Цифровые тренды музыкальной индустрии
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ применил систему анализа больших данных для выявления перспективных цифровых технологий и продуктов в музыкальной индустрии, тенденций дальнейшей цифровизации отрасли.
Для данного исследования были проанализированы более 23 тыс. источников за 2017–2021 гг.
Цифровизация изменила процессы создания и потребления музыки. Доля стриминговых сервисов для прослушивания аудио выросла с 6,7 до 62% в 2012–2020 гг. (по данным Международной федерации производителей фонограмм). Компаниям индустрии пришлось адаптироваться к новым условиям и шире внедрять цифровые технологии (табл. 1). Благодаря цифровым инструментам создание музыки стало дешевле, что дало шанс независимым артистам — музыкантам «без лейбла» (по оценкам Европейской комиссии, только в 2019 г. рост их годовой выручки составил 32%).
Сегодня музыка создается при помощи специализированного программного обеспечения, виртуальных инструментов и эффектов, эмулирующих существующее дорогостоящее оборудование. Для этого широко применяются методы машинного обучения. Их используют для извлечения музыкальных признаков, классификации и группировки звуков, инструментов и сэмплов на основе заданных паттернов, например, жанра, стиля, темпа, тембра (№ 2 и № 7 в рейтинге). Анализ музыкальных признаков позволяет рекомендательным системам (№ 1) предлагать авторам готовые наборы музыкальных библиотек, эффектов и настроек (пресетов с готовыми опциями), что еще больше упрощает и ускоряет работу над музыкой. Появляются умные музыкальные инструменты и интерфейсы для автоматизированного создания произведений в режиме реального времени (№ 5).
Права на распространение музыки передаются артистом дистрибьютору, который контролирует соблюдение авторских прав и распределение денежных средств между правообладателями (роялти). Здесь также могут применяться анализ музыкальных признаков и структурных элементов, оптическое распознавание музыки (№ 2, 3 и 8). Дистрибьюторы обновляют базы данных по прослушиваниям, распределению и срокам истечения авторских прав на основе анализа отчетов стриминговых сервисов и выплачивают роялти. Цифровые технологии позволяют автоматизировать эти процессы. Сканируя отчет, алгоритм выявляет начисления по каждому произведению. После занесения данных в базу средства распределяются между правообладателями.
Вместе с увеличением числа независимых артистов растет конкуренция на рынке, что вынуждает активнее работать над распространением музыки в интернете. Задача рекламных кампаний — выявить потенциальных слушателей и обеспечить постоянное присутствие музыки определенного артиста в их поле зрения. Это достигается путем сопоставления признаков контента (артист, жанр, время выхода композиции, эмоциональная окраска и др.) с предпочтениями и характеристиками слушателей (пол, возраст, история прослушиваний и т. п.) (№ 2, 4 и 8). С учетом таких паттернов настраиваются рекламные алгоритмы в социальных сетях и сервисах для прослушивания музыки.
Потребление полностью мигрировало в цифровой формат, что позволяет стриминговым сервисам собирать данные о музыке, практиках потребления, предпочтениях слушателей по десяткам различных показателей (№ 6). На основе этого компании сегментируют слушателей, а также передают данные маркетологам, дистрибьюторам и артистам для анализа отклика аудитории. В то же время стриминг-сервисы извлекают музыкальные характеристики для группировки произведений по жанрам и эмоциональной окраске (№ 9), что ложится в основу рекомендательных систем, нацеленных на продление времени прослушивания (№ 1).
Сегодня изучение реакций аудитории возможно только с использованием «технических» показателей (время прослушивания, число повторных воспроизведений и др.). В будущем будут дополнительно исследоваться биологические характеристики: физические показатели (пульс, давление), отслеживаемые носимыми устройствами (№ 10), а также данные о состоянии мозга, поступающие через интерфейсы мозг — компьютер. Это позволит управлять звуком при помощи биосигналов. Ведутся исследования по созданию рекомендаций на основе анализа эмоций при помощи электроэнцефалографии.
Еще одно перспективное направление — создание иммерсивной музыки, способной звучать по-разному в зависимости от определенных параметров (например, связанных с контекстом прослушивания) и позволяющей за счет сочетания аудио- и видеоэффектов добиться «эффекта присутствия». Это будет востребовано для создания нового пользовательского опыта, в частности во время музыкальных концертов.
Источники: расчеты на основе системы интеллектуального анализа больших данных iFORA (правообладатель — ИСИЭЗ НИУ ВШЭ); результаты проекта «Исследование условий развития и распространения цифровых технологий, в том числе искусственного интеллекта, включая необходимые экосистемы, регулирование и источники больших данных» тематического плана научно-исследовательских работ, предусмотренных Государственным заданием НИУ ВШЭ.
Материал подготовил Артём Алтынов
Предыдущий выпуск серии «iFORA-экспресс»: «Топ-15 технологий транспорта и логистики»
См. также: