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DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  First-mover advantage in music

Sobchuk, O., Youngblood, M., & Morin, O. (2024). First-mover advantage in music. EPJ Data Science, 13: 37. doi:10.1140/epjds/s13688-024-00476-z.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

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:
gea0240.pdf (Verlagsversion), 3MB
Name:
gea0240.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Gold
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-

Externe Referenzen

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externe Referenz:
Table S1-S2, Figure S1-S6 (Ergänzendes Material)
Beschreibung:
pdf. - (last seen: May 2024)
OA-Status:
Sonstiges

Urheber

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 Urheber:
Sobchuk, Oleg1, Autor                 
Youngblood, Mason1, Autor                 
Morin, Olivier1, Autor                 
Affiliations:
1The MINT independent research group, Max Planck Institute of Geoanthropology, Max Planck Society, ou_3504342              

Inhalt

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Schlagwörter: First-mover advantage, Innovation, Success, Music, Genre
 Zusammenfassung: Why do some songs and musicians become successful while others do not? We show that one of the reasons may be the “first-mover advantage”: artists that stand at the foundation of new music genres tend to be more successful than those who join these genres later on. To test this hypothesis, we have analyzed a massive dataset of over 920,000 songs, including 110 music genres: 10 chosen intentionally and preregistered, and 100 chosen randomly. For this, we collected the data from two music services: Spotify, which provides detailed information about songs’ success (the precise number of times each song was listened to), and Every Noise at Once, which provides detailed genre tags for musicians. 91 genres, out of 110, show the first-mover advantage—clearly suggesting that it is an important mechanism in music success and evolution.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2023-09-112024-04-262024-05-17
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 12
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: 1 Introduction.What is the first-mover advantage—and is it present in music?
2 Song data
3 Three datasets
4 Possible data biases
5 Hypothesis
6 Linear models
7 Results and discussion
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1140/epjds/s13688-024-00476-z
Anderer: gea0240
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: EPJ Data Science
  Kurztitel : EPJ Data Sci.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin ; Heidelberg [u.a.] : SpringerOpen
Seiten: - Band / Heft: 13 Artikelnummer: 37 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 2193-1127
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/2193-1127