数据驱动:前Spotify数据炼金师探讨流媒体如何改变音乐

网站Every Noise at Once是任何音乐迷的梦想:一个Spotify音乐的互动地图,分为六千多个独特的类型,可按受欢迎程度、发行日期、听众人口统计和音乐特征进行分类。你可以用一生的时间航行在这音乐的海洋中,探索爪哇丹戈特、前卫黑金属和马斯坎迪等类型。难以想象,没有流媒体,能接触到这么多音乐——以及关于音乐的这么多数据。

Every Noise at Once是软件工程师和算法设计师Glenn McDonald的创意成果,他是曾经的Spotify“数据炼金师”,之前在音乐智能公司Echo Nest工作(Spotify在2014年收购了该公司)。在Spotify和Echo Nest,McDonald利用数百万用户的听歌数据,帮助开发从音乐推荐引擎到欺诈检测的一切内容。

McDonald把几十年听音乐、思考音乐和音乐工作的经验汇集成了《你还没有听过你最喜欢的歌:流媒体如何改变音乐》。他告诫读者,“这不是一本关于Spotify的书。我已经不在那了,我在这里的观点绝对不是Spotify的公司观点,即使你相信一个公司能有观点也是如此。”

但对于任何对流媒体如何改变音乐行业和文化感兴趣的人来说,这本书是一个引人入胜的——偶尔有些理想化的——幕后窥探,来自帮助建立世界上最大的流媒体服务之一的人。《你还没有听过你最喜欢的歌》由五个部分组成,每个部分包含二十六个简短的章节:‘断连时代’,‘流媒体如何运作’,‘新恐惧’,‘新欢乐’,和‘新问题’。

McDonald使复杂的话题,如算法推荐系统和版税模型,变得易于被非专业读者接受,他的文字通俗易懂,常常令人发笑。这本书瞄准了好奇的听众和音乐爱好者,而不是艺术家、学术界或行业专家,但McDonald的内部视角仍然为那些熟悉当前流媒体状态的人提供了很多信息。

对McDonald来说,流媒体最大的创新并不是数字传播、播放列表或移动听音乐——我们要感谢Napster、iTunes商店和iPod——而是算法。在流媒体服务中,算法驱动搜索引擎、音乐推荐和个性化播放列表等功能。McDonald声称,“算法和个性化……几乎渗透到了所有主要音乐流媒体服务的所有功能中,既然这些服务现在大多有相同的可用音乐、相似的功能和相似价格的订阅计划,那么算法就是竞争的主要点。”

与人类学家Nick Seaver在其著作《计算品味:算法和音乐推荐的制造者》中一样,McDonald赋予了构建算法的人的能动性,而非算法本身。但这并没有使它们变得更安全。他写道:“算法只是工具,但有时它们的制造者会把它们交给你,有时我们则会把你绑在旋转板上,然后把算法扔向你的头。”

算法和机器学习不仅可能编码制造者的偏见,还可能再现社会的不平等,McDonald通过Spotify算法生成的‘乡村音乐’播放列表中臭名昭著的性别不平衡来展示这一点。McDonald赞美技术在音乐发现上的潜力,但对其在理解和服务文化上的局限性却敏感。他最引人入胜的一些故事涉及基于文化现象解析令人费解的听数据模式。

例如,他探讨了为什么菲律宾和中东在九月有这么多圣诞音乐的流播量,以及russelåter类型如何与挪威高中生组成团体、喝醉、并在卡通般涂装的旅游巴士上播放委托主题曲有关。McDonald另一个核心关注点是类型,他将其定义为“艺术家、实践和/或听众的社区。”

许多音乐类型植根于物理社区,但流媒体对音乐的全球访问导致了纯粹基于听众模式的类型——包括‘逃脱室’,McDonald亲自命名的众多Spotify类型之一。McDonald对鲜为人知的子类型有着令人印象深刻的掌握,虽然他坚称流媒体提供了了解不同社区的机会,但他的数据驱动类型方法有时更像是音乐旅游,而不是深入的文化参与。书的大部分内容致力于反驳对流媒体服务的常见批评。

在博客中宣布这本书时,McDonald评论道:“我几乎总是被这个故事(关于流媒体和音乐)从局外人的观点、不准确的信息和愤世嫉俗的怨恨中讲述出来而感到恼火。”某些章节,如那些涉及Spotify与监视资本主义、流媒体欺诈和情绪播放列表的关系,像是在对记者和学者,如Liz Pelly,Eric Drott和Maria Eriksson及其同事的批评进行防御性反驳。

然而,这些反驳常常过于粗略,以至于不能完全令人信服。在某一章节中,McDonald认为“困难”类型——如爵士乐,他对此的厌恶成为一个贯穿的笑话——并没有因流媒体而失去流行,而是因为它们在文化上不那么相关,或基于不同形式的听众参与。不仅这是一个过度简化的观点,似乎把责任错误地归咎于艺术家自身,而且它也没有充分解释流媒体服务的元数据框架和功能如何不适用于小众类型,从而不利于它们的生存能力。

古典音乐在流媒体上的问题尤其被广泛记录,导致独立的古典服务如Apple Music Classical, IDAGIO和Presto Music的出现。在其他情况下,McDonald更有说服力地细化或驳斥了流媒体的神话。章节‘艾德·希兰夺走了我的钱’澄清了音乐授权和版税的误解,概述了标准的“按比例”版税模式(所有订阅收入汇总并根据收到的流播次数分配给版权持有人)和“用户中心”

模式(个人用户的付款爱到特定他们观看的改编)。“你我音最常见模型(一个用户的款会具体为会把改编他们看)。虽然用户中心版税往往被标榜为更伦理,McDonald使用Spotify数据来论证,在无是独立艺术家通过按比例模式挣的更多,因为他们的粉丝比主流听众听更多音乐。”McDonald 承认这两种模式都不会将版税进行根本性再分配。

正如他所说,“需要一个非常剧烈和有意图的音乐产业社会主义应用,来将足够的Ed Sheeran的……资金转移到还需要支付房租或者改善隔音的音乐人手中,这是对他们或Ed来说的变革。”尽管有这种意识,他却常常淡化了流媒体对艺人生计的负面影响,这令人失望,因为从美国联合音乐家和工会工人到泰勒·斯威夫特和汤姆·约克,广泛存在对Spotify付款率的批评。

本书的最后一章节探讨了改善流媒体未来的方法,从伦理听音乐实践到道德责任算法。但主要的建议似乎是订阅一个流媒体服务,尽可能多地使用它,并接受音乐的乐趣。McDonald对音乐的热情是有感染力的,但他的流媒体乌托邦愿景与艺人不稳定的现状之间存在紧张关系。虽然McDonald对流媒体的潜力毫不掩饰地乐观,但他也并非不批判。

在全书的不同点上,他反思了对艺人的不当对待、烙进算法中的偏见以及流媒体服务中权力集中化的危险。他承认,想象像唱片公司和流媒体公司(尤其是上市公司)这样的资本结构会自动通过追求自身的商业利益而与音乐未来的集体人类利益一致,是“极其天真的”。McDonald是Spotify在2023年裁员中受影响的数百名员工之一。

Every Noise at Once仍在运作,但McDonald不再能访问进行更新所需的内部数据。这个网站仍然是音乐流媒体在发现、爱上和跨社区和文化分享新音乐方面潜力的提醒。但它也提醒我们,获取这些音乐和数据是依赖于大型逐利科技公司和唱片公司。音乐流媒体的未来可以是美好的——但它会是吗?《你还没有听过你最喜欢的歌》由Glenn McDonald所著,由Canbury Press出版。