Algoritem za glasbo

Premakni se, American Idol.

Naslednja velika zgodba o uspehu v glasbeni industriji ne bo odkrita na odmevnih tekmovanjih talentov. Namesto tega bo v nizih podatkov identificiran s kompleksnimi algoritmi, zasnovanimi za odkrivanje trendov uporabe in poslovanja.

Na prvi pogled ta metoda zveni suhoparno in bolj brez čustev kot kritike Simona Cowella, vendar je pravzaprav ultimativni način, kako javnost izbere »naslednjo veliko stvar«. Vsakič, ko javnost klikne povezave na YouTubu, objavi fotografije s koncertov na Twitterju ali klepeta o skupinah na Facebooku, prispeva k množici informacij, imenovani big data. Izraz se nanaša na zbirko podatkovnih nizov, ki so veliki in vsebujejo zapletene medsebojne odnose. Razmislite o strukturi omrežij družbenih medijev. Vsebujejo na milijone posameznih uporabniških profilov, ki so med seboj povezani s prijateljstvi, »všečki«, članstvom v skupinah itd. V bistvu veliki podatki odražajo strukturo teh platform.

V glasbeni industriji velike podatke ustvarjajo dejavnosti, kot so spletna prodaja, prenosi in komunikacija prek aplikacij ali okolij družbenih medijev. Izmerjene meritve vključujejo "število predvajanj ali preskokov pesmi, pa tudi stopnjo privlačnosti, ki jo prejmejo na družbenih medijih na podlagi dejanj, kot so všečki na Facebooku in tviti." Analitična orodja določajo splošno priljubljenost strani oboževalcev in beležijo pozitivne ali negativne komentarje o umetnikih. Te informacije skupaj identificirajo trenutne trende, ocenijo digitalni utrip umetnikov in vodijo do prodaje prek singlov, trgovskega blaga, vstopnic za koncerte in celo naročnin na storitve pretakanja glasbe.

Kar zadeva odkrivanje novih talentov, imajo veliki podatki pomembno vlogo pri ustvarjanju zanimanja pri večjih založbah. V mnogih primerih podjetja seštevajo umetnikove oglede strani, 'všečke' in sledilce. Potem je mogoče številke zlahka primerjati z drugimi izvajalci v istem žanru. Ko skupina ustvari več sto tisoč sledilcev na Facebooku ali Twitterju, menedžerji talentov to opazijo in začnejo vzbujati zanimanje v sami glasbeni industriji.

Veliki podatki izbirajo naslednjo veliko uspešnico Top 40

Sposobnost prepoznavanja trenutnih trendov in napovedovanja naslednje megazvezde prinaša velike finančne nagrade za vse vpletene. Podatkovni znanstveniki so na primer preučevali vpliv družbenih medijev na prodajo albumov in skladb iTunes tako, da so primerjali svoje meritve s prihodki drugih. Ugotovili so, da je dejavnost družbenih medijev povezana s povečanjem prodaje albumov in skladb. Natančneje, ogledi na YouTubu imajo največji vpliv na prodajo; ugotovitev, ki je spodbudila številne založbe, da so na platformo naložile glasbene videe z visoko ceno za promocijo singlov. Preden porabimo milijone za video produkcijo, se z analizo ugotovi, katere pesmi bodo verjetno postale uspešnice na podlagi spletnih dejavnosti ciljnega občinstva. Natančnost teh napovedi je povezana s kakovostjo analize velikih podatkov.

Podjetniki v glasbeni industriji zdaj eksperimentirajo z novimi metodami za razvoj algoritmov, ki zbirajo informacije z večjo učinkovitostjo in natančnostjo. Eden najbolj opaznih primerov je skupno podjetje EMI Music in Data Science London, imenovano The EMI Million Interview Dataset. Opisan je kot »eden najbogatejših in največjih naborov podatkov o cenitvi glasbe, kar jih je bilo kdaj na voljo – ogromen, edinstven, bogat in visokokakovosten nabor podatkov, sestavljen iz globalnih raziskav, ki vsebuje zanimanja, stališča, vedenja, poznavanje in spoštovanje glasbe, kot jih izraža ljubitelji glasbe.”

David Boyle, višji podpredsednik za vpogled pri EMI Music, pojasnjuje: »(Je) sestavljen iz milijona intervjujev, ki obravnavajo teme, kot so stopnja strasti do določene glasbene zvrsti in podzvrsti, prednostne metode za odkrivanje glasbe, najljubši glasbeni izvajalci, misli o glasbenem piratstvu, pretakanju glasbe, glasbenih formatih in demografiji oboževalcev.«

Cilj projekta je dati to zbirko informacij v javnost in izboljšati kakovost poslovanja znotraj glasbene industrije.

»Imeli smo velik uspeh z uporabo podatkov, ki so nam in našim umetnikom pomagali razumeti potrošnike, in veseli smo, da delimo nekatere svoje podatke, da bi drugim pomagali storiti enako,« pravi Boyle.

Leta 2012 je EMI Music and Data Science London naredil projekt še korak dlje in gostil Music Data Science Hackathon. Podjetje EMC, vodilno podjetje na področju podatkovne znanosti in rešitev za velike podatke, se je pridružilo projektu in zagotovilo IT infrastrukturo. V 24-urnem obdobju je 175 podatkovnih znanstvenikov razvilo 1,300 formul in algoritmov za odgovor na vprašanje: "Ali lahko napoveste, ali bo poslušalcu všeč nova pesem?" Rezultati so namigovali na moč kolektivne inteligence in udeleženci so razvili formule, ki so bile opisane kot svetovnega razreda.

»Spogledi, razkriti v tem hackathonu, namigujejo na moč in potencial, ki ga imajo veliki podatki – tako za intelektualno odkrivanje kot za povečanje poslovne vrednosti za organizacije vseh vrst,« pravi Chris Roche, regionalni direktor za EMC Greenplum.

Kako pa plačate umetnike?

Potem ko industrija ugotovi, da ima pesem potencial za doseganje zadetkov in jo izda kot singel, kako izračuna licenčnine, ko se pesem predvaja na platformah družbenih medijev ali spletnih mestih za pretakanje? Trenutno se »založbe vseh velikosti soočajo z naraščajočo težavo, saj morajo usklajevati množice podatkov iz pretočnih podjetij, kot so Spotify, Deezer in YouTube, vendar imajo za to manj ljudi kot kadar koli prej.«

Eden od osrednjih izzivov z vidika upravljanja informacij je, da večina sistemov za upravljanje baz podatkov ni bila razvita za obdelavo nizov podatkov, ki so tako veliki in kompleksni kot veliki podatki. Na primer, velikost digitalnih podatkovnih datotek, ki jih ustvarijo glasbeni distributerji, daleč presega tisto, kar zmorejo programi, kot je Excel. To povzroča težave, vključno z manjkajočimi podatki in oznakami datotek, ki niso združljive z računovodsko programsko opremo.

V večini primerov vsa ta vprašanja rešijo računovodje, kar k že tako veliki obremenitvi dela doda dodaten čas in delo. V mnogih primerih je velik odstotek režijskih stroškov založbe vezan na računovodski oddelek.

Za boj proti tem težavam podjetniki razvijajo platforme za poslovno inteligenco, ki lahko organizirajo in analizirajo velike podatke. Eden najboljših primerov je avstrijsko podjetje Rebeat, ki svoje storitve opisuje kot »računovodstvo licenčnin s tremi kliki«. Ustanovljen je bil leta 2006 in je hitro prerasel v vodilnega evropskega digitalnega distributerja in omogoča dostop do 300 digitalnih storitev po vsem svetu. V bistvu Rebeat poenostavi računovodske prakse in obravnava delo v ozadju, kot je ujemanje podatkovnih polj v računovodski programski opremi, tako da lahko računovodski oddelek prosto upravlja proračune. Zagotavljajo tudi infrastrukturo za upravljanje plačil licenčnin v skladu s pogodbenimi pogodbami, neposredne pogodbe z digitalnimi glasbenimi trgovinami, ustvarjanje grafov za sledenje prodaji in, kar je najpomembnejše, izvoz podatkov v datoteke CSV.

Seveda ima storitev svojo ceno. Forbes je poročal, da morajo glasbene založbe uporabljati Rebeat kot distributerja, da lahko dostopajo do podatkov podjetja, kar vsako leto stane 15-odstotno prodajno provizijo in fiksno pristojbino v višini 649 USD. Ocene pa kažejo, da v večini primerov računovodska prekrivka založbe pogosto stane veliko več, kar pomeni, da bi lahko podpis z Rebeatom prihranil denar.