デュア・リパが流行る前から、彼女のヒットする可能性に気づいていましたか？それともドレイク？
おそらく、そうは思わないでしょう。音楽業界には莫大な資金が動いています。しかし、その資金がどれだけ効率的に投資されているのかという疑問は残ります。というのも、この点は楽曲がリリースされて数週間経たなければ判断できないからです。リリースされた楽曲のうち、レコード会社に利益をもたらすのはわずか10％にとどまり、最大85％が赤字になると推定されています[1]。 同時に、音楽の聴取の大部分はSpotifyなどのストリーミングサービスを通じて行われており、収益はストリーミング回数で測られる人気度と密接に結びついている。当然ながら、リリース前にはその人気度を大まかに推定することしかできない。しかし、もし私たちが、どの曲が数週間にわたってチャートにランクインし、誰もが口ずさむようになり、ひいては今月の大ヒット曲となり、レコードレーベルの稼ぎ頭となるかを予測する力を持っていたらどうだろうか？
当社のクライアントであるUnravel ResearchがiMotionsプラットフォームを用いて行った最近の調査では、まさにこの点が実証されました。しかしその前に、この背景にある理論について説明しましょう。
ニューロフォーキャスティング：研究の基礎
Unravel Researchはオランダを拠点とするニューロマーケティング専門の企業で、消費者神経科学の研究向けに脳波を記録・分析し、そのデータストリームをアイトラッキングなどの他の行動測定データと統合できるソフトウェアプラットフォームを求めてiMotionsにアプローチしてきました。共同創業者のトム・ファン・ボンメル氏とティム・ズイゲスト氏、そして博士課程の研究者であるニッキー・レーウィス氏は、いずれもマーケティングや広告の分野にも精通した優秀な科学者たちです。 そこで、彼らがニューロマーケティングや音楽の分野でEEG（脳波）を活用することに興味を持っていると聞いた際、私たちは彼らが魅力的な研究成果を導き出すと確信しました。というのも、彼らはこれまでiMotionsと共同で、スーパーマーケットやバーチャルリアリティ（VR）における消費者行動の研究に取り組んできた実績があったからです。
Unravelチームは、Bernsら（2010）[2]による研究について知っていた。彼らは、比較的知られていない楽曲に対する被験者の選好に社会的影響が及ぼす影響を測定するため、一部の被験者をfMRI脳スキャナーに収容していた。 それから2年後、当初は知られていなかった曲のうち、一部はラジオで流されるようになったが、そうでない曲もあった。これをきっかけに、彼らはfMRIによる脳活動の初期測定結果から、この展開を予測できたかどうかを確認するため、データセットを再検証することになった。temp
そして、実際にそうだったのです！ 具体的には、回答者が各楽曲に対して付けた評価そのものは、売上データで測られる人気度を予測する上で何の価値も持ちませんでしたが、脳の活動こそが、その楽曲の人気度を予測する優れた指標であることが判明しました。
それから10年近くが経った今、「ニューロフォーキャスティング」と呼ばれるこの音楽の人気予測に関する研究は、ほとんど進展が見られない。さらに、神経科学に基づいて投資判断を行うためにこうした手法を採用しているレコード会社も存在しない。なぜだろうか？
物理からデジタルへ
もちろん、BernsとMoore（2012）[3]の研究以来、状況は大きく変わりました。特に、彼らの音楽の人気度を評価する手法はレコードの売上枚数に基づいていたためです。今となっては、最後に音楽の物理的なメディアを買いに行ったのがいつだったか、覚えているでしょうか？
バーンズとムーアによる画期的な研究から今日に至るまでの間、Spotifyなどのデジタルストリーミングプラットフォームが台頭し、音楽業界は自らを刷新せざるを得なくなった。制作・流通コストは低下したが、その一方で、リスナーの注目を集めようとする競争は始まったばかりである。デジタルストリーミングによって音楽の流通障壁が低くなったことで、小規模なレーベルや無名のアーティストの作品も、追加費用をかけずに気軽に聴けるようになった。
端的に言えば、デジタルストリーミングの可能性は、人々の音楽への関心を広げ、新進アーティストにとっての活躍の場を広げた。
Neuroはデジタル音楽ストリーミングを予測できる
エンターテインメント業界における人気予測におけるニューロマーケティングの威力は、『New Neuromarketing』誌のこの記事ですでに解説されています。先に述べた音楽に関する研究に加え、映画の予告編視聴時の神経活動に基づいて、その映画の人気を予測した研究もいくつか行われています。
こうした予測研究で頻繁に用いられる指標の一つが、予告編を視聴している間の回答者間の脳活動の類似性である。この指標は「神経同期」と呼ばれ、興行収入やパッケージデザインの成功などとも関連している。 神経同期とは、複数の被験者間の脳反応の類似性を指し、脳波（EEG）、脳磁図（MEG）、fMRIなどの手法を用いて測定された脳信号の処理における共通点を通じて検出されます。文献では、これはメッセージの伝達が成功していることや、刺激に対する集団的な関与を示唆するものと見なされており、したがって、個々のデータポイントを超えた、より広い層における人気を予測する指標となります。
Unravel Researchによる新たな研究は、このニューロマーケティングとエンターテインメントの最先端指標に着目し、これまで誰も試みたことのない手法――デジタルストリーミングプラットフォームにおける音楽の人気度に対する、EEGに基づく神経類似性の予測力――を応用しました。
ニューロマーケティングの知見
オンライン上の音楽の人気度は、比較的少数のサンプルにおける脳活動の類似性から予測することができる。
新曲から脳波を測定する
本研究では、iMotionsソフトウェアプラットフォームを用いて、31名の回答者に、ケラーニ（Kehlani）のR&Bアルバム『It Was Good Until It Wasn’t』およびチャーリーXCX（Charli XCX）のポップアルバム『How I’m Feeling Now』から抽出した24の楽曲断片を聴かせた。これらのアルバムは、発売日が近く回答者にとって馴染みのない作品であること、また異なる2つのジャンルに属していることから選ばれた。 楽曲の断片は主観的に選定され、通常はサビやフックなど、その曲で最も特徴的な部分が含まれていた。その後、回答者に対し、以前にそのアルバムを聴いたことがあるかどうかを尋ねた（聴いたことがあると答えたのは1名のみであったため、その回答者のデータは分析から除外された）。さらに、回答者にはリッカート尺度を用いて各断片をランク付けするよう求めた。 続いて、データをiMotionsを用いて処理し、EEGの脳波活動解析のために（信号処理アルゴリズム向けのiMotionsオープンソースインフラ上で動作する）特注のRノートブックを使用した。また、実験後3週間および10ヶ月後に、Spotifyプラットフォームにおける各楽曲の再生回数を追跡した。
図1. ニューラルシンクロニーと再生回数におけるシングルの分布。（A）3週間後、（B）10ヶ月後のデータを対数変換したものである。青色の線は回帰直線を示し、灰色の領域は信頼区間を示す。プロモーション用シングルは青い三角形で示されている。
Leeuwisら（2021）（4）の研究によると、デジタルストリーミングの人気度は神経学的類似性によって有意に予測可能であり、その予測精度は回答者の主観的評価をはるかに上回ることが明らかになった。したがって、回答者間の脳活動の類似性は、集団レベルの人気度を高い精度で予測できる（40.4%）。特に楽曲がシングルとしてリリースされた場合、その予測精度はさらに高くなる（61.91%）。
脳波検査は手頃な価格で受けられます
個人の意見だけでは大衆の好みを予測する上で信頼性に欠けるという事実は、2017年のEMAでエミネムが、単に投票開始直前の最後のパフォーマンスだったという理由だけで受賞した事例からもすでに明らかになっている。この問題や、明確なアンケート回答の根底にあるその他の多くのバイアスを克服するためには、より正確な測定方法が必要とされていた。
神経同期はまさにそれを実現するものです。Unravel Researchによる研究は、この指標が、マーケティング予算の効率的な配分、適切な楽曲のシングルとしてのプロモーション、そしてリリース初週からのチャート入りを実現することで、音楽業界にどのような変革をもたらす可能性があるかを示しています。
この研究結果の意義は、予測力そのものにあるだけでなく、本質的には、これまでの研究がfMRI測定に依存していたのに対し、EEGの費用は1万ドル以下と手頃であるという点にある。これにより、ニューロマーケティングツールを利用できる対象が拡大し、研究者にとってこの手法がはるかに利用しやすくなる。
このように、EEGとfMRIの両方で有効な人気度の指標として神経同期が実証されたことで、ニューロマーケティングのツールボックスは再び充実したものとなった。
神経同期は、パッケージやテレビCMの成功を予測する指標としても活用されているため、マーケターはこの知見を活かすことができるでしょう。従来のアンケート調査という手法を超え、消費者の真の意思決定の中心である「脳」に焦点を当てることで、マーケティングの成果を高めましょう。
少数の回答者における脳の活動は、より多くの対象者の感情的な体験を示す指標となり得るため、これはブランドに対する一般層全体の製品選好についても同様に当てはまります。EEGを用いたこの種の調査にご関心をお持ちの方は、『Frontiers In Organizational Psychology』に掲載された論文の全文をご覧になるか、iMotionsソフトウェアのライブデモをご請求ください。
このゲストブログは、Unravel Researchのニッキー・リーウィス氏が執筆し、iMotions.com向けに編集したものです。
参考文献：
- Vogel, H. L. (2020). 『エンターテインメント産業の経済学：財務分析ガイド』. 英国：ケンブリッジ大学出版局.
- Berns, G. S., Capra, C. M., Moore, S., and Noussair, C. (2010). 音楽に対する青少年の評価に人気が及ぼす影響の神経メカニズム. NeuroImage 49, 2687–2696. doi: 10.1016/j.neuroimage.2009.10.070
- Berns, G. S. および Moore, S. E. (2012). 文化的人気を予測する神経メカニズム. J. Consum. Psychol. 22, 154–160. doi: 10.1016/j.jcps.2011.05.001
- Leeuwis N、Pistone D、Flick N、van Bommel T (2021) 「確かな予測：EEGに基づく神経同期がオンライン音楽ストリームを予測する」。Front. Psychol. 12:672980. doi: 10.3389/fpsyg.2021.672980