데이터셋: Billboard Hot 100 songs between 1974-2013
단 네 마디. 드럼 솔로 연주. 누구나 한 번쯤 들어본 익숙한 리듬이다.
일명 'Amen Break'라고 불리는 이 드럼 비트는 밴드 'The Winstons'의 'Amen Brother'이라는 곡에 나오는 것으로, 수많은 곡에 샘플링되며 현대 대중음악에 지대한 영향을 끼쳤다.
음악은 기존의 좋은 것을 차용하며 발전한다.
차용하면서 사람들에게 익숙함을 주고, 새로움을 시도하면서 사람들에게 신선함을 준다.
즉, 적당히 익숙하고 적당히 새로워야 한다.
이것을 이 논문에선 'Optimal differentiation'(최적 차별화)라고 말한다.
최적 차별화와 관련되선 추후에 관련 논문을 더 다루려고 한다.
이 논문에선 음악이 성공하기 위한 최적 차별화가 어느 수준인지를 분석한다.
빌보드 핫 100에 장기간 랭크되는 음악은 음악적 특징과 가사가 적정 수준의 novelty를 가지고 음악이 가사보다는 덜 새로운 경향이 있다.
아래 그림에서 가장 밝은 부분이 빌보드 핫100에 장기간 랭크될 확률이 가장 높은 곳이다. 대중음악 작곡의 sweet spot이라 할 수 있다.
Novelty와 Influence간 관계도 보았다.
Influence가 상위 10%인 곡들에 대해 동시대 곡에 대한 Novelty와 Influence의 관계를 보았더니 다음 그림이 나왔다.
후대 곡에 대한 영향력이 높으려면 (위의 음악적 성공에서와 마찬가지로) 적정 수준의 새로움을 가져야 한다.
역시 MIR novelty(음악적 새로움)가 Lyrical novelty(가사의 새로움)보단 낮다.
novelty/influence 계산과 모델링 방법은 간단하다.
MIR novelty는 Echo Nest API로 측정한 음악의 mode, loudness, danceability 등 특징값을 곡의 벡터로 사용해 유클리디언 거리로 계산했고, Lyric novelty는 doc2vec 모델로 가사 하나를 100차원의 벡터로 표현했다.
모델링은 주로 두 개 변수로 한 개 변수를 예측하는 식이다. 두 가지 모달(modal)의 novelty로 success(빌보드 차트 포함 기간)를 예측하는, Gaussian mixture model을 사용한 Kernel density estimation이다.
출처: https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-023-00377-7