京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的音乐革命2_数据分析师
【趋同与混搭】
不过,问题随之而来。当消费者有了更多发言权,他们喜欢听熟悉的旋律,反复循环地听,导致一些歌曲不断被电台重复播放,缺乏新意。
iHeartMedia一家子公司的数据显示,40家主要电台去年播出最热门十首单曲的次数几乎是十年前的两倍。2013年最受欢迎的歌曲是罗宾·西克的《Blurred Lines》,播放次数比2003年最受欢迎歌曲《When I’m Gone》多70%。连2013年第五受欢迎歌曲《Ho Hey》也比十年前任何一首歌曲的播放次数多30%。
我们不仅在重复听同一首歌,而且这些歌本身也变得越来越雷同。随着唱片公司越来越捻熟于什么样的歌畅销,他们更愿意投资类似的模仿歌曲。业界开始担心,过分依赖大数据将造成风格和类型的“群族化”,致流行音乐陷入令人沮丧的平庸。
西班牙国家研究委员会2012年发表一份报告称,轻松愉快的音乐风靡全球。流行歌曲似乎变得越来越寡淡、嘈杂、意料之中,一遍遍重复相同的旋律。报告研究了1955年至2010年间录制的46.4万首歌曲,发现新千年里播放次数最多的歌曲呈现一种趋势,即“音高转换越来越缺少变化”。
问题不在于流行歌手们。我们的大脑倾向于选择已知旋律,正如俄亥俄州立大学音乐理论家戴维·休伦所言,我们听音乐时,有90%的时间是在听已听过的歌曲,因为熟悉的歌无需花更多精力去思考。从心理学上讲,这叫“流畅性”:当一条信息被流畅消费后,会自然滑入我们的期望模式,令我们产生满足感和自信心。
“熟悉的东西让人舒服,特别是当你感到焦虑时,”南加州大学心理学教授诺贝特·施瓦茨说,“心情不好时,你会想见老朋友,想吃好东西,这和媒体消费是同一个道理。你心烦意乱的时候,不会想看一部新电影,或者尝试听一首新歌。你会找一部老片,一首熟悉的歌。”
说音乐正走向单一化,变得更无趣、更嘈杂、更重复,也许过于简单化了。既然唱片公司认识到嘻哈音乐和乡村音乐如此流行,于是将这些风格与传统流行乐融合,创造出新的声音。去年夏天的一首流行曲《问题》即融合了迷离的萨克斯风、90年代流行的人声、轻声合唱和女声说唱。它听起来很陌生,却又似乎无处不在。
加州大学戴维斯分校研究好莱坞风格融合的副教授格雷特·徐说,“混搭”固然有风险,但结果可能是巨大的成功,因为它们满足了多数听众的需求:既新鲜,又熟悉。(唐昀)(新华社特稿)
【趋同与混搭】
不过,问题随之而来。当消费者有了更多发言权,他们喜欢听熟悉的旋律,反复循环地听,导致一些歌曲不断被电台重复播放,缺乏新意。
iHeartMedia一家子公司的数据显示,40家主要电台去年播出最热门十首单曲的次数几乎是十年前的两倍。2013年最受欢迎的歌曲是罗宾·西克的《Blurred Lines》,播放次数比2003年最受欢迎歌曲《When I’m Gone》多70%。连2013年第五受欢迎歌曲《Ho Hey》也比十年前任何一首歌曲的播放次数多30%。
我们不仅在重复听同一首歌,而且这些歌本身也变得越来越雷同。随着唱片公司越来越捻熟于什么样的歌畅销,他们更愿意投资类似的模仿歌曲。业界开始担心,过分依赖大数据将造成风格和类型的“群族化”,致流行音乐陷入令人沮丧的平庸。
西班牙国家研究委员会2012年发表一份报告称,轻松愉快的音乐风靡全球。流行歌曲似乎变得越来越寡淡、嘈杂、意料之中,一遍遍重复相同的旋律。报告研究了1955年至2010年间录制的46.4万首歌曲,发现新千年里播放次数最多的歌曲呈现一种趋势,即“音高转换越来越缺少变化”。
问题不在于流行歌手们。我们的大脑倾向于选择已知旋律,正如俄亥俄州立大学音乐理论家戴维·休伦所言,我们听音乐时,有90%的时间是在听已听过的歌曲,因为熟悉的歌无需花更多精力去思考。从心理学上讲,这叫“流畅性”:当一条信息被流畅消费后,会自然滑入我们的期望模式,令我们产生满足感和自信心。
“熟悉的东西让人舒服,特别是当你感到焦虑时,”南加州大学心理学教授诺贝特·施瓦茨说,“心情不好时,你会想见老朋友,想吃好东西,这和媒体消费是同一个道理。你心烦意乱的时候,不会想看一部新电影,或者尝试听一首新歌。你会找一部老片,一首熟悉的歌。”
说音乐正走向单一化,变得更无趣、更嘈杂、更重复,也许过于简单化了。既然唱片公司认识到嘻哈音乐和乡村音乐如此流行,于是将这些风格与传统流行乐融合,创造出新的声音。去年夏天的一首流行曲《问题》即融合了迷离的萨克斯风、90年代流行的人声、轻声合唱和女声说唱。它听起来很陌生,却又似乎无处不在。
加州大学戴维斯分校研究好莱坞风格融合的副教授格雷特·徐说,“混搭”固然有风险,但结果可能是巨大的成功,因为它们满足了多数听众的需求:既新鲜,又熟悉。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01