淺談音樂流媒體的個性化推薦對音樂傳播受眾拓展的影響

利 瑩

（廣東省廣州市星海音樂學院，廣東 廣州 510006）

引言

移動互聯網的應用使音樂傳播的效率大幅提高，用戶只需動動手指便可隨時隨地搜索并試聽音樂作品。互聯網使僅以騰訊音樂娛樂集團為例，其對外公布的曲庫量已達2000萬。

數字音樂平臺的在線音樂業務營收能力較弱，流量依然是平臺體現商業價值的關鍵指標。因此，以日活躍用戶(DAU)為導向的價值觀在數字音樂平臺的大部分功能都有所體現。其中以“每日推薦”為代表的個性化推薦功能對提升日活躍用戶的作用尤為明顯。

國內主流音樂平臺如QQ音樂、酷狗音樂、網易云音樂、蝦米音樂等，均有基于平臺用戶特征所設計的個性化推薦，幫助用戶探索音樂，鼓勵用戶每天登陸平臺，“領取”平臺為自己推薦的歌曲。顯然，音樂個性化推薦對于音樂流媒體用戶收聽音樂的頻率有促進作用。然而，筆者認為，個性化推薦加劇了音樂傳播的馬太效應，小眾作品難以獲得初始熱度以進入推薦系統，對小眾音樂的受眾拓展而言存在一定的制約。

本文將采用調查研究、文獻研究的方法，結合筆者的實踐經驗，嘗試以傳播學的角度探討音樂個性化推薦對音樂受眾拓展的影響。

一、中國的音樂推薦發展歷程

流行音樂自改革開放以后進入中國內地市場。在唱片時代，大眾探索流行音樂的主要途徑有廣播電視媒體的節目推薦、榜單推薦、現場音樂演出等。以廣播電臺的音樂推薦為例，大眾收聽到的音樂均是經過媒體工作者篩選后進行傳播。在傳統媒體的專家推薦模式下，大眾的音樂選擇是相對被動的。音樂內容資源受限于媒體資源不足、音樂市場國際化程度不足等因素，顯得較為稀缺。

進入數字時代，移動端的普及使人們收聽音樂的場景變得更為豐富、獲得音樂作品更加便捷、高效。海量的音樂作品被上傳至平臺供用戶自由選擇。根據IFPI全球唱片業協會2019全球音樂消費者觀察報告顯示，89%的用戶主要通過流媒體收聽音樂。傳播媒介的數字化也使大眾探索音樂的方式發生了變化。

（一）由定時定點到隨時隨地

在唱片時代，大眾通過媒體接觸到音樂作品。以廣播電視報紙為載體的傳統媒介通常是按照固定周期以固定的形式向大眾傳播音樂。媒體工作者會對音樂作品的信息加以介紹，對大眾審美有一定的引導與教育作用。而流媒體的普及打破了音樂傳播的時間與空間限制。在智能手機全面普及的今天，用戶僅需要動動手指便可播放來自全球的各類音樂作品。互聯網與流媒體大大降低了用戶獲取音樂的門檻，大眾探索音樂變得隨心所欲。

（二）由被動推薦到主動探索

流媒體普及以前，音樂傳播的媒介主要有廣播、電視、唱片等。大眾收聽到的通常是經過廣播電視媒體篩選和推薦的歌曲。作為傳播的對象，大眾只能被動接受媒體播放的內容。傳統媒體對大眾的音樂傳播是單向的，缺乏雙向互動。

在流媒體普及以前，大眾音樂資源相對有限。對大眾而言，來自廣播電視媒體的音樂推薦具有一定的權威性。由于推薦渠道較為單一，缺乏對大眾反饋的收集，以往大眾的音樂偏好在一定程度上是被媒體所引導的。進入流媒體時代，大眾可以輕易通過移動端隨時播放全球范圍內各種流派、各種語種的歌曲。每個用戶均可主動以關鍵詞實現精準搜索，也可通過聽歌識曲等功能及時捕捉到自己喜愛的歌曲，或選擇通過收藏、下載等方式收集和欣賞音樂。音樂傳播打破了時間、空間的限制，無論是傳播的體量還是傳播的種類都大幅提升。業內更有人認為，在流媒體時代，大眾已經不需要依賴權威推薦來指引自己的聆聽。這一趨勢在年輕群體中表現得較為明顯。

根據筆者對114名青少年所做的問卷調查顯示，音樂平臺內的個性化推薦已成為用戶探索音樂的主要渠道。超過33%的受訪者將個性化推薦排在所有選項中的首位。而傳統媒體推薦，如榜單、廣播節目等排在所有選項中的末位。

在信息過載的時代，用戶的需求漸漸從獲得音樂資源變成選擇自己喜歡的音樂資源，大眾觸達音樂的方式漸漸從被動推薦變成主動探索。

（三）由專家推薦到用戶推薦

約瑟夫·博伊斯的藝術宣言是“人人都是藝術家”。在流媒體被廣泛應用以前，音樂傳播的權限大多掌握在傳統媒體手中。傳統媒體的音樂推薦通常由專業樂評人、媒體工作者等經過專業篩選后無差別地向大眾傳播。媒介的“守門”在一定程度上對大眾的音樂審美起到一定的引導作用，也對流行音樂的發行和推廣產生了重要的影響。在如今的互聯網語境中，這種內容生產機制屬于PGC，即專家生產內容。

進入數字時代后，音樂推薦的主流從“專家推薦”演變成“用戶推薦”。筆者認為，“用戶推薦”可有兩種含義：第一，是指用戶生產內容（UGC）機制下，普通用戶能參與內容的創作與包裝。國內主流的音樂平臺如QQ音樂、網易云音樂等均對用戶開放了從音樂內容的創作、發布和推薦等各類內容權限。音樂內容的體裁弱化了專輯的概念，歌單成為更為大眾化的內容組合形態。以歌單制作為例，所有用戶均有權按自定義的主題將自己喜愛的歌曲組合在一張歌單當中，從歌單介紹、歌單頭像到歌曲順序均可自由選擇。“守門”的作用在UGC機制下被削弱，用戶成為音樂推薦的主體；第二種含義，筆者認為是指在以用戶行為流水為數據源，運用推薦算法實現的音樂推薦系統。用戶被推薦的歌曲都來源于平臺對用戶聽歌行為的計算。平臺根據用戶的行為流水得出用戶畫像，將偏好相似的用戶所收聽的音樂進行交換。從用戶中來，到用戶中去，推薦內容中沒有專家意志的干擾，大眾漸漸掌握了音樂傳播的主動權。

二、音樂個性化推薦的基本特點與應用

筆者在近日針對音樂個性化推薦作了一項調查。結果顯示，對19-23歲的年輕用戶而言，平臺的個性化推薦是主要的發現音樂的渠道。在音樂受眾群體的年輕化趨勢下，可以預見的是，音樂個性化推薦在音樂傳播當中會扮演越來越重要的角色。對于音樂創作者而言，將音樂個性化推薦作為主要傳播渠道，既是機遇也是挑戰。

目前，主流音樂個性化推薦邏輯主要可分為基于用戶的協同過濾（User-Based-CF）與基于物品的協同過濾（Item-Based-CF）。以網易云音樂為例，其良好的用戶生態為基于用戶的協同過濾提供良好的基礎。將聽歌偏好較為接近的用戶所聽的音樂進行交換，為對方推薦，從而引導用戶聽到更多歌曲。

基于物品的相似度的推薦是將相似度較高的歌曲持續推薦給用戶，引導用戶持續播放，從而使整體播放量有所提升。平臺為歌曲打上標簽，對歌曲進行描述。

無論是基于用戶還是基于物品，音樂的個性化推薦都具備以下的基本特點：

（一）投其所好

大眾對音樂的評價是主觀的。一般情況下，大眾對個性化推薦是否精準的判斷依據主要在于推薦結果中是否有符合自己興趣偏好的歌曲。如前文所述，平臺以促進活躍量、引導用戶播放為自己的核心目標。因此，為了追求播放率更高的推薦結果，平臺往往更強調投用戶所好，協調過濾的推薦系統會以不同理由為用戶推薦歌曲。如蝦米音樂的每日30首推薦會將推薦理由告知用戶：“根據你收聽過的X歌曲，為你推薦Y。”盡可能吸引用戶點擊播放，促進活躍量與播放量。

（二）千人千面

個性化推薦其中一個特點是千人千面，即每位用戶被推薦的歌曲均是根據該用戶在平臺上的行為軌跡計算生成的，而非無差別地全量推薦。一般情況下，用戶所獲取的推薦結果是唯一的。音樂是以主觀評價為主的藝術產品，判斷推薦歌曲的好壞目前僅有用戶是否喜愛這唯一的依據。

數字音樂平臺為每位用戶提供用戶大概率認可的歌曲，使用戶能聆聽自己的專屬推薦。現有的推薦策略能一定程度上提高用戶對品牌的認可度，提高用戶粘性。千人千面的個性化策略是對大眾個性化審美需求的滿足，同時也體現出用戶在審美體驗中的主動性。

（三）使用時長與推薦精準程度呈正比

據筆者了解，用戶在數字音樂平臺上的操作越多，平臺對用戶的偏好就能有越好的把握。與歌曲播放相關的一系列操作，如收藏、單曲循環、下載、分享等，均可被基本視為用戶對歌曲的正向反饋。相比而言，用戶在平臺上的負向反饋會顯得較為單一，如切換歌曲，或在某些帶有刪除、拉黑功能的推薦功能，如私人FM中，將過濾邏輯與負向反饋關聯起來，避免推薦的歌曲再引起用戶的反感。推薦系統可根據用戶反饋及時調整對該用戶的推薦策略，盡量保證用戶的音樂推薦體驗。

由此可見，用戶在平臺上的操作能在一定程度上體現用戶對歌曲的喜好程度，也成為產品經理與算法工程師在設計推薦系統時做出決策的重要依據。

舉一個虛構的例子，某用戶播放了10首帶有“現場”“傷感”“華語”的歌曲，對其中的7首都點擊了收藏，推薦系統便會在后續推薦中繼續為用戶推薦包含相同或相近標簽的歌曲，盡可能以該用戶最愛的內容延長用戶的播放時長。反之，若用戶每聽到帶某種特征的音樂時都會切歌，系統可把該類歌曲從該用戶的推薦池中過濾。當賬號處于初始狀態時，平臺對用戶的了解程度甚低。為保證流量的最大化，平臺會為用戶推薦熱門歌曲，引導用戶播放。

三、個性化推薦對音樂受眾拓展的影響

綜上所述，音樂個性化推薦凸顯了數字時代大眾對音樂審美的自主表達。內容生產機制與傳播機制的全面開放使用戶既是音樂傳播者和發起者，也是音樂傳播的接收者。專家推薦對于音樂傳播的作用漸漸被算法推薦代替，因此，個性化推薦對音樂傳播的影響愈發關鍵，主要表現在：

（一）有利于豐富音樂傳播的場景

在豐富音樂傳播場景、促進音樂播放行為方面，音樂創作者和數字音樂平臺的目標與立場是一致的。

個性化推薦根據用戶偏好推薦用戶大概率喜歡的歌曲，并使用戶產生音樂平臺“懂我”的感知，不僅使用戶對平臺產生情感聯系，還鼓勵用戶將更多時間投入到聆聽音樂中。對數字音樂平臺的產品經理而言，推薦算法的任務是為用戶推薦符合其喜好的歌曲，將播放時長最大程度地延長。在普及音樂、豐富用戶聆聽音樂的場景方面，個性化推薦都有較為正面的作用。

（二）有利于為音樂創作者提供更多傳播渠道

在唱片時代，推廣資源主要在傳統媒體上投放。國內傳統媒體以各級廣播電視臺為主，媒體資源相對有限。因此，僅有少部分擁有強大幕后團隊的音樂創作者與歌手得以將作品向公眾推廣。對于缺乏資金支持、缺乏團隊支持的音樂創作者而言，音樂個性化推薦為其創作了更多傳播渠道。從宏觀上說，音樂個性化推薦為各類音樂作品提供了一個相對開發放的傳播渠道，使媒體資源不再只是專家推薦的舞臺。

（三）不利于音樂受眾審美視野的拓展

為了保證推薦的精確度，推薦系統會為用戶推薦用戶自己較為熟悉的某類歌曲。據筆者的調查顯示，超過64%的用戶的每日推薦中包含10%以上的歌曲是“以前已經聽過的歌曲”。

對重度依賴個性化推薦的用戶而言，僅在自己固有的喜好范圍內接觸自己熟悉的音樂，在一定程度上局限了自己對其他音樂流派的涉獵，不利于音樂受眾群體豐富自己的審美情趣，也使受眾群體的音樂視野受到一定的局限。傳播對象的審美能力在一定程度上反向推動音樂傳播者的傳播策略。

（四）一定程度上加劇音樂傳播的馬太效應

如前文所述，在協同過濾機制之下，得到用戶正向反饋越多的歌曲會更容易被推薦給更多同類用戶。據筆者了解，熱門歌曲貢獻了大多數流量，數字音樂平臺的曲庫中，尚有大量的音樂資源無人問津。因此，一般情況下，播放量較高的音樂資源會更容易進入個性化推薦的推薦池。但對于推廣資源較缺乏的冷門作品而言，獲得初始流量已經較為困難，更遑論與熱門歌曲一同進入個性化推薦池觸達更多用戶。

四、結論

應當肯定的是，流媒體使音樂傳播的場景變得更加豐富，大大拓展了音樂的受眾群體。流媒體的普及對音樂傳播有著較為突出的貢獻。但在流媒體營收渠道較為單一的背景下，流量最大化成為了流媒體產品設計者的主要目標。豐富的傳播場景可為音樂傳播提供良好基礎，但音樂傳播馬太效應的加劇卻不利于創造音樂產業的長期價值。如何通過個性化推薦實現音樂傳播的量與質的平衡，協助音樂創作者實現受眾拓展，也許是流媒體工作者值得思考的一個方向。筆者認為，推薦邏輯適當向具有較高美學價值的資源傾斜，也許是一個可探索的方向。