L'algoritmo dietro la musica

Spostati, idolo americano.

La prossima grande storia di successo nell'industria musicale non sarà scoperta nelle competizioni per talenti di alto profilo. Invece, sarà identificato in set di dati da algoritmi complessi progettati per scoprire le tendenze di utilizzo e di business.

In superficie, questo metodo sembra arido e più privo di emozioni rispetto alle critiche di Simon Cowell, ma in realtà è il modo migliore in cui il pubblico seleziona "la prossima grande novità". Ogni volta che il pubblico fa clic sui collegamenti di YouTube, pubblica le foto dei concerti su Twitter o chatta sulle band su Facebook, contribuisce a un insieme di informazioni chiamato big data. Il termine si riferisce a una raccolta di insiemi di dati di grandi dimensioni e contenenti interrelazioni complesse. Pensa alla struttura delle reti di social media. Contengono milioni di profili utente individuali collegati tra loro da amicizie, "Mi piace", appartenenze a gruppi e così via. Essenzialmente, i big data rispecchiano la struttura di queste piattaforme.

Nell'industria musicale, i big data sono generati da attività come vendite online, download e comunicazioni condotte tramite app o ambienti di social media. Le metriche misurate includono "la quantità di volte in cui le canzoni vengono riprodotte o saltate, nonché il livello di trazione che ricevono sui social media in base ad azioni come Mi piace e tweet di Facebook". Gli strumenti analitici determinano la popolarità complessiva delle pagine dei fan e registrano commenti positivi o negativi sugli artisti. Insieme, queste informazioni identificano le tendenze attuali, valutano il polso digitale degli artisti e portano alle vendite attraverso singoli, merchandising, biglietti per concerti e persino abbonamenti a servizi di streaming musicale.

In termini di scoperta di nuovi talenti, i big data svolgono un ruolo importante nel generare interesse presso le principali etichette discografiche. In molti casi, le aziende calcolano le visualizzazioni di pagina, i "Mi piace" e i follower di un artista. Quindi, i numeri possono essere facilmente confrontati con altri artisti dello stesso genere. Una volta che un atto ha generato oltre centomila follower su Facebook o Twitter, i talent manager se ne accorgono e iniziano a suscitare interesse all'interno dell'industria musicale stessa.

I big data selezionano il prossimo grande successo nella Top 40

La capacità di identificare le tendenze attuali e prevedere la prossima megastar comporta grandi ricompense finanziarie per tutti i soggetti coinvolti. Ad esempio, i data scientist hanno studiato l'impatto dei social media sull'album di iTunes e monitorano le vendite confrontando le proprie metriche con le entrate dell'altro. Hanno concluso che l'attività sui social media è correlata a un aumento delle vendite di album e tracce. Più specificamente, le visualizzazioni di YouTube hanno il maggiore impatto sulle vendite; una scoperta che ha spinto molte etichette discografiche a caricare sulla piattaforma video musicali con budget elevati per promuovere i singoli. Prima di spendere milioni per la produzione di video, l'analisi viene utilizzata per identificare quali canzoni potrebbero diventare hit in base alle attività online di un pubblico mirato. L'accuratezza di queste previsioni è correlata alla qualità dell'analisi dei big data.

Gli imprenditori dell'industria musicale stanno ora sperimentando nuovi metodi per sviluppare algoritmi che raccolgono informazioni con maggiore efficienza e precisione. Uno degli esempi più notevoli è una joint venture tra EMI Music e Data Science London chiamata The EMI Million Interview Dataset. È descritto come "uno dei set di dati sull'apprezzamento della musica più ricchi e più grandi mai resi disponibili: un set di dati enorme, unico, ricco e di alta qualità compilato dalla ricerca globale che contiene interessi, atteggiamenti, comportamenti, familiarità e apprezzamento della musica come espresso da appassionati di musica”.

David Boyle, Vicepresidente senior per Insight presso EMI Music, spiega: "(È) composto da un milione di interviste che affrontano argomenti come il livello di passione per un particolare genere musicale e sottogenere, metodi preferiti per la scoperta della musica, artisti musicali preferiti, pensieri sulla pirateria musicale, lo streaming musicale, i formati musicali e i dati demografici dei fan.

L'obiettivo del progetto è quello di rilasciare questa raccolta di informazioni al pubblico e migliorare la qualità degli affari all'interno dell'industria musicale.

"Abbiamo avuto un grande successo utilizzando i dati per aiutare noi ei nostri artisti a comprendere i consumatori e siamo entusiasti di condividere alcuni dei nostri dati per aiutare gli altri a fare lo stesso", afferma Boyle.

Nel 2012, EMI Music and Data Science London ha portato il progetto un ulteriore passo avanti ospitando il Music Data Science Hackathon. EMC, leader mondiale nelle soluzioni di data science e big data, si è unita all'impresa e ha fornito l'infrastruttura IT. In un periodo di 24 ore, 175 data scientist hanno sviluppato 1,300 formule e algoritmi per rispondere alla domanda: "Puoi prevedere se un ascoltatore amerà una nuova canzone?" I risultati hanno accennato al potere dell'intelligenza collettiva e i partecipanti hanno sviluppato formule che sono state descritte come di classe mondiale.

"Le intuizioni rivelate in questo hackathon suggeriscono il potere e il potenziale dei Big Data, sia per la scoperta intellettuale che per il valore di business incrementale per le organizzazioni di ogni tipo", afferma Chris Roche, Regional Director di EMC Greenplum.

Ma come si pagano gli artisti?

Dopo che l'industria ha stabilito che una canzone ha raggiunto il potenziale e l'ha pubblicata come singolo, come calcola le royalties quando la canzone viene riprodotta su piattaforme di social media o siti di streaming? In questo momento, "le etichette discografiche di tutte le dimensioni affrontano un problema crescente di dover riconciliare risme di dati da società di streaming come Spotify, Deezer e YouTube, ma hanno meno persone che mai per farlo".

Una delle sfide centrali dal punto di vista della gestione delle informazioni è che la maggior parte dei sistemi di gestione dei database non sono stati sviluppati per gestire set di dati grandi e complessi come i big data. Ad esempio, le dimensioni dei file di dati digitali generati dai distributori di musica superano di gran lunga le dimensioni gestibili da programmi come Excel. Ciò crea problemi tra cui dati mancanti ed etichette di file che non sono compatibili con il software di contabilità.

Nella maggior parte dei casi, tutti questi problemi vengono risolti dai contabili, aggiungendo tempo e manodopera aggiuntivi a un carico di lavoro già pesante. In molti casi, una grande percentuale delle spese generali di un'etichetta è impegnata nel reparto contabilità.

Per combattere questi problemi, gli imprenditori sviluppano piattaforme di business intelligence che hanno la capacità di organizzare e analizzare i big data. Uno dei migliori esempi è la società austriaca Rebeat, che descrive i propri servizi come "contabilità dei diritti d'autore con tre clic". Fondata nel 2006, è diventata rapidamente il distributore digitale leader in Europa e fornisce accesso a 300 servizi digitali in tutto il mondo. In sostanza, Rebeat semplifica le pratiche contabili e gestisce il lavoro di back-end, come la corrispondenza dei campi dati nel software di contabilità, in modo che il reparto contabilità sia libero di gestire i budget. Forniscono inoltre un'infrastruttura per gestire i pagamenti delle royalty in conformità con gli accordi contrattuali, accordi diretti con i negozi di musica digitale, generare grafici per tenere traccia delle vendite e, soprattutto, esportare i dati in file CSV.

Ovviamente il servizio ha un prezzo. Forbes ha riferito che le etichette discografiche devono utilizzare Rebeat come distributore in modo che possano accedere ai dati dell'azienda, il che costa una commissione di vendita del 15% e una commissione fissa di $ 649 all'anno. Le stime suggeriscono, tuttavia, che nella maggior parte dei casi l'overlay contabile di un'etichetta spesso costa molto di più, il che significa che firmare con Rebeat potrebbe rivelarsi un risparmio di denaro.