Generalizing case-based analyses in the study of global music consumption
Notice bibliographique
Résumé
Using large-scale analysis of a music-download database provided by MixRadio, a leading online music-service provider formerly under Nokia ownership, this paper investigates the following in relation to global-music consumption: (1) differences in the downloading trajectories of various musical genres; (2) the extent to which downloading trajectories are invariant with respect to countries and/or genres; and (3) possible links between the downloading behaviour of various genre-defined user subgroups and pre-existing music-personality studies. Substantial differences were observed between download trajectories pertaining to pop, rap, rock and metal—metal, in particular, was seen to exaggerate features of rock's trajectory. Of the genres studied, metal was found to have the only invariant trajectory, seemingly impervious to the local conditions of the country in which it was downloaded. Similarly, musical styles within Brazil were found to be downloaded in more or less the same way, in contrast to the UK where download trajectories varied with musical genre. Lastly, the analysis demonstrated a statistical link between pre-existing music-personality research and patterns of downloading within the metadata, suggesting that different downloading behaviours are due, in part, to differences in personality. Au moyen d’une analyse à grande échelle d’une base de données de téléchargement de musique fournie par MixRadio, un fournisseur principal de service de musique en ligne qui appartenait auparavant à Nokia, cet article examine ce qui suit en ce qui concerne la consommation musicale : (1) les différences de trajectoires de téléchargement en ce qui concerne les divers genres de musique; (2) la mesure dans laquelle les trajectoires de téléchargement sont invariantes selon les pays et/ou les genres; et (3) des liens possibles entre le comportement de téléchargement de divers sous-groupes d’utilisateurs dont le genre est défini et les études de personnalité musicale actuelles. Des différences importantes ont été observées entre les trajectoires de téléchargement en ce qui concerne les genres pop, rap, rock et métal — métal, en particulier, a été perçu comme une exagération des caractéristiques de la trajectoire du rock. De tous les genres étudiés, on a constaté que seul le métal avait une trajectoire invariante, apparemment insensible aux conditions locales des pays où il a été téléchargé. De la même façon, on a constaté que les styles musicaux téléchargés au Brésil l’étaient plus ou moins de la même façon, contrairement au Royaume-Uni, où les trajectoires de téléchargement variaient selon le genre musical. Enfin, l’analyse a démontré un lien statistique entre les recherches de personnalité musicale actuelles et les modèles de téléchargement au sein des métadonnées, ce qui suggère que différents comportements de téléchargement sont dus, en partie, aux différences de personnalité.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».