串流音樂為何能精準推薦「你可能喜歡」

音樂變得觸手可及之後，如何在茫茫歌海中找到下一首｛你可能喜歡｝

★前Spotify資料鍊金師★
——深入探索坐擁5億會員、全球最大音樂串流平台如何顛覆音樂產業——
——完全解密演算推薦機制、數據背後的文化現象——


「一首歌只要在空氣中振動過，它就應該要能夠被重新召喚出來。」

從九〇年代的錄音帶、黑膠唱片、CD，到現在串流平台，中間歷經了網際網路、Napster、iTunes、iPod 與音樂下載的混亂時期。有的人難以割捨實體音樂的美好，但更多人擁抱串流的便利。曾有一時蔚為風潮的研究顯示：「人在30歲左右就會停止發掘新的音樂。」但這匯集全世界全種類音樂於一鍵的平台卻能讓人欲罷不能、盡情探索，你不禁會開始猜想：這如同音樂導師般精準推薦的演算究竟有何魔法？或者好奇：

♪ 串流如何取代實體音樂，並讓我們重新願意付費？
♪ 演算法真的懂你的音樂品味嗎？它如何與「播放清單」共同運作？
♪ 除了點擊播放，還有粉絲大軍入侵、音樂詐騙，付的訂閱費到底去哪了？
♪ 當排行榜被泰勒斯和小賈斯汀霸佔，小眾音樂還有生存空間嗎？
♪ 爵士樂可能已經消亡，而ASMR早已成了新的龐克？


曾為前Spotify資料鍊金師的作者葛倫．麥當諾，研究分析5億的Spotify會員數據、

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葛倫．麥當諾（Glenn McDonald）

軟體工程師、演算法設計師、音樂布道者，曾任全球最大音樂串流平台Spotify的資料鍊金師（Data Alchemist）近十年。自1990年代起，他便是最早也是最具影響力的資料探索者之一，致力於利用資料深化我們對音樂的集體與個人體驗。他在美國新創音樂智慧資料庫回聲巢（Echo Nest）的工作，促成了2014年Spotify的收購，也讓他正式進入串流音樂的世界，成為影響5億樂迷收聽習慣的演算法核心人物。他的網站《噪音一把抓》（Every Noise at Once）建構了一個前所未見的全球音樂類型運算地圖，並持續推出各種探索音樂與喜悅的工具。他的個人部落格furia則不定期分享音樂評論及各類隨想。現居美國麻薩諸塞州劍橋市。

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