात्मक उपकरण प्रशंसक पृष्ठों की समग्र लोकप्रियता निर्धारित करते हैं और कलाकारों के बारे में सकारात्मक या नकारात्मक टिप्पणियाँ दर्ज करते हैं। साथ में, यह जानकारी वर्तमान रुझानों की पहचान करती है, कलाकारों की डिजिटल नब्ज का आकलन करती है, और एकल, माल, कॉन्सर्ट टिकटों और यहां तक ​​कि संगीत स्ट्रीमिंग सेवाओं की सदस्यता के माध्यम से बिक्री की ओर ले जाती है।

नई प्रतिभा की खोज के संदर्भ में, बड़ा डेटा प्रमुख रिकॉर्ड लेबल पर रुचि पैदा करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। कई मामलों में, कंपनियां किसी कलाकार के पेज व्यू, 'लाइक' और फॉलोअर्स का मिलान करती हैं। फिर, संख्याओं की तुलना उसी शैली के अन्य कलाकारों से आसानी से की जा सकती है। एक बार जब किसी कार्य के एक लाख से अधिक फेसबुक या ट्विटर फॉलोअर्स उत्पन्न हो जाते हैं, तो प्रतिभा प्रबंधक इस पर ध्यान देते हैं और संगीत उद्योग में ही रुचि जगाना शुरू कर देते हैं।

बड़ा डेटा अगले बड़े शीर्ष 40 हिट का चयन कर रहा है

वर्तमान रुझानों की पहचान करने और अगले मेगास्टार की भविष्यवाणी करने की क्षमता इसमें शामिल सभी लोगों के लिए बड़े वित्तीय पुरस्कार लेकर आती है। उदाहरण के लिए, डेटा वैज्ञानिकों ने एक के मेट्रिक्स की दूसरे के राजस्व के साथ तुलना करके आईट्यून्स एल्बम और ट्रैक बिक्री पर सोशल मीडिया के प्रभाव का अध्ययन किया। उन्होंने निष्कर्ष निकाला कि सोशल मीडिया गतिविधि एल्बम और ट्रैक की बिक्री में वृद्धि से संबंधित है। अधिक विशेष रूप से, YouTube दृश्यों का बिक्री पर सबसे अधिक प्रभाव पड़ता है; एक ऐसी खोज जिसने कई रिकॉर्ड लेबलों को एकल को बढ़ावा देने के लिए मंच पर बड़े बजट के संगीत वीडियो अपलोड करने के लिए प्रेरित किया। वीडियो निर्माण पर लाखों खर्च करने से पहले, लक्षित दर्शकों की ऑनलाइन गतिविधियों के आधार पर यह पहचानने के लिए विश्लेषण का उपयोग किया जाता है कि कौन से गाने हिट होने की संभावना है। इन भविष्यवाणियों की सटीकता बड़े डेटा विश्लेषण की गुणवत्ता से संबंधित है।

संगीत उद्योग के उद्यमी अब एल्गोरिदम विकसित करने के लिए नए तरीकों का प्रयोग कर रहे हैं जो अधिक दक्षता और सटीकता के साथ जानकारी एकत्र करते हैं। सबसे उल्लेखनीय उदाहरणों में से एक ईएमआई म्यूजिक और डेटा साइंस लंदन के बीच एक संयुक्त उद्यम है जिसे ईएमआई मिलियन इंटरव्यू डेटासेट कहा जाता है। इसे "अब तक उपलब्ध कराए गए सबसे समृद्ध और सबसे बड़े संगीत प्रशंसा डेटासेट में से एक" के रूप में वर्णित किया गया है - वैश्विक अनुसंधान से संकलित एक विशाल, अद्वितीय, समृद्ध, उच्च गुणवत्ता वाला डेटासेट जिसमें रुचि, दृष्टिकोण, व्यवहार, परिचितता और संगीत की सराहना शामिल है जैसा कि व्यक्त किया गया है। संगीत प्रेमी।"

ईएमआई म्यूजिक में इनसाइट के वरिष्ठ उपाध्यक्ष डेविड बॉयल बताते हैं, "(इसमें) एक लाख साक्षात्कार शामिल हैं जिनमें एक विशेष संगीत शैली और उप-शैली के लिए जुनून का स्तर, संगीत खोज के लिए पसंदीदा तरीके, पसंदीदा संगीत कलाकार जैसे विषयों पर चर्चा की गई है।" संगीत चोरी, संगीत स्ट्रीमिंग, संगीत प्रारूप और प्रशंसक जनसांख्यिकी पर विचार।

परियोजना का लक्ष्य जानकारी के इस संग्रह को जनता के लिए जारी करना और संगीत उद्योग के भीतर व्यवसाय की गुणवत्ता में सुधार करना है।

बॉयल कहते हैं, "हमें और हमारे कलाकारों को उपभोक्ताओं को समझने में मदद करने के लिए डेटा का उपयोग करने में बड़ी सफलता मिली है, और हम दूसरों को भी ऐसा करने में मदद करने के लिए अपना कुछ डेटा साझा करने के लिए उत्साहित हैं।"

2012 में, ईएमआई म्यूज़िक और डेटा साइंस लंदन ने म्यूज़िक डेटा साइंस हैकथॉन की मेजबानी करके परियोजना को एक कदम आगे बढ़ाया। डेटा विज्ञान और बड़े डेटा समाधान में विश्व में अग्रणी ईएमसी, उद्यम में शामिल हुई और आईटी बुनियादी ढांचा प्रदान किया। 24 घंटे की अवधि में, 175 डेटा वैज्ञानिकों ने इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए 1,300 सूत्र और एल्गोरिदम विकसित किए: "क्या आप अनुमान लगा सकते हैं कि श्रोता को नया गाना पसंद आएगा या नहीं?" परिणामों ने सामूहिक बुद्धिमत्ता की शक्ति का संकेत दिया और प्रतिभागियों ने ऐसे सूत्र विकसित किए जिन्हें विश्व स्तरीय बताया गया।

ईएमसी ग्रीनप्लम के क्षेत्रीय निदेशक क्रिस रोश कहते हैं, "इस हैकथॉन में सामने आई अंतर्दृष्टि बिग डेटा की शक्ति और क्षमता का संकेत देती है - बौद्धिक खोज और हर प्रकार के संगठनों के लिए वृद्धिशील व्यावसायिक मूल्य दोनों के लिए।"

लेकिन आप कलाकारों को भुगतान कैसे करते हैं?

जब उद्योग यह निर्धारित कर लेता है कि कोई गाना हिट होने की क्षमता रखता है और उसे एकल के रूप में जारी करता है, तो जब गाना सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म या स्ट्रीमिंग साइटों पर चलाया जाता है तो वह रॉयल्टी की गणना कैसे करता है? अभी, "सभी आकार के रिकॉर्ड लेबल को Spotify, Deezer और YouTube जैसी स्ट्रीमिंग कंपनियों से डेटा के बड़े पैमाने पर मिलान करने की बढ़ती समस्या का सामना करना पड़ रहा है, लेकिन ऐसा करने के लिए पहले से कहीं कम लोग हैं।"

सूचना प्रबंधन परिप्रेक्ष्य से केंद्रीय चुनौतियों में से एक यह है कि अधिकांश डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियाँ उन डेटा सेटों को संभालने के लिए विकसित नहीं की गई थीं जो बड़े डेटा जितने बड़े और जटिल हैं। उदाहरण के लिए, संगीत वितरकों द्वारा उत्पन्न डिजिटल डेटा फ़ाइलों का आकार एक्सेल जैसे प्रोग्रामों की क्षमता से कहीं अधिक है। इससे गायब डेटा और फ़ाइल लेबल जैसी समस्याएं पैदा होती हैं जो लेखांकन सॉफ़्टवेयर के साथ संगत नहीं हैं।

ज्यादातर मामलों में, इन सभी मुद्दों को अकाउंटेंट द्वारा हल किया जाता है, जिससे पहले से ही भारी काम के बोझ में अतिरिक्त समय और श्रम जुड़ जाता है। कई मामलों में, किसी लेबल के ओवरहेड का एक बड़ा प्रतिशत लेखा विभाग में बंधा होता है।

इन मुद्दों से निपटने के लिए, उद्यमी व्यावसायिक खुफिया प्लेटफ़ॉर्म विकसित करते हैं जिनमें बड़े डेटा को व्यवस्थित और विश्लेषण करने की क्षमता होती है। सबसे अच्छे उदाहरणों में से एक ऑस्ट्रियाई कंपनी रीबीट है, जो अपनी सेवाओं का वर्णन "तीन क्लिक के साथ रॉयल्टी लेखांकन" के रूप में करती है। 2006 में स्थापित, यह तेजी से यूरोप का अग्रणी डिजिटल वितरक बन गया है और दुनिया भर में 300 डिजिटल सेवाओं तक पहुंच प्रदान करता है। अनिवार्य रूप से, रीबीट लेखांकन प्रथाओं को सुव्यवस्थित करता है और बैकएंड कार्य को संभालता है, जैसे लेखांकन सॉफ़्टवेयर में डेटा फ़ील्ड का मिलान, इसलिए लेखांकन विभाग बजट प्रबंधित करने के लिए स्वतंत्र है। वे संविदात्मक समझौतों के अनुसार रॉयल्टी भुगतान का प्रबंधन करने, डिजिटल संगीत स्टोरों के साथ सीधे समझौते, बिक्री को ट्रैक करने के लिए ग्राफ़ उत्पन्न करने और सबसे महत्वपूर्ण बात, सीएसवी फ़ाइलों में डेटा निर्यात करने के लिए एक बुनियादी ढांचा भी प्रदान करते हैं।

बेशक, सेवा एक कीमत के साथ आती है। फोर्ब्स ने बताया कि रिकॉर्ड लेबल को रिबीट को एक वितरक के रूप में उपयोग करना चाहिए ताकि वे कंपनी डेटा तक पहुंच सकें, जिसकी लागत 15% बिक्री कमीशन और प्रत्येक वर्ष $ 649 का निश्चित शुल्क है। हालाँकि, अनुमान बताते हैं कि ज्यादातर मामलों में किसी लेबल के अकाउंटिंग ओवरले की लागत अक्सर कहीं अधिक होती है, जिसका अर्थ है कि रीबीट के साथ हस्ताक्षर करना पैसे बचाने वाला साबित हो सकता है।