
大数据分析美国音乐排行榜50年的演化史
进化生物学家和计算机科学家一起研究流行音乐的演变。他们的分析样本是1960到2010年,美国Billboard Hot 100排行榜的17000首歌曲,这是迄今为止流行音乐史上最具实质性的科学研究。
研究人员分析了音乐排行榜的风格、多样性的发展趋势,以及音乐革命的时点。他们发现,与主流的看法相反,由披头士和滚石乐队等引发的所谓美国流行音乐的“英国入侵”,并没有开启摇滚革命,只是契合了当时的发展趋势。美国流行音乐史上最伟大的音乐革命也不是1964年,而是1991年当嘻哈音乐进入到音乐排行榜的时候。
研究发现1986年是排行榜音乐风格最最单一的一年,研究人员认为这归因于鼓机和采样器的突然普及。从此之后,音乐的多样性得到了恢复,虽然2010年音乐风格的多样性又一次出现了下降,但科学家们对排行榜多样性的观点却没有那么悲观:没有证据显示排行榜同质化的一般趋势。
来自伦敦玛丽女王大学和帝国理工学院的研究人员,在音乐网站Last.fm的帮助下,用信号处理和文本挖掘的前沿分析方法分析了歌曲的音乐特征。他们的系统将数千首歌曲根据和旋变化和音调进行自动分组,让研究人员能够进行统计分析,识别出一致性程度的趋势。
伦敦玛丽女王大学电子工程和计算机学院的Matthias Mauch,,论文的第一作者说:“我们首次大规模地测试音乐特征。通过直接分析歌曲,测量它们的组成,并理解它们如何变化,我们可以比音乐专家们告诉我们的,或者我们自己了解的知道的更多。”
“毫无疑问,有些人会不赞同我们的科学方法,认为这种研究对于一个情感领域的研究过于冰冷,但是我认为通过更多地了解音乐,我们可以为音乐增加更多的奇迹。我们想要分析不同国家在不同时期的更多的音乐,从而建立一个音乐如何演化的全面的图景。”
这篇论文的主要作者帝国理工学院教授Armand Leroi说:“能够科学地研究流行音乐的发展是非常令人兴奋的。但现在我们想走的更远,不仅仅要找出流行音乐是如何发展变化的,还要找到背后的原因。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03