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中国在线音乐社会的地域多样性分析.docx
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![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292399/bg1.jpg)
音乐,始终是人类文化的主要展示方式之一,在人类群体文化演化中扮演着极为重要
的角色
[1]
。一个人的音乐偏好往往是个体心理特征同外部文化环境协同影响的结果。在对
音乐偏好的研究中,早期侧重于对个体的音乐感知和音乐偏好同其心理特征之间关系的识
别,并以此为桥梁
[2-8]
,延伸至对音乐自身特征、音乐文化的分析等方面
[1, 9]
。
近年来,涌现出一批基于各种音乐大数据的研究。这些研究除了进一步深入挖掘认知
风格对音乐偏好的影响外,还涉及到了音乐感知和音乐偏好的年龄性别效应
[6, 10-11]
、影响音
乐感知的各类社会性因素等众多方面
[6, 12]
。例如,文献[13]基于 5 个主要音乐类别对美国的
城市音乐听众进行调查,发现人们的音乐偏好同社会经济阶层之间具有强相关性;文献
[14]基于音乐类别对虾米音乐用户进行多样性分析,讨论了各音乐类型之间的文化距离;
文献[15]通过神经网络手段训练词嵌入模型,来挖掘音乐流派所对应的社会阶层。此外还
有大量研究讨论和分析了影响音乐作品流行的各类社会因素
[16-18]
和高流行度音乐所具有的
特征
[19-20]
。
值得注意的是,在以往这些研究中,音乐类型或音乐风格始终被作为核心的分类标
签。换句话说,这些研究常常高度依赖于准确的音乐标签信息。但是,由于当代音乐类型
之间的高度融合性,尽管已经有了多类手段来对海量音乐进行特征提取,但其准确性依然
有着相当大的提高空间
[21-23]
。
本文尝试采用另外一种方法从音乐角度来认知社会的文化结构,不考虑具体的音乐类
型,而是基于在线音乐社会大数据,直接根据音乐受众的地理位置信息,通过计算其地域
多样性,来比较挖掘在线音乐社会的文化结构特征。该方法的基本假设是,从社会文化角
度,把具有完全相同的受众群体的不同音乐类型视作同一类,即把音乐类型定义在用户群
体基础上,由此来摆脱对音乐标签信息的依赖。本文的研究显示出了这一方法的有效性。
1. 数据
1.1 数据来源
本文所使用的数据是 2016 年 9 月 7 日—2016 年 9 月 27 日期间通过网易云音乐所提供
的 API 接口获取的网易云音乐的歌单信息。网易云音乐(http://music.163.com, NCM)是中国
最大的在线音乐社区之一。其用户可以通过计算机或手机上的客户端软件,从其在线音乐
库中搜索、收听、下载和评论数百万首的音乐,编辑歌单并在社交网络上分享他们的感
受。该产品自 2013 年 4 月发布以来,已吸引了数千万注册用户,庞大的用户群体建立起数
以亿计的歌单。
1.2 数据描述
从其 API 接口获取歌单数据的收集规则是:根据歌单 ID 顺序依次检索,对每 200 万
个歌单 ID,连续抓取其中起始的 20 万个。由于网易云音乐的歌单 ID 是根据其创建时间依
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292399/bg2.jpg)
次排序的,这样所得到的是一个占总量比例约为 10%、可以均匀覆盖整个用户群的样本,
总共包含 30562590 个歌单。
这些歌单包括两种类型:一种是每个用户的“我喜欢的音乐”歌单(以下简称为“红心歌
单”),该类歌单为用户第一次将某首音乐标记为“喜欢”时自动创建,并且每个用户仅有唯
一一个该类歌单,因此该类歌单是与每一个用户严格对应的。另一种类型是普通歌单,可
以由用户自由创建,每个用户可以创建不超过 1000 个普通列表。该数据集中一共包含了
4499164 个红心歌单,其余为普通歌单。在这些红心歌单中,歌单非空而且用户名显示非
“用户已注销”者共计 3028351 个,对应同等数量的用户,这些歌单就是本文的研究分析对
象。
每个歌单所包含的信息包括其创建者的个人信息(id、性别、所在省份和城市的地区代
码)、列表的创建时间以及列表中每种音乐的信息(id、标题、专辑等)。
2. 数据分析
2.1 地域多样性定义
本文重点从多样性角度来挖掘网络音乐社区的空间结构特征。多样性是进行社会文化
结构分析的常用统计量
[14, 24]
。参考文献[25]所提出的方法,采用 Shannon 信息熵来定义音乐
的受众的地域多样性。其具体计算方法如下:
对于某音乐 i,其受众的地域分布的信息熵 H
i
M
可以被描述为 p
ij
的函数:
HMi=−∑jpijlog(pij)HiM=−∑jpijlog(pij)
(1)
式中,p
ij
指音乐 i 的用户在地区 j 总的受众中的相对比例:
pij=nijNj(∑knikNk)−1pij=nijNj(∑knikNk)−1
(2)
式中,n
ik
是该音乐位于地区 k 的受众数量;N
k
是地区 k 的用户总数。音乐 i 的受众地
域多样性被定义为:
DMi=HMilog(A)DiM=HiMlog(A)
(3)
式中,A 为数据集所涉及的地区的总数,该多样性的值介于 0~1。其值为 0,说明该
音乐的受众仅仅局限在一个地区中;其值为 1,说明该音乐的受众均匀地散布在各个地
区。
进一步可以定义地区 j 的用户的地域多样性为当地所有用户的个体地域多样性的平均
值:
DAj=∑lDUlNjDjA=∑lDlUNj
(4)
其中,
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/87292399/bg3.jpg)
DUl=∑LlmDMmLlDlU=∑mLlDmMLl
(5)
为用户 l 的个体地域多样性,表征的是用户 l 的红心歌单中所有音乐的地域多样性 D
M
的平均值,L
l
为该用户的红心歌单列表长度。较高的地域多样性 D
A
意味着该地区的用户倾
向于关注在国内广泛传播的大众化音乐,而低地域多样性则意味着该地区的用户更多关注
小范围流行的音乐或者一些本地化的音乐。
2.2 各地区用户关注音乐的地域多样性统计
以省(包含直辖市、自治区、特别行政区)为地区区分单位,计算了每个省份用户的地
域多样性值,如图 1 所示。总的来说,平均地域多样性最高的地区出现在河南、安徽、江
西等中东部省份,而西部地区,如新疆、西藏、青海等地区,还有香港、台湾等地区,其
地域多样性则相对较低,显示出西部地区的用户对于全国流行性的音乐的关注相对较少,
更多关注流行范围较小的音乐,显露出其音乐文化具有较强的地域性特征。
图 1 各地区用户关注音乐的地域多样性
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