38C3 - RadioMining - Playlist-Scraping und Analyse

Stefan Magerstedt explains how he scraped years of playlist data from German radio stations and shares insights from analyzing the metadata.

Seit einigen Jahren hat Stefan von etwa vierzig regulären deutschen (Pop-)Radiosendern die Playlisten gespeichert. Welche Meta-Informationen sich daraus ergeben und welche Abhängigkeiten von Jahreszeiten, Charts und Ereignissen sich abzeichnen, wird in einem unterhaltsamen Vortrag zum Besten gegeben. Große Radiosender stellen die von Ihnen gespielten Lieder zum Nachlesen auf ihrer Homepage bereit. Der Hintergrund dafür ist, dass man leicht sein neues Lieblingsstück, welches man auf dem Weg zur Arbeit gehört hat, wiederfinden kann. Bei näherer Betrachtung werfen diese Playlisten etliche Fragestellungen auf. Werden zum Beispiel den ganzen Tag immer wieder dieselben Lieder gespielt? Spielen alle Radiosender die gleichen Stücke? Was ist der zeitliche Mindestabstand eines Musikstücks, bevor es erneut gespielt wird? Und müssen wir Last Christmas auch in Zukunft ertragen? In dem Vortrag wird auch die Beziehung zwischen den "Charts" und den Playlisten der Radiosender geprüft. Dabei hat sich auch gezeigt, dass die Charts selbst ein spannendes Analysefeld sind. In die Chartberechnungen wurden MP3-Downloads und später Streams aufgenommen und haben dadurch altbewährte Konzepte verändert. Neben diesen Fragestellungen werden von Stefan auch technische Dinge beleuchtet. Die Herausforderungen des Scrapings, das Einfügen in eine geeignete Datenbank, die Auswertung selbst (und mit welchen Tools) sowie die Visualisierung von Ergebnissen werden anschaulich präsentiert. Stefan Magerstedt events.ccc.de/congress/2024/hub/event/radiomining-playlist-s… #38c3 #Science Licensed to the public under creativecommons.org/licenses/by/4.0