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串流音樂為何能精準推薦「你可能喜歡」:從演算機制、音樂經濟到文化現象,前Spotify資料鍊金師全剖析

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Product Information

ISBN: 9786263147492

出版日期: 2024-12-04

作者: 葛倫.麥當諾

譯者: 鄭煥昇

裝訂: 平裝.單色印刷.368頁.21.

 

音樂變得觸手可及之後,如何在茫茫歌海中找到下一首{你可能喜歡}

★前Spotify資料鍊金師★
——深入探索坐擁5億會員、全球最大音樂串流平台如何顛覆音樂產業——
——完全解密演算推薦機制、數據背後的文化現象——

  「一首歌只要在空氣中振動過,它就應該要能夠被重新召喚出來。」

  從九〇年代的錄音帶、黑膠唱片、CD,到現在串流平台,中間歷經了網際網路、Napster、iTunes、iPod 與音樂下載的混亂時期。有的人難以割捨實體音樂的美好,但更多人擁抱串流的便利。曾有一時蔚為風潮的研究顯示:「人在30歲左右就會停止發掘新的音樂。」但這匯集全世界全種類音樂於一鍵的平台卻能讓人欲罷不能、盡情探索,你不禁會開始猜想:這如同音樂導師般精準推薦的演算究竟有何魔法?或者好奇:

  ♪ 串流如何取代實體音樂,並讓我們重新願意付費?
  ♪ 演算法真的懂你的音樂品味嗎?它如何與「播放清單」共同運作?
  ♪ 除了點擊播放,還有粉絲大軍入侵、音樂詐騙,付的訂閱費到底去哪了?
  ♪ 當排行榜被泰勒斯和小賈斯汀霸佔,小眾音樂還有生存空間嗎?
  ♪ 爵士樂可能已經消亡,而ASMR早已成了新的龐克?

  曾為前Spotify資料鍊金師的作者葛倫.麥當諾,研究分析5億的Spotify會員數據、探索了數據告訴我們關於音樂和我們自身的祕密。作為個人化推薦功能與音樂體驗創始人之一的他,以風趣明快的筆調,結合深厚的科技知識,從文化歷史、工程技術到音樂類型的劃分,深入剖析串流平台與演算法如何在短短20年間重塑我們的聆聽習慣。他用他對音樂的無限熱情,精闢且透徹地分析推動音樂產業變革的種種核心議題,一一解答關於我們對音樂的所有疑問,例如:

  ♪ 我心愛的那首歌會不會因為版權問題消失?
  ♪ 推薦機制是否因著音樂流行趨勢,加深了性別偏見與族群隔閡?
  ♪ 音樂數據能帶我們看見在地文化,例如菲律賓為何9月開始聽聖誕歌?
  ♪ 音樂如何被拆分成6000多種類型,引領我們探索嘻哈、重金屬或其他未曾想過的音樂?
  ♪ 只要將音樂上傳串流平台,我也有成為搖滾明星的可能嗎?

  無論你是音樂愛好者、音樂創作者,還是對數位革命充滿興趣,這本書都將讓你大呼過癮!

本書特色

  *前Spotify數據專家深度解析:音樂數位革命對樂迷與音樂創作人的影響。
  *演算機制與技術解密:探討歌曲如何進入串流平台,以及藝人如何獲得應有的收入。
  *全球熱潮大公開:揭示哪些歌曲與藝人在世界各地最受歡迎。
  *收錄10個私藏播放清單:掃描書中Spotify條碼,一鍵開啟暢聽之旅、探索音樂新體驗!

專文推薦

  Brien John/音樂產業研究媒體《22世紀衛星》創辦人
  阿哼/Blow吹音樂主筆

弛放推薦

  吳柏蒼/回聲樂團
  馮涵宇/NAXS STUDIO 涅所未來總監
  蕭靖謀/心交hearting創辦人 

各界好評

  「相信這本書會帶給你莫大的啟發,讓你不只找到下一首『你可能喜歡』的歌曲,更了解在日常的音樂水龍頭背後,我們究竟是處在什麼樣的科技與文化管線錯縱交會的時空。」——Brien John/音樂產業研究媒體《22世紀衛星》創辦人

  「串流重塑了音樂的經濟模型,對音樂生產與聆聽的影響甚鉅。《串流音樂為何能精準推薦「你可能喜歡」》作為一本巷仔內的解答之書,試圖喚醒的是串流讓我們暢遊音樂之海的熱情善意,而不是凝視未知、深怕被操弄的恐懼。」——阿哼/Blow吹音樂主筆

  「作者以深厚知識和生動的敘事技巧,揭示串流時代音樂與演算法之間的共生與衝突,讓人腦洞大開!」——馮涵宇/NAXS STUDIO 涅所未來總監

  「過去我們是按木棧板的重量銷售CD,現在感謝串流,我們能了解音樂內容如何被消費。在這本引人入勝的書中,葛倫展示了如何運用這些知識,讓其他面臨類似『Napster時刻』的行業,可以從他無與倫比的先發優勢中受益。」——威爾.佩奇(Will Page)/前Spotify首席經濟學家、《軸心》(Pivot)及《泰山經濟學》(Tarzan Economics)作者

  「如果你想了解當今音樂是如何成形、如何找到它或創作它,這本書中能找到你所需要的一切。且在此過程中,你會被深深吸引及取悅。」——約瑟.門恩(Joseph Menn)/華盛頓郵報記者,《狂熱盛宴:尚恩.范寧與 Napster 的興衰》(All the Rave: The Rise and Fall of Shawn Fanning's Napster)作者

  「我本來想說,讀這本書就像是和葛倫・麥當諾坐下來,喝著北歐咖啡,熱情且深入地聊上好幾個小時的音樂、文化和現在最熱門的話題,是僅次於那樣的體驗⋯⋯但這麼說就不對了,這本書比那還更棒!這是一本真正從產業內部的觀察,由一個從頭開始參與其中之人的視角所看到的文化和音樂產業。這是一部串流時代的歷史,而且是由一個在串流時代創造歷史的人所寫的。」——梅格・塔奎尼奧(Meg Tarquinio)博士/曾任職Spotify、Twitch與Nettwerk音樂集團

讀者五星好評

  ★ 作為一名音樂愛好者、音樂人,且日常工作與科技相關,讀完這本書後,我真想與葛倫喝杯咖啡聊一聊!

  ★ 不論你是音樂創作者、平台運營者,還是音樂消費者,這本書都讓你受益良多。畢竟,在現今這個時代,三者缺一不可。

  ★ 作為一名每年Spotify聆聽時長達12.5萬分鐘的用戶,我認為這本書既有趣又實用。

  ★ 窺探到一位深愛音樂的推薦系統工程師的內心世界。許多工程師會用數學將文化轉為技術問題,卻忽略了藝術的本質,但這位作者與眾不同。

讀者盛讚

  ★★★★★對於熱愛音樂且也愛科技的人來說,這是一本極佳的讀物(讀者Dan5150)
這本書以一種引人入勝的方式揭示了只需點擊一下,就能獲得多少音樂,以及這些音樂是如何被推薦給你的,還有你應該如何看待這些推薦。作為一名音樂愛好者、音樂人,且日常工作與科技相關,讀完這本書後,我真想與葛倫喝杯咖啡聊一聊!

  ★★★★★教育與娛樂兼具,解答關於音樂的所有問題 (讀者W. Page)
  作者帶來的知識和親身經驗使這段閱讀時光物超所值,而他寫作的節奏——將複雜的論點濃縮成一、兩句話,隨後以詩意的詞句表達,使他的觀點深深植入讀者的腦海,讓人忍不住翻開下一頁。這是一本好書、非常好的一本書,不論你是音樂創作者、平台營運者,還是音樂消費者,這本書都會讓你的時間變得值得並受益良多。畢竟,在現今這個時代,三者缺一不可。

  ★★★★★音樂的價值是什麼(讀者Sasha Stoikov)
  這本書讓你窺探到一位深愛音樂的推薦系統工程師的內心世界。雖然許多工程師會利用數學將文化轉化為技術問題,從而忽視藝術的本質,但這位作者卻與眾不同。憑藉他在 Spotify 的經驗,他對音樂推薦的運作瞭若指掌,並在批判性思考與實際操作之間找到了微妙的平衡。
  在批判的一面,他談到了串流應用程式的監控問題、機器學習的局限性、不透明性、發現演算法類似樂透的性質,以及串流如何讓我們變成被動的聽眾。另一方面,在實際操作方面,他解析了藝人的相似程度、向量嵌入以及 「每週新發現」 的運作原理,使音樂推薦背後的技術變得易於理解,且不再那麼令人生畏。
  透過平衡這兩種觀點,他探討了一個重要問題:我們如何共同來賦予音樂價值?如果你對這個話題感興趣,這本書不會給你簡單的答案,但它一定會教會你很多,並引發你去思考。

  ★★★★★為喜愛探索的聽眾而作(讀者M. DuPree)
  作者葛倫.麥當諾分享了他在音樂串流產業中的經歷,並為讀者提供了一份指南,教你如何充分利用這項令人興奮的技術。如果你真心熱愛音樂,其實可以做更多的努力來發掘你真正喜愛的音樂,而麥當諾比任何人都更加熱衷於將更多音樂與人們連結起來。他創建了一個令人驚嘆的網站everynoise.com,專門分類6000多種音樂類型,但還有許多人並未意識到有多少更多的音樂值得去愛。
  書中談到許多關於藝人報酬的討論(比你想像的要公平);他那段充滿趣味的X世代音樂歷程;他對串流與音樂演變的看法;串流如何對未來音樂創作產生好壞影響;以及他對這一切的倫理觀點。
  作為一名每年Spotify聆聽時長達12.5萬分鐘的用戶,我認為這本書既有趣又實用。
 

 

作者簡介
葛倫.麥當諾



作者簡介



葛倫.麥當諾(Glenn McDonald)


  軟體工程師、演算法設計師、音樂布道者,曾任全球最大音樂串流平台Spotify的資料鍊金師(Data Alchemist)近十年。自1990年代起,他便是最早也是最具影響力的資料探索者之一,致力於利用資料深化我們對音樂的集體與個人體驗。他在美國新創音樂智慧資料庫回聲巢(Echo Nest)的工作,促成了2014年Spotify的收購,也讓他正式進入串流音樂的世界,成為影響5億樂迷收聽習慣的演算法核心人物。他的網站《噪音一把抓》(Every Noise at Once)建構了一個前所未見的全球音樂類型運算地圖,並持續推出各種探索音樂與喜悅的工具。他的個人部落格furia則不定期分享音樂評論及各類隨想。現居美國麻薩諸塞州劍橋市。

  everynoise.com
  furia.com



譯者簡介



鄭煥昇


  從Bee Gees聽到NewJeans,也從王傑聽到王詩安的譯者,跑公園跟賺稿費都有主題曲的茫茫歌海一介小歌迷,為木馬譯有《驅動未來經濟的發明》。

串流音樂為何能精準推薦「你可能喜歡」:從演算機制、音樂經濟到文化現象,前Spotify資料鍊金師全剖析
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