Masterarbeit, 2018
105 Seiten, Note: 1,8
1 EINLEITUNG
2 GRUNDLAGEN
2.1 Zum Begriff Präferenz und Musikpräferenz
2.1.1 Etymologische Ableitung des Begriffs Präferenz
2.1.2 Präferenz vs. Geschmack
2.1.3 Musikpräferenzen
2.2 Entwicklung des digitalen Musikmarkts in Deutschland
2.2.1 Digitale Erlösmodelle - Streaming vs. Download
2.2.2 Der deutsche Musikmarkt – Streaming auf dem Vormarsch
2.2.3 Digitaler und physischer Markt im Einklang
2.2.4 Ausblick
2.3 Der Musikstreamingdienst Spotify
2.3.1 Spotify Premium und Spotify Free
2.3.2 Service Funktionen
2.3.3 Soziale Funktionen
2.3.4 Für Künstler
2.4 Präferenzen bei Spotify
2.4.1 Startseite
2.4.2 Genres und Stimmungen
2.4.3 Personalisierte Playlisten
2.4.4 Neuerscheinungen
2.4.5 Künstlerseiten
2.4.6 Zwischenfazit
3 EXPERTENINTERVIEWS
3.1 Datenerhebungsmethode
3.2 Interview-Leitfaden
3.3 Auswahl der Experten
3.4 Analyse
4 ERGEBNISSE
4.1 Die Bedeutung Spotifys für den Musikmarkt
4.2 Die Bedeutung der Präferenzen Spotifys für den Hörer
4.3 Die Bedeutung der Präferenzen Spotifys für Künstler und Labels
4.4 Die Bedeutung der Präferenzen für Spotify selbst
4.5 Ausblick
5 FAZIT
Diese Arbeit untersucht die Rolle des Musikstreamingdienstes Spotify als marktführende Plattform und analysiert, welche Präferenzen durch das System gebildet werden. Ziel ist die Beantwortung der Forschungsfrage, wie sich diese Präferenzen auf das Hörverhalten, die Vermarktungsstrategien von Künstlern und Labels sowie auf den Musikmarkt allgemein auswirken, wobei auch Spotifys eigene strategische Beweggründe beleuchtet werden.
2.4.3 Personalisierte Playlisten
Das Herzstück der Algorithmus-basierten Playlisten, die individuell auf den jeweiligen Nutzer zugeschnitten sind, bildet die wöchentliche Playlist Discover Weekly oder auch Dein Mix der Woche. Um die Datenerfassung über einen Nutzer und die Mechanismen der Algorithmen bei Spotify zu verstehen, lohnt sich daher ein näherer Blick auf diese wöchentliche Playlist.
Spotify beschreibt den Mix der Woche als eine „wöchentliche Playlist mit Songs, von denen wir hoffen, dass sie dir gefallen. Die Zusammenstellung basiert auf den Songs, die du und andere Spotify Fans, die einen ähnlichen Geschmack haben, gehört haben. Je mehr Musik du hörst, desto besser wird ‚Dein Mix der Woche’.“ Die Dein Mix der Woche Playlist ist automatisch und für jeden Nutzer in der Musiksammlung auffindbar und wird jeden Montag mit 30 neuen Titeln bestückt. Mit dieser 2014 eingeführten, personalisierten Playlist versucht Spotify dem Nutzer eine wöchentliche Playlist zusammenzustellen, die neue Tracks beinhaltet, die seinem Geschmack und seiner Vorliebe entsprechen könnten. Diese Art personalisierter Playlisten stellt einen großen Vorteil gegenüber anderen Streamingplattformen wie Apple und Google dar, die bislang noch keine personalisierten Playlisten anbieten.
Die Basis der empfohlenen Tracks in der Discover Weekly-Playlist sind die Musikbibliotheken anderer Nutzer, die einen ähnlichen Musikgeschmack haben. Hierbei wertet Spotify alle von Nutzern erstellten Playlisten aus, von denen jede einzelne den Musikgeschmack und die Vorlieben des jeweiligen Spotify-Nutzers reflektiert. Von größeren, professionell kuratierten Playlisten bis zur privaten Playlist des Einzelnutzers vergleicht Spotify alle Geschmäcker und Sammlungen mit dem individuellen Geschmack des Nutzers und füllt seine Discover Weekly-Playlist dann mit Tracks, die von Nutzern mit einem ähnlichen Musikgeschmack bereits gehört wurden und von denen Spotifys Algorithmus annimmt, dass sie dem jeweiligen Geschmack des Nutzers entsprechen könnten. Wenn also zwei Lieblingslieder eines Nutzers oft mit einem dritten Track, den er noch nicht kennt, in anderen Playlisten kombiniert werden, wird er ihm höchstwahrscheinlich in der Discover Weekly-Playlist vorgeschlagen.
1 EINLEITUNG: Einführung in die wachsende Bedeutung des Musikstreamings und die zentrale Rolle von Spotify im deutschen Musikmarkt bei gleichzeitiger Formulierung der Fragestellung.
2 GRUNDLAGEN: Theoretische Definition der Begriffe Präferenz und Geschmack sowie eine Analyse des digitalen Musikmarkts, Spotifys Geschäftsmodell und dessen Navigationsstruktur.
3 EXPERTENINTERVIEWS: Erläuterung der gewählten qualitativen Forschungsmethode und Vorstellung der befragten Branchenexperten.
4 ERGEBNISSE: Auswertung der Interviews hinsichtlich der Bedeutung Spotifys für den gesamten Musikmarkt, die Hörerschaft, Musiker und Labels sowie für die Plattform selbst.
5 FAZIT: Zusammenfassung der Kernergebnisse und ein Ausblick auf die zukünftige Marktentwicklung sowie kritische Reflexion des Einflusses von Spotify.
Musikstreaming, Spotify, Präferenzforschung, Musikpräferenzen, Algorithmen, Playlist, Musikmarkt, Digitalvertrieb, Künstleraufbau, Hörerverhalten, Streaming-Ökonomie, Datenanalyse, Musikgenuss, Redaktionelle Kuratierung, Marktmacht.
Die Arbeit analysiert, wie der Musikstreamingdienst Spotify durch algorithmische und redaktionelle Prozesse Nutzerpräferenzen bildet und welche Auswirkungen dies auf die gesamte Musikbranche hat.
Zu den Schwerpunkten gehören der Wandel des Musikmarkts durch Streaming, die Funktionsweise von Spotifys Empfehlungsalgorithmen und die Abhängigkeit von Künstlern sowie Labels von der redaktionellen Gestaltung der Plattform.
Die Arbeit untersucht, welche spezifischen Präferenzen bei Spotify gebildet werden und welche Bedeutung diese für den Hörer, für Musikschaffende (Künstler/Bands) und den Musikmarkt insgesamt haben.
Es handelt sich um eine qualitative Studie, die auf Experteninterviews mit Branchenkennern basiert, deren Aussagen mittels der zusammenfassenden qualitativen Inhaltsanalyse nach Philipp Mayring ausgewertet wurden.
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische fundierte Analyse des Musikmarkts und von Spotifys Funktionen sowie in die detaillierte Auswertung der geführten Experteninterviews zu verschiedenen Kategorien wie Marktbedeutung und Künstlerförderung.
Kernelemente sind Musikstreaming, Spotify, Algorithmen, Präferenzbildung, Playlist-Ökonomie und die Veränderung von Marketingstrategien im Musikgeschäft.
Playlisten werden als "neue Alben" identifiziert, die zwar eine enorme Reichweite bieten, aber das Künstlerimage und das Albumkonstrukt schwächen können, da Songs funktioneller und generischer angepasst werden müssen.
Die Experten sehen zwar das Potenzial für eine inhaltliche Einseitigkeit durch Algorithmen, halten diese jedoch für handhabbar, solange Nutzer aktiv bleiben und auch andere Informationsquellen für neue Musik nutzen.
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