{"id":14276,"url":"\/distributions\/14276\/click?bit=1&hash=721b78297d313f451e61a17537482715c74771bae8c8ce438ed30c5ac3bb4196","title":"\u0418\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0443 \u0431\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0440\u0436\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Big data в музыкальной индустрии — добро или зло?

Как автор курса по менеджменту AI&BigData-продуктов и ведущий Telegram-канала про AI — я решил поделиться с вами расследованием про нюансы музыкальной индустрии 😉

Давно прошедшим 1 ноября 2018 года в лондонском клубе Underground состоялся примечательный концерт - первый в европейском турне лос-анджелесской группы Threatin. По свидетельству очевидцев, сессионные музыканты были хороши, а сам Threatin (единственный, собственно, член коллектива) отыграл сет весьма старательно. Нюанс, однако, состоял в том, что в зале было ровно три купивших билет слушателя - из почти трех сотен заявленных менеджером исполнителя. Что явилось неприятным сюрпризом для всех причастных - кроме, собственно, самого Threatin, без проблем оплатившего гарантию клубу (эдакий Томми Вайсо из мира музыки). Мало того, дальше он успел отыграть еще как минимум два концерта в Великобритании с еще более оглушительным успехом (суммарная аудитория - один человек), прежде чем оборвать турне.

Нюанс, однако, состоял в том, что в зале было ровно три купивших билет слушателя - из почти трех сотен заявленных менеджером исполнителя

История, разумеется, немало впечатлила музыкальных журналистов, и они провели расследование. Выяснилось, что все фанаты исполнителя в его фейсбуке и ютубе - купленные оптом бразильские боты. Мало того, фейками оказались также его менеджер, концертное агентство и лейбл. Всем им он создал натурально выглядящие сайты и даже придумал кучу несуществующих "подписанных" музыкантов и групп с "реалистичными" названиями типа Curve и Sunrise Station. И даже фейковое музыкальное СМИ! И все эти удивительные чудеса позволили ему забронировать полноценный тур из 10 концертов от Лондона до Бергамо.

Куда вообще смотрели концертные менеджеры клубов? И какое это все имеет отношение к big data? Давайте разбираться.

Что делает ML в музыкальной индустрии

Подразделение A&R (исполнители и репертуар) - скаутский отдел лейблов. Традиционно в своей работе эти ребята используют три инструмента:

  • связи и знакомства
  • ноги
  • чуйку

Связи позволяют вовремя узнать, что где-то появился новый подающий надежды музыкант. Ноги приводят в какой-нибудь маленький клуб или паб, где он выступает. Ну а чуйка уже позволяет понять, "Битлз" это или так. А если сразу не позволяет - снова ноги, еще пара выступлений, наблюдение за слушателями - есть ли постоянная аудитория, приводит ли она друзей и знакомых, и вообще пришла она именно послушать конкретную музыку или просто офис рядом.

Раньше эта схема вполне работала: площадок ограниченное количество, они сами проводят какую-то работу по предварительному отбору, да и все друг друга знают - в итоге можно более-менее уверенно находить потенциальных звезд. Spotify и подобные платформы мешают карты: терабайты их хранилищ безбрежны, любой может туда залить что угодно, а сами исполнители зачастую и не пытаются выйти из "гаражно-кухонного" статуса, довольствуясь маленькой аудиторией и сотней долларов в месяц с Patreon: концерты требуют денег на гарантию площадке и, возможно, сессионных музыкантов, а вероятность выхлопа крайне низка. Ну а переслушать их всех в ручном режиме, рассчитывая на чуйку, когда на том же Spotify каждый день появляется 40 тысяч новых записей, невозможно.

Spotify и подобные платформы мешают карты: терабайты их хранилищ безбрежны, любой может туда залить что угодно, а сами исполнители зачастую и не пытаются выйти из "гаражно-кухонного" статуса

Так образовалась очевидная ниша для применения big data и ML. Один из разработчиков подобного решения Chartmetric в своем блоге довольно подробно его описывает. Если пересказать это максимально просто и примитивно, получится как-то так:

  • у каждого исполнителя случается эдакая органическая точка начала отсчета метрики - релиз трека или альбома;
  • за ним почти всегда следует приток слушателей, но он говорит не о качестве музыки, а о PR-способностях музыканта (пришли друзья и знакомые, а может он еще и потратился на рекламу)
  • а вот дальнейшее поведение метрики наглядно показывает, понравилось ли людям услышанное. Если да - они будут лайкать, шерить и репостить, придут новые, им тоже понравится - и метрика полетит вверх, появится "снежный ком".

Вот пример типичного взлета из того же блога, где видны и релиз, и первый этап, и "снежный ком":

Очевидно, что такая явная динамика будет наблюдаться только на первом хите, но ведь A&R именно это и нужно - скаут должен успеть подписать артиста, пока этого не сделали другие. А поскольку оценивается именно динамика, а не абсолютные цифры, шансы появляются даже у тех, кто ну совсем вообще не обладает никакими навыками самораскрутки и категорически никому не известен, кроме трех друзей, мамы, сестры и собаки.

Кроме базового сценария, анализ больших данных позволяет решать и другие прикладные задачи - например, выбор для тура страны, где больше всего свежих фанатов; или подбор фестивального лайнапа, способного привлечь много зрителей и никого не раздражать.

Ну а также очевидно, что подобные алгоритмы позволят вычислять артистов типа Threatin еще на дальнем подходе - хотя, справедливости ради, его-то можно было бы раскусить и по-старинке, просто потратив минут 15 на изучение "фан-базы".

Это успех?..

Плодовитый мультижанровый талант

Прежде чем радоваться победе умных машин над хитрыми музыкальными дельцами, давайте познакомимся с еще одной историей - на сей раз вполне настоящего, судя по всему действительно талантливого исполнителя по имени Халид. В ротацию он попал по-старинке: скаут отсматривал популярные плейлисты Sound Cloud, и его чуйка вздрогнула при звуках музыки никому не известного парня из Техаса. Ну и завертелось.

В интервью музыкант довольно честно рассказывает о роли стриминговых сервисов в его успехе. В вольном пересказе ключевой момент звучит так:

-- Чувак, скажи, а зачем ты шарашишь такое безумное количество треков в таком безумном количестве жанров? Ты не боишься переполнить собой рынок?

-- Затем, что стриминг - это все, и в стриминге надо быть везде, во всех плейлистах от "музыка для йоги" до "треки на дискотеку реднеков". Умение попадать во все популярные плейлисты ведет к жесткой ротации на эфирных станциях, независимо от их жанровых предпочтений.

В вопросе музыкального таланта доверимся критикам, высоко ценящим творчество Халида. Но со своей стороны сложно не восхититься также и его глубокому пониманию современных технологических реалий и умению в них себя преподнести.

Ну а что будет, если такое же понимание и умение проявит Threatin? Вместо того, чтобы клепать фейковые сайты и покупать банальных ботов в ФБ, он использует их для создания "правильного" графика успеха на Spotify? А что, если это будет не Threatin с его, судя по всему, безмерным тщеславием, а кто-то совсем другой просто с жаждой денег? Насколько "умные алгоритмы" будут в состоянии его вычислить?

Вот что говорят в компании Chartmetric:

Вообще, лучше об этом спросить сами лейблы, ведь в конце концов именно они подписывают новых музыкантов… Кажется, обнаружить обман не так уж и сложно. Если лейбл подписывает музыканта исключительно на основе цифр и в отрыве от контекста, вряд ли он долго проживет.

Наши инструменты A&R относительно молоды, созданы только осенью 2019-го, поэтому мы пока находимся в процессе настройки алгоритмов и выявления настоящих признаков успеха в мире данных; учимся определять, когда “вирусные” хиты — просто следствие купленных стримов и фолловеров...

Пока мы видим, что наиболее надежным признаком успешной долгой карьеры является медленный постоянный рост всех метрик… к счастью для нас и наших клиентов, жуликам не хватает терпения для годов упорной и честной творческой работы

Что ж, посмотрим. А пока еще немного фана.

Иногда они возвращаются

Об эпичном туре, описанном в начале этого текста, журналисты узнали из фейсбука того самого клуба Underground:

Несмотря на суровую просьбу "больше не связываться с нами по поводу шоу", реальность такова, что ровно в том же самом клубе ровно через год состоялся новый концерт того же самого Threatin! Причем с примерно тем же успехом:

​https://twitter.com/TheRamblingElf/status/1190340115538821120

Пришло 12 человек, все журналисты. Впрочем, на сей раз исполнитель уже отыгрывал роль "фейковой группы", с манекенами на сцене, демонстративным непопаданием в фонограмму, демонстративным же ее отключением и прочими веселыми фокусами. А в дальнейшем пространном интервью рассказал, что все так и было задумано изначально: мол, вся музыкальная индустрия держится на фейках и пустом тщеславии, а промоутеры готовы поверить в любую чушь, если слышат про "лайки", "шеры" и "фолловеров". И все это делается ради фильма (да, Томми!).

Ну что ж, вполне возможно.

В любом случае, очевидно, что big data в музыкальной индустрии - это данность, и это надолго. Остается надеяться, что компаний и ML-алгоритмов будет достаточно много, чтобы и талантов выискивать, и обманщиков вычислять.

А теперь опрос:

🤔 Как вы относитесь к тому, что завтрашних звезд будут находить алгоритмы?
Отлично, это прогресс, станет меньше чьих-то сынков и подружек!
Печально, вся музыка станет одинаковой и будет соответствовать вкусам неискушенных масс.
Показать результаты
Переголосовать
Проголосовать
0
2 комментария
Later Laters

Прикольный хак, ну и не стыдно забрать сколько-то денег от лейблов-правообладателей, всё равно все доходы музыкантов они себе забирают...

Ответить
Развернуть ветку
Yana Fursova

Интересная модель, но как не очень тривиальную задачу подбора лайнапа будет решать? Условный плейлист конкретного пользователя разбавить новичками - наверно да, а выстроить логистику и даты туров множества команд, по-моему пока из разряда фантастики.

И опрос странный) как минимум потому, что алгоритм все же не будет определять, станет ли раз поднявшийся на локальном хайпе исполнитель "звездой" 

Ответить
Развернуть ветку
-1 комментариев
Раскрывать всегда