浅谈音乐流媒体的个性化推荐对音乐传播受众拓展的影响

利 莹

（广东省广州市星海音乐学院，广东 广州 510006）

引言

移动互联网的应用使音乐传播的效率大幅提高，用户只需动动手指便可随时随地搜索并试听音乐作品。互联网使仅以腾讯音乐娱乐集团为例，其对外公布的曲库量已达2000万。

数字音乐平台的在线音乐业务营收能力较弱，流量依然是平台体现商业价值的关键指标。因此，以日活跃用户(DAU)为导向的价值观在数字音乐平台的大部分功能都有所体现。其中以“每日推荐”为代表的个性化推荐功能对提升日活跃用户的作用尤为明显。

国内主流音乐平台如QQ音乐、酷狗音乐、网易云音乐、虾米音乐等，均有基于平台用户特征所设计的个性化推荐，帮助用户探索音乐，鼓励用户每天登陆平台，“领取”平台为自己推荐的歌曲。显然，音乐个性化推荐对于音乐流媒体用户收听音乐的频率有促进作用。然而，笔者认为，个性化推荐加剧了音乐传播的马太效应，小众作品难以获得初始热度以进入推荐系统，对小众音乐的受众拓展而言存在一定的制约。

本文将采用调查研究、文献研究的方法，结合笔者的实践经验，尝试以传播学的角度探讨音乐个性化推荐对音乐受众拓展的影响。

一、中国的音乐推荐发展历程

流行音乐自改革开放以后进入中国内地市场。在唱片时代，大众探索流行音乐的主要途径有广播电视媒体的节目推荐、榜单推荐、现场音乐演出等。以广播电台的音乐推荐为例，大众收听到的音乐均是经过媒体工作者筛选后进行传播。在传统媒体的专家推荐模式下，大众的音乐选择是相对被动的。音乐内容资源受限于媒体资源不足、音乐市场国际化程度不足等因素，显得较为稀缺。

进入数字时代，移动端的普及使人们收听音乐的场景变得更为丰富、获得音乐作品更加便捷、高效。海量的音乐作品被上传至平台供用户自由选择。根据IFPI全球唱片业协会2019全球音乐消费者观察报告显示，89%的用户主要通过流媒体收听音乐。传播媒介的数字化也使大众探索音乐的方式发生了变化。

（一）由定时定点到随时随地

在唱片时代，大众通过媒体接触到音乐作品。以广播电视报纸为载体的传统媒介通常是按照固定周期以固定的形式向大众传播音乐。媒体工作者会对音乐作品的信息加以介绍，对大众审美有一定的引导与教育作用。而流媒体的普及打破了音乐传播的时间与空间限制。在智能手机全面普及的今天，用户仅需要动动手指便可播放来自全球的各类音乐作品。互联网与流媒体大大降低了用户获取音乐的门槛，大众探索音乐变得随心所欲。

（二）由被动推荐到主动探索

流媒体普及以前，音乐传播的媒介主要有广播、电视、唱片等。大众收听到的通常是经过广播电视媒体筛选和推荐的歌曲。作为传播的对象，大众只能被动接受媒体播放的内容。传统媒体对大众的音乐传播是单向的，缺乏双向互动。

在流媒体普及以前，大众音乐资源相对有限。对大众而言，来自广播电视媒体的音乐推荐具有一定的权威性。由于推荐渠道较为单一，缺乏对大众反馈的收集，以往大众的音乐偏好在一定程度上是被媒体所引导的。进入流媒体时代，大众可以轻易通过移动端随时播放全球范围内各种流派、各种语种的歌曲。每个用户均可主动以关键词实现精准搜索，也可通过听歌识曲等功能及时捕捉到自己喜爱的歌曲，或选择通过收藏、下载等方式收集和欣赏音乐。音乐传播打破了时间、空间的限制，无论是传播的体量还是传播的种类都大幅提升。业内更有人认为，在流媒体时代，大众已经不需要依赖权威推荐来指引自己的聆听。这一趋势在年轻群体中表现得较为明显。

根据笔者对114名青少年所做的问卷调查显示，音乐平台内的个性化推荐已成为用户探索音乐的主要渠道。超过33%的受访者将个性化推荐排在所有选项中的首位。而传统媒体推荐，如榜单、广播节目等排在所有选项中的末位。

在信息过载的时代，用户的需求渐渐从获得音乐资源变成选择自己喜欢的音乐资源，大众触达音乐的方式渐渐从被动推荐变成主动探索。

（三）由专家推荐到用户推荐

约瑟夫·博伊斯的艺术宣言是“人人都是艺术家”。在流媒体被广泛应用以前，音乐传播的权限大多掌握在传统媒体手中。传统媒体的音乐推荐通常由专业乐评人、媒体工作者等经过专业筛选后无差别地向大众传播。媒介的“守门”在一定程度上对大众的音乐审美起到一定的引导作用，也对流行音乐的发行和推广产生了重要的影响。在如今的互联网语境中，这种内容生产机制属于PGC，即专家生产内容。

进入数字时代后，音乐推荐的主流从“专家推荐”演变成“用户推荐”。笔者认为，“用户推荐”可有两种含义：第一，是指用户生产内容（UGC）机制下，普通用户能参与内容的创作与包装。国内主流的音乐平台如QQ音乐、网易云音乐等均对用户开放了从音乐内容的创作、发布和推荐等各类内容权限。音乐内容的体裁弱化了专辑的概念，歌单成为更为大众化的内容组合形态。以歌单制作为例，所有用户均有权按自定义的主题将自己喜爱的歌曲组合在一张歌单当中，从歌单介绍、歌单头像到歌曲顺序均可自由选择。“守门”的作用在UGC机制下被削弱，用户成为音乐推荐的主体；第二种含义，笔者认为是指在以用户行为流水为数据源，运用推荐算法实现的音乐推荐系统。用户被推荐的歌曲都来源于平台对用户听歌行为的计算。平台根据用户的行为流水得出用户画像，将偏好相似的用户所收听的音乐进行交换。从用户中来，到用户中去，推荐内容中没有专家意志的干扰，大众渐渐掌握了音乐传播的主动权。

二、音乐个性化推荐的基本特点与应用

笔者在近日针对音乐个性化推荐作了一项调查。结果显示，对19-23岁的年轻用户而言，平台的个性化推荐是主要的发现音乐的渠道。在音乐受众群体的年轻化趋势下，可以预见的是，音乐个性化推荐在音乐传播当中会扮演越来越重要的角色。对于音乐创作者而言，将音乐个性化推荐作为主要传播渠道，既是机遇也是挑战。

目前，主流音乐个性化推荐逻辑主要可分为基于用户的协同过滤（User-Based-CF）与基于物品的协同过滤（Item-Based-CF）。以网易云音乐为例，其良好的用户生态为基于用户的协同过滤提供良好的基础。将听歌偏好较为接近的用户所听的音乐进行交换，为对方推荐，从而引导用户听到更多歌曲。

基于物品的相似度的推荐是将相似度较高的歌曲持续推荐给用户，引导用户持续播放，从而使整体播放量有所提升。平台为歌曲打上标签，对歌曲进行描述。

无论是基于用户还是基于物品，音乐的个性化推荐都具备以下的基本特点：

（一）投其所好

大众对音乐的评价是主观的。一般情况下，大众对个性化推荐是否精准的判断依据主要在于推荐结果中是否有符合自己兴趣偏好的歌曲。如前文所述，平台以促进活跃量、引导用户播放为自己的核心目标。因此，为了追求播放率更高的推荐结果，平台往往更强调投用户所好，协调过滤的推荐系统会以不同理由为用户推荐歌曲。如虾米音乐的每日30首推荐会将推荐理由告知用户：“根据你收听过的X歌曲，为你推荐Y。”尽可能吸引用户点击播放，促进活跃量与播放量。

（二）千人千面

个性化推荐其中一个特点是千人千面，即每位用户被推荐的歌曲均是根据该用户在平台上的行为轨迹计算生成的，而非无差别地全量推荐。一般情况下，用户所获取的推荐结果是唯一的。音乐是以主观评价为主的艺术产品，判断推荐歌曲的好坏目前仅有用户是否喜爱这唯一的依据。

数字音乐平台为每位用户提供用户大概率认可的歌曲，使用户能聆听自己的专属推荐。现有的推荐策略能一定程度上提高用户对品牌的认可度，提高用户粘性。千人千面的个性化策略是对大众个性化审美需求的满足，同时也体现出用户在审美体验中的主动性。

（三）使用时长与推荐精准程度呈正比

据笔者了解，用户在数字音乐平台上的操作越多，平台对用户的偏好就能有越好的把握。与歌曲播放相关的一系列操作，如收藏、单曲循环、下载、分享等，均可被基本视为用户对歌曲的正向反馈。相比而言，用户在平台上的负向反馈会显得较为单一，如切换歌曲，或在某些带有删除、拉黑功能的推荐功能，如私人FM中，将过滤逻辑与负向反馈关联起来，避免推荐的歌曲再引起用户的反感。推荐系统可根据用户反馈及时调整对该用户的推荐策略，尽量保证用户的音乐推荐体验。

由此可见，用户在平台上的操作能在一定程度上体现用户对歌曲的喜好程度，也成为产品经理与算法工程师在设计推荐系统时做出决策的重要依据。

举一个虚构的例子，某用户播放了10首带有“现场”“伤感”“华语”的歌曲，对其中的7首都点击了收藏，推荐系统便会在后续推荐中继续为用户推荐包含相同或相近标签的歌曲，尽可能以该用户最爱的内容延长用户的播放时长。反之，若用户每听到带某种特征的音乐时都会切歌，系统可把该类歌曲从该用户的推荐池中过滤。当账号处于初始状态时，平台对用户的了解程度甚低。为保证流量的最大化，平台会为用户推荐热门歌曲，引导用户播放。

三、个性化推荐对音乐受众拓展的影响

综上所述，音乐个性化推荐凸显了数字时代大众对音乐审美的自主表达。内容生产机制与传播机制的全面开放使用户既是音乐传播者和发起者，也是音乐传播的接收者。专家推荐对于音乐传播的作用渐渐被算法推荐代替，因此，个性化推荐对音乐传播的影响愈发关键，主要表现在：

（一）有利于丰富音乐传播的场景

在丰富音乐传播场景、促进音乐播放行为方面，音乐创作者和数字音乐平台的目标与立场是一致的。

个性化推荐根据用户偏好推荐用户大概率喜欢的歌曲，并使用户产生音乐平台“懂我”的感知，不仅使用户对平台产生情感联系，还鼓励用户将更多时间投入到聆听音乐中。对数字音乐平台的产品经理而言，推荐算法的任务是为用户推荐符合其喜好的歌曲，将播放时长最大程度地延长。在普及音乐、丰富用户聆听音乐的场景方面，个性化推荐都有较为正面的作用。

（二）有利于为音乐创作者提供更多传播渠道

在唱片时代，推广资源主要在传统媒体上投放。国内传统媒体以各级广播电视台为主，媒体资源相对有限。因此，仅有少部分拥有强大幕后团队的音乐创作者与歌手得以将作品向公众推广。对于缺乏资金支持、缺乏团队支持的音乐创作者而言，音乐个性化推荐为其创作了更多传播渠道。从宏观上说，音乐个性化推荐为各类音乐作品提供了一个相对开发放的传播渠道，使媒体资源不再只是专家推荐的舞台。

（三）不利于音乐受众审美视野的拓展

为了保证推荐的精确度，推荐系统会为用户推荐用户自己较为熟悉的某类歌曲。据笔者的调查显示，超过64%的用户的每日推荐中包含10%以上的歌曲是“以前已经听过的歌曲”。

对重度依赖个性化推荐的用户而言，仅在自己固有的喜好范围内接触自己熟悉的音乐，在一定程度上局限了自己对其他音乐流派的涉猎，不利于音乐受众群体丰富自己的审美情趣，也使受众群体的音乐视野受到一定的局限。传播对象的审美能力在一定程度上反向推动音乐传播者的传播策略。

（四）一定程度上加剧音乐传播的马太效应

如前文所述，在协同过滤机制之下，得到用户正向反馈越多的歌曲会更容易被推荐给更多同类用户。据笔者了解，热门歌曲贡献了大多数流量，数字音乐平台的曲库中，尚有大量的音乐资源无人问津。因此，一般情况下，播放量较高的音乐资源会更容易进入个性化推荐的推荐池。但对于推广资源较缺乏的冷门作品而言，获得初始流量已经较为困难，更遑论与热门歌曲一同进入个性化推荐池触达更多用户。

四、结论

应当肯定的是，流媒体使音乐传播的场景变得更加丰富，大大拓展了音乐的受众群体。流媒体的普及对音乐传播有着较为突出的贡献。但在流媒体营收渠道较为单一的背景下，流量最大化成为了流媒体产品设计者的主要目标。丰富的传播场景可为音乐传播提供良好基础，但音乐传播马太效应的加剧却不利于创造音乐产业的长期价值。如何通过个性化推荐实现音乐传播的量与质的平衡，协助音乐创作者实现受众拓展，也许是流媒体工作者值得思考的一个方向。笔者认为，推荐逻辑适当向具有较高美学价值的资源倾斜，也许是一个可探索的方向。