디코딩 세트리스트 고유성: 라이브 공연의 데이터 기반 분석

라이브 음악 공연의 독창성 분석: 데이터 기반 접근

저는 아이디어가 있었습니다. 과거 세트리스트를 분석하여 밴드 라이브 쇼의 독창성을 정량화하는 것이었습니다. 초기 조사에서 "콘서트 세트 목록 데이터 분석: 어떤 아티스트가 같은 노래를 계속해서 연주합니까?"라는 유용한 블로그 게시물이 밝혀졌습니다. 통찰력을 갖고 시각화를 위해 Tableau(대화형 대시보드를 만드는 강력한 데이터 시각화 도구)를 사용하는 동안 , 저는 특히 새로운 아티스트에 대해 Tableau 비용 없이 더 깊이 탐구하고 싶었습니다. 저는 동일한 데이터 소스인 setlist.fm을 사용하여 API를 통해 직접 연결하는 자체 데이터 분석 도구를 구축하기로 결정했습니다. 내 기술 스택? 확장성과 강력한 생태계를 갖춘 Node.js. 프로젝트 코드는 GitHub: Setlist-Analytic에서 확인할 수 있습니다.

고유성 점수 계산

제 분석의 핵심에는 세트리스트 고유성과 다양성을 평가하는 여러 알고리즘이 포함됩니다.

1. 노래 고유성 점수: 1년 이내에 아티스트의 세트리스트 전체에서 노래가 얼마나 자주 반복되는지 측정합니다. 점수가 높을수록 노래의 다양성이 높아집니다.
2. 세트리스트 고유성 점수: 1년 이내에 각 세트리스트의 특이성을 평가합니다. 세트리스트가 거의 반복되지 않는 아티스트가 더 높은 점수를 받습니다.
3. 시퀀스 고유성 점수: 노래의 순서를 분석하여 반복되는 패턴을 식별합니다. 덜 빈번한 시퀀스는 더 높은 점수를 얻습니다.
4. 총 고유성 점수: 라이브 공연 가변성을 포괄적으로 측정하기 위해 위의 세 가지 지표를 결합한 종합 점수입니다.

세트리스트 시퀀스 분석: 사례 연구

내 애플리케이션은 세트 목록 내의 노래 시퀀스를 고유하게 분석하여 특정 연도 동안 가장 긴 반복 시퀀스를 결정합니다. 다음 예를 고려해보세요:

이 비교에서는 대조되는 세트리스트 전략을 강조합니다.

Phish: 모든 측정 항목에서 높은 고유성 점수와 짧은 시퀀스 길이(최대 3, 평균 2.05)는 즉흥 연주 스타일과 각 쇼의 고유한 세트 목록을 반영합니다.

Taylor Swift: 낮은 고유성 점수와 긴 시퀀스 길이(최대 40, 평균 15.87)는 예측 가능한 팬 경험을 우선시하는 일관되고 고도로 연습된 접근 방식을 나타냅니다.

세트리스트 변주 시각화

다음 차트는 노래 고유성 점수와 평균 시퀀스 길이를 사용하여 차이점을 시각화합니다. 버블 크기는 평균 시퀀스 길이를 나타냅니다.

이는 Taylor Swift의 일관된 세트리스트 구조와 Phish의 다양한 접근 방식을 명확하게 구분합니다.

향후 발전과 과제

<:> 미래의 기능은 다음과 같습니다

Rarity Score :

는 드물게 재생 된 노래를 식별합니다 recency score :

라이브 세트에서 최근 자료의 비율을 측정합니다.
• 초기 과제에는 API 친숙 함이 포함되었습니다. 아티스트 데이터를 위해 처음 계획된 Spotify의 API는 2024 년 11 월 27 일 현재 관련 기능을 제거하여 SetList.fm에만 의존해야했습니다. Spotify는 나중에 앨범 아트 및 메타 데이터에 대해 다시 통합 될 수 있습니다. 미래 계획은 다음과 같습니다 희귀 성 점수를 구현합니다 팬을위한 사용자 친화적 인 대시 보드 개발 라이브 공연 패턴의 장르 및 시대 트렌드 분석 이 프로젝트는 음악 및 데이터 분석에 대한 열정을 혼합합니다. 나는 그것의 진화를보고 더 많은 통찰력을 공유하기를 간절히 원합니다.

위 내용은 디코딩 세트리스트 고유성: 라이브 공연의 데이터 기반 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!