Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
「国と音楽」 ~spotifyrを用いて~ #muana
Search
bob3bob3
October 28, 2023
Science
2
390
「国と音楽」 ~spotifyrを用いて~ #muana
SpotifyのWebAPIから取得できるデータを使い、国ごとに流行っている曲の傾向やグループ分けを行ってみた。
#muana #R言語 #rstats
bob3bob3
October 28, 2023
Tweet
Share
More Decks by bob3bob3
See All by bob3bob3
Rでコンジョイント分析 2024年版
bob3bob3
0
300
『改訂新版前処理大全』の話と Apache Parquet の話 #TokyoR
bob3bob3
0
210
R言語の環境構築と基礎 Tokyo.R 112
bob3bob3
0
380
『データ可視化学入門』をPythonからRに翻訳した話(増強版)
bob3bob3
0
360
『データ可視化学入門』を PythonからRに翻訳した話
bob3bob3
1
430
qeMLパッケージの紹介
bob3bob3
0
1.2k
パーマーステーションのペンギンたち#3 探索的データ分析(EDA)編
bob3bob3
1
520
Redditで遊ぼう #TokyoR 106
bob3bob3
0
580
シン・初心者のためのR-Tips
bob3bob3
0
400
Other Decks in Science
See All in Science
20240127_OpenRadiossエアバッグ解析
kamakiri1225
0
210
AI Alignment: A Comprehensive Survey
s_ota
0
210
最適化超入門
tkm2261
11
2.9k
Non-Gaussian methods for causal discovery
sshimizu2006
0
230
FIBA W杯の日本代表って組み合わせ次第で2次ラウンド行けたんじゃね?をデータで検証
saltcooky12
0
230
(Forkwell Library #48)『詳解 インシデントレスポンス』で学び倒すブルーチーム技術
scientia
2
1.2k
Презентация программы бакалавриата СПбГУ "Искусственный интеллект и наука о данных"
dscs
0
400
Mastering Feature Engineering: Mining the Hidden Salary Formula with CakeResume
tlyu0419
0
210
Endocannabinology 101
drbonci
PRO
0
300
DEIM2024 チュートリアル ~AWSで生成AIのRAGを使ったチャットボットを作ってみよう~
yamahiro
3
1k
ABEMAの効果検証事例〜効果の異質性を考える〜
s1ok69oo
4
1.8k
WeMeet Group - 採用資料
wemeet
0
1.4k
Featured
See All Featured
No one is an island. Learnings from fostering a developers community.
thoeni
17
2.8k
From Idea to $5000 a Month in 5 Months
shpigford
377
46k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
35
4.4k
Design by the Numbers
sachag
277
18k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
166
14k
Scaling GitHub
holman
458
140k
The Language of Interfaces
destraynor
151
23k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
4
590
Clear Off the Table
cherdarchuk
89
320k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
18
2.6k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
262
13k
Designing for Performance
lara
604
67k
Transcript
音楽と国 ~spotifyrを用いて~ Music×Analytics Meetup Vol.11 (2023/10/28) @bob3bob3
Spotify
Spotifyとは? Spotify(スポティファイ)は、スウェーデンの 企業スポティファイ・テクノロジーによって運 営されている音楽ストリーミングサービス。 (Wikipediaより引用)
spotifyr • R言語のspotifyrパッケージを使って、SpotifyのWeb APIから楽曲や アルバム、アーティストなどの情報を一括で取得。 • spotifyrで取得できる情報の一例 ◦ アルバム単位 ▪
ジャケット画像、曲数、アルバム名、リリース日、人気度など ◦ アーティスト単位 ▪ ジャンル、関連するアーティスト、人気度など ◦ 楽曲単位 ▪ アコースティック度、ダンス度、インスト度、音圧、テンポ、キー、人気度な ど ◦ 詳しくはspotifyのwebAPIのページを参照のこと。
プレイリスト • Spotifyにはプレイリストという機能が あります。好きな曲をまとめて公開す る機能です。 • Spotify公式のプレイリストもあって、 例えば各国のTop50がプレイリストと して公開されていたりします。 •
これもspotifyrで扱えて、プレイリスト ごとに含まれる楽曲のデータなどを抽 出できます。
やってみよう! • 「各国のTop50のプレイリストから、 含まれる楽曲を抽出し、各楽曲の 特徴を用いて各国をクラスタリング する。」というのをやってみます。 • 事前準備としてSpotifyのアカウント と開発者アカウントの登録が必要で す。
• 2023年07月14日時点のデータで す。
# パッケージ読み込み library(conflicted) #関数の衝突防止 library(tidyverse) #モダンなデータ処理 library(spotifyr) #Spotifyの Web API
操作 # 開発者アカウント認証 Sys.setenv(SPOTIFY_CLIENT_ID = 'xxxxxxxxxx') Sys.setenv(SPOTIFY_CLIENT_SECRET = 'xxxxxxxxxx') access_token <- get_spotify_access_token() 準備
# プレイリスト検索 res_search <- search_spotify( q = 'top50', type =
'playlist', limit = 50 ) |> dplyr::filter(owner.id == "spotify") |> #公式プレイリストに絞る select(name, id) |> #列を絞る mutate(name = name |> str_remove("Top 50 - ")) |> #プレイリスト名の整形 dplyr::filter( #ノイズになる行を削除 !(name %in% c("Global", "Greatest Hip-Hop Beats of All Time")) ) |> rowid_to_column() #ID番号を振る Top50のプレイリストを検索
検索結果 国名とプレイリストの id。
playlists_tracks <- res_search |> pull(id) |> map( #各プレイリストに含まれる楽曲を抽出 \(id) get_playlist_tracks(id)
|> select(track.id, track.name), .progress = TRUE ) |> list_rbind(names_to = "rowid") Top50のプレイリストから各楽曲のIDを検索
プレイリストに含まれる楽曲のリスト
各楽曲の分析情報を取得 res_track <- playlists_tracks |> pull(track.id) |> unique() |> map(
\(track.id) get_track_audio_features(track.id), .progress = TRUE ) |> list_rbind() |> right_join( playlists_tracks |> left_join(res_search, by = join_by(rowid)), by = join_by(id == track.id) ) |> mutate( duration_s = duration_ms / 1000, # ミリ秒を秒に country = as.factor(name) ) |> select( country, duration_s, energy, acousticness, liveness, speechiness, valence, danceability, tempo, id, track.name)
各楽曲の分析情報を取得
各楽曲の分析情報を取得 • duration_ms: 曲の長さ(ミリ秒) • energy: 0~1。騒がしい曲か静かな曲か。 • acousticness: アコースティック度合。電気的に増幅されている程度。
• liveness: 0~1。ライブ音源かスタジオ音源か。 • speechiness: 0~1。歌ではない話し言葉の量。 • valence: 0~1。ポジティブさ。 • danceability: 0~1。踊りやすさ。 • tempo: テンポ(BPM)。
各楽曲の分析情報
分析情報に関する発表事例
EDA library(summarytools) res_track |> select(!c(country, id, track.name)) |> dfSummary() |>
summarytools::view()
EDA library(GGally) res_track |> select(!c(country, id, track.name)) |> ggpairs(aes(alpha =
0.1))
国ごとの違い res_track2 |> ggplot( aes( x = reorder( country, duration_s,
FUN = median), y = duration_s)) + geom_boxplot() + coord_flip() + labs(x = "国", y = "演奏時間(秒)") + theme(text = element_text(size = 12))
クラスタリングしよう! # 国ごとに中央値を算出し、さらに標準化する median_by_country <- res_track |> select(!c(id, track.name)) |>
group_by(country, .drop = FALSE) |> summarise(across(everything(), median)) |> column_to_rownames(var = "country") |> scale() # 階層型クラスタリング library(factoextra) library(dendextend) cluster_tree <- median_by_country |> dist() |> hclust(method = "ward.D2") cluster_tree |> fviz_dend( k=6, cex=0.5, horiz = TRUE, label_cols = "black", k_colors = c( "#ff4b00", "#990099", "#03af7a", "#005aff", "#804000", "#ff8082"), rect = TRUE, rect_fill = TRUE, rect_border = 8 )
地図! clusters <- tibble( country = median_by_country |> rownames(), cluster
= cluster_tree |> cutree(k=6) ) library(ggrepel) library(sf) library(rnaturalearth) world_map <- ne_countries( scale = "small", returnclass = "sf" ) |> left_join( clusters |> mutate( country = country |> str_replace("USA", "United States") |> str_replace("South Korea", "Republic of Korea") ), by=join_by(name_long == country) ) world_map |> ggplot() + geom_sf(aes(fill = as.factor(cluster))) + theme_light() + labs(fill = "cluster") + scale_colour_brewer(palette = "Dark2")
None
Enjoy! 次回「2010年代 King Crimson のセットリスト分析」でお会いしま しょう!