基于社会网络分析看音乐排行榜的'不平等与不可预测性'及对策

摘要

音乐排行榜的"打榜"行为使得排行榜具有不平等、不可预测两大局限:前者主要体现为"马太效应";后者是指很难通过音乐作品的质量判断其最终的市场表现,每一次"打榜"的结果都具有很强的偶然性.从社会网络分析等领域入手,可以深入探讨这些局限性背后的"网络传染"随机因素、幂律分布等科学规律.克服排行榜的这类局限的基本思路是允许多榜共存,不能惟某一种榜单马首是瞻.由此,业界对音乐社交排行榜、在线音乐社区的调研也可能存在某些认识盲点和操作误区,因此其数据处理水平的提升也应当基于社会网络分析方法.