Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/47347
Type: Dissertação
Title: Analyses of musical success based on time, genre and collaboration
Other Titles: Análises de sucesso musical baseadas em tempo, gênero e colaboração
Análisis del éxito musical basado en el tiempo, el género y la colaboración
Authors: Gabriel Pereira de Oliveira
First Advisor: Mirella Moura Moro
First Co-advisor: Anísio Mendes Lacerda
First Referee: Renata de Matos Galante
Second Referee: Denilson Barbosa
Third Referee: Michele Amaral Brandão
Abstract: Music is one of the world's most important cultural forms and one of the most dynamic. Such a dynamic nature can directly influence artists' careers and reflect their success. In this work, we analyze musical success from a genre-oriented perspective. Specifically, we model both artist and genre success timelines to detect and predict continuous periods with higher impact, i.e., hot streaks. As artist collaboration becomes one of the main strategies to promote new songs, we build and characterize success-based genre collaboration networks for nine markets worldwide. From such networks, we detect collaboration profiles directly related to musical success. Furthermore, we mine exceptional genre patterns in the networks where the success deviates from the average. Our findings show that studying genre collaboration is a powerful way to assess musical success by describing similar behaviors within collaborative songs from multiple perspectives. In addition, considering both global and regional markets is fundamental, as each country has its success dynamics and genre preferences. Such a regional approach also reveals local patterns that shape the global environment. Overall, our work contributes to both the academy and the music industry, as we shed light on the underlying factors of the science behind musical success.
Abstract: A música é uma das formas culturais mais importantes do mundo, como também uma das mais dinâmicas. Essa natureza dinâmica pode influenciar diretamente a carreira de artistas e refletir em seu sucesso. Neste trabalho, analisamos o sucesso musical através da perspectiva de gêneros musicais. Especificamente, modelamos as linhas do tempo de sucesso de artistas e gêneros para detectar e prever períodos contínuos de maior impacto, i.e., hot streaks. À medida em que a colaboração entre artistas se torna uma das principais estratégias para promover novas músicas, nós construímos e caracterizamos redes de colaboração de gêneros baseadas em sucesso para nove mercados em todo o mundo. A partir de tais redes, detectamos perfis de colaboração diretamente relacionados ao sucesso musical. Em seguida, exploramos comportamentos de gênero excepcionais nas redes onde o sucesso se desvia do padrão. Os resultados mostram que o estudo da colaboração entre gêneros é uma maneira poderosa de avaliar o sucesso musical, descrevendo comportamentos semelhantes em músicas colaborativas de várias formas. Ademais, considerar os mercados globais e regionais é fundamental, pois cada país possui sua dinâmica de sucesso e preferências de gêneros. Complementando, a abordagem regional revela padrões locais que moldam o ambiente global. De modo geral, nosso trabalho contribui tanto para a academia quanto para a indústria musical, à medida que investigamos fatores implícitos da ciência por trás do sucesso musical.
Subject: Computação – Teses
Sistemas de recuperação da informação – Música - Teses
Redes complexas – Teses
Mineração de dados (Computação ) – Teses
language: eng
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICX - DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/
URI: http://hdl.handle.net/1843/47347
Issue Date: 1-Jun-2021
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado

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