Сколько треков должен сыграть диджей?

Музыка важна, но знаем ли мы, как ее слушают? Это зависит от них или от жанра, который они слушают? И действительно важный вопрос — сколько треков нужно сыграть диджею, чтобы все были довольны?

Большое количество данных. Он может ответить на важные вопросы о здоровье, благополучии и о том, как себя чувствует нация, но как насчет музыки? Томас Луай и Марк Бартелеми использовали данные из музыкальных сервисов по запросу, но они не говорят, какие сервисы и данные не являются общедоступными:

Однако относительно мало известно о том, насколько точно мы ежедневно слушаем записанную музыку. Под тем, как мы здесь ссылаемся на некоторую детальную количественную радиоскопию наших современных практик прослушивания записанной музыки, важный аспект отношения, которое мы поддерживаем с музыкой. До недавнего времени любое эмпирическое исследование, готовое ответить на вопросы, относящиеся к повседневной практике слушания, должно было опираться на опросы и интервью. Технологическая и социальная эволюция способствовала развитию новых мобильных устройств, онлайн-инструментов и возможностей прослушивания, а также новых участников в музыкальной индустрии. Услуги музыки по запросу быстро приобрели популярность за последние несколько лет, и, например, согласно недавнему отчету Французского национального синдиката фонографических публикаций [29], более трех миллионов жителей Франции (около 4%) от общей численности населения) в 2016 году подписывались на платформу потоковой передачи музыки по требованию, и примерно 1/3 всего населения Франции регулярно транслирует аудиоконтент. Данные, записанные с помощью потоковых платформ, предлагают отличные возможности для анализа и, надеюсь, лучшего понимания индивидуальной и коллективной практики прослушивания.

То, что они обнаружили, в основном то, что вы могли ожидать, но все же это увлекательно:

Наш анализ подтверждает ряд свойств, ранее отмеченных исследованиями, основанными на интервью и анкетах, но также обнаруживает новые статистические закономерности как на индивидуальном, так и на коллективном уровнях. В частности, мы показываем, что люди следуют обычным ритмам прослушивания, характеризующимся одинаковыми колебаниями, чередующимися тяжелыми и легкими периодами прослушивания, и могут быть разделены на четыре группы схожих размеров в соответствии с их временными привычками — «ранние пташки», «рабочие часы слушателей». , «Вечерние слушатели» и «полуночи».

Интересно, какой из них соответствует типичному программисту? Интересно отметить, что единственная модель, у которой не наблюдается резкого спада в пиковые часы просмотра телевидения, — это Night Owl.

Совершенно не ясно, что означает следующее наблюдение:

Мы показываем, что разные жанры поощряют разные привычки слушателя, от классической или джазовой музыки с более сбалансированным прослушиванием разных песен до хип-хопа и танцев с более неоднородным распределением пьес.

Теперь к очень важному вопросу: сколько треков должен сыграть ди-джей, чтобы быть разумно уверенным, что он играет то, что всем известно.

Наконец, мы показываем, насколько люди далеки друг от друга с точки зрения общих песен. В частности, мы показываем, что количество песен S, которые ди-джей должен воспроизвести для случайной аудитории размером N, чтобы каждый слышал хотя бы одну песню, которую он / она слушает в данный момент, имеет форму S ∼ N α, где показатель степени зависит от музыкальный жанр и находится в диапазоне [0,5, 0,8].

Пожалуй, самым интересным из всех является вывод:

В более общем плане наши результаты показывают, что недавний доступ к практически бесконечным каталогам песен не способствует поиску новизны, но что большинство пользователей предпочитают повторение одних и тех же песен.

Так что большее количество не обязательно является преимуществом, и эффект повторения в музыке так же важен, как вы могли догадаться.

Если мы не хотим исследовать, как нам найти новую музыку?

Для меня механизм заключается в том, что я слушаю радио — интернет-радио, конечно, — но мне приходится слушать много вещей, которые мне не нравятся, прежде чем произойдет чудо, когда я найду что-то, что мне действительно нравится.

Неужели должна быть система рекомендаций, которая могла бы помочь?

Случайно — это хорошо, но алгоритмическое — лучше.