Muligheter og utfordringer for musikkstrømming

Størrelse: px

Begynne med side:

Download "Muligheter og utfordringer for musikkstrømming"

Magnar Borge
7 år siden
Visninger:

1 Muligheter og utfordringer for musikkstrømming Fagdag kulturdepartementet , Arnt Maasø, Institutt for medier og kommunikasjon, Universitetet i Oslo Forskningsprosjekt Undersøker to trender i musikkulturen: strømmetjenester + festivalisering Norges forskningsråd (11M) + Telenor (1M) >20 forskere, studenter + assistenter. Ledet av Anne Danielsen & Arnt Maasø UiO Metoder: dagbokstudier, etnografi, fokusgrupper, big data (logger fra WiMP Music) Promo: PhD-disputas 15. desember (åpent for alle!) Avlutningsseminar 2. og 3. mars 2016 Se mer på

2 The stream team! Arnt Ola Xin Johannes Pål Beathe Marc Sky & Scene har bestått av: Anne Danielsen (UiO), Arnt Maasø (UiO), Beathe Due, Johannes Bjelland, Kenth Engø-Monsen og Pål Roe Sundsøy (Telenor Group), Yngvar Kjus (post doktor), Anja Nylund Hagen (PhD), Marika Lüders, (SINTEF), Vitasser: Ola Løvholm, Xin Jian, Marc Casanovas, Linn Jakhelln, Gro Kirkeby, Erik N. Strutz, Hanne Tråsdahl, Ragnhild Toldnes, Inger Helseth, Helena Zarifa Pedersen. SJANGER OG BRUK

3 5% 1830 ulike sjangre over ni uker Pop Rock Alternative Hip Hop Country Dance Children Jazz Electronic Metal R&B Dance/House Classical R&B Hip-Hop Electronica Alternative/Indie Alternative/Punk Blues World Reggae Latin / Urban Soundtracks Punk Religious Singer/Songwriter Easy listening Indie Trance Punk Rock 15 % 44 % I prosent av strømmer 2011 Korrelogram over sjangerlytting Comedy Electronica Metal Dance HipHop Electronic Alternative RB Rock Erotic Chrildren Classical Soundtr Jazz Pop Soul World Blues Adult Cont Country Gospel 1. Pop 2. Rock 3. Alternative 4. Hip Hop 5. Country 6. Dance 7. Pop/Rock 8. Children 9. Jazz. 10. Electronic

4 * Artist Editorial** Context Genre Album/TV Norsk 35 % VAMP, Justin Bieber, Adele + 50 fler blant topp 100 WiMP Top 20, Zappa, Lyden av sommer, rockens gullalder, legende, etc. Trening, party, chill, høst, august, rolig, ny, fest, skolestart, sove, bryllup, jul, bursdag Rock, Klassisk, Country, Rap 6% 17 % 29 % 41 % 26 % Context is the new genre 2% 2% WiMP/Tidal: EDITORIAL & CONTEXT (55,3%) + PERSONLIG kontekst: 82% av alle lister har unikt navn. *) Topp 100 brukergenererte spillelistenavn opprettet i WiMP ila av 3 uker Spotify-data: Paul 2015 **) Editorial lister som er kopiert / endret av brukerne selv NEOFILI

5 Brukernes lyttesesjoner Gjennomsnitt Median Unike spillere Unike artister Unike albums *) En lyttesejsjon er her definert som sammenhengende strømming uten pause på mer enn en time. Ulike sanger per bruker (9 uker) Strømmet en gang Strømmet flere ganger 30 % 25 % 14% av sangene utgjør 72% av alle strømmene 20 % 15 % 2,6 % strømmes mer enn 10 ganger per bruker 10 % 5% 0% Percent of tracks

6 Gamle sanger om igjen i % av strømmer Prosent av brukere 5% 13% 36% 90 % av brukere har <36 % strømmer fra samme artister 11 og 12 90% 4% 3% 50 % av brukere har <13% strømmer fra samme artister 11 og 12 50% 2% 1% 0% 0% 10 % 20 % 30 % 40 % 50 % 60 % 70 % 80 % 90 % 100 % Prosent av strømmer fra samme artister Konsekvenser av neofili' Strømmebrukere hører mye forskjellig musikk, selv om hoveddelen av lyttingen er på få artister og sjangre Når de fleste hører lite på hver artist, og går videre til stadig nye artister, blir det vanskelig å skaffe inntekter over tid (jf. the long tail )

7 FORDELING Fra 80/20 til 80/1 LP/CD: 20% av utgivelser sto for (røffli) 80% av inntektene ipod: 23% av sangene sto for 80% av avspillinger. 64% ble aldri spilt. (Lamere 2006) Strømming: 1% står for 77% av inntektene. Den lange halen blir tynnere Kumulativ effekt og konsentrasjon (av sosial påvirkning', overflod og paradox of choice, effektive anbefalinger, affordances (#1-spor), eventisering, blockbuster markedsføring + fordelingsmodellen).

8 Pro rata modell 1000 strømmer =1000/ strømmer =100/1100 SUM: 1100 strømmer Pro rata share = personal streams divided by total sum of streams Pro rata modell 1000 strømmer 100 strømmer =1000/1100 =100/1100

9 Pro rata modell 1000 strømmer 100 strømmer =1000/1100 =100/ kr 90,9% 9,1% Bruker-sentrert modell 18 kr

10 Bruker-sentrert modell 50% Delt mellom Miriams artister 50% Delt mellom Arntes artister Fordeling labels Pro rata modell Bruker-sentrert modell Universal Sony Music WMG & EMI Phonofile Andre Fordeling august 2013

11 Lokale artister Pro rata modell Bruker-sentrert modell Kumulativ fordeling 30 % 20 % 19,0 % 16,4 % 10 % 21,5 % 18,6 % 25,4 % 22,5 % 11,1 % 9,3 % 2,7 % 1,6 % Lokale artister blant topp 5000 artister * Pro rata model Bruker-sentrert model Lokal 25,8 % Intl. 74,2 % Lokal 29,1 % Intl. 70,9 % * Prosentandel av topp 5000 artister (som utgjør ca. 90% av alle strømmer) 13% økning

12 Endringer med bruker-sentrert modell 40 % Endringer i prosent 35 % 31,3 % 30 % 25 % 22,5 % 21,6 % 20 % 75% -> ±20% 15 % 10 % 11,5 % 5,9 % 5% 0,0 % 0,3 % 1,0 % 3,7 % 93% -> ±40% -100 % -80 % -60 % -40 % -20 % 0% 20 % 40 % 60 % 1,5 % 0,7 % 0% 80 % 100 % Topp 5000 artister Sjangre med brukersentrert modell classical children pop jazz rock soul metal dance r_b electronic alternative hiphop 18,6 % 8,9 % 3,5 % 3,2 % 1,1 % 2,9 % 5,1 % 5,3 % 6,2 % 11,6 % 12,4 % 16,4 % 20 % 10 % 0% 10 % Endringer i prosent med brukersentrert modell (2013) 20 %

13 MULIGHETER Mye er bra! Piratnedlasting borte (IFPI: <1% under 30 år som primærkilde). Verdens høyest forbruk på innspilt musikk ($23,58 p.å.) vs. USA ($15,36), Spania ($3.87) eller Kina ($ 0,07). Høyeste andel strømmebrukere (ca. 70%) Pil opp for bransjen samlet! / IFPI ( )

14 Strømming som platform Samarbeid Meta-data API-er Transparent, rettferdig og forutsigbar fordeling Mulig for små og store utviklere, artister, labels etc. å skape nye tjenester og produkter + verdiøke musikk

15 Takk for meg! Arnt Maasø

Like dokumenter

Prime time for discovery (normalized)

Prime time for discovery (normalized) Ti slides relatert til skipping og lyttemønstre. Figurene er hentet fra forskning på strømmetjenesten WiMP presentert på by:larm 0 og 0. Flere resultater finnes på www.hf.uio.no/skyogscene Arnt Ola Xin