利 瑩

（廣東省廣州市星海音樂學(xué)院，廣東 廣州 510006）

引言

移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)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?；ヂ?lián)網(wǎng)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(shù)字音樂平臺的在線音樂業(yè)務(wù)營收能力較弱，流量依然是平臺體現(xiàn)商業(yè)價值的關(guān)鍵指標(biāo)。因此，以日活躍用戶(DAU)為導(dǎo)向的價值觀在數(shù)字音樂平臺的大部分功能都有所體現(xiàn)。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(nèi)主流音樂平臺如QQ音樂、酷狗音樂、網(wǎng)易云音樂、蝦米音樂等，均有基于平臺用戶特征所設(shè)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(lǐng)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(rèn)為，個性化推薦加劇了音樂傳播的馬太效應(yīng)，小眾作品難以獲得初始熱度以進入推薦系統(tǒng)，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(diào)查研究、文獻研究的方法，結(jié)合筆者的實踐經(jīng)驗，嘗試以傳播學(xué)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(fā)展歷程

流行音樂自改革開放以后進入中國內(nèi)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(jié)目推薦、榜單推薦、現(xiàn)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(jīng)過媒體工作者篩選后進行傳播。在傳統(tǒng)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(nèi)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(shù)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(jù)IFPI全球唱片業(yè)協(xié)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(shù)字化也使大眾探索音樂的方式發(fā)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(tǒng)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(dǎo)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?；ヂ?lián)網(wǎng)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(jīng)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(nèi)容。傳統(tǒng)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(quán)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(dǎo)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(nèi)各種流派、各種語種的歌曲。每個用戶均可主動以關(guān)鍵詞實現(xiàn)精準(zhǔn)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(yè)內(nèi)更有人認(rèn)為，在流媒體時代，大眾已經(jīng)不需要依賴權(quán)威推薦來指引自己的聆聽。這一趨勢在年輕群體中表現(xiàn)得較為明顯。

根據(jù)筆者對114名青少年所做的問卷調(diào)查顯示，音樂平臺內(nèi)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(tǒng)媒體推薦，如榜單、廣播節(jié)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(shù)宣言是“人人都是藝術(shù)家”。在流媒體被廣泛應(yīng)用以前，音樂傳播的權(quán)限大多掌握在傳統(tǒng)媒體手中。傳統(tǒng)媒體的音樂推薦通常由專業(yè)樂評人、媒體工作者等經(jīng)過專業(yè)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(dǎo)作用，也對流行音樂的發(fā)行和推廣產(chǎn)生了重要的影響。在如今的互聯(lián)網(wǎng)語境中，這種內(nèi)容生產(chǎn)機制屬于PGC，即專家生產(chǎn)內(nèi)容。

進入數(shù)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(rèn)為，“用戶推薦”可有兩種含義：第一，是指用戶生產(chǎn)內(nèi)容（UGC）機制下，普通用戶能參與內(nèi)容的創(chuàng)作與包裝。國內(nèi)主流的音樂平臺如QQ音樂、網(wǎng)易云音樂等均對用戶開放了從音樂內(nèi)容的創(chuàng)作、發(fā)布和推薦等各類內(nèi)容權(quán)限。音樂內(nèi)容的體裁弱化了專輯的概念，歌單成為更為大眾化的內(nèi)容組合形態(tài)。以歌單制作為例，所有用戶均有權(quán)按自定義的主題將自己喜愛的歌曲組合在一張歌單當(dāng)中，從歌單介紹、歌單頭像到歌曲順序均可自由選擇?！笆亻T”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(rèn)為是指在以用戶行為流水為數(shù)據(jù)源，運用推薦算法實現(xiàn)的音樂推薦系統(tǒng)。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(jù)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(nèi)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(quán)。

二、音樂個性化推薦的基本特點與應(yīng)用

筆者在近日針對音樂個性化推薦作了一項調(diào)查。結(jié)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(fā)現(xiàn)音樂的渠道。在音樂受眾群體的年輕化趨勢下，可以預(yù)見的是，音樂個性化推薦在音樂傳播當(dāng)中會扮演越來越重要的角色。對于音樂創(chuàng)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(zhàn)。

目前，主流音樂個性化推薦邏輯主要可分為基于用戶的協(xié)同過濾（User-Based-CF）與基于物品的協(xié)同過濾（Item-Based-CF）。以網(wǎng)易云音樂為例，其良好的用戶生態(tài)為基于用戶的協(xié)同過濾提供良好的基礎(chǔ)。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(dǎo)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(xù)推薦給用戶，引導(dǎo)用戶持續(xù)播放，從而使整體播放量有所提升。平臺為歌曲打上標(biāo)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(zhǔn)的判斷依據(jù)主要在于推薦結(jié)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(dǎo)用戶播放為自己的核心目標(biāo)。因此，為了追求播放率更高的推薦結(jié)果，平臺往往更強調(diào)投用戶所好，協(xié)調(diào)過濾的推薦系統(tǒng)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(jù)你收聽過的X歌曲，為你推薦Y?！北M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(jù)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(jié)果是唯一的。音樂是以主觀評價為主的藝術(shù)產(chǎn)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(jù)。

數(shù)字音樂平臺為每位用戶提供用戶大概率認(rèn)可的歌曲，使用戶能聆聽自己的專屬推薦?，F(xiàn)有的推薦策略能一定程度上提高用戶對品牌的認(rèn)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(xiàn)出用戶在審美體驗中的主動性。

（三）使用時長與推薦精準(zhǔn)程度呈正比

據(jù)筆者了解，用戶在數(shù)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(guān)的一系列操作，如收藏、單曲循環(huán)、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(fù)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(fù)向反饋關(guān)聯(lián)起來，避免推薦的歌曲再引起用戶的反感。推薦系統(tǒng)可根據(jù)用戶反饋及時調(diào)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(xiàn)用戶對歌曲的喜好程度，也成為產(chǎn)品經(jīng)理與算法工程師在設(shè)計推薦系統(tǒng)時做出決策的重要依據(jù)。

舉一個虛構(gòu)的例子，某用戶播放了10首帶有“現(xiàn)場”“傷感”“華語”的歌曲，對其中的7首都點擊了收藏，推薦系統(tǒng)便會在后續(xù)推薦中繼續(xù)為用戶推薦包含相同或相近標(biāo)簽的歌曲，盡可能以該用戶最愛的內(nèi)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(tǒng)可把該類歌曲從該用戶的推薦池中過濾。當(dāng)賬號處于初始狀態(tài)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(dǎo)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(shù)字時代大眾對音樂審美的自主表達。內(nèi)容生產(chǎn)機制與傳播機制的全面開放使用戶既是音樂傳播者和發(fā)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(fā)關(guān)鍵，主要表現(xiàn)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(chuàng)作者和數(shù)字音樂平臺的目標(biāo)與立場是一致的。

個性化推薦根據(jù)用戶偏好推薦用戶大概率喜歡的歌曲，并使用戶產(chǎn)生音樂平臺“懂我”的感知，不僅使用戶對平臺產(chǎn)生情感聯(lián)系，還鼓勵用戶將更多時間投入到聆聽音樂中。對數(shù)字音樂平臺的產(chǎn)品經(jīng)理而言，推薦算法的任務(wù)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(chuàng)作者提供更多傳播渠道

在唱片時代，推廣資源主要在傳統(tǒng)媒體上投放。國內(nèi)傳統(tǒng)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(chuàng)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(chuàng)作者而言，音樂個性化推薦為其創(chuàng)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(fā)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(tǒng)會為用戶推薦用戶自己較為熟悉的某類歌曲。據(jù)筆者的調(diào)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(jīng)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(nèi)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(yīng)

如前文所述，在協(xié)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(jù)筆者了解，熱門歌曲貢獻了大多數(shù)流量，數(shù)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(jīng)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(jié)論

應(yīng)當(dāng)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(chǎn)品設(shè)計者的主要目標(biāo)。豐富的傳播場景可為音樂傳播提供良好基礎(chǔ)，但音樂傳播馬太效應(yīng)的加劇卻不利于創(chuàng)造音樂產(chǎn)業(yè)的長期價值。如何通過個性化推薦實現(xiàn)音樂傳播的量與質(zhì)的平衡，協(xié)助音樂創(chuàng)作者實現(xiàn)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(rèn)為，推薦邏輯適當(dāng)向具有較高美學(xué)價值的資源傾斜，也許是一個可探索的方向。