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為什麼流行歌曲的旋律千篇一律、單調乏味?

2000 年,一位名叫艾佛利・王 (avery wang) 的斯坦福博士生與幾位商學院的畢業生創辦了一家科技公司,他們的想法是開發一種音樂服務,隻需要一部手機,就能夠在幾秒鐘之内分辨出任何一首歌曲,即便是處于人很多的酒吧或咖啡館也可以。

研究聲音分析的艾佛利負責打造這款軟體,一開始他擔心這個目标不可能實作。當時還沒有一種技術能夠将音樂從背景噪聲中識别出來,且分析音樂的音符曲調還需要唱片公司的授權。但是不久他就獲得了突破性的進展:艾佛利設計了一種算法,能夠為每首歌生成唯一的聲音指紋。這種辦法的訣竅,就是将一首歌變成一段資料。

艾佛利開發的音樂服務于 2002 年上線,當時還沒有智能手機,使用者需要撥叫一串數字,将歌曲聲音通過手機話筒傳過去,之後回收到一段注明這首歌名稱和演唱者的短消息。至今,該音樂服務已經成為全世界最受歡迎的應用程式之一,已經被下載下傳了超過五億次,辨識出了大約三千萬首歌曲。該服務在音樂行業也掀起一場革命,因為大部分使用者都将其作為發現之前未聽過音樂的一款工具,這就為唱片公司高管們提供了一項非常有價值的東西:盡早發現歌曲大熱門的方法。

“有時候我們能夠在大部分人們聽到一首歌的幾個月之前就判斷出這首歌是否會受歡迎。”該公司前任技術官傑森 (jason titus) 這樣表示,目前傑森在 google 任職。“我們知道一首歌會從哪裡開始流行,監視整個流行傳播的過程。”

實際上,許多流行的音樂 app 都在做着同樣的事情。使用者們的搜尋、收聽、下載下傳和分享操作,都被用來回答一個音樂行業始終在思考的問題:人們想要聽的下一首歌是什麼?

這個問題之前很大程度上要靠音樂公司制作人的直覺和膽識來回答。但是使用者的偏好資料打破了這種情況,專家們的感受被群體的選擇所取代。結果就是,音樂公司能更好地發現使用者想要聽什麼。在數字革命大潮的現在,對于音樂行業來說這可是一線曙光。顯然對賺錢來說能幫上大忙,但是否對音樂發展有好處,就是一個大大的問号了。

筆者所采訪的唱片公司高管、電台主持人、音樂行業分析師和記者當中,所有人都同意消費者群體和幾十年前相比有了更多的話語權,聽衆的品味不再那麼受到歌曲造勢者的影響。但是這裡又有一個問題:如果你給聽衆太多選擇的權利,他們會一直想聽同樣類型的旋律。歌曲音樂會不斷重複、毫無創意地乏味持續。

如今,最流行的歌曲往往會在電台榜單上持續幾個月的時間,熱門單曲的相對價值驟然升高了。最頂尖的那 1% 的樂隊和歌手占到音樂行業全部營收的 77%,即便數字音樂銷售有了很大的發展,榜單排名前十歌曲的銷售量和十年前相比仍舊增加了 82%。雖然數字時代音樂人可以用 diy 的方式生産音樂,并借由長尾理論傳播發展,但是市場的巨頭卻在變得更加龐大。

如今我們聽到的熱門單曲不僅播放次數更多,不同熱門單曲也越來越像。音樂公司越來越懂得判斷哪些歌曲能夠大賣,它們花錢投入歌曲抄襲的速度比以往任何時候都要更快。筆者采訪的幾位音樂行業人士已經在擔心,這種依賴資料的生産方式會導緻風格和曲種的“堆砌”,導緻流行音樂千篇一律、單調無聊。

網際網路讓我們能夠聽到海量的音樂,雖然其中一些并無新意,但有很多是頗具亮點的。但是就當粉絲們在音樂的海洋中遨遊時,大部分音樂服務最受歡迎的播放清單仍舊是“今日打榜” (today's hits)。也就是說,即便是有了浩瀚的音樂曲庫,我們中的大多數人仍舊想要去聽其他人在聽的。

原文釋出時間為:2014-12-23

本文來自雲栖社群合作夥伴“大資料文摘”,了解相關資訊可以關注“bigdatadigest”微信公衆号

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