【當大數據遇上音樂的新火花】- iNDIEVOX 吳柏蒼

獨立音樂分享平台 iNDIEVOX 創辦人吳柏蒼，身為「回聲樂團」主唱，起初鑑於台灣獨立樂團能見度低，又缺乏良好的宣傳銷售通路，柏蒼用對音樂的熱情與執著架設 iNDIEVOX，提供獨立音樂創作者與喜愛獨立音樂的消費者良好的溝通交易平台。

【當大數據遇上音樂的新火花】數據與音樂的關係

談數據與音樂間的關係，其實有很多音樂類型的大公司已經為消費者做出了解釋，如世界知名的 Spotify 在去年收購音樂數據公司 The Echo Nest ，透過數據分析用戶聽過什麼樣的音樂、關注哪位歌手、喜歡哪個樂隊，進而推薦一些他可能喜歡，相同類型的歌曲，甚至也能知道歌迷的所在地，以此作為巡演的參考值之一。

數據演算是否會讓人錯失新視野？ iNDIEVOX 跳脫同值性的循迴圈

目前數據對於音樂最大的應用便是推薦系統的產出，在用戶下載數量增加與對音樂平台黏著度的提升，都是數據分析的一大功勞，但一直接觸同類型的音樂，是否會導致用戶失去對音樂多樣化的感觸？柏蒼以四大天王 v.s 披頭四為例「我今天可能喜歡劉德華，但誰說我就不會喜歡約翰藍儂？！」。

為此，擁有雄厚資本的 Spotify 設計了 Discover 系統，而小資小本的iNDIEVOX並沒有放棄讓用戶一窺音樂世界浩瀚的可能，其僅用兩個工程師和短短兩個月的時間，以電腦程式自動分析音樂內容，將主題、聲量、音調、旋律等屬性註記標籤，將音樂化為結構化的數據，加上機器學習做判斷，編輯出 VA Model 系統，雖然還在初期測試階段，但未來獨立音樂愛好者也能根據自己的心情選擇不同曲調的情緒電台，嘗試不同曲風的音樂，「人們不必再做思考，當打開音樂 APP 他就會自動選好你想要聽的歌」，這就是期望未來將音樂結合數據能夠做到的事。

iNDIEVOX 介紹 — (圖為柏蒼介紹VA Model 使用介面，去除傳統文字敘述的方式改以直覺式的顏色做心情指標)

iNDIEVOX 吳柏蒼：數據對音樂產業的7種可能

柏蒼以自身平台營運與音樂人經歷，分享了未來數據對音樂產業的7種可能：

I. 發現你的真命天團：除了依據用戶下載歌曲的類型，藉由分析用戶興趣、喜好等，電腦選定客製化推薦歌單給用戶，而使用者有可能更喜歡推薦的歌曲。

II.比你還要了解自己的Play按鈕：以其自家的 VA Model 為例，經由數據分析將歌曲分類，用戶可依心情選取情緒電台，只要按下 Play 鍵就能播放各種符合心境卻又不同的音樂組合。

III. 機器創作者：透過程式自動化標籤類別、機器學習的判斷分類，使電腦能自動找出音樂公式：主題、詞彙、旋律、和弦、節奏及編曲等，由電腦根據風格設定完成一首新的歌曲。

IV. 直覺、經驗、數據的洗牌：數據幫助音樂人明確知道下一步行銷操作，而不再是想像與直覺猜測，未來音樂圈看 hito 歌曲的判斷也可由傳統的音樂排行榜改為數據分析與察情，如今年金曲獎， KKbox 及 Spotify 都分別透過數據預測最佳男女歌手。

V. 模擬音樂祭：現代音樂祭如台灣簡單生活節、日本 FujiRock 、美國南方音樂節等，最大的困難點在無法得知究竟有多少人參加，人數若超出預期會無法掌控場面狀況，製造髒亂等問題，目前已有部分單位採用 RFID 即時統計人流去向，成為即時應變的依據，未來能以數據重建模擬活動需求，規劃出更完整的活動內容及改善方案。

VI. 數據定義風格：其實風格就是一種生活，假使我們為新光三越選歌，測試出哪些歌可以刺激消費、哪些音樂可以吸引消費者上門，建立品牌形象與音樂間的連結，就是音樂融入生活的美好示範。

VII. 數據能不能「衝出康普頓」：電影衝出康普頓，以80、90年代美國黑人受到嚴重歧視，而由五個黑人組成的嘻哈饒舌樂團，團員包含知名藝人 Ice Cube 與 Dr. Dre ，大聲唱出一首首極具社會諷刺的歌曲；數據能夠為人們帶來劃時代的啟發，但要如何帶來，才值得令人深思。

數據本身只能鑑往，思考數據才能知來

「如果亨利・福特(註1)問大數據他的顧客想要的是什麼，大數據將會回答『一批更快的馬』。」- 吳柏蒼。

數據本身只是一種巨量資料累積後的歸納統計，重點還是要靠人們思考如何去做應用，如前段提及我們可用數據算出用戶可能喜愛的推薦清單，但數據不會提出同性質的結果會有其侷限性，導致用戶聽了流行音樂之後就再也聽不到藍調，這些必須依靠人們思考如何以數據輔佐與應用，建立音樂多樣化的無限可能性。柏蒼也認為創意才是根本，而透過數據分析的結果，將創意應用在生活和音樂中，才是數據最終的意義。

(註1：亨利・福特為福特汽車創建人)

如同柏蒼演說提及創意為核心，數據分析結果能輔佐使創意被實際應用，而這才是數據最重要的價值，我們先前也在【誰說數據是趨勢？如何應用大數據才是重點】的文中提到相似的論點。『創意』是行銷不可或缺的一環，但天馬行空的創意該如何發揮在對的目標族群中，產生加乘效果，不但需要數據資料庫的累積，也需要豐富的整合經驗作出相應的行銷策略，才能讓大數據發揮應有的價值。