Apple music からSpotifyに乗り換えたのが2020年末。
その理由の一つが楽曲データを取得して分析が出来るということだったのですが、なんだかよくわからないうちに、早3年。
世の中、相変わらずDXやらのデジタル化が押し寄せ、現在の仕事でデータ分析もプログラムももう少し勉強しなきゃいけないなぁということで、この正月休みにやってみました。
「Spotify」 「分析」 で検索すると沢山の記事がヒットしますが、よくわからないというのが正直なところ。プログラムは古のN-88ベーシックなどで触ったことはありますが、WindowsになってからはExcelのVBAのみ（ここまででも既に単語がわからないという人はいるでしょう）
いまは分からなければ、まず検索。そこで分からなければ更に検索…、ついでにAI搭載のチャットでも検索…でなんとかなりました。
参考にしたサイトはこちら
ここではプログラムとしてPythonという言語を使いますが、こちらに
関しては、以下の【Python初体験】というのが分かりやすいと思います。
Spotifyでは、それぞれの楽曲を特徴づけるパラメータが入っています。パラメータ一覧についてはこちらの画像からお借りしましたので、ご参考にしてください。
というわけで、やっと本題。
AMEFURASSHI楽曲のデータ書き出すことができました。
とりあえず、これだけでも満足。ですが、ここまで来たらグラフ化してみたくなります。
AMEFURASSHIと言えば、
「メタモルフォーズから変わった」
とよく言われるし、5周年ライブでも過去曲をあまりやらなかったということで、感覚ではなくて、客観的に数字で何か見えるのかなという疑問があります。（←ここは理系気質）
キニナルパラメータとしては、やはり
- danceability
あと、JPOP系では高い数値がでるという
- energy
もう一つ、曲の明るさ(悲哀)を示す
- valence
に注目してみました。
楽曲時期については、クラスターで分けています。
第１期
ミクロコスモス・マクロコスモスからバカップルまで
第2期
メタモルからグラデーションまでアルバム【Drop】を中心としたもの
第3期
Sty氏が楽曲提供に参加。Love is love からミニアルバム【Coffee】を軸としたColorsまで
アルバムverへ再集録されたものは最新楽曲データを使い、全編インストのinterlude～街角の楽団～は抜いています。縦軸は全楽曲の平均値です。
では、結果。
縦軸が0-1だと読みにくいので拡大。
なおニュースなどでグラフを見るときはこういう「見せ方」には気をつけて下さい。ミスリードに繋がることも多々あります(余談)
- danceability
第2期から上がっています。
- energy
- valence
徐々にポジティブな曲が多くなっています。
どうでしょうかね？
予想通り、第2期以降はダンサブルな曲が多くなっています。一方で、第3期ではJPOP系で強く出るというenergyが第1期並みに戻っており、彼女達が言うJK-POPとは？ということへのアプローチがデータに現れているのかもしれないとも思いました。
（※K-POPのenergyはもっと低いらしいという記事は読んだ）。
個人的には、第1期は「負けられない」という、どこか悲壮感を感じる歌詞が多いと感じていましたが、歌詞の内容はパラメータ化していないはずです。それでも楽曲の作りがだんだんポジティブなサウンドになっているという結果がでることは興味深いです。
とりあえず今回はこんなところで。
個別楽曲については、もう少しグラフで遊んでみて、面白ければ次のブログネタにでもしようと思います。
あと単独グループのデータを見ていてもポジションが良くわからない所もあるので、スタプラの他のグループと比べるとどうなっているとか、もう少しテクニカルな分析でプロットしたらどう見えるかなど、キニナル部分はありますが、今のところは諸々と自分のスキルが足りません。
SpotifyのAPI分析をやってみたい方がいれば、是非ともお願いします（特に他グループ）。