Décoder le caractère unique de la setlist : une analyse basée sur les données des performances en direct

Analyser le caractère unique des performances musicales live : une approche basée sur les données

J'ai eu une idée : quantifier le caractère unique du live d'un groupe en analysant ses setlists passées. Ma recherche initiale a révélé un article de blog utile, "Explorer les données de la setlist des concerts : quels artistes jouent les mêmes chansons encore et encore ?" Tout en étant perspicace et en utilisant Tableau pour la visualisation (un puissant outil de visualisation de données créant des tableaux de bord interactifs) , je voulais approfondir mes connaissances, en particulier auprès des artistes les plus récents et sans le coût de Tableau. J'ai décidé de créer mon propre outil d'analyse de données en utilisant la même source de données, setlist.fm, en me connectant directement via leur API. Ma pile technologique ? Node.js, pour son évolutivité et son écosystème robuste. Le code du projet est disponible sur GitHub : Setlist-Analysis.

Calcul des scores d'unicité

Le cœur de mon analyse implique plusieurs algorithmes pour évaluer le caractère unique et la diversité des setlists :

1. Score d'unicité de la chanson : Mesure la fréquence à laquelle les chansons sont répétées dans les setlists d'un artiste au cours d'une année. Des scores plus élevés signifient une plus grande variété de chansons.
2. Score d'unicité de la setlist : Évalue le caractère distinctif de chaque setlist en un an. Les artistes dont les setlists sont rarement répétées reçoivent des scores plus élevés.
3. Score d'unicité de la séquence : Analyse l'ordre des chansons et identifie les modèles récurrents. Les séquences moins fréquentes obtiennent des scores plus élevés.
4. Score total d'unicité : Un score composite combinant les trois mesures ci-dessus pour une mesure complète de la variabilité des performances en direct.

Analyse de la séquence de setlist : une étude de cas

Mon application analyse de manière unique les séquences de chansons dans les setlists pour déterminer la séquence répétée la plus longue pour une année donnée. Prenons cet exemple :

Cette comparaison met en évidence des stratégies de setlist contrastées :

Phish : Des scores d'unicité élevés dans toutes les mesures et des séquences courtes (maximum 3, moyenne 2,05) reflètent leur style d'improvisation et leurs setlists uniques pour chaque spectacle.

Taylor Swift : Des scores d'unicité plus faibles et des séquences longues (maximum 40, moyenne 15,87) indiquent une approche cohérente et hautement répétée donnant la priorité à une expérience prévisible pour les fans.

Visualisation de la variation de la setlist

Le tableau suivant visualise les différences en utilisant le score d'unicité de la chanson et la longueur moyenne de la séquence. La taille des bulles représente la longueur moyenne de la séquence :

Cela distingue clairement l'approche variée de Phish de la structure cohérente de la setlist de Taylor Swift.

Améliorations et défis futurs

Les fonctionnalités futures incluent:

• Score de rareté: identifie les chansons rarement jouées.
• Score de récence: Mesure la proportion de matériel récent dans les ensembles vivants.

Les premiers défis comprenaient la familiarité de l'API. L'API de Spotify, initialement planifiée pour les données des artistes, a supprimé la fonctionnalité pertinente (au 27 novembre 2024), nécessitant une dépendance uniquement sur setlist.fm. Spotify pourrait être réintégré plus tard pour l'album art et les métadonnées.

Les plans futurs impliquent:

• Implémentation des scores de rareté et de récence.
• Développer un tableau de bord convivial pour les fans.
• Analyser les tendances des genres et de l'ère dans les modèles de performance en direct.

Ce projet mélange ma passion pour la musique et l'analyse des données. J'ai hâte de voir son évolution et de partager d'autres informations.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!