Lean back: Songza, ubiquitous listening and Internet music radio for the masses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Launched in late 2010, Songza was a small player in the Internet radio universe, available only in the United States and Canada. However, the trade press celebrated Songza for its novel solution to bringing Internet radio to mainstream and profits back to the music industry: ‘lean back’ listening. In June 2014, Google acquired Songza, incorporating its staff, ethos of expert curation, context-sensitive playlists and staunch ‘anti-snobbery’ into Google Play Music, now available in 62 countries and a major competitor in online music. In this article, I investigate how ‘lean back’ listening helped Songza court a wider audience for Internet radio. To do so, I examine how these efforts were framed in the trade press, arguing that Songza’s mass appeal must be understood in relation to histories of domestic ambient music listening, including how it has been devalued and feminized. I also consider the Canadian context, countering how the US context has been generalized in the far from borderless world of streaming music. Ultimately, I argue, Songza’s ‘solutions’ obscured problems involving what happens when music becomes a service; the relation between domesticity, the public and the media; and the place of gender, labour, pleasure and democratic practices in the discussion.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,026 |
| Communication savante | 0,012 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».