Review: Spotify Teardown: Inside the Black Box of Streaming Music, by Maria Eriksson, Rasmus Fleischer, Anna Johansson, Pelle Snickars, and Patrick Vonderau
Notice bibliographique
Résumé
Book Review| August 27 2020 Review: Spotify Teardown: Inside the Black Box of Streaming Music, by Maria Eriksson, Rasmus Fleischer, Anna Johansson, Pelle Snickars, and Patrick Vonderau Maria Eriksson, Rasmus Fleischer, Anna Johansson, Pelle Snickars, and Patrick Vonderau. Spotify Teardown: Inside the Black Box of Streaming Music. Cambridge, MA: MIT Press, 2019. 288 pages. James Deaville James Deaville Carleton University Email: JamesDeaville@cunet.carleton.ca James Deaville teaches music in the School for Studies in Art and Culture at Carleton University, Ottawa. He edited Music in Television: Channels of Listening (Routledge, 2010) and with Christina Baade co-edited Music and the Broadcast Experience:Performance, Production, and Audiences (Oxford, 2016). He has published articles on music and sound in film trailers in Music, Sound and the Moving Image (2014) and in the Journal of Fandom Studies (2016), and is author of the essay “Trailer or Leader? The Role of Music and Sound in Cinematic Previews” in the Routledge Companion to Screen Music and Sound (2017). He is currently publishing the article “The Trailer Ear” in The Oxford Handbook of Cinematic Listening, edited by Carlo Cenciarelli. He is co-editing with Ron Rodman and Siu-Lan Tan the Oxford Handbook of Music and Advertising, to which he has contributed a chapter on television promos. Search for other works by this author on: This Site PubMed Google Scholar Journal of Popular Music Studies (2020) 32 (3): 153–155. https://doi.org/10.1525/jpms.2020.32.3.153 Views Icon Views Article contents Figures & tables Video Audio Supplementary Data Peer Review Share Icon Share Facebook Twitter LinkedIn MailTo Tools Icon Tools Get Permissions Cite Icon Cite Search Site Citation James Deaville; Review: Spotify Teardown: Inside the Black Box of Streaming Music, by Maria Eriksson, Rasmus Fleischer, Anna Johansson, Pelle Snickars, and Patrick Vonderau. Journal of Popular Music Studies 27 August 2020; 32 (3): 153–155. doi: https://doi.org/10.1525/jpms.2020.32.3.153 Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex toolbar search Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentJournal of Popular Music Studies Search We begin this review by naming what the musician might consider the book’s most striking feature, which is an absence, in this case the absence of music: throughout the text, no composer nor songwriter is named, no album nor track identified by title other than the fake album Election Music by fictitious creator Hein Duthel. This lack must strike the reader/listener still anchored in the visceral enjoyment of sound as highly unusual and ironic, considering that the authors’ subject is the streaming service that is supposed to fulfill our every musical desire or need. Or we could interpret the book’s text itself as a shrewd enactment of Spotify’s own covert strategy of shifting from music as product to the music consumer as product: Spotify Teardown simply cleverly performs the service’s own de- and re-commodification. Read on its surface, Spotify Teardown draws our attention to surprising facts about the streaming platform,... You do not currently have access to this content.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».