KAIST, 유명 DJ들의 플레이리스트로 일렉트로닉 음악 시장 분석

전형적 소셜 네트워크 연구
논문 인용을 리믹스 인용으로 바꾸고 (노드 크기와 엣자 생성)
주요인 두 가지로 프로파일링 (컬러로 구분되는 군집)

연구의 하이라이트는 플레이리스트를 데이터화한 부분,
역시 분석은 데이터에서부터 시작이지 🥲
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출처 : http://m.e-patentnews.com/7804

연구팀은 2013년부터 2016년까지 전 세계 각지에서 개최한 9개의 페스티벌에서 공연했던 815명의 DJ들의 3,164개의 플레이리스트 데이터를 DJ들 간 일종의 인용 관계(Citation network)로 분석해 다른 DJ들로부터 인용 횟수가 많은 DJ를 사회적 명성이 높은 것으로 간주했다.

또한 이와 함께, 이들이 해당 기간 발매한 음원들의 장르, BPM(beats per minute)와 키 스케일(Key Scale) 데이터를 분석해 음악적 정체성과 연관성을 분석했다.


첫째로, DJ들이 발매한 음원 데이터를 분석한 결과 명성이 높은 스타 DJ일수록 일관되고 확고한 음악적 정체성을 표방하는 것으로 나타났다. 즉, 새로운 스타일과 장르가 끊임없이 탄생하는 음악 시장에서 자신만의 영역을 개척하고 가치 기준을 설정하는 것이 사회적 명성을 얻는데 중요한 요소로서 작동함을 연구진은 밝혔다.

둘째로, DJ들이 공연했던 플레이리스트 데이터를 기반으로 네트워크 분석을 한 결과, 사회적 명성이 높은 DJ일수록 서로 다른 집단을 연결하는 중개적 위치(brokerage position)와 한 집단 내 응집력이 높은 위치(Cohesive position)가 결합된 하이브리드 형태(Hybrid position)의  위치에 있는 것을 확인할 수 있었다.

이러한 하이브리드 위치는 새로운 기회와 자원의 유입을 컨트롤할 수 있는 가장 유리한 위치로서, 두 입장이 가진 장점을 이분법으로 나누는 기존의 연구들과는 달리, 두 입장이 상호 보완적으로 시너지를 낼 수 있음을 밝히고 있다.