Zaterdag 25/05/2019

Spotify

'It's Ok, All Right' van Def Dames Dope is het meest opzwepende Belgische nummer

Def Dames Dope in 1993. Beeld Photo News

"Well it's OK, alright, I can live with that." U hoeft er zich niet om te generen mocht u dit kennen. Het nummer van Def Dames Dope is het meest opzwepende, Belgische nummer op Spotify. Dat blijkt uit onderzoek van PXL-Music Research. Whatcha think about that?

Een team van PXL-Music Research in Hasselt verzamelde informatie over meer dan een half miljoen nummers op Spotify, en analyseerde hun 'mood' en 'energy'. Op basis daarvan kan muziek ingedeeld worden als teder, opzwepend, droevig en boos. En zo blijkt 'Ontzieling' van de Gentse metalband Wiegedood het meest boze Belgische nummer op Spotify. Daar tegenover staat het meest opzwepende nummer: 'It's Ok, All Right' van Def Dames Dope.

De resultaten zijn ook maar een randfenomeen binnen een groot onderzoek, samen met Ancienne Belgique, Clubcircuit en Botanique. Deze concertorganisatoren willen graag weten of de opkomst op evenementen te voorspellen valt. En daarvoor werkt de hogeschool met gegevens van deze partners, en beschikbare data zoals radioplays of streams op Spotify. Want van elk nummer op de streamingdienst wordt er heel wat informatie bijgehouden, onder meer om op basis daarvan playlists samen te stellen.

'Mood' en 'energy' van songs. Beeld PXL-Music Research

Nachtwerk

“Spotify is vrijgevig met die data”, zegt Jonas Kiesekoms van PXL-Music Research. “Wat die parameters ‘mood’ en ‘energy’ betreft, geven ze gewoon een cijfer, gebaseerd op factoren die dan weer niet worden prijsgegeven. We kunnen ons daar wel iets bij voorstellen. Gemoedstoestand hangt samen met de harmonieën of de toonladder, energie gaat meer over het ritme. En dat wordt berekend door de algoritmes van de streamingdienst.” Het gaat dan puur om de vorm, niet om de inhoud. Zo staan de meeste songs van De Mens in het vak 'opzwepend', maar de nummers uit De Mens-frontman Frank Vander Lindens laatste soloplaat Nachtwerk, bevinden zich in het 'droevige' segment.

Lees verder onder de afbeeldingen.

De nummers van Frank Vander Linden, geanalyseerd door PXL-Music Research op basis van data van Spotify. Beeld PXL-Music Research
De nummers van De Mens, geanalyseerd door PXL-Music Research op basis van data van Spotify. Beeld PXL-Music Research

Hoe de gegevens ook concertbezoeken kunnen voorspellen, zal vooral een interactie worden met andere data. Een fictief voorbeeld: metal-concerten in de winter werken vooral op een donderdag. “Dat klinkt onwaarschijnlijk, maar als we er zelf data-algoritmen op loslaten, kunnen we combinaties van interacties beter onderzoeken en verbanden zien die we anders niet zouden zien.”

En dat is nuttig, want organisatoren beroepen zich naar eigen zeggen vooral op ervaring en buikgevoel. Dat moeten ze zeker niet laten. De toekomstige onderzoeksresultaten kunnen aanvullend werken. Kiesekoms: “Zelfs cultuur is niet veilig voor de robots, klinkt het dan. Maar we willen die mensen niet vervangen. Onze bevindingen kunnen hen meer zekerheid geven, het is een ondersteuning. Wanneer je dankzij een algoritme zeker kan zijn van de opkomst, biedt dat marge voor eerder onzekere avonden: een concert van een jonge PXL-Music band.”

In Flames op donderdag

Toch zijn data niet zaligmakend. Denk maar aan de praktische kant. Als In Flames op donderdagavond al in Amsterdam speelt, zal de band niet snel geneigd zijn nog zes dagen in de buurt te blijven, om de volgende donderdag ons land aan te doen. “Uiteraard moet er rekening worden gehouden met de realiteit, en dat maakt het net zo interessant. De aanbevelingen gaan verder dan de avond van de week, maar kan ook gaan over de manier van promo voeren: online of via affiches.”

En als we dat terugkoppelen naar de weetjes over de meest boze of opgewekte nummers, gaat het dus uitsluitend over data. “Hoe meer we over een band weten, hoe beter onze voorspellingen worden. En dat gaat dan over airplay, streamingcijfers of interactie op sociale media, maar ook over het soort muziek. Dit is maar één puzzelstukje in het totale onderzoek.”

Onderzoekers Philippe Haldermans, Jonas Kiesekoms en Maarten Elen PXL-Music Research duiken in de data van de Belgische muziekindustrie. Beeld PXL-Music Research

Of Kiesekoms – zelf dj bij Mumbai Science – data zou gebruiken om te bepalen welke platen hij zou draaien? Dat niet. “Het doet me wat denken aan de trend die je vandaag ziet, waarbij artiesten bij het maken van muziek zich richten op de algoritmes om in de playlists terecht te komen. Zo krijg je eenheidsworst. Hetzelfde gebeurt er wanneer je als dj met parameters rekening zou houden, denk ik. Het is handig dat je weet hoe het werkt, maar het wordt pas echt interessant wanneer je gewoon je eigen ding doet. Anders word je een van de velen en spring je er nooit uit.”

Meer over

Wilt u belangrijke informatie delen met De Morgen?

Tip hier onze journalisten


Op alle verhalen van De Morgen rust uiteraard copyright. Linken kan altijd, eventueel met de intro van het stuk erboven.
Wil je tekst overnemen of een video(fragment), foto of illustratie gebruiken, mail dan naar info@demorgen.be.