Explicit, Implicit,& Contextual Signal Data

以前の記事などで, デジタルプラットフォームやSNSの内部にはロボットが存在していて、常に人々の動きを監視している話をしました。
このロボットが我々の趣味・思考・気分などを解析してオススメを提示してくるわけです。
その詳しい内容を説明していなかったので、より掘り下げて書きます。

まず上記に書いた Explicit, Implicit,とContextualですが、直訳すると
露骨・暗黙・文脈的　です。何となく表現としては理解できますが、簡単に説明するとExplicitは好評価や低評価。Implicitは曲がスキップされる率や、プレイリストの追加率。Contextualはリスナーのデバイス（スマホかPCか又はAlexaなのか等）や１日の中で何時頃視聴されているか、曜日などです。

上記の解析はSpotifyのみならず、その他のデジタルプラットフォームやSNS内にも似たような事が起きてます。
例えば、Netflixとかもですが初めて利用する時に「あなたの趣味は？」とか質問されますよね？ロボットに先ずは自分を自己紹介してるようなもんですね。
この答えによって各プラットフォームは提案をしてくる感じです。

また、同時にロボットはアナタ専用に言語更新もされます。
例えば、「米」と最初に打てば多くの人は今「米津玄師」が出てくるかもしれませんが、人によっては「米米クラブ」が出てきます。
「One」と打って「ONE OK ROCK」が出てくる人もいれば、「ONE DIRECTION」が出てくる人もいるわけです。これは視聴履歴によって判断されている感じです。

ボイス・システムも大事になってくる

上記に書いたALEXA。ご存知の人もいると思いますが、声に反応してくれるAIですね。Siri的な。ここにContextual「文脈的」な解析が登場してきます。
ALEXA等をお持ちの人は良く分かると思いますが、使用者はこんな風にALEXAに話しかけます。
「ALEXAデートの音楽かけて」「まったりする曲お願い」
CMとかでも良く聞きますよね。とまぁ特定のアーティストの曲を再生するように言う人もいれば、曖昧な表現で曲をリクエストしたりもします。
曖昧な表現は考え方や感じ方で個人差が出てくるものでもありますが、そこを上記に書いたExplicitやImplicitで判断されると言った感じです。

ここで、アーティストが考えるべき点は、年々リスナーの姿勢が変化して行っていることです。日本は割と特殊でどちらかと言うとまだアーティストの人間性が重視され、好きなアーティストを特定して再生する傾向があります。
しかし、海外ではアーティストが誰だとか、曲のスタイルも重要ですが、流れる音楽が「その場の空気に合っているか？」と言うのが選ばれる理由にもなっています。

僕はこの情報をキャッチしてから、メッセージ性の高い曲も良いけど、「聞き流せる良い音楽」も大事だなぁと思いました。
ROCKという部分から離れることは僕は無いですが

ハードでもソフトでも♪

なるべく多く提示していきたいです^^

上記の内容をYouTubeでも動画説明しています。
チャンネル登録者数3000人を次回ライヴ実行条件として挑戦してます！
是非お願いします！

https://www.youtube.com/channel/UC–d8wnRS5jc2LKO0ZYD-TA?view_as=subscriber