Glossar zu meiner Arbeit

30 11 2008

Bevor es richtig los geht, wollte ich noch ein paar wenige Begriffe erläutern, um kleineren Missverständnissen vorzubeugen:

Algorithmus: Unter einem Algorithmus versteht man eine genau definierte Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems. Im Rahmen dieser Arbeit sind damit Formeln und Gleichungen gemeint, die auf Grund bestimmter Variablen die empfehlenswertesten Musikobjekte (siehe Musikobjekt) berechnen.
A&R (Artist & Repertoire Manager): der A&R ist in diversen Unternehmen (z.B. Plattenfirmen, Musikverlagen oder Bookingagenturen) für das Auffinden neuer Künstler zuständig, sowie für deren künstlerische Entwicklung nach Vertragsunterzeichnung.
Bewertung: Maßstab dafür, wie sehr dem Nutzer ein bestimmtes Musikstück gefällt. Während dieser Maßstab im Internet meistens in einer 5-Sterne-Bewertung (bspw. bei Youtube) besteht, wird dafür in dieser Arbeit herangezogen, wie oft der Nutzer das jeweilige Musikstück abgespielt hat.
Merkmale:
Dimensionen, in denen Musikobjekte miteinander verglichen werden können.
Merkmalsausprägung: der konkrete Wert, den ein Musikobjekt bezüglich eines Merkmals aufweist
Metadaten: Als Metadaten bezeichnet man Daten, die Informationen über andere Daten – in diesem Fall über Musikobjekte – enthalten.
Musikobjekt: musikalische Einheit, welche Gegenstand des Empfehlungsprozesses ist. Prinzipiell kann dies ein Künstler, ein Musikstück, ein Album oder Ähnliches sein. In dieser Arbeit wird die Empfehlung von einzelnen Musikstücken behandelt, sodass in diesem spezifischen Rahmen Musikobjekt als Synonym für Musikstück bzw. Song verstanden werden kann.
Musikvermarktung: hier nicht als ganzheitlicher Marketingansatz zu verstehen, sondern das Bekanntmachen/Kommunizieren von Musik gegenüber dem Konsumenten.
Nutzer: Anwender von Empfehlungssystemen und Konsument von Musikobjekten
Nutzerpräferenz: bezeichnet in diesem Kontext die musikalischen Vorlieben, die ein Musikhörer hat und damit welche Musikobjekte er bevorzugt.
Plays: Abspielvorgänge eines Musikstücks durch einen bestimmten Nutzer oder die Gesamtheit aller Nutzer.



Heranführung an und kontextuelle Einordnung von Empfehlungssystemen - Teil 2: Motivationale Grundlage meiner Arbeit: der ‚Vollkommene Musikmarkt‘

30 11 2008

Das Fundament dieser Heranführung bildet das Idealmodell der Mikroökonomie: der ‚vollkommene Markt‘. Diese Herangehensweise verdeutlicht die (volkswirtschaftliche) Bedeutung der Empfehlungssysteme. Der ‚vollkommene Markt‘ verlangt nach Erfüllung gewisser (utopischer) Prämissen, wie etwa Homogenität der Güter, vollständige Markttransparenz oder vollkommene Konkurrenz. Nur wenn diese Bedingungen erfüllt sind, liegt das ideale Marktmodell vor, wie es der (neoklassischen) Volkswirtschaftslehre als Ausgangspunkt ihrer Untersuchungen zu Grunde liegt.

Ein ‚vollkommener Markt‘ ist Voraussetzung für das so genannte ‚Pareto-Optimum‘ [1] – ein Zustand maximaler Wohlfahrt, in welchem durch eine Umverteilung von Gütern kein Wirtschaftssubjekt (sprich Unternehmen oder Einzel-person) besser gestellt werden kann, ohne dass ein anderes dadurch schlechter gestellt wird [2]. Eine Situation ist also dann noch nicht pareto-optimal, wenn ein Individuum besser gestellt werden kann, ohne dass einem anderen dadurch ein Nachteil entsteht. Die ‚Pareto-Optimierung‘ strebt demnach nach der effizientesten Wohlfahrtsverteilung unter den Marktteilnehmern. Entwicklungen, welche die Bedingungen eines ‚vollkommenen Marktes‘ begünstigen, erhöhen demnach den volkswirtschaftlichen Wohlstand.

In Bezug auf Musikvermarktung im digitalen Zeitalter kommt der Bedingung ‚vollständige Markttransparenz‘ besondere Bedeutung zu. Vollständige Markttransparenz bedeutet, dass Anbieter wie Nachfrager über sämtliche marktrelevanten Informationen verfügen. Jeder Konsument wüsste demnach unter anderem [3], welche Güter in welcher Qualität am Markt zugänglich sind [4].

Notwendige – durch Empfehlungssysteme begünstigte – Bedingungen für vollkommene Märkte

Abbildung 1: Notwendige – durch Empfehlungssysteme begünstigte – Bedingungen
für vollkommene Märkte (eigene Anfertigung)

Übertragen auf den Musikmarkt wäre ‚vollständige Markttransparenz‘ demnach als Situation zu verstehen, in welcher der Konsument zu jeder Zeit über sämtliche auf dem (globalen) Markt verfügbaren Musikobjekte, sowie deren Qualität im Bilde wäre. Folglich wäre sich der Konsument stets im Klaren darüber, welche Musik er hören und zu diesem Zwecke erwerben sollte. Das Resultat wäre eine allgemeine Nutzen- bzw. Wohlstandssteigerung.

Vor diesem Hintergrund erscheint mir Musikvermarktung als eine Reaktion auf eine ineffiziente, weil unter nicht-vollständiger Transparenz entstandene, Marktsituation. Sie versorgt den Konsumenten mit Informationen, schafft mehr Transparenz, um sein Bedürfnis nach hörenswerter Musik zu befriedigen.

Dieser Einsicht folgend, möchte ich untersuchen, ob und in welcher Weise die Digitalisierung und die globale Vernetzung durch das Internet zur Erhöhung der Transparenz im Musikmarkt beigetragen haben und weiterhin beitragen können. In der Essenz geht es um die Frage, ob die digitale Vernetzung Möglichkeiten eröffnet, die Markttransparenz stärker zu erhöhen als das gegenwärtig in der Musikbranche institutionalisierte Vermarktungssystem. Das Vorhandensein derartiger Potenziale wäre verbunden mit einer Chance zur Optimierung der Wohlfahrtsverteilung auf dem Musikmarkt. Die Gelegenheit zu einer solchen Verbesserung ist die Motivation für diese Auseinandersetzung. Geteilt wird diese Hoffnung auch von den Optimisten unter den Ökonomen. Sie artikulieren die Erwartung, „die Glanzzeiten der Marktwirtschaft [stünden uns] noch bevor“[5]. Eine Einschätzung, der sich Heribert Meffert anschließt:

„Faßt man an dieser Stelle die aufgeführten Besonderheiten in der Internet-Ökonomie zusammen, so zeigt sich in der Summe ein Marktplatz, dem nahezu der Status eines vollkommenen Marktes zuzusprechen ist (…). Aufgrund der höheren Markttransparenz verringert sich die Informations-asymmetrie zwischen Anbieter und Nachfrager.“ [6]

Bevor jedoch das Augenmerk auf ihre Auswirkungen hinsichtlich Markttransparenz und Musikvermarktung gerichtet wird, werden im folgenden Kapitel die Grundmechanismen der digitalen Vernetzung beleuchtet. Die Kenntnis dieser grundlegenden Zusammenhänge ist wichtig, damit Empfehlungssysteme in ihrem Kern verstanden und in einem größeren Kontext verortet werden können.

Quellen:

[1] vgl. Hafner, Susanne: “Preisvergleich zwischen Online-Shops und traditionellen Geschäften”; Seminararbeit aus Informationswirtschaft SE/PI. Wirtschaftsuniversität Wien. SS 2004;
[2] vgl. Eissler, Stephan: “Das so genannte ‚geistige Eigentum’ im digitalen Zeitalter - eine Kritik aus liberaler Perspektive”; Vortrag auf der 3. Oekonux-Konferenz in Wien. Mai 2004.
http://dritte.oekonux-konferenz.de/dokumentation/texte/Eissler.html); Fußnote [10] (http://dritte.oekonux-konferenz.de/dokumentation/texte/Eissler.html#FN_bk_10)
[3] Informationen darüber, in welchen Mengen und zu welchen Preisen die Produkte am Markt vertreten sind, gehören ebenfalls zur ‚Vollkommenen Transparenz‘, spielen für diese Arbeit jedoch eine untergeordnete Rolle.
[4] vgl. Bundeszentrale für politische Bildung: “Markttransparenz”; http://www2.bpb.de/popup/popup_lemmata.html?guid=GHGPAD; Stand: 10. 11. 2007
[5]Meisner, Harald: „Einführung in die Internetökonomie“; LIT Verlag, Münster 2004; S. 11
[6]Meffert, Heribert: „Neue Herausforderungen für das Marketing durch interaktive elektronische Medien – auf dem Weg zur Internetökonomie.“ Reihe BWL aktuell. Institut für Wirtschaftswissenschaften der Universität Klagenfurt. Februar 2000. http://wiwi.uni-klu.ac.at/Forschung/06.pdf



Heranführung an und kontextuelle Einordnung von Empfehlungssystemen - Teil 1: Ziel und Zielgruppe meiner Arbeit

30 11 2008

Wie schnell deutlich wird, ist die Auseinandersetzung mit Empfehlungssystemen eine recht technische und mathematische Angelegenheit. Das Themenfeld ist Schnittmenge einiger sehr spezieller Disziplinen, wie etwa ‚Information Retrieval‘, Wahrscheinlichkeitsrechnung oder Vektormodelle. Diesem Umstand entsprechend sind bisherige wissenschaftliche Annäherungen an das Themenfeld für den gemeinen Musikwirtschafter, Künstler oder Musikfan schwer verständlich ausgefallen. Mit dieser Arbeit soll dieser Zielgruppe eine Zugangsmöglichkeit zum Kosmos der ‚Recommender Systeme‘ eröffnet, der Betrachtungsgegenstand also plausibel in einen musikwirtschaftlichen Zusammenhang gebracht werden.

Diesem Anspruch folgend, möchte ich die Sache zunächst aus dem sonst angewandten, konkretisierten Kontext lösen und zeigen, auf welche Weise sich die Relevanz der Empfehlungssysteme erst ergeben hat. Mit Hilfe regelmäßig geäußerter Handlungsempfehlungen soll Euch zudem vermittelt werden, welche Erwägungen bei der Realisierung eines Empfehlungssystems im Musikbereich von Bedeutung sind.



Bachelorarbeit fertig - los geht´s

30 11 2008

Vor einer Woche gab es das Abschlusszeugnis an der Popakademie Baden-Württemberg… Bin jetzt also fertig, der Inhalt meiner Abschluss Thesis damit womöglich reif für die Veröffentlichung. Und damit komm ich endlich auch wieder zum Bloggen.Es werden hier folglich ab heute regelmäßig neue Inhalte über Musikempfehlungssysteme durchsickern und auf Euer Feedback warten. Notenmäßig wurde meine Arbeit durchgewunken, ihre wahre Reifeprüfung erhält sie aber jetzt durch die Konfrontation mit ihren Lesern im Netz…