論文の概要: Unveiling the Listener Structure Underlying K-pop's Global Success: A Large-Scale Listening Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.06606v1
• Date: Mon, 08 Sep 2025 12:21:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:04.118426
• Title: Unveiling the Listener Structure Underlying K-pop's Global Success: A Large-Scale Listening Data Analysis
• Title（参考訳）: K-popのグローバルな成功を考慮したリスナー構造の構築:大規模リスニングデータ解析
• Authors: Ryota Nakamura, Keita Nishimoto, Ichiro Sakata, Kimitaka Asatani,
• Abstract要約: K-popは2005年から2019年の間に劇的な増加を経験した。 劇数におけるジーニ係数は、既存の主流ジャンルよりも顕著に大きい。 2005年から2010年にかけて、Kポップは地元のアジアのジャンルとしての地位を確立し、独自の音楽ジャンルとしての地位を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.966519779235704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: From the mid-2000s to the 2010s, K-pop moved beyond its status as a regionally popular genre in Asia and established itself as a global music genre with enthusiastic fans around the world. However, little is known about how the vast number of music listeners across the globe have listened to and perceived K-pop. This study addresses this question by analyzing a large-scale listening dataset from Last.fm. An analysis of the distribution of play counts reveals that K-pop experienced a significant increase in plays between 2005 and 2019, largely supported by a small group of heavy listeners. The Gini coefficient in play counts is notably greater than that of existing mainstream genres and other growing niche genres. Furthermore, an analysis based on user-assigned genre tags quantitatively demonstrates that between 2005 and 2010, K-pop shed its status as a local Asian genre and established itself as a distinct music genre in its own right.
• Abstract（参考訳）: 2000年代半ばから2010年代にかけて、Kポップはアジアで地域的に人気のあるジャンルとしての地位を超えて、世界中の熱狂的なファンと世界的な音楽ジャンルとしての地位を確立した。 しかし、世界中の膨大な数の音楽聴取者がK-popを聴き、認識したかについては、ほとんど分かっていない。 本研究では,Last.fmから大規模リスニングデータセットを解析することにより,この問題に対処する。 プレイ数分布の分析によると、2005年から2019年の間にK-popのプレイが大幅に増加し、主に少数のヘビーリスナーが支持した。 劇数におけるジーニ係数は、既存の主流ジャンルや他の成長するニッチジャンルよりも顕著に大きい。 さらに,ユーザ指定のジャンルタグに基づく分析では,2005年から2010年の間にK-popがアジアの地域ジャンルとしての地位を隠蔽し,独自の音楽ジャンルとしての地位を確立したことが定量的に示されている。

関連論文リスト

• Universal Music Representations? Evaluating Foundation Models on World Music Corpora [65.72891334156706]
  ファンデーションモデルは音楽情報検索に革命をもたらしたが、一般化する能力については疑問が残る。 本稿では,6つの音楽コーパスにまたがる5つの最先端オーディオ基礎モデルの包括的評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-20T15:06:44Z)
• YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation [134.54174498094565]
  YuEはLLaMA2アーキテクチャに基づいたオープンファンデーションモデルのファミリーである。 歌詞のアライメント、コヒーレントな音楽構造、適切な伴奏を伴う声楽メロディを維持しながら、最大5分間の音楽を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-11T17:26:50Z)
• Music for All: Representational Bias and Cross-Cultural Adaptability of Music Generation Models [13.568559786822457]
  本稿では,音楽生成のためのデータセットと研究論文について述べる。 既存の音楽データセットの合計時間のうち、西洋以外のジャンルから得られる時間はわずか5.7%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T07:46:29Z)
• Missing Melodies: AI Music Generation and its "Nearly" Complete Omission of the Global South [14.147521533363028]
  我々はAI音楽生成研究に使用される100万時間以上の音声データセットの分析を行った。 我々は,AI研究において,グローバル・サウスの音楽ジャンルの公平な表現と包括性において重要なギャップを見出した。 これらのデータセットの約40%には、西洋音楽以外の形態が含まれており、グローバル・サウスのジャンルは14.6%に過ぎない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-05T12:10:42Z)
• Beyond Beats: A Recipe to Song Popularity? A machine learning approach [2.6422127672474933]
  本研究は,歌の人気予測における各種機械学習モデルの予測力について検討することを目的とする。 楽曲の特徴と人気に対する影響を分析するために,通常最小方形(OLS)回帰分析を用いる。 ランダムフォレストが最も効果的なモデルとして登場し、平均スコアに比べて予測精度が7.1%向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-01T17:14:41Z)
• Fairness Through Domain Awareness: Mitigating Popularity Bias For Music Discovery [56.77435520571752]
  音楽発見と人気バイアスの本質的な関係について検討する。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)に基づくレコメンデータシステムにおいて,人気バイアスに対処する,ドメイン対応の個別フェアネスに基づくアプローチを提案する。 我々のアプローチでは、個々の公正さを用いて、真実を聴く経験、すなわち2つの歌が似ているとすると、この類似性は彼らの表現に反映されるべきである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T14:12:25Z)
• A Dataset for Greek Traditional and Folk Music: Lyra [69.07390994897443]
  本稿では,80時間程度で要約された1570曲を含むギリシャの伝統音楽と民俗音楽のデータセットについて述べる。 このデータセットにはYouTubeのタイムスタンプ付きリンクが組み込まれており、オーディオやビデオの検索や、インスツルメンテーション、地理、ジャンルに関する豊富なメタデータ情報が含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T14:15:43Z)
• Affective Idiosyncratic Responses to Music [63.969810774018775]
  本研究では,中国社会音楽プラットフォーム上での403万以上のリスナーコメントから,音楽に対する感情応答を測定する手法を開発した。 我々は,聴取者の感情反応を促進する音楽的,歌詞的,文脈的,人口動態的,精神的健康的効果をテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T19:57:46Z)
• Scream Detection in Heavy Metal Music [79.68916470119743]
  悲鳴やグロールのようなハーシュのボーカル効果は、伝統的に歌われたボーカルよりもヘビーメタルのボーカルの方が一般的である。 本稿では,重金属音楽における極端発声手法の検出と分類の問題点について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T15:48:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。