你還沒遇到你最愛的那首歌:讀《串流音樂為何能精準推薦你可能喜歡》

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現在,我正用 CD 播放著張懸的《神的遊戲》,同時閱讀木馬文化出版的《串流音樂為何能精準推薦你可能喜歡》這本書的作者麥東諾,曾於 Spotify 工作,並創建了一個名為「EveryNoisesAtOnce」的音樂探索網站。這個網站非常有趣,不僅涵蓋台灣的獨立音樂、流行音樂,甚至少數民族音樂,還能透過系譜分析幫助用戶探索音樂的脈絡,堪稱音樂愛好者的寶藏工具。 音樂產業的變遷:從 CD 到串流平台 書的第一章回顧了串流平台出現前的音樂產業。作者以美國數據為例,指出過去人們每年平均只花 60 美元購買音樂,相當於兩張 CD 的量。然而,數位盜版的興起嚴重打擊了音樂消費,直到串流平台的出現,才讓音樂產業得以喘息並逐漸復甦。串流音樂不僅改變了人們的消費習慣,也重新定義了音樂的價值。 串流平台的運作機制:演算法與分潤 書的第二部分深入探討了串流平台的運作方式。Spotify 等平台利用人口統計數據和聆聽行為,精準推薦音樂給用戶。這種機制雖然安全,卻也讓人們容易陷入「同溫層」,少了驚喜感。此外,作者也回應了關於串流平台的常見疑問,例如:小眾音樂是否更難被聽見?事實上,Spotify 的個人化推薦機制反而能讓冷門音樂被推到聽眾面前,這在傳統唱片行是難以實現的。 另一個爭議點是分潤機制。作者解釋了兩種常見的分配方式:按比例分配和以使用者為中心的分配。有趣的是,大多數平台採用按比例分配,這意味著即使你從未聽過某位藝術家的音樂,你的訂閱費仍可能流向他們。這種機制雖然讓小眾音樂人也能獲得收入,但也引發了公平性的質疑:我們是否應該對自己的訂閱費流向有更多控制權? 打破同溫層:主動探索音樂的多樣性 儘管演算法的「過濾氣泡」效備受批評,但作者認為,打破同溫層最終還是要靠自己的努力。他以菲律賓音樂為例,回溯當地流行音樂的發展,並發現菲律賓人從九月就開始收聽聖誕歌曲。更令人驚訝的是,沙烏地阿拉伯在九月也出現大量聖誕歌曲播放,這背後的原因是當地有許多菲律賓籍移工,他們在九月慶祝聖誕節。這個例子不僅展示了音樂的文化多樣性,也提醒我們,演算法的推薦並非絕對,主動探索才能發現更多驚喜。 反思與推薦:音樂的未來在哪裡? 《串流音樂為何能精準推薦你可能喜歡》不僅是一本關於音樂產業的科普書,更是一本引發思考的作品。它讓我們看到串流平台如何改變音樂的生產、消費與分配方式,同時也提醒我們,演算法雖便利,卻不應成為限制我們探索音樂的框架。 特別推薦這本書給所有對音樂產業感興趣的讀者,尤其是那些想了解串流平台如何影響我們聆聽習慣的人。此外,不妨試試作者開發的「EveryNoise At Once」網站,或許你會發現一些從未聽過卻令人驚豔的音樂。實體音樂雖不死,但串流平台的時代確實已經來臨。

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