Funding Funded Projects Music Analytics: Die Bewertung von Daten in der Musikwirtschaft

Music Analytics: Die Bewertung von Daten in der Musikwirtschaft

Die Digitalisierung führt, wie in anderen gesellschaftlichen Bereichen, in der Musikwirtschaft insbesondere durch Streamingdienste zu einer massiven Ausweitung der Erhebung und Nutzung von (Verhaltens-)Daten.

Dadurch sind Datenanalysen als Teil der Arbeitsrealität mittlerweile omnipräsent. Einerseits entsteht dadurch eine Dateneuphorie, die vor allem die Steigerung der ökonomischen Effizienz von Entscheidungen sowie die Prognosefähigkeit in einem ökonomisch sehr risikobehaf­teten Umfeld hervorhebt. Andererseits warnen daten- und kulturkritische Arbeiten unter anderem vor einer schleichenden Anpassung musikalischer Werke an die Bedingungen von Plattformen, einer Ausweitung der Überwachung von Nutzenden oder unfairen algorith­mischen Verteilungsmechanismen. Darüber, wie Akteurinnen und Akteure der Musikwirtschaft Daten tatsächlich verwenden, ist allerdings wenig bekannt. Dies ist besonders relevant vor dem Hintergrund sich neu etablierender Musik­analyse-Unternehmen, die Daten für die Musikwirtschaft bündeln und aufbereiten, aber bisher nicht erforscht sind.

Hier setzt Dr. Kropf mit seinem Projekt an und möchte zu einem besseren Verständnis der Datafizierung der Musikwirt­schaft und der dabei aufkommenden Wert- und Interessenskonflikte beitragen. Er fragt: Welche Wert- und Interessenskonflikte manifestieren sich in der (dis­kursiven, infrastrukturellen und praktischen) Bewertung von Daten in der gegenwärtigen Musikwirtschaft und welche Formen der Wertvermittlung und Ermächtigung erproben neue Datenunternehmen vor diesem Hinter­grund? Dr. Kropf knüpft theoretisch an zentrale Er­kenntnisse der Datafizierungsforschung und Critical Data Studies an und greift auf einen dezidiert bewertungsso­ziologischen Ansatz zurück. Dazu gilt es, mindestens drei Strukturmomente der Bewertung zu berücksichtigen: (technische) Infrastrukturen, Diskurse und Praktiken des Gebrauchs.

Das Forschungsdesign ist zweistufig. Zunächst wird mithilfe von Situationsanalysen das ‚Big Picture‘ einer datafizierten Musikwirtschaft systematisch nachgezeichnet. Dazu werden verschiedene Dis­kurse, Praktiken und nichtmenschliche Akteure in ihren jeweiligen Beziehungen zueinander untersucht.

Zweitens wird erforscht, auf welche Art und Weise eine datenförmige Vermittlung und Ermächtigung durch die neu aufkommenden Musikanalyse-Unternehmen erfolgt und welche Potenziale und Grenzen sie jenseits von Datenkritik und -euphorie auf­weist.

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