Bagaimana Data Mengubah Industri Musik

Bagaimana Data Mengubah Industri Musik – Lima belas tahun yang lalu, Steve Jobs memperkenalkan iPod. Sejak itu, sebagian besar penggemar musik telah memahami bahwa ini telah mengubah cara mereka mendengarkan musik secara radikal.

Yang kurang dipahami adalah cara informasi mentah – yang dikumpulkan melalui unduhan, aplikasi, dan pencarian online – tidak hanya memengaruhi lagu apa yang dipasarkan dan dijual, tetapi lagu mana yang menjadi hits. http://sbobetslot.sg-host.com/

Bagaimana Data Mengubah Industri Musik

Keputusan tentang bagaimana memasarkan dan menjual musik, sampai batas tertentu, masih bergantung pada asumsi subjektif tentang apa yang terdengar bagus bagi seorang eksekutif, atau artis mana yang mungkin lebih mudah dipasarkan. Namun, semakin banyak bisnis yang beralih ke data besar dan analitik yang dapat membantu mengubah informasi ini menjadi tindakan.

Data besar adalah istilah yang mencerminkan jumlah informasi yang dihasilkan orang – dan jumlahnya banyak. Beberapa memperkirakan bahwa saat ini, manusia menghasilkan lebih banyak informasi dalam satu menit daripada setiap saat dari catatan sejarah paling awal hingga tahun 2000.

Tidak mengherankan, memanfaatkan data ini telah membentuk industri musik dengan cara baru yang radikal.

Ketika itu semua tentang grafik

Pada abad ke-20, keputusan tentang bagaimana memasarkan dan menjual musik didasarkan pada asumsi tentang siapa yang akan membelinya atau bagaimana mereka akan mendengarnya.

Kadang-kadang, asumsi subjektif murni akan memandu keputusan besar. Beberapa produser, seperti Phil Spector dan Don Kirshner, mendapatkan reputasi untuk “golden ears” mereka – kemampuan mereka untuk mengetahui apa yang ingin didengarkan orang sebelum mereka mendengarnya. (Jika Anda tidak mengetahui parodi SNL dari fenomena ini, luangkan waktu sejenak untuk melihat “More Cowbell.”)

Akhirnya, perusahaan rekaman memasukkan lebih banyak informasi objektif berbasis pasar melalui grup fokus, bersama dengan lembaran musik dan penjualan rekaman.

Tetapi standar informasi emas dalam industri musik menjadi “grafik”, yang melacak keberhasilan komparatif satu rekaman dengan rekaman lainnya.

Bagan musik biasanya menggabungkan dua informasi: apa yang didengarkan orang (radio, jukebox, dan, hari ini, streaming) dan rekaman apa yang mereka beli.

Bagan seperti Billboard Hot 100 mengukur eksposur rekaman. Jika sebuah lagu berada di posisi pertama dalam daftar lagu pop, anggapannya adalah lagu itu yang paling populer – lagu yang paling sering diputar di radio, atau yang paling banyak dibeli di toko kaset.

Pada 1920-an hingga 1950-an, ketika grafik rekaman mulai muncul di Billboard, mereka dikumpulkan dari informasi penjualan yang disediakan oleh toko-toko tertentu tempat rekaman dijual. Frekuensi rekaman yang diputar di radio mulai dimasukkan ke dalam tangga lagu pada 1950-an.

Sementara grafik berusaha untuk menjadi objektif, mereka tidak selalu menangkap selera musik dan kebiasaan mendengarkan. Misalnya, pada 1950-an, artis mulai muncul di beberapa tangga lagu yang dianggap berbeda.

Ketika Chuck Berry membuat rekaman “Maybellene” yang secara bersamaan muncul di negara dan barat, ritme dan blues, dan tangga lagu pop, itu membalikkan asumsi tertentu yang menopang industri musik – khususnya, bahwa pasarnya sama terpisahnya dengan Amerika Serikat.

Sederhananya, industri berasumsi bahwa pop dan country adalah Kaukasia, sedangkan R&B adalah Afrika-Amerika. Rekaman seperti “Maybellene” dan hits “crossover” lainnya menandakan bahwa selera subjektif tidak diukur secara akurat.

Pada 1990-an, informasi grafik memasukkan data yang lebih baik, dengan grafik secara otomatis dilacak melalui pemindaian di toko kaset. Setelah data penjualan mulai dikumpulkan di semua toko menggunakan Nielsen Soundscan, beberapa asumsi yang lebih besar tentang apa yang didengar orang ditantang. Rekaman terlaris di awal 1990-an sering kali merupakan rekaman country dan hip-hop, meskipun stasiun radio Amerika selama 1980-an cenderung mengutamakan rock klasik.

Rekam grafik terus berkembang. Majalah Billboard memiliki rangkaian tangga lagu terlama yang mengevaluasi berbagai genre dan gaya musik, sehingga menjadi standar yang baik untuk perbandingan. Namun teknologi baru telah membuat sistem ini sedikit bermasalah. Misalnya, data yang dihasilkan dari Pandora tidak ditambahkan ke tangga lagu Billboard hingga Januari tahun ini.

Akhir genre?

Saat ini, perusahaan mencoba membuat keputusan dengan mengandalkan asumsi sesedikit mungkin. Di masa lalu, industri ini terutama mengandalkan penjualan dan seberapa sering lagu diputar di radio, kini mereka dapat melihat lagu tertentu yang sedang didengarkan orang, di mana mereka mendengarnya, dan bagaimana mereka mengonsumsinya.

Setiap hari , orang menghasilkan 2,5 exabyte data, yang setara dengan 250.000 kali semua buku di Library of Congress. Jelas, tidak semua data ini berguna untuk industri musik. Tetapi perangkat lunak analitik dapat memanfaatkan sebagian untuk membantu industri musik memahami pasar.

The Musical Genome, algoritma belakang Pandora, menyaring melalui 450 potongan informasi tentang suara rekaman. Misalnya, sebuah lagu mungkin menampilkan drum sebagai salah satu komponen suara yang paling keras, dibandingkan dengan fitur rekaman lainnya. Pengukuran itu adalah bagian dari data yang dapat dimasukkan ke dalam model yang lebih besar. Pandora menggunakan data ini untuk membantu pendengar menemukan musik yang suaranya mirip dengan apa yang mereka nikmati di masa lalu.

Pendekatan ini menjungkirbalikkan asumsi genre abad ke-20. Misalnya, genre seperti rock klasik bisa menjadi monolitik dan eksklusif. Keputusan subjektif tentang apa yang “rock” dan bukan “rock” secara historis seksis dan rasis.

Dengan Pandora, suara rekaman menjadi jauh lebih berpengaruh. Genre hanyalah salah satu dari 450 informasi yang digunakan untuk mengklasifikasikan sebuah lagu, jadi jika kedengarannya seperti 75 persen lagu rock, kemungkinan besar itu termasuk rock.

Sementara itu, Shazam berawal dari sebuah ide yang mengubah suara menjadi data. Aplikasi smartphone mengambil sidik jari akustik suara lagu untuk mengungkapkan artis, judul lagu, dan judul album rekaman. Saat pengguna mengarahkan ponselnya ke speaker yang memutar rekaman, dia dengan cepat mengetahui apa yang dia dengar.

Kebiasaan mendengarkan 120 juta pengguna aktif Shazam dapat dilihat secara real time, berdasarkan lokasi geografis. Industri musik sekarang dapat mempelajari berapa banyak orang, ketika mereka mendengar lagu tertentu, ingin mengetahui nama penyanyi dan artisnya.

Ini memberikan data real-time yang dapat membentuk keputusan tentang bagaimana – dan kepada siapa – lagu dipasarkan, menggunakan preferensi pendengar. Derek Thompson, seorang jurnalis yang telah meneliti pengaruh data pada industri musik, telah menyarankan bahwa Shazam telah mengalihkan kekuatan menentukan hits dari industri ke kebijaksanaan orang banyak.

Gagasan untuk mengubah suara rekaman menjadi data juga menyebabkan cara berbeda dalam menafsirkan informasi ini.

Jika kita mengetahui “suara” hits masa lalu – interaksi antara melodi, ritme, harmoni, timbre, dan lirik – apakah mungkin untuk memprediksi apa yang akan menjadi hit besar berikutnya? Perusahaan seperti Music Intelligence Solutions, Inc., dengan perangkat lunaknya Uplaya, akan membandingkan rekaman baru dengan rekaman lama untuk memprediksi kesuksesan. University of Antwerp di Belgia melakukan penelitian tentang lagu dance untuk membuat model yang memiliki kemungkinan 70 persen untuk memprediksi hit.

Tentu saja, YouTube mungkin cenderung mengelompokkan lagu berdasarkan genre dalam algoritme pencariannya, tetapi semakin jelas bahwa paradigma yang mendefinisikan genre sekarang kurang dapat diterapkan dibandingkan sebelumnya.

Apa yang terjadi selanjutnya?

Bahkan saat informasi baru tersedia, model lama masih membantu kami mengatur informasi tersebut. Majalah Billboard kini memiliki daftar Social 50 yang melacak artis-artis yang paling aktif disebutkan di situs media sosial terkemuka dunia.

Di satu sisi, media sosial dapat dianggap sebagai analog dengan adegan musik kecil abad ke-20, seperti CBGB New York City atau adegan Sub Pop Seattle. Di grup Facebook atau di daftar Twitter, beberapa penggemar yang berdedikasi dan berpikiran sama berbicara tentang musik yang mereka nikmati – dan perusahaan rekaman ingin mendengarkan.

Mereka dapat mengikuti bagaimana “hal besar berikutnya” sedang ramai dibicarakan dalam lingkaran penggemar yang berkembang dan setia.

Layanan streaming musik semakin fokus pada bagaimana media sosial terjalin dengan pengalaman mendengarkan. Grafik Social 50 berasal dari informasi yang dikumpulkan oleh perusahaan Next Big Sound, yang sekarang dimiliki oleh Pandora. Pada 2015, Spotify mengakuisisi firma analisis musik The Echo Nest, sementara Apple Music mengakuisisi Semetric.

Bagaimana Data Mengubah Industri Musik

Penulis lagu dan distributor sekarang tahu – lebih dari sebelumnya – bagaimana orang mendengarkan musik dan suara apa yang tampaknya mereka sukai.

Tapi apakah orang-orang menyukai hit OMI 2015 “Cheerleader” karena suaranya dan buzz-nya di media sosial – seperti yang diprediksi Next Big Sound? Atau apakah itu menyebar di jaringan ini hanya karena memiliki banyak ciri dari rekaman yang sukses?

Apakah rasa juga penting? Anda ingin berpikir bahwa Anda mendengarkan apa yang Anda sukai, bukan apa yang diprediksi industri akan Anda sukai berdasarkan data. Tapi apakah selera Anda sendiri? Atau akankah putaran umpan balik – di mana apa yang Anda nikmati di masa lalu membentuk apa yang Anda dengar hari ini – mengubah apa yang Anda sukai di masa depan?