2021 ICM音乐影响力模型：量化艺术演变与革命

2021年的国际计算机音乐大会（ICM）问题D聚焦于音乐的影响研究，要求参与者开发一种量化方法来分析音乐的进化过程。音乐作为人类文化的核心组成部分，其发展深受多种因素驱动，包括艺术家的创造力、社会变迁、新技术应用和个人经历等。问题的核心任务是构建一个模型，评估历史音乐对新作品和艺术家的潜在影响，同时捕捉艺术家中相互作用的网络以及音乐风格的演变。 为了解决这个问题，团队获得了ICM协会提供的两个关键数据集： 1. **影响者和追随者数据集**：包含了过去90年里5854位艺术家的影响力网络，不仅基于艺术家自我报告，还结合了行业专家的观点。这个数据集揭示了音乐界中的影响力动态，可以帮助分析艺术家间的互动和流派的形成。 2. **全面音乐数据集**： - **full_music_data**：包含98,340首歌曲的详细信息，包括16个音乐属性，如舞蹈性、节奏、响度和调性等。这些数据经过聚合，形成了两个子集： a. **data_by_artist**：每个艺术家的平均音乐特性，可以用来分析艺术家的风格和变化趋势。 b. **data_by_year**：按年份划分的数据，有助于识别音乐随着时间的推移如何发展和变化。 这两个数据集来源于不同的源：AllMusic.com提供了艺术家和歌曲的深入信息，而Spotify API则提供了大量歌曲的音乐属性数据。通过对这些数据进行深入挖掘和分析，团队需要利用统计学和机器学习技术来识别模式，如歌曲特征的相似性、艺术家间的传承关系，以及社会事件和技术进步如何塑造音乐风格的转变。 为了完成项目，团队需要进行以下步骤： - 数据预处理：清洗和整合数据，确保其准确性和一致性。 - 特征工程：根据问题需求，提取或创造有用的特征，可能涉及音乐风格分类、相似度计算等。 - 模型构建：开发或选择合适的算法，如网络分析、聚类分析或时间序列分析，来测量音乐的演变路径和影响。 - 结果解释与可视化：通过图表和可视化展示音乐影响的模式和趋势，以便于理解和解读。 - 音乐影响评估：量化艺术家间的影响力，并探讨不同时间段或流派的显著变化。 这是一个跨学科的项目，需要团队具备音乐理论、数据分析和编程技能，旨在揭示音乐背后的社会、技术和文化力量。通过解决这个问题，团队不仅能深化对音乐历史的理解，还能推动音乐研究的前沿发展。