Hättest du das Hitpotenzial von Dua Lipa erkannt, bevor sie angesagt war? Oder das von Drake?
Wahrscheinlich nicht. In der Musikindustrie fließt viel Geld. Es bleibt jedoch die Frage, wie viel davon effizient investiert wird, da sich dies erst beurteilen lässt, wenn der Song bereits einige Wochen auf dem Markt ist. Schätzungen zufolge erzielen nur 10 % der Veröffentlichungen einen Gewinn für das Plattenlabel, während bei bis zu 85 % ein finanzieller Verlust entsteht [1]. Gleichzeitig erfolgt der Großteil des Musikhörens über Streaming-Dienste wie Spotify, wobei die Einnahmen untrennbar mit der Popularität verbunden sind, die anhand der Anzahl der Streams gemessen wird – was natürlich vor der Veröffentlichung nur grob geschätzt werden kann. Aber was wäre, wenn wir die Fähigkeit hätten, vorherzusagen, welcher Song wochenlang in den Charts stehen wird, den jeder mitsummen wird und der somit zum Blockbuster des Monats und zur Cash Cow der Plattenfirma wird?
Eine aktuelle Studie unseres Kunden Unravel Research, die auf der iMotions-Plattform basiert, hat genau dies getan. Aber lassen Sie uns zunächst die Theorie hinter dieser Geschichte erläutern.
Neuroforecasting: die Grundlagen der Forschung
Unravel Research ist eine in den Niederlanden ansässige Neuromarketing-Agentur, die sich an iMotions wandte, um eine Softwareplattform zu finden, mit der sich Gehirnströme für verbraucherneurologische Studien aufzeichnen und analysieren lassen und die diese Datenströme mit anderen Verhaltensmessungen wie Eye-Tracking kombinieren kann. Die Mitbegründer Tom van Bommel und Tim Zuidgeest sowie die Doktorandin Nikki Leeuwis sind allesamt erfahrene Wissenschaftler mit fundierten Kenntnissen in den Bereichen Marketing und Werbung. Als wir also hörten, dass sie daran interessiert waren, EEG im Neuromarketing- und Musikkontext einzusetzen, waren wir fest davon überzeugt, dass sie faszinierende Forschungsergebnisse erzielen würden, da sie bereits gemeinsam mit iMotions an Studien zum Supermarkt- und Verbraucherverhalten in der virtuellen Realität gearbeitet hatten.
Das Unravel-Team kannte bereits eine Studie von Berns et al. (2010) [2], in der einige Probanden in einen fMRT-Scanner gesetzt wurden, um den sozialen Einfluss auf ihre Präferenzen bei relativ unbekannten Liedern zu messen. Zwei Jahre später wurden einige der zuvor unbekannten Lieder im Radio gespielt, andere hingegen nicht. Dies veranlasste sie, den Datensatz erneut zu untersuchen, um festzustellen, ob sie dies anhand ihrer ursprünglichen Messungen der Gehirnaktivität im fMRT hätten vorhersagen können. temp
Und genau das taten sie! Genauer gesagt: Die Art und Weise, wie die Befragten die Songs ausdrücklich bewerteten, hatte keinen Vorhersagewert hinsichtlich der anhand von Verkaufsdaten gemessenen Beliebtheit, doch die Gehirnaktivität erwies sich als hervorragender Prädiktor für die Beliebtheit der Musik.
Nun, fast zehn Jahre später, hat sich an dieser wissenschaftlichen Vorhersage der Musikbeliebtheit, die als „Neuroforecasting“ bezeichnet wird, kaum etwas geändert. Hinzu kommt, dass es noch kein Plattenlabel gibt, das diese Methoden nutzt, um Investitionsentscheidungen auf der Grundlage der Neurowissenschaften zu treffen. Woran liegt das?
Von physisch zu digital
Natürlich hat sich seit den Untersuchungen von Berns und Moore (2012) [3] viel verändert, zumal ihre Methoden zur Bewertung der Musikpopularität auf der Anzahl der verkauften Tonträger basierten. Erinnern Sie sich heute überhaupt noch daran, wann Sie das letzte Mal eine physische Musikaufnahme gekauft haben?
Die Zeit seit der bahnbrechenden Studie von Berns und Moore bis heute war im Wesentlichen geprägt vom Aufstieg digitaler Streaming-Plattformen wie Spotify, wodurch sich die Musikindustrie neu erfinden musste. Die Produktions- und Vertriebskosten sanken, und damit hat der Kampf um die Aufmerksamkeit gerade erst begonnen. Da digitales Streaming die Hürden für den Vertrieb von Musik senkt, können plötzlich auch kleinere Labels und weniger bekannte Künstler ohne zusätzliche Kosten entdeckt werden.
Einfach ausgedrückt: Die Möglichkeiten des digitalen Streamings haben das musikalische Interesse der Öffentlichkeit und die Chancen für Nachwuchskünstler erweitert.
Neuro kann das Streaming digitaler Musik vorhersagen
Die Leistungsfähigkeit des Neuromarketings bei der Vorhersage der Popularität in der Unterhaltungsbranche wurde bereits in diesem Artikel in „New Neuromarketing“ erläutert. Neben der zuvor erwähnten Musikstudie gibt es mehrere Studien, die die Popularität von Filmen anhand der neuronalen Aktivität während der Trailer prognostiziert haben.
Eine in diesen prädiktiven Studien häufig verwendete Kennzahl ist die Ähnlichkeit der Gehirnaktivität der Probanden beim Betrachten des Trailers. Diese Kennzahl wird als neuronale Synchronität bezeichnet und steht unter anderem in Zusammenhang mit den Einspielergebnissen und dem Erfolg von Verpackungsdesigns. Neurale Synchronität bezeichnet die Ähnlichkeit der Gehirnreaktionen mehrerer Probanden und wird anhand von Gemeinsamkeiten in der Signalverarbeitung von Gehirnsignalen ermittelt, die mit Techniken wie Elektroenzephalografie (EEG), Magnetenzephalografie (MEG) und fMRT gemessen werden. In der Fachliteratur gilt sie als Indikator für eine erfolgreiche Vermittlung von Botschaften oder ein kollektives Engagement gegenüber einem Reiz und somit als Prädiktor für die Beliebtheit bei einem größeren Publikum, das über die Datenpunkte einzelner Personen hinausgeht.
Die neue Studie von Unravel Research hat sich dieser hochaktuellen Kennzahl aus den Bereichen Neuromarketing und Unterhaltung angenommen und die Technik auf einen Bereich angewendet, der bisher noch von niemandem untersucht worden war: die Vorhersagekraft der EEG-basierten neuronalen Ähnlichkeit hinsichtlich der Beliebtheit von Musik auf einer digitalen Streaming-Plattform.
Ergebnisse aus dem Neuromarketing
Die Beliebtheit von Online-Musik lässt sich anhand der Ähnlichkeit der Gehirnaktivität einer relativ kleinen Stichprobe vorhersagen.
Messung der Gehirnaktivität anhand neu veröffentlichter Songs
Im Rahmen der Studie wurden 31 Teilnehmer mithilfe der Softwareplattform iMotions 24 Musikausschnitten aus neu erschienenen Alben vorgespielt: dem R&B-Album „It Was Good Until It Wasn’t“ von Kehlani und dem Pop-Album „How I’m Feeling Now“ von Charli XCX. Die Alben wurden ausgewählt, da sie erst kürzlich erschienen waren und den Teilnehmern daher noch unbekannt waren, sowie aufgrund der Tatsache, dass sie zwei unterschiedlichen Genres angehörten. Die Musikausschnitte wurden subjektiv ausgewählt und enthielten den markantesten Teil des Songs, in der Regel den Refrain und/oder die Hookline. Anschließend wurden die Probanden gefragt, ob sie das Album zuvor gehört hatten – nur einer von ihnen hatte dies getan, sodass die Daten dieses Probanden aus der Analyse ausgeschlossen wurden – und sie wurden gebeten, die Ausschnitte auf einer Likert-Skala zu bewerten. Anschließend wurden die Daten mit iMotions unter Verwendung eines maßgeschneiderten R-Notebooks (das auf der iMotions-Open-Source-Infrastruktur für Signalverarbeitungsalgorithmen läuft) zur Analyse der Gehirnaktivität mittels EEG verarbeitet, und die Songs wurden sowohl drei Wochen als auch zehn Monate nach dem Experiment hinsichtlich der Anzahl der Streams auf der Plattform Spotify überwacht.
Abbildung 1. Die Verteilung der Singles über die neuronale Synchronität und die Wiedergaben hinweg (A) nach 3 Wochen bzw. (B) nach 10 Monaten, logarithmisch transformiert. Die blaue Linie zeigt die angepasste Regressionsgerade an. Der graue Bereich kennzeichnet das Konfidenzintervall. Die Veröffentlichungen von Promo-Singles sind durch blaue Dreiecke gekennzeichnet.
Die Forscher Leeuwis et al. (2021) (4) stellten fest, dass sich die Beliebtheit digitaler Streaming-Inhalte anhand neuronaler Ähnlichkeit signifikant vorhersagen lässt und dass deren Vorhersagekraft die subjektiven Bewertungen der Befragten bei weitem übertrifft. Somit lässt sich die Beliebtheit auf Gruppenebene anhand der Ähnlichkeit der Gehirnaktivität zwischen den Befragten in hohem Maße vorhersagen (40,4 %). Insbesondere wenn ein Song als Single veröffentlicht wird, ist die Vorhersagekraft sogar noch höher (61,91 %).
EEG-Forschung kann erschwinglich sein
Dass die Meinung einzelner Personen für die Vorhersage der Präferenzen der Gesamtbevölkerung nicht besonders zuverlässig ist, zeigte sich bereits, als Eminem die EMA 2017 gewann, nur weil sein Auftritt der letzte vor Beginn der Abstimmung war. Um diese und viele andere Verzerrungen zu überwinden, die expliziten Umfrageantworten zugrunde liegen, war ein genaueres Messverfahren erforderlich.
Genau das ermöglicht die neuronale Synchronität. Die Studie von Unravel Research zeigt, wie dieser Indikator die Musikbranche verändern könnte, indem er eine effiziente Verteilung der Marketingbudgets ermöglicht, den richtigen Song als Single promotet und dafür sorgt, dass dieser bereits in der ersten Woche in die Charts kommt.
Die Bedeutung dieses Forschungsergebnisses liegt nicht nur in der Vorhersagekraft an sich, sondern vor allem darin, dass frühere Studien auf fMRT-Messungen basierten, deren Kosten oft im sechsstelligen Bereich lagen, während die Kosten für ein EEG mit weniger als 10.000 Dollar erschwinglich sind. Dies erweitert den Kreis derjenigen, die Zugang zu Neuromarketing-Instrumenten haben, und macht diese Methodik für Forscher somit wesentlich leichter nutzbar.
Mit der Bestätigung der neuronalen Synchronität als Maßstab für Popularität, der sowohl bei EEG- als auch bei fMRT-Untersuchungen zum Einsatz kommt, wurde das Instrumentarium des Neuromarketings somit erneut erweitert.
Da neuronale Synchronität mittlerweile auch als Indikator für den Erfolg von Verpackungsdesigns und Fernsehwerbung herangezogen wird, könnten Marketingfachleute von dieser Erkenntnis profitieren. Steigern Sie Ihren Marketingerfolg, indem Sie über die Methode expliziter Umfragen hinausgehen und sich wirklich auf das eigentliche Entscheidungszentrum des Verbrauchers konzentrieren: das Gehirn.
Da die Gehirnaktivität einer kleinen Stichprobe von Befragten Aufschluss über die emotionalen Erfahrungen einer größeren Zielgruppe geben kann, gilt dies gleichermaßen für die bevölkerungsweiten Produktpräferenzen von Marken. Wenn Sie daran interessiert sind, diese Art von Forschung mit EEG durchzuführen, können Sie die vollständige Veröffentlichung in „Frontiers In Organizational Psychology“ lesen oder eine Live-Demo der iMotions-Software anfordern.
Dieser Gastbeitrag wurde von Nikki Leeuwis von Unravel Research verfasst und für iMotions.com überarbeitet.
Quellenangaben:
- Vogel, H. L. (2020). Wirtschaft der Unterhaltungsindustrie: Ein Leitfaden zur Finanzanalyse. Großbritannien: Cambridge University Press.
- Berns, G. S., Capra, C. M., Moore, S. und Noussair, C. (2010). Neuronale Mechanismen des Einflusses der Popularität auf die Bewertung von Musik durch Jugendliche. NeuroImage 49, 2687–2696. doi: 10.1016/j.neuroimage.2009.10.070
- Berns, G. S., und Moore, S. E. (2012). Ein neuronaler Prädiktor für kulturelle Popularität. J. Consum. Psychol. 22, 154–160. doi: 10.1016/j.jcps.2011.05.001
- Leeuwis N., Pistone D., Flick N. und van Bommel T. (2021) Eine fundierte Vorhersage: EEG-basierte neuronale Synchronität sagt Online-Musikstreams voraus. Front. Psychol. 12:672980. doi: 10.3389/fpsyg.2021.672980