Карьерный успех теперь можно предсказать по цифровым следам

1я профессия, для которой это стало возможно, — музыканты

Группа Future Islands — №8 по рейтингу популярности BiRank. Фото Phil Knott. Источник https://www.metroweekly.com/2017/04/future-islands-far-field-review/

Это прорыв в «Цифровой науке об успехе» — предсказание карьерной траектории по цифровым следам в сети, оставляемым человеком в ходе его профессиональной деятельности.

Музыканты оказались, в этом смысле, уникальной профессией:

• они максимально «следят» в сети;
• их успех довольно просто замерять всего по 2м параметрам.

Большинство музыкантов, от начинающих до признанных артистов, для продвижения и популяризации своей музыки, в основном, выступают с турами живых концертов.

Практически все такие туры рекламируются на музыкальных онлайн платформах (типа Songkick), используемых поклонниками для отслеживания дат туров любимых музыкантов и своевременной покупки билетов без переплаты.

Авторы нового исследования Лаборатории машинного интеллекта и науки о данных Института информационных наук при Университете Южной Калифорнии задались вопросом:

✔️ а вдруг, музыканты — это как раз та профессия, для которой можно прогнозировать будущую карьеру на основе анализа цифровых следов в сети, оставляемых каждым музыкантом?

И вот ведь удача, они угадали!

Однако, помимо удачи, авторам потребовалась креативность и филигранное умение работать с большими данными.

• Во-первых, был построен новый набор данных, содержащий перекрестные ссылки между данными разных онлайн платформ (14К музыкантов, 650К концертов, 11К площадок с 2007 по 2017 гг.)
• Затем этот новый набор данных был увязан с базой данных Discogs одной из крупнейших баз музыкальных исполнителей и их изданий от различных музыкальных компаний (вкл. дискографию музыкантов).
• Затем разработали «формулу успеха» — оперативное определение успеха музыканта на основе подписываемых им контрактов с крупными лейблами и/или их дочерними компаниями.
• После этого с помощью аналитики больших данных авторам удалось показать, как путем майнинга созданного набора данных о цифровых следах артиста можно прогнозировать поворотные пункты его будущей карьеры — подписание очередного контракта с крупным лейблом и/или выступление на очередной престижной площадке.
• Наконец, был построен темпоральный (учитывающий временную динамику) двудольный граф музыкантов и площадок, на которых они выступают.
• К этому графу был применен алгоритм BiRank (модификация алгоритма PageRank для двудольных графов). Он итеративно перерасчитывает престижность площадок в зависимости от того, насколько крутые исполнители на них выступают. Одновременно алгоритм модифицирует крутость исполнителей, мониторя их выступления по престижным площадкам.
• В итоге BiRank позволяет рассчитать Рейтинг Популярности каждого музыканта, а также количественно и качественно прогнозировать будущие траектории их успехов.

Траектория успеха (карьерная траектория) группы Future Islands согласно рейтингу успеха BiRank. Ось Y- рейтинг: чем ниже – тем лучше. Оценка BiRank прогнозирует рост популярности группы, кульминацией которого становится номинация «Прорывная группа года» в 2014 году, еще за 2 года до того предсказываемая расчетным рейтингом

Интересно пофантазировать:

✔️ как это теперь будет отражаться на динамике популярности музыкантов (шутка ли — предсказуемая карьерная траектория)?

✔️ какая профессия будет следующей (чтоб в сети густо следили и успех однозначно измерялся — N.B. зарплата не годится)?

Ссылка на исследование

_________________________

Хотите читать подобные публикации? Подписывайтесь на мой канал в Телеграме, Medium, Яндекс-Дзене

Считаете, что это стоит прочесть и другим? Дайте им об этом знать, кликнув на иконку “понравилось”