Title (deu): A&R 2.0 - Big Data in der Musikindustrie

Author: Pühringer, M. (Marco)

Description (deu): Masterarbeit, Fachhochschule St. Pölten, Studiengang Media Management, 2017

Description (deu): Die allgemeine Zielsetzung dieser Arbeit liegt in der Untersuchung der Implikationen zwischen den Feldern A&R-Management und Big Data. Dabei soll nicht nur geprüft werden, wie Big Data Anwendungen das A&R-Management beeinflussen, sondern auch festgestellt werden, wo in der Verknüpfung der beiden Bereiche noch Verbesserungsmöglichkeiten bestehen. Für diese Forschungsarbeit wurden die einzelnen Teilgebiete im Theorieteil zuerst im Fundament dargelegt und die Verbindung der beiden Ebenen erläutert. Basierend auf diesen Erkenntnissen, wurde im Anschluss, anhand einer qualitativen Untersuchung, eine genauere Betrachtung der Thematik vollzogen um mit dieser eine Beantwortung der Forschungsfragen zu ermöglichen. Dabei wurden Experteninterviews mit sieben Personen aus der österreichischen Musikwirtschaft durchgeführt, welche für die Auswertung mit einer Inhaltsanalyse gegenübergestellt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass Big Data Anwendungen im A&R-Management und auch auf weiteren Ebenen der Wertschöpfungskette der Musiklabels verwendet werden. Jedoch besteht von den Experten gegenüber den Services noch eine Reluktanz. A&R-ManagerInnen benützen die zur Verfügung stehenden Instrumente, in den meisten Fällen nur dafür um sich eine Orientierung über KünstlerInnen zu verschaffen, um im Anschluss durch eine manuelle Analyse und mit traditionellen A&R-Praktiken zu entscheiden, ob eine KünstlerIn interessant für das Unternehmen ist oder nicht. Weiters ergaben sich aus den Interviews auch Hinweise, wie Big Data Services zukünftig Ihre Analysen optimieren können um tiefergehende Erkenntnisse zu entwickeln. Diese Hinweise bilden ein Potential für anknüpfende Forschungsarbeiten, welche besonders in der technischen Umsetzung, in Bezug auf die Analyse der Relationen zwischen den einzelnen Metriken, weiterführen könnten.

Description (eng): The general aim of this master thesis is to examine the implications between A&R management and big data. Not only should it be investigated how big data services are influencing today’s A&R work, but also inspected where improvements for A&R tools could be made. Therefore this research started by explaining the theory behind the music industry in general, A&R management, big data and the linkage between the A&R management and big data. Based on these insights, a qualitative study helped to gain deeper understanding on how A&R managers are using big data and where improvements could be made. The qualitative study was realized by holding interviews with seven experts from the austrian music industry and helped to answer the posed research questions. The results show that A&R managers are making use of big data services, but still show reluctance towards the information provided by the algorithms. Big data services are used to gain first impressions of an artist, but don’t replace current A&R activity, which still has to do with additional analysis and traditional A&R work. Furthermore, the results also give insights on how big data companies operate within the music sector, and where they can improve their applications, potentially leading to more profound understanding of the given data. These insights also show the necessity for further research concerning technical frameworks, as there seems to be a broad interest for social metrics and the ways they interrelate.

Object languages: German

Date: 2017

Rights: © All rights reserved

Classification: Musikwirtschaft ; Massendaten

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