デコードSetListの一意性：ライブパフォーマンスのデータ駆動型分析

ライブ音楽パフォーマンスの独自性の分析: データ駆動型のアプローチ

私にはアイデアがありました。過去のセットリストを分析することで、バンドのライブ ショーの独自性を定量化するというものです。 私の最初の調査では、有益なブログ投稿「コンサートのセットリスト データの詳細: 同じ曲を何度も演奏するアーティストは?」が明らかになり、洞察力があり、視覚化に Tableau (インタラクティブなダッシュボードを作成する強力なデータ視覚化ツール) を使用しています。 , 特に新しいアーティストについて、Tableau のコストをかけずにさらに深く掘り下げたいと考えていました。 同じデータ ソース setlist.fm を使用し、API 経由で直接接続して独自のデータ分析ツールを構築することにしました。 私の技術スタック? Node.js: スケーラビリティと堅牢なエコシステム。プロジェクトのコードは GitHub: Setlist-Analysis.

で入手できます。

一意性スコアの計算

私の分析の中核には、セットリストの一意性と多様性を評価するためのいくつかのアルゴリズムが含まれます。

1. 曲の独自性スコア: 1 年以内にアーティストのセットリスト全体で曲が繰り返される頻度を測定します。スコアが高いほど、曲の多様性が高いことを意味します。
2. セットリストの独自性スコア: 1 年間の各セットリストの独自性を評価します。セットリストがほとんど繰り返されないアーティストは、より高いスコアを獲得します。
3. シーケンスの一意性スコア: 曲の順序を分析し、繰り返し発生するパターンを特定します。 頻度の低いシーケンスほど高いスコアを獲得します。
4. Total Uniqueness Score: ライブ パフォーマンスの変動性を包括的に測定するために、上記の 3 つの指標を組み合わせた複合スコア。

セットリストのシーケンス分析: ケーススタディ

私のアプリケーションは、セットリスト内の一連の曲を独自に分析し、特定の年に最も長く繰り返されたシーケンスを決定します。 次の例を考えてみましょう:

この比較は、対照的なセットリスト戦略を強調しています:

フィッシング: すべての指標にわたる高い独自性スコアと短いシーケンスの長さ (最大 3、平均 2.05) は、即興スタイルと各ショーのユニークなセットリストを反映しています。

テイラー・スウィフト: 低い独自性スコアと長いシーケンス長 (最大 40、平均 15.87) は、予測可能なファン体験を優先する一貫した高度にリハーサルされたアプローチを示しています。

セットリストのバリエーションの視覚化

次のグラフは、ソングの一意性スコアと平均シーケンス長を使用して違いを視覚化しています。 バブル サイズは平均シーケンス長を表します:

これは、フィッシュの多様なアプローチとテイラー・スウィフトの一貫したセットリスト構成を明らかに区別します。

今後の機能強化と課題

今後の機能は次のとおりです。

• レア度スコア: あまり再生されない曲を識別します。
• リーセンシー スコア: ライブ セット内の最近の素材の割合を測定します。

最初の課題には API に慣れることが含まれていました。 当初アーティストデータ用に計画されていた Spotify の API では関連機能が削除され (2024 年 11 月 27 日時点)、setlist.fm のみに依存する必要がありました。 Spotify は、アルバム アートとメタデータのために後で再統合される可能性があります。

今後の計画には以下が含まれます:

• 希少性と最新性のスコアを実装します。
• ファン向けに使いやすいダッシュボードを開発しています。
• ライブパフォーマンスのパターンからジャンルと時代の傾向を分析します。

このプロジェクトは、音楽とデータ分析に対する私の情熱を融合させたものです。私はその進化を見て、さらなる洞察を共有したいと思っています。

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