Музыканың артындағы алгоритм

Жылжы, American Idol.

Музыкалық индустриядағы келесі үлкен жетістік тарихы жоғары деңгейдегі таланттар байқауларында ашылмайды. Оның орнына, ол пайдалану мен бизнес тенденцияларын ашуға арналған күрделі алгоритмдер арқылы деректер жинақтарында анықталады.

Сырттай қарағанда, бұл әдіс Саймон Коуэллдің сындарынан гөрі құрғақ және эмоциясыз болып көрінеді, бірақ бұл шын мәнінде жұртшылық «келесі үлкен нәрсені» таңдаудың соңғы жолы. Жұрт YouTube сілтемелерін басқан сайын, Twitter-де концерттік фотосуреттер жариялағанда немесе Facebook-те топтар туралы сөйлескен сайын олар үлкен деректер деп аталатын ақпарат жиынтығына үлес қосады. Бұл термин үлкен және күрделі өзара байланыстарды қамтитын деректер жиынының жиынтығын білдіреді. Әлеуметтік желілердің құрылымы туралы ойланыңыз. Олар достық, "ұнату", топ мүшеліктері және т.б. арқылы біріктірілген миллиондаған жеке пайдаланушы профильдерін қамтиды. Негізінде, үлкен деректер осы платформалардың құрылымын көрсетеді.

Музыка индустриясында үлкен деректер қолданбалар немесе әлеуметтік медиа орталары арқылы жүргізілетін онлайн сатылымдар, жүктеп алулар және байланыс сияқты әрекеттер арқылы жасалады. Өлшенетін көрсеткіштерге «әндерді ойнату немесе өткізіп жіберу саны, сондай-ақ олардың Facebook ұнатулары мен твиттері сияқты әрекеттерге негізделген әлеуметтік желілерде алатын тарту деңгейі» кіреді. Аналитикалық құралдар фан-парақтардың жалпы танымалдылығын анықтайды және әртістер туралы оң немесе теріс пікірлерді тіркейді. Бұл ақпарат бірге қазіргі трендтерді анықтайды, әртістердің цифрлық импульсін бағалайды және синглдар, тауарлар, концерттік билеттер және тіпті музыкалық ағындық қызметтерге жазылу арқылы сатылымға әкеледі.

Жаңа таланттарды ашу тұрғысынан үлкен деректер негізгі рекордтық белгілерге қызығушылық тудыруда маңызды рөл атқарады. Көптеген жағдайларда компаниялар суретшінің бет көрулерін, «ұнатуларын» және жазылушыларын есептейді. Содан кейін сандарды сол жанрдағы басқа суретшілермен оңай салыстыруға болады. Акт жүз мыңнан астам Facebook немесе Twitter жазылушыларын тудырғаннан кейін, талант менеджерлері байқап, музыка индустриясының өзінде қызығушылықты арттыра бастайды.

Келесі үлкен 40 хит таңдауда үлкен деректер

Ағымдағы тенденцияларды анықтау және келесі мегажұлдызды болжау мүмкіндігі қатысқандардың барлығына үлкен қаржылық сыйақы береді. Мысалы, деректер ғалымдары әлеуметтік медианың iTunes альбомына әсерін зерттеп, біреуінің көрсеткіштерін екіншісінің кірісімен салыстыру арқылы сатылымдарды қадағалады. Олар әлеуметтік желілердегі белсенділік альбомдар мен тректердің сатылымының артуына байланысты деген қорытындыға келді. Нақтырақ айтқанда, YouTube көріністері сатылымға ең көп әсер етеді; көптеген рекордтық белгілерді синглдарды жарнамалау үшін платформаға үлкен бюджеттік музыкалық бейнелерді жүктеп салуға итермелейтін нәтиже. Бейне өндірісіне миллиондаған қаражат жұмсамас бұрын, мақсатты аудиторияның желідегі белсенділігі негізінде қандай әндердің хит болуы мүмкін екенін анықтау үшін талдау қолданылады. Бұл болжамдардың дәлдігі үлкен деректерді талдаудың сапасына байланысты.

Музыкалық индустриядағы кәсіпкерлер қазір ақпаратты жоғары тиімділік пен дәлдікпен жинайтын алгоритмдерді әзірлеудің жаңа әдістерімен тәжірибе жасауда. Ең көрнекті мысалдардың бірі - EMI Music және Data Science London арасындағы The EMI Million Interview Dataset деп аталатын бірлескен кәсіпорын. Ол «музыканы бағалаудың ең бай және ең үлкен деректер жиынтығының бірі» ретінде сипатталған – ғаламдық зерттеулерден құрастырылған ауқымды, бірегей, бай, жоғары сапалы деректер жинағы, онда қызығушылықтар, көзқарастар, мінез-құлық, таныстық және музыканы бағалау бар. музыка әуесқойлары».

Дэвид Бойл, EMI Music компаниясының инсайт жөніндегі аға вице-президенті былай деп түсіндіреді: «(Ол) белгілі бір музыкалық жанрға және қосалқы жанрға құмарлықтың деңгейі, музыканы табудың таңдаулы әдістері, сүйікті музыкалық әртістер, музыкалық қарақшылық, музыка ағыны, музыка пішімдері және фанаттардың демографиясы туралы ойлар».

Жобаның мақсаты – бұл ақпарат жинағын халыққа шығару және музыка индустриясындағы бизнестің сапасын арттыру.

«Біз өзімізге және суретшілерімізге тұтынушыларды түсінуге көмектесу үшін деректерді пайдалануда үлкен жетістікке жеттік және басқаларға да солай етуге көмектесу үшін кейбір деректерімізді бөлісуге қуаныштымыз», - дейді Бойл.

2012 жылы EMI Music және Data Science London компаниясы Music Data Science хакатонын өткізу арқылы жобаны бір қадам алға жылжытты. EMC, деректер ғылымы және үлкен деректер шешімдері саласындағы әлемдік көшбасшы, кәсіпорынға қосылып, АТ инфрақұрылымын қамтамасыз етті. 24 сағат ішінде 175 зерттеуші «Тыңдаушы жаңа әнді ұнататынын болжай аласыз ба?» деген сұраққа жауап беру үшін 1,300 формула мен алгоритм әзірледі. Нәтижелер ұжымдық интеллекттің күшін көрсетті және қатысушылар әлемдік деңгейдегі деп сипатталған формулаларды жасады.

«Осы хакатонда ашылған түсініктер үлкен деректердің күші мен әлеуетін көрсетеді – интеллектуалды ашу үшін де, кез келген түрдегі ұйымдар үшін қосымша бизнес құндылығы үшін», - дейді Крис Рош, EMC Greenplum аймақтық директоры.

Бірақ сіз әртістерге қалай төлейсіз?

Өнеркәсіп әннің әлеуетін анықтап, оны сингл ретінде шығарғаннан кейін, ән әлеуметтік медиа платформаларында немесе ағындық сайттарда ойналғанда роялти қалай есептеледі? Дәл қазір «барлық өлшемдегі жазба белгілері Spotify, Deezer және YouTube сияқты ағынды компаниялардан алынған деректер жиынтығын сәйкестендіруге тура келетін өсіп келе жатқан проблемаға тап болады, бірақ бұл үшін бұрынғыдан да аз адамдар бар».

Ақпаратты басқару перспективасының негізгі мәселелерінің бірі - деректер қорын басқару жүйелерінің көпшілігі үлкен деректер сияқты үлкен және күрделі деректер жиынын өңдеу үшін әзірленбеген. Мысалы, музыка дистрибьюторлары жасаған сандық деректер файлдарының өлшемі Excel сияқты бағдарламалар өңдей алатыннан әлдеқайда жоғары. Бұл есеп бағдарламалық құралымен үйлесімді емес деректер мен файл белгілерін қоса алғанда проблемаларды тудырады.

Көп жағдайда бұл мәселелердің барлығын есепшілер шешіп, онсыз да ауыр жұмыс жүктемесіне қосымша уақыт пен еңбек қосады. Көптеген жағдайларда жапсырманың үстеме шығындарының үлкен пайызы бухгалтерияда байланады.

Осы мәселелермен күресу үшін кәсіпкерлер үлкен деректерді ұйымдастыру және талдау мүмкіндігіне ие бизнес-барлау платформаларын әзірлейді. Ең жақсы мысалдардың бірі - австриялық Rebeat компаниясы, ол өз қызметтерін «үш басу арқылы роялти есебі» деп сипаттайды. 2006 жылы негізі қаланған ол тез арада Еуропаның жетекші цифрлық дистрибьюторына айналды және бүкіл әлем бойынша 300 цифрлық қызметке қол жеткізуді қамтамасыз етеді. Негізінде, Rebeat бухгалтерлік есеп тәжірибесін оңтайландырады және бухгалтерлік бағдарламалық құралдағы деректер өрістерін сәйкестендіру сияқты серверлік жұмыстарды басқарады, сондықтан бухгалтерлік есеп бөлімі бюджеттерді еркін басқара алады. Олар сондай-ақ келісім-шарттық келісімдерге, сандық музыкалық дүкендермен тікелей келісімдерге сәйкес роялти төлемдерін басқару үшін инфрақұрылымды қамтамасыз етеді, сатылымдарды бақылау үшін графиктер жасайды және ең бастысы, деректерді CSV файлдарына экспорттайды.

Әрине, қызмет бағасымен келеді. Forbes жазбаша белгілер компания деректеріне қол жеткізу үшін дистрибьютор ретінде Rebeat-ті пайдалануы керек екенін хабарлады, бұл 15% сату комиссиясы мен жыл сайын $649 тұрақты төлемді алады. Дегенмен, бағалаулар көп жағдайда жапсырманың есептік қабаттасуы көбінесе әлдеқайда қымбатқа түсетінін көрсетеді, бұл Rebeat бағдарламасымен қол қою ақшаны үнемдеуге көмектесетінін білдіреді.