Müziğin arkasındaki algoritma

Kenara çekil, American Idol.

Müzik endüstrisindeki bir sonraki büyük başarı öyküsü, yüksek profilli yetenek yarışmalarında keşfedilmeyecek. Bunun yerine, kullanımı ve iş eğilimlerini ortaya çıkarmak için tasarlanmış karmaşık algoritmalar tarafından veri kümelerinde tanımlanacak.

Görünüşte bu yöntem Simon Cowell'in eleştirilerinden daha kuru ve duygudan yoksun gibi görünse de aslında halkın "bir sonraki büyük şeyi" seçmesinin nihai yoludur. Halk, YouTube bağlantılarına her tıkladığında, Twitter'da konser fotoğrafları yayınladığında veya Facebook'ta gruplar hakkında sohbet ettiğinde, büyük veri adı verilen bir bilgi kümesine katkıda bulunuyor. Terim, büyük ve karmaşık ilişkiler içeren veri kümeleri koleksiyonunu ifade eder. Sosyal medya ağlarının yapısını düşünün. Arkadaşlıklar, 'beğeniler', grup üyelikleri vb. yoluyla birbirine bağlanan milyonlarca bireysel kullanıcı profili içerirler. Esasen büyük veriler bu platformların yapısını yansıtır.

Müzik endüstrisinde büyük veriler, çevrimiçi satışlar, indirmeler ve uygulamalar veya sosyal medya ortamları aracılığıyla yürütülen iletişim gibi etkinliklerle üretilir. Ölçülen ölçümler arasında "şarkıların çalınma veya atlanma sayısı ile Facebook beğenileri ve tweet'ler gibi eylemlere dayalı olarak sosyal medyada aldıkları ilgi düzeyi" yer alıyor. Analitik araçlar, hayran sayfalarının genel popülerliğini belirler ve sanatçılar hakkındaki olumlu veya olumsuz yorumları kaydeder. Bu bilgiler bir arada mevcut trendleri tanımlar, sanatçıların dijital nabzını değerlendirir ve single'lar, ürünler, konser biletleri ve hatta müzik akışı hizmetlerine abonelikler yoluyla satışlara yol açar.

Yeni yeteneklerin keşfedilmesi açısından büyük veri, büyük plak şirketlerinin ilgisini çekmede önemli bir rol oynuyor. Çoğu durumda şirketler bir sanatçının sayfa görüntülemelerini, "beğenmelerini" ve takipçilerini sayar. Daha sonra sayılar aynı türdeki diğer sanatçılarla kolayca karşılaştırılabilir. Bir eylem yüz binden fazla Facebook veya Twitter takipçisi oluşturduğunda, yetenek yöneticileri bunu fark eder ve müzik endüstrisinin kendisine olan ilgiyi artırmaya başlar.

Bir sonraki büyük Top 40 hitini seçen büyük veri

Mevcut trendleri belirleme ve bir sonraki megastarı tahmin etme yeteneği, katılan herkes için büyük mali ödüllerle birlikte geliyor. Örneğin, veri bilimciler sosyal medyanın iTunes albüm ve parça satışları üzerindeki etkisini, birinin metriklerini diğerinin geliriyle karşılaştırarak inceledi. Sosyal medya etkinliğinin albüm ve parça satışlarındaki artışla ilişkili olduğu sonucuna vardılar. Daha spesifik olarak, YouTube görüntülemeleri satışlar üzerinde en büyük etkiye sahiptir; Pek çok plak şirketinin single'ları tanıtmak için platforma büyük bütçeli müzik videoları yüklemesine neden olan bir bulgu. Video prodüksiyonuna milyonlar harcamadan önce, hedef kitlenin çevrimiçi etkinliklerine göre hangi şarkıların hit olma ihtimalinin yüksek olduğunu belirlemek için analiz kullanılıyor. Bu tahminlerin doğruluğu büyük veri analizinin kalitesiyle ilişkilidir.

Müzik endüstrisindeki girişimciler artık bilgiyi daha verimli ve doğru bir şekilde toplayan algoritmalar geliştirmek için yeni yöntemler deniyor. En dikkate değer örneklerden biri, EMI Music ve Data Science London arasındaki The EMI Million Interview Dataset adlı ortak girişimdir. "Şimdiye kadar kullanıma sunulan en zengin ve en geniş müzik beğenisi veri kümelerinden biri; ilgi alanlarını, tutumları, davranışları, aşinalığı ve müzik beğenisini içeren küresel araştırmalardan derlenen çok büyük, benzersiz, zengin, yüksek kaliteli bir veri kümesi" olarak tanımlanıyor. müzik hayranları.

EMI Music'in İçgörüden Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı David Boyle şöyle açıklıyor: "(Bu) belirli bir müzik türü ve alt türe olan tutku düzeyi, müzik keşfi için tercih edilen yöntemler, favori müzik sanatçıları, en sevilen müzik sanatçıları gibi konuları ele alan bir milyon röportajdan oluşuyor. müzik korsanlığı, müzik akışı, müzik formatları ve hayran demografisi hakkındaki düşünceler.

Projenin amacı, bu bilgi koleksiyonunu kamuoyuna sunmak ve müzik endüstrisindeki iş kalitesini artırmaktır.

Boyle, "Bizim ve sanatçılarımızın tüketicileri anlamalarına yardımcı olacak verileri kullanarak büyük başarı elde ettik ve başkalarının da aynı şeyi yapmasına yardımcı olmak için verilerimizin bazılarını paylaşmaktan heyecan duyuyoruz" diyor.

2012 yılında EMI Müzik ve Veri Bilimi Londra, Müzik Veri Bilimi Hackathon'una ev sahipliği yaparak projeyi bir adım daha ileri götürdü. Veri bilimi ve büyük veri çözümlerinde dünya lideri olan EMC, girişime katıldı ve BT altyapısını sağladı. 24 saatlik bir süre boyunca 175 veri bilimci, şu soruyu yanıtlamak için 1,300 formül ve algoritma geliştirdi: "Bir dinleyicinin yeni bir şarkıyı sevip sevmeyeceğini tahmin edebilir misiniz?" Sonuçlar kolektif zekanın gücüne işaret etti ve katılımcılar birinci sınıf olarak tanımlanan formüller geliştirdiler.

EMC Greenplum Bölge Direktörü Chris Roche, "Bu hackathon'da ortaya çıkan bilgiler, Büyük Veri'nin hem entelektüel keşif hem de her türden kuruluş için artan iş değeri açısından sahip olduğu güce ve potansiyele işaret ediyor" diyor.

Peki sanatçılara nasıl ödeme yapıyorsunuz?

Sektör bir şarkının potansiyele ulaştığını belirleyip onu single olarak yayınladıktan sonra, şarkı sosyal medya platformlarında veya yayın sitelerinde çalındığında telif haklarını nasıl hesaplıyor? Şu anda "her boyuttaki plak şirketleri Spotify, Deezer ve YouTube gibi yayın şirketlerinden gelen çok sayıda veriyi uzlaştırmak zorunda kalma sorunuyla karşı karşıya, ancak bunu yapacak insan sayısı her zamankinden daha az."

Bilgi yönetimi perspektifinden bakıldığında karşılaşılan temel zorluklardan biri, çoğu veritabanı yönetim sisteminin, büyük veriler kadar büyük ve karmaşık veri kümelerini yönetecek şekilde geliştirilmemiş olmasıdır. Örneğin, müzik dağıtımcıları tarafından oluşturulan dijital veri dosyalarının boyutu, Excel gibi programların kaldırabileceği boyutların çok ötesindedir. Bu, eksik veriler ve muhasebe yazılımıyla uyumlu olmayan dosya etiketleri gibi sorunlar yaratır.

Çoğu durumda, tüm bu sorunlar muhasebeciler tarafından çözülerek, zaten ağır olan iş yüküne ek zaman ve emek katılmaktadır. Çoğu durumda, bir plak şirketinin genel giderlerinin büyük bir yüzdesi muhasebe departmanına bağlıdır.

Bu sorunlarla mücadele etmek için girişimciler büyük verileri organize etme ve analiz etme kapasitesine sahip iş zekası platformları geliştiriyor. Bunun en iyi örneklerinden biri, hizmetlerini "üç tıklamayla telif hakkı muhasebesi" olarak tanımlayan Avusturyalı şirket Rebeat'tir. 2006 yılında kurulan şirket, hızla Avrupa'nın önde gelen dijital distribütörü haline geldi ve dünya çapında 300 dijital hizmete erişim sağlıyor. Temel olarak Rebeat, muhasebe uygulamalarını kolaylaştırır ve muhasebe yazılımındaki veri alanlarının eşleştirilmesi gibi arka uç işlerini yönetir, böylece muhasebe departmanı bütçeleri yönetmekte özgür olur. Ayrıca telif ödemelerini sözleşmeye dayalı anlaşmalara uygun olarak yönetmek, dijital müzik mağazalarıyla doğrudan anlaşmalar yapmak, satışları takip etmek için grafikler oluşturmak ve en önemlisi verileri CSV dosyalarına aktarmak için bir altyapı sağlarlar.

Elbette hizmetin bir bedeli vardır. Forbes, plak şirketlerinin şirket verilerine erişebilmeleri için distribütör olarak Rebeat'i kullanması gerektiğini bildirdi; bu da her yıl %15 satış komisyonu ve 649 dolarlık sabit ücrete mal oluyor. Ancak tahminler, çoğu durumda bir plak şirketinin muhasebe katmanının genellikle çok daha pahalıya mal olduğunu gösteriyor; bu da Rebeat ile anlaşmanın para tasarrufu sağlayabileceği anlamına geliyor.