Analyses of musical success based on time, genre and collaboration

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Dissertação de mestrado

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Análises de sucesso musical baseadas em tempo, gênero e colaboração
Análisis del éxito musical basado en el tiempo, el género y la colaboración

Primeiro orientador

Membros da banca

Renata de Matos Galante
Denilson Barbosa
Michele Amaral Brandão

Resumo

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.

Assunto

Computação – Teses, Sistemas de recuperação da informação – Música - Teses, Redes complexas – Teses, Mineração de dados (Computação ) – Teses

Palavras-chave

Hit song science, Music information retrieval, Musical genres, Complex networks, Data science, Data mining

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