אלגוריתם לאתור הכוכב הבא במוזיקה

חוקרים באוניברסיטת תל אביב מנצלים רשתות שתוף קבצים לאתור אמנים מבטיחים

מוזיקת ההיפ-הופ ניזונה מצעירים הגדלים באטלנטה, ניו יורק, שיקגו, לוס אנג'לס ונוסקים במהירות לצמרת. אבל דרכו של מוזיקאי צעיר בארה”ב אינה קלה. היא מתחילה בהופעות במועדונים בערים הגדולות בארה”ב בתקוה שהוא יאותר ויוחתם ע”י חברות הפצת המוזיקה הגדולות ומשם ההצלחה תלויה רק בו. אבל כיצד יאתרו חברות המוזיקה את האומנים? למשימה זו נרתמו חוקרים מאוניברסיטת תל אביב.

החוקרים, בראשם עומד פרופ' יובל שביט מבית הספר להנדסת חשמל באוניברסיטת תל אביב, מנתרים את רשתות שתוף הקבצים ועל סמך נתוח החפושים של המשתמשים מנבאים בדיוק של 30-50% את הצלחת האומן, וזאת בלי לשמוע את השירים עצמם. המחקר הוא חלק מעבודת המסטר של נעם קניגשטיין שזכה עבורה בפרס מאת הפקולטה לנהול האוניברסיטת תל אביב עבור מחקר טכנולוגי עם פוטנציאל מסחרי, ואכן כבר הובעה התעניינות מסחרית בתכנה שפותחה במסגרת.

התכנה זהתה את האומנים Soulja Boy (“Crank That”) ו- Sean Kingston (“Temperature”) כבר באפריל 2007 שבועות לפני שהגיעו למצעד המכירות של הבילבורד (רשימת הלהיטים של תעשית המוזיקה האמריקנית). הלהקה Shop Boyz זוהתה כבעלת פוטנציאל הצלחה כבר בתחילת פברואר 2007, חודשיים אח”כ הוחתמה הלהקה ע”י יוניברסל ריפבליק, חברת הפצת מוזיקה מובילה, וכעבור שבועות בודדים הכניסו השופ בויז את להיטם הגדלו Party like a Rockstar למצעד של הבילבורד, כעבור מספר שבועות הגיע השיר למקום השני במצעד.

כדי לפתח את התכנה בחן הצוות מאוניברסיטת תל אביב, פרופ' יובל שביט ותלמידי המחקר נעם קניגשטיין ותומר טנקל, למעלה מחצי מיליארד מחרוזות חפוש (שאילתות) שנשלחו לרשת גנוטלה לשתוף קבצים במשך 10 חודשים בין סוף 2006 לסוף 2007. תוצאות האלגוריתם הושוו לרשימת הבילבורד. זו היא כמות שאילות חסרת תקדים במחקר של רשתות שתוף קבצים, בכל יום נאספו 10 עד 40 מיליון שאילתות, ונתוחן בזמן סביר הצריך פתרון משוכות טכניות לא פשוטות.

“המפתח להצלחה הייתה ההבנה כיצד הפזור הגיאוגרפי של השאילתות מורה על פוטנציאל ההצלחה של האומנים” אומר פרופ' שביט, “הבנו שאומנים שהצליחו בגדול, עשו זאת קודם במהירות באזור בו התחילו את דרכם. הפילוח הגיאוגרפי של השאילתות אפשר לנו לזהות אומנים מצליחים באזור מסוים כאשר בכלל ארה”ב הם היו עדיין בלתי ידועים.” האלגוריתם מאפשר לזהות מגמת הצלחה גם כאשר אומן מקבל רק כמאה שאילתות ביום מספר זניח בים של מיליוני שאילתות יומיות. “אנו מחפשים את מגמת הגדול ולא את המספרים המוחלטים” אומר פרופ' יובל שביט.

לצורך המשך המחקר בונה כעת הצוות מערכת אסוף חדשה מרשת שתוף קבצים קטנה יותר, direct connect, ומצליח לאסוף בין מיליון למיליון וחצי שאילתות ביום. בעתיד מקווה הצוות להצליח ולנבא את אורך החיים של שיר בפסגה.