论文用户评论视域下数字音乐信息分布规律探析是适合不知如何写数字音乐方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于数字音乐,比如9277论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
【摘 要】 数字音乐平台的定位不再囿于简单的音频播放,而逐渐向连接用户的垂直社交平台转变.网易云音乐利用自身平台培养用户跟帖文化,主攻社交音乐领域,其平台上的音乐评论自成一派.文章选取网易云音乐热歌榜TOP30为研究样本,综合用户评论数量、精彩评论文本内容及点赞量等数据探析音乐行业发展趋势.研究发现,在音乐传播方式方面,“影视+音乐”形式效果突出,流量歌手的粉丝传播优势明显；在用户音乐需求方面,音乐市场整体呈现“分众+长尾”趋势,需求多元化,出现“小市场大热门”现象；在用户评论内容方面,特定粉丝群存在“小圈子”语言烙印,用户集体式迁移造就“观光团”文化,情感共鸣性内容引发“饮水机效应”.
【关 键 词】用户评论；长尾理论；圈子；音乐传播
【作者单位】方爱华,武汉大学信息管理学院；陆朦朦,武汉大学信息管理学院；朱静雯,武汉大学信息管理学院.
数字音乐平台历经群雄割据、版权纷争、强强联合而逐渐走向行业竞争格局稳定、商业模式日臻成熟的行业高速发展时期.第39次《中国互联网互联网络发展统计报告》数据显示,2016年网络音乐用户规模达到50313万人,同比增长0.4%,其中,手机网络音乐用户规模为46791万人,同比增长12.4%,占网络音乐用户总规模的93%,成为继手机即时通讯、手机网络新闻、手机搜索之后的第四大高频使用应用,使用率高达67.3%[1].在此基础上,以满足用户需求为导向的数字音乐平台盈利模式逐渐清晰,其集合了会员服务、单曲付费、数字专辑、演唱会直播、音游联动、综艺合作等创新多元盈利模式.音乐版权归属由巨头纷争走向互助共享,市场格局发展由野蛮生长转变为格局渐清.在此背景下,数字音乐平台将发展精力集中在运营模式升级、产业链联通等方面.在产业链拓展上,如 音乐于2016年推出的“MUSIC+”计划,吸引李宇春、TFBOYS等明星独家入驻,由音乐IP向明星IP转变,力图打通产业链上下游；在运营模式上,如网易云音乐利用平台培养用户跟帖文化,主攻社交音乐领域,其平台上的音乐评论自成一派.总体上来看,数字音乐平台的定位不再囿于简单的音频播放,而逐渐向连接用户的垂直社交平台转变.
一、文献回顾
现有文献对音乐行业的研究普遍集中在产业政策、版权机制、商业模式、产业链等宏观视角方面,而对具体音乐产品的用户需求、交互体验等研究甚少.综合来看,对音乐产品的微观研究多以用戶偏好分析、音乐推荐功能等为研究主题.Vaessens[2]对用户表达和描述自己喜爱的音乐的具体方式做了研究,但未涉及音乐推荐导航、歌单组织管理等问题；Vignoli[3]通过对数字音乐用户的问卷调查、情绪实验、访谈等方式探究用户获取及组织数字音乐歌单的具体方式,从而发现数字音乐歌单的组建多以相似性标签为标准,如专辑名称、歌曲名称、歌手名字等；Gutenberg[4]通过大五人格结构模型,从心理学视角研究用户的音乐喜好和偏向；Chen等[5]设计了一款个性化音乐推荐系统,并对歌曲主题和用户群体进行归类；Celma[6]在其著作《长尾理论视域下的音乐推荐》中认为音乐艺人、歌名、曲风等信息并非用户搜索喜爱音乐的唯一标准,并指出音乐推荐领域的“长尾”现象.
具体到音乐产品的用户评论研究,起步较晚且研究存量较少.石先広海等[7]通过语义分析方法、语言行为分析法和动态主题分析法对在线音乐发行网站SoundCloud.com的用户交互行为进行分析.研究发现56%的用户评论通常为评论内容简短的“反应型评论”,说明用户更愿意对音乐作品或已有评论简单复评.目前,国内对音乐用户评论的研究非常稀缺,大多浅尝辄止,和国外相比有待加强.傅彦[8]认为人的情感和音乐息息相关,论坛等社交平台带有交互性质的音乐评论是典型的音乐情感表达形式,在此基础上他提出依据音乐情感进行检索的智能检索方案；孟轶[9]以网易云音乐为研究对象,对用户评论内容进行简单总结.为了更好地挖掘音乐评论所蕴含的学术理论价值,本研究结合网易云音乐热歌榜TOP30以及对应的精彩评论,通过对评论数量的分析和对评论内容的归纳,为数字音乐平台发展提供理论支撑和实践指导.
二、研究设计
1.研究样本选择
网易云音乐的用户评论因其自成一派的社交氛围和评论风格而被冠以“现象级事件”,从中也衍生出一种歌曲火爆程度的全新判断标准,即除播放量之外,歌曲的评论数量也被纳入评价体系,这为音乐行业判断歌曲或歌手的受欢迎程度提供了新的评判维度.数字音乐平台中的音乐播放、互动评论、分享点赞都是消耗用户流量的行为,因此用户花费在某首歌曲的时间和流量一定程度上能够反映用户对该歌曲的认可和喜爱.网易云音乐用户社交功能主要涉及歌曲评论、用户互评、用户点赞、用户分享等行为.热歌榜为网易云音乐官方发布的榜单,能够很好地反映用户的歌曲喜好和需求倾向,因此本文选取网易云音乐热歌榜为研究对象.
2.研究数据获取
热歌榜为网易云音乐官方提供的用户收听排行榜,该榜单每周四更新,本文选择的样本为2017年2月2日更新的榜单,选取TOP30的歌曲作为研究样本,从评论数量和评论质量双维度分析样本.数量维度上,以评论量为标准,对热歌榜TOP30歌曲重新排名,并统计歌曲的演唱者、曲风、语言等相关信息,得到表1中的网易云音乐热歌榜+评论量双榜单；质量维度上,本研究选取网易云音乐热歌榜TOP30歌曲的10条精彩评论作为内容分析对象,样本量共计300条,对评论内容及其点赞量进行统计分析.需要说明的是,受限于歌曲热度的实时性和动态性,进入热歌榜的歌曲并非网易云音乐所有曲库中评论量最高的歌曲,同样存在用户评论数量较高而未进入热歌榜的歌曲.
总结:本论文为免费优秀的关于数字音乐论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
参考文献：
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