Music classification, genres, and taste patterns: a ground-up network analysis on the clustering of artist preferences

Abstract

Onderzoeksdoel en theoretisch kader In dit artikel presenteren we een alternatieve methode voor het meten van muzieksmaken in survey-onderzoek. Culturele sociologen maken traditioneel gebruik van een vooropgestelde lijst van muziekgenres voor het meten van de muziekvoorkeuren van hun respondenten. Ze maken hierbij de assumptie dat deze lijst een exclusieve en exhaustieve weergave is van alle dimensies van muziekvoorkeuren aanwezig bij hun respondenten. In realiteit zijn muziekgenres echter zeer dynamische en contextgevoelige concepten die onmogelijk samengevat kunnen worden in een statische lijst van categorieën. Geïnspireerd door Lamont’s (2010) oproep om classificatie systemen te bestuderen “from the ground up” stellen we in deze paper daarom een alternatieve methode voor om muziekvoorkeuren te bevragen onder respondenten door gebruik te maken van een open vraag naar hun artiestvoorkeuren. Onderzoeksmethode De verkregen data laat ons toe om een two-mode netwerk op te bouwen met artiesten op de eerste mode en respondenten op de tweede. Vervolgens maken we gebruik van een two-mode clustertechniek uit de sociale netwerk analyse (Infinite Relational Model) om respondenten te identificeren die een gelijkaardige relatie hebben tot dezelfde set van artiesten. Dit levert zowel muziek genres ‘from the ground up’ op als luisterpatronen onder de respondenten. Deze luisterpatronen kunnen we vervolgen linken met de socio-economische achtergrondkenmerken van de respondenten met behulp van een logistische regressie analyse. Resultaten en/of onderbouwde conclusies Onze resultaten tonen aan dat onderzoek dat gebruik maakt van vooropgestelde muziekgenre lijsten de heterogeniteit binnen muziekgenres over het hoofd ziet en zo belangrijke nuances tussen de verschillende luisterpatronen mist. De elitaire culturele omnivoor combineert enkel bepaalde deelaspecten binnen en tussen muziekgenres, deze detailaspecten komen niet aan het ligt bij ‘top-down’ metingen van muziekgenre voorkeuren. Daarenboven nodigt ons onderzoek uit om classificatiesystemen in het algemeen te herevalueren, en leveren we een bruikbare tool aan om muziekvoorkeuren op een efficiënte en betrouwbare manier ‘bottom-up’ te kunnen meten in survey onderzoek