A robust longitudinal model for song popularity: a cross-cultural study

Abstract

Usage of new generation music streaming platforms such as Spotify and Apple Music has increased rapidly in the last years. Understanding the music preferences of the user base is valuable for these firms, translating into higher customer satisfaction. In this study, we develop and compare several statistical models to quantify the effects of the different factors on music popularity by using acoustic and artist-related features. We compare results from three countries to understand whether there are any cultural differences in how much each of these factors affects song popularity. To compare the results, we use weekly top 200 charts and songs’ acoustic features as data sources. In addition to acoustic features, we add acoustic similarity, genre, song recentness features into the dataset. We apply the Flexible Least Squares (FLS) method and developed Optimal Stepwise Linear Regression (SLR) methods to and observe time-varying regression coefficients. We also propose a regression tree-based heuristic algorithm to solve the SLR problem in a reasonable time. The FLS method tries to keep the differences of adjacent weeks’ coefficients as small as possible. On the other hand, the SLR does not control the variation between consecutive weeks’ coefficients however, it only allows a limited number of coefficient changes over time. Coefficients that we obtain from the FLS method show that we can keep track of the changes of the factors that affect music listening habits and associate real-life events with these changes. Besides, we propose for the SLR method, we can quickly achieve near-optimal solutions which give us clues about the time of the significant changes in the music taste in different countries. Finally, inferences we made with the study may help the music industry grow and contribute to the anthropological fields for discovering socio-cultural/political aspects of the music taste changes.

Spotify ve Apple Music gibi yeni nesil m¨uzik akı¸s platformlarının kullanımı son yıllarda hızla artmı¸stır. Kullanıcı tabanının m¨uzik tercihlerini anlamak bu firmalar i¸cin de˘gerlidir ve bu da daha y¨uksek m¨u¸steri memnuniyeti anlamına gelmektedir. Bu ¸calı¸smada, akustik ¨ozellikleri ve sanat¸cılar ile ilgili ¨ozellikleri kullanarak farklı fakt¨orlerin m¨uzik pop¨ularitesi ¨uzerindeki etkilerini ¨ol¸cmek i¸cin ¸ce¸sitli istatistiksel modeller geli¸stirilmi¸s ve kar¸sıla¸stırılmı¸stır. Bu fakt¨orlerin her birinin ¸sarkı pop¨ulerli˘gini ne kadar etkiledi˘gi konusunda herhangi bir k¨ult¨urel farklılık olup olmadı˘gını anla mak i¸cin ¨u¸c ¨ulkeden elde edilen sonu¸cları kar¸sıla¸stırılmı¸stır. Sonu¸cları kar¸sıla¸stırmak i¸cin veri kayna˘gı olarak haftalık ilk 200 ¸sarkı listesi ve ¸sarkıların akustik ¨ozellikleri kullanılmı¸stır. Akustik ¨ozelliklerin yanı sıra akustik benzerlik, t¨ur, ¸sarkı g¨uncelli˘gi ¨ozelliklerini de veri setine eklenmi¸stir. Bu ¸calı¸smada, zamanla de˘gi¸sen regresyon kat sayılarını g¨ozlemlemek i¸cin Esnek En K¨u¸c¨uk Kareler (FLS) ve Optimal A¸samalı Linear Regresyon (SLR) y¨ontemleri uygulanmı¸stır. Ayrıca SLR problemini makul bir s¨urede ¸c¨ozmek i¸cin regresyon a˘gacı tabanlı bir sezgisel algoritma ¨onerilmi¸stir. FLS y¨ontemi, ardı¸sık haftaların katsayı farklarını m¨umk¨un oldu˘gunca k¨u¸c¨uk tutmaya ¸calı¸sır. Ote ¨ yandan, SLR ardı¸sık hafta katsayıları arasındaki de˘gi¸simi kontrol etmez, ancak za man i¸cinde yalnızca sınırlı sayıda katsayı de˘gi¸sikli˘gine izin verir. FLS y¨onteminden elde etti˘gimiz katsayılar, m¨uzik dinleme alı¸skanlı˘gını etkileyen fakt¨orlerin de˘gi¸simini takip edilebildi˘gini ve bu de˘gi¸simlerle ger¸cek ya¸sam olayların ili¸skilendirilebilece˘gi g¨osterilmi¸stir. Ayrıca SLR y¨ontemi i¸cin ¨onerdi˘gimiz sezgisel y¨ontem ile, farklı ¨ulkel erdeki m¨uzik zevkindeki ¨onemli de˘gi¸sikliklerin zamanı hakkında bize ipu¸cları veren optimuma yakın ¸c¨oz¨umlere hızlı bir ¸sekilde ula¸sılabilmi¸stir. Son olarak, ¸calı¸sma ile yaptı˘gımız ¸cıkarımlar, m¨uzik end¨ustrisinin b¨uy¨umesine yardımcı olabilinecei˘gini ve m¨uzik zevki de˘gi¸sikliklerinin sosyo-k¨ult¨urel/politik y¨onlerini ke¸sfetmek i¸cin antropolo jik alanlara katkıda bulunabilinece˘gini g¨ostermi¸stir.