音樂變得觸手可及之後，如何在茫茫歌海中找到下一首｛你可能喜歡｝ ★前Spotify資料鍊金師★ ——深入探索坐擁5億會員、全球最大音樂串流平台如何顛覆音樂產業—— ——完全解密演算推薦機制、數據背後的文化現象—— 「一首歌只要在空氣中振動過，它就應該要能夠被重新召喚出來。」 從九〇年代的錄音帶、黑膠唱片、CD，到現在串流平台，中間歷經了網際網路、Napster、iTunes、iPod 與音樂下載的混亂時期。有的人難以割捨實體音樂的美好，但更多人擁抱串流的便利。曾有一時蔚為風潮的研究顯示：「人在30歲左右就會停止發掘新的音樂。」但這匯集全世界全種類音樂於一鍵的平台卻能讓人欲罷不能、盡情探索，你不禁會開始猜想：這如同音樂導師般精準推薦的演算究竟有何魔法？或者好奇： 串流如何取代實體音樂，並讓我們重新願意付費？ 演算法真的懂你的音樂品味嗎？它如何與「播放清單」共同運作？ 除了點擊播放，還有粉絲大軍入侵、音樂詐騙，付的訂閱費到底去哪了？ 當排行榜被泰勒斯和小賈斯汀霸佔，小眾音樂還有生存空間嗎？ 爵士樂可能已經消亡，而ASMR早已成了新的龐克？ 曾為前Spotify資料鍊金師的作者葛倫．麥當諾，研究分析5億的Spotify會員數據、探索了數據告訴我們關於音樂和我們自身的祕密。作為個人化推薦功能與音樂體驗創始人之一的他，以風趣明快的筆調，結合深厚的科技知識，從文化歷史、工程技術到音樂類型的劃分，深入剖析串流平台與演算法如何在短短20年間重塑我們的聆聽習慣。他用他對音樂的無限熱情，精闢且透徹地分析推動音樂產業變革的種種核心議題，一一解答關於我們對音樂的所有疑問，例如： 我心愛的那首歌會不會因為版權問題消失？ 推薦機制是否因著音樂流行趨勢，加深了性別偏見與族群隔閡？ 音樂數據能帶我們看見在地文化，例如菲律賓為何9月開始聽聖誕歌？ 音樂如何被拆分成6000多種類型，引領我們探索嘻哈、重金屬或其他未曾想過的音樂？ 只要將音樂上傳串流平台，我也有成為搖滾明星的可能嗎？ 無論你是音樂愛好者、音樂創作者，還是對數位革命充滿興趣，這本書都將讓你大呼過癮！ 讀者五星好評—— ★　作為一名音樂愛好者、音樂人，且日常工作與科技相關，讀完這本書後，我真想與葛倫喝杯咖啡聊一聊！ ★　不論你是音樂創作者、平台運營者，還是音樂消費者，這本書都讓你受益良多。畢竟，在現今這個時代，三者缺一不可。 ★　作為一名每年Spotify聆聽時長達12.5萬分鐘的用戶，我認為這本書既有趣又實用。 ★　窺探到一位深愛音樂的推薦系統工程師的內心世界。許多工程師會用數學將文化轉為技術問題，卻忽略了藝術的本質，但這位作者與眾不同。 本書特色 前Spotify數據專家深度解析：音樂數位革命對樂迷與音樂創作人的影響。 演算機制與技術解密：探討歌曲如何進入串流平台，以及藝人如何獲得應有的收入。 全球熱潮大公開：揭示哪些歌曲與藝人在世界各地最受歡迎。 收錄10個私藏播放清單：掃描書中Spotify條碼，一鍵開啟暢聽之旅、探索音樂新體驗！

推薦序　「讀完這本書之後，我想過要收掉電子報」　Brien John／音樂產業研究媒體《22世紀衛星》創辦人 推薦序　一本串流時代的除魅之書　阿哼／Blow吹音樂主筆 引言 第一部　遙想那個還沒有連結的年代 第一章　珍貴的點唱機：消費音樂是一種怎樣的購物體驗 第二章　慌亂與崩壞：網際網路、Napster、iTunes、iPod與音樂下載的過渡期 第二部　串流是怎麼個運作法 第三章　比免費更好：串流是如何做到讓人再度願意花錢買音樂 第四章　全世界的音樂（差不多吧）：音樂如何到網路上的 第五章　數不清的曖昧點擊：串流服務知道你多少底細 第六章　機器人才沒那麼多心眼：演算法會做什麼，不會做什麼 第三部　新的恐懼 第七章　新的守門員：大唱片公司、播放清單、更多播放清單、演算法播放清單，還有你朋友做的播放清單 第八章　「紅髮艾德拿了我的錢」：「播放比例制」與「使用者中心制」的分潤機制比較；在串流權利金分配計畫裡，公平性這個假設性概念的個體經濟學意涵 第九章　傭兵與粉絲大軍：作弊與奉獻vs.數學，以及與荒謬詐欺的小戰爭 第十章　我們的慣性大曝光：「有機」聆聽與社會平等 第十一章　弛放音樂是新的罐頭音樂：背景與前景聲音的邊界線 第十二章　天長地久的經營：專輯的生與死 第十三章　在隨選播放的世界裡乏人問津的音樂：前途未卜的爵士、古典、實驗性等曖曖內含光的音樂藝術 第十四章　租借你的最愛：串流曲庫中忽隱忽現的可用性與非永久的記錄 第十五章　最棒的爛答案：演算法是怎麼出包的 第四部　新的喜悅 第十六章　全世界都在聽（算是吧）：串流是全球集體智慧的蒐集者 第十七章　沒有牆就沒有門：關於彼此與世界，音樂告訴了我們什麼 第十八章　在超空間或裡或外的城市：音樂類型就是分立的興趣社群 第十九章　借來的懷舊：其他人那些不再是祕密的音樂 第二十章　文字即是質地：真正無所不在的嘻哈，以及怎麼去聽你聽不懂的饒舌 第二十一章　新龐克：聽來恐怖又詭異的音樂，小孩子卻覺得很正常（反之亦然） 第二十二章　噪音一把抓：音樂是一種無止盡的資源 第五部　新的問題 第二十三章　藝術值幾個錢？：新經濟該如何運行？ 第二十四章　你的愛值幾個錢？：音樂要怎麼聽才道德？ 第二十五章　演算法的責任：我們如何把良知寫進程式碼？ 第二十六章　那現在呢？：全世界的音樂都有了，我們下一步該怎麼走？ 後記 致謝 十張播放清單：某些人的愛歌

引言 曾經網路還年輕、我也還年輕，而音樂早已不年輕了的那時，我真心想過要成為一名搖滾明星。雖然我怎麼看都不大像是塊搖滾明星的料，但我在大學畢業後找到的那份電腦工作，本來也沒有打算做很久。 搖滾明星之路終究是個神祕又複雜的過程，就算是在一九八九年，搖滾明星界也沒有人力特別短缺的問題。電腦工作相對之下要單純許多，而且電腦本身也不乏許多嶄新而瘋狂、有待實現的潛力。我花了大約二十年的時間設計用來組織企業資訊的電腦系統。但我一直用這些系統來整理音樂資料，並且就這樣來到了二〇一一年，流淌在網際網路上的音樂資料已經多到足以讓一家名為「回聲巢」（The Echo Nest）的新創公司看到了商機。他們想要把對音樂資料的理解變成一門生意，我有點心虛，但仍舊讓他們相信這件事我辦得到。 在回聲巢，我們做的是「音樂情報工作」（music intelligence），意思是提供廣播與推薦功能給其他的音樂服務業者。如果有人問我：「像Spotify那種音樂服務嗎？」我會回答：「沒錯，就像Spotify那種。」很多音樂服務業者仰賴我們的服務，但當中就是沒有Spotify。所以局面就變成了Spotify跟回聲巢的賽跑，勝敗就看他們是不是能學著把音樂情報工作做到比我們更厲害，或是能不能累積到足夠的財力把我們買下來。結果Spotify在二〇一四年把回聲巢買了下來，而我也就此被捲進了音樂串流的演算法漩渦中。 十年後的現在，幾乎所有人都能接觸到全世界（至少絕大部分）的音樂，這是人類歷史上前所未有的事情。但那對於一名想要觸及零星的第一批粉絲、或第兩千名、甚至第八百萬名粉絲的藝人而言，又意味著什麼呢？那對面對著無限多的選擇，試著要判斷出這是個悖論還是天堂的聽歌者而言，又代表著什麼呢？當全世界的音樂時都唾手可得時，你會怎麼辦？我是說，顯然你會做的第一件事是去聽你大學愛聽的那張數烏鴉樂團（Counting Crows）的專輯，你可能搬家時把它裝箱，到現在都還躺在裡面。但聽完了，然後呢？我們要怎麼把這麼多的音樂整理出可以按圖索驥的形態？如今的音樂體驗又會變成什麼樣子呢？ 接下來不論我靠做什麼過活，這些問題都成了我個人念茲在茲的執著，但Spotify坐擁五億人的串流資料，而頂著一個中二的職稱「資料鍊金師」（Data Alchemist），意味著我必須花十年的時間去試著搞清楚一件事，那就是如何把這些資料變成有用或有看頭的東西。這並不是一本講Spotify的書。我已經不在Spotify上班，我在此的意見也決計不代表 Spotify作為一家企業的意見——前提是你相信一家公司也可以有意見。我在書裡提到我在那裡任職時的情況，在我離開後或在各位讀到這裡時，可能都已經有所改變。 我不會透露Spotify的內部機密，因為不知道企業機密壓根不影響各位認識音樂串流。但各位可能好奇為什麼有些事情行得通，這我知道一些，或許更重要、同時也肯定更常出現的狀況是，各位可能想當然以為有些行得通、但其實行不通的事，而這部分我也知道一些。事實上，行不通的事情我知道很多。從時間看來，我工作大多時候都在發想一些餿主意，然後再百般不情願地放棄它們。惟我並不認為這是因為我做不好工作。我認為這是因為我們人類作為一個物種，才剛剛開始想要回答這些問題，也才剛開始思考隨著歌曲不再需要被蝕刻在塑膠片上，一次賣一張，日後的人類音樂文化可以是什麼模樣。我不知道音樂的未來確切會是什麼長相，各位也不該相信有人敢大言不慚地這麼聲張，但我目前的想法是人類音樂未來的走向，多半應該不脫下面這四種基本概念的某一版演化： 一、 有了串流，探索便可以取代採購：尋找音樂曾經是一種等同於購物的體驗。iTunes固然把音樂商店帶到了線上，但虛擬的商店是什麼？還是商店。而商店不是圖書館。你進入商店去瀏覽跟選購，而後你購入與收藏的作品就成了你音樂聆聽的全部。串流的出現意味著音樂探索可以無縫變成一種聆聽體驗，中間沒有任何阻礙。你可以放手嘗試你以前絕對不會自掏腰包去買的作品。你可以把音樂用在那些你以前絕不會為其花一毛錢的目的上。想聽聽看的音樂你現在不用怕沒預算，你只怕自己時間不夠聽不完。 二、 聆聽資料可以讓我們知道別人知道的事情：從採購過渡到串流，意味著我們現在可以確切知道大家都在聽些什麼，而且他們的聆聽模式可以讓我們的音樂世界自發生成秩序。所有的新式演算法，有時會給人一種機器人密謀在稱霸世界的印象，但它們其實就是一種數學，只不過這種數學可以把眾人的集體聆聽數據彙整起來，整理出歌曲與歌曲之間或聽者與聽者之間的潛在關係。數學本來就有能力針對人的偏好進行編碼，然後加以解構。華麗的數學則可以用你看不懂的方式，對複雜的偏好進行編碼，並從中挖掘出微妙且讓人大開眼界的真相。機器學習可以用人類看不出個所以然的手法去對難以理解的人類偏好進行編碼，或是變出一些不按牌理出牌的魔法。這種種數學手段都只是人類用來達成各種目的的工具。至於要達成什麼目的，取決於我們自己。 三、 音樂可以把我們連結起來、團結起來：我們擁有音樂串流，但在同一時間，我們也多多少少面對著氣候變遷的危機與排外心態的擴散。想在這些危機中共同存活下來，我們需要的是人人都在精神上篤信他人即我們，其他人也跟我們擁有著並無二致的人性，而且這樣的觀念必須大加普及。民族主義只會讓地球上的一個個國家各自滅頂。唯有全球主義可以解決全球性的問題。而音樂與食物是我們的兩把利器，可以讓世人看見多元性所蘊藏的歡愉與喜悅有多大的可能性。當一個人的麵包與歌曲進到你心裡，你就再也無法憎恨他們了。 四、 你還沒有聽過你最喜歡的歌：不論你聽過多少歌曲，那數量跟世上所有歌曲比起來非常非常少。事實上即便只跟這星期剛完成的新歌數量相比，都少到不行。不論你知道的音樂有多少，那與存在於世間的作品總量相比都只是冰山的小小一角。換句話說，你幾乎沒有機會聽過那龐大音樂庫中任何一首你會喜歡的歌曲，除非你能找到它們。就統計上來看，你很可能還沒有聽到你真正最喜歡的那首歌。 所以此刻我們在這裡，在一個我相信會徹底改變一切的起點上。我相信不論你跟我怎麼做，這樣東西都會精彩無比，因為你跟我只是區區兩個人，而這個世界廣大無垠。但你跟我怎麼做會決定一件事情，那就是我們個人在音樂中的人生能精彩到何種境地。我們擁有此刻的生命，所以這件事有我們的一席之地，但前提是我們必須選擇參與。 我選擇參與，是因為我是我，是因為音樂幾乎是我在世上最在乎的事情，而我希望有更多的音樂可以聽。你在乎的理由可能是你也想接觸更多音樂。或者是因為你知道個世界很大，但你總感覺被困在你已經知道的小小世界裡。又或者你恰好是個音樂人，而你在乎是因為這些問題跟它們的答案有點會決定你有沒有辦法（或該用什麼辦法）去靠音樂養活自己。還有一種可能性是你是科技的研究者，或是科技的研究對象，而這些關於把演算法應用到音樂品味上的故事或教訓在你看來，也是一個電腦與人可以如何普遍共存的故事。最後還有一種可能是你與我英雄所見略同，都覺得音樂可以幫助我們改變這個世界的相互猜忌與山頭林立，把這世界變成一個全球性的社區。 那就是我對我自己、對在看這本書的你，也對世間每一個人的期許：我希望大家能一起來參與這件事情。我希望大家去聽那些我們平常不會去聽的歌曲；去在明明可以宅在家的時候踏上探險的行旅；去在別人身上看見自己，並藉此明瞭自身的角色；去把心胸敞開，然後將之填滿，並最終在這過程中，蛻變成一個心中滿溢著音樂與愛的物種。

作者：葛倫．麥當諾(Glenn McDonald) 譯者：鄭煥昇 出版社：木馬文化 書系：樂現代 出版日期：2024-12-04 ISBN：9786263147492 城邦書號：A0500929 規格：平裝 / 單色 / 368頁 / 14.8cm×21cm