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Wie klingt Leidenschaft?

Wem die Musik zur Marke noch fehlt, kann sich ab sofort mittels KI beraten lassen. Der virtuelle DJ bastelt dann den richtigen Sound. Dahinter stecken wissenschaftliche Analysen

© Fotolia
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Das passende Musikstück ist in Zukunft nur einen Knopfdruck entfernt. 10.000 Titel stehen zur Verfügung, die mithilfe Künstlicher Intelligenz den 36 am häufigsten verwendeten Markenattributen wie hochwertig, leidenschaftlich, innovativ oder vertrauenswürdig zugeordnet werden. Dahinter steckt eine wissenschaftlich fundierte Analyse, basierend auf der Musikwirkungsforschung, angereichert mit empirischen Erkenntnissen aus einem multinationalen Hörexperiment und einem algorithmus-basierten Analyseverfahren. "Der ABC_DJ-Algorithmus kann die Passung von Musik zur Marke mit einer Genauigkeit von 80,1 Prozent vorhersagen", sagt Jochen Steffens von der TU Berlin. Dabei greifen die virtuellen Helfer nicht auf die Verschlagwortung oder andere Angaben zurück, sondern analysieren die Musik nach verschiedenen Kriterien.

Rhythmus und Dynamik sind ebenso entscheidend für den wahrgenommenen musikalischen Ausdruck wie etwa die Instrumentierung oder der Musikstil. Beispielsweise zeigen die Ergebnisse des Hörexperiments, dass Menschen Musik mit einer hohen Dynamik eher wahrnehmen, insbesondere Stücke, die zu den Stilen Historical Classic, Tango, Flamenco und Blues gehören, die als authentischer betrachtet werden, als andere Genres. Im Gegensatz dazu werden Stücke aus dem Bereich elektronischer Musik, insbesondere mit niedriger Mikrodynamik und schweren Subbass-Frequenzen als weniger authentisch wahrgenommen. Die Forscher fanden weiter heraus, dass umso lauter, schneller und scharf klingender oder disharmonischer ein Lied ist, desto emotionaler wird es wahrgenommen. Schließlich werden Songs aus den Stilen Electro, EDM, Pop, Rock und R’n’B als sehr progressiv empfunden, während deutsche Schlager als eher traditionell angesehen werden.

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Das Experiment dahinter

Das ABC_DJ-Projekt, das von der Europäischen Kommission finanziert wurde, lief über drei Jahre. Beteiligt waren sieben Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus fünf verschiedenen europäischen Ländern. Sie hatten sich zum Ziel gesetzt, Kreativagenturen anspruchsvolle Software-Tools zur Verfügung zu stellen, die den gesamten Prozess der Musikgestaltung unterstützen.

Am Anfang der Forschungsarbeit stand die Verständigung auf ein Vokabular, mit dem sich die Musik so beschreiben lässt, dass sie sich in Marketing-Kategorien einteilen lässt. Dabei haben Marketing-Experten geholfen. Für die nachfolgenden Analysen wurde dann ein Pool mit 28.543 Songs genutzt, von dem 549 einer detaillierten Auswertung unterzogen wurden. Ein groß angelegtes Hörexperiment mit 10.144 Teilnehmern in Deutschland, Spanien und Großbritannien ergab 53.344 Messungen, basierend auf 2.018.704 gesammelten Datenpunkten. Die Stichprobe war hinsichtlich Alter, Land und Bildung ausgewogen, um einen repräsentativen Einblick in die Wahrnehmung des semantischen Ausdrucks in der Musik durch unterschiedliche Zielgruppen zu gewährleisten.

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© HearDis

Der in Paris ansässige ABC_DJ-Projektpartner IRCAM (Institut für Forschung und Koordination in Akustik / Musik) errechnete für jeden der 549 Songs eine Vielzahl an Audio-Features, die Informationen über Klang, Harmonie, Rhythmus, Instrumentierung, Genre und Stil enthielten. Damit wird die KI gefüttert und der Maschine beigebracht, welche Merkmale in der Musik von Menschen wie empfunden werden.

Bis zur konkreten Empfehlung ist es allerdings noch ein weiter Weg. Vier Faktoren, und zwar emotionale Valenz, emotionale Erregung, Authentizität und Aktualität, bilden die Grundlage. Auch wenn Musik unterschiedlich in Worte gefasst wird, gelingt es meist, diese Beschreibungen im Hinblick auf diese vier Faktoren einzuordnen. Ein Stück kann als mehr oder weniger fröhlich (emotionale Valenz), intensiv (emotionale Erregung), authentisch und progressiv beschrieben werden.

Zwei Beispiele liefern die Forscher gleich mit: Dieses Musikstück klingt freundlich-warm, jenes dagegen hell und lustig.

"Das ABC_DJ-Verfahren kann nun als Standardwerkzeug angesehen werden, das Kreativagenturen zur Beschreibung von Marken und Markenmusik nutzen" Robin Hofmann, Mitgründer und Creative Director bei der Stuttgarter Soundbranding-Agentur HearDis​​. ​

Mit dieser Software können Marken und Werbeagenturen automatisiert und zielsicher Musik finden, die die Markenattribute wiedergibt und Kampagnen begleitet. Ein wichtiger Baustein ist dabei auch das Zielgruppenmodell "Sinus-Meta-Milieus®", das in den Algorithmus integriert wurde. Es sorgt dafür, dass der Algorithmus markengerechte Musik für Zielgruppen aus allen relevanten soziokulturellen Milieus bereitstellt und somit für jeden Kontext entsprechend passende Markenmusik liefert.

Einen Vorteil hat die KI noch: Auch unbekanntere Musiker und Independent-Labels bekommen eine Chance, ein Stück vom Werbekuchen abzubekommen. Da ABC_DJ direkt die Audiosignale analysiert, können neue Musikstücke aus dem Netz gefischt werden und dann dem Musikpool für eine Marke hinzugefügt werden.

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