Selecteer "Alle cookies accepteren" als u akkoord gaat met het opslaan van essentiële cookies, analytische cookies, marketingcookies en social media cookies. Door op "Cookie-voorkeuren aanpassen" te klikken kan u uw voorkeuren beheren. Cookiebeleid

Essentiële cookies
zijn noodzakelijk voor een normaal bezoek aan de website om puur technische redenen. Aangezien dit een technische noodzaak is, hoeven we u alleen op de hoogte te stellen van deze cookies, en worden ze geïnstalleerd bij het bezoeken van de website.

Analytische cookies
houden bij hoe onze website wordt gebruikt, bijvoorbeeld om het verkeer op de website te meten of hoe vaak een pagina wordt geraadpleegd. We gebruiken deze informatie om de gebruikerservaring en prestaties van onze website en diensten te analyseren. Voor het plaatsen van deze cookies zullen wij uw toestemming vragen.

Marketingcookies
verzamelen informatie om relevante gesponsorde inhoud over onze producten en producten die door derden worden aangeboden te leveren. Ze volgen gebruikers op onze website om op basis van hun voorkeuren advertenties te tonen die relevant en interessant zijn voor onze bezoekers. Deze cookies worden alleen geplaatst met uw toestemming.

Social media cookies
worden gebruikt wanneer u informatie deelt via een deel knop voor social media op onze website, of wanneer u social media content raadpleegt via onze website, bijvoorbeeld bij het bekijken van een Vimeo-filmpje. Voor het plaatsen van deze cookies is uw toestemming vereist.

Cookie-voorkeuren aanpassen

Data science in de muziekindustrie

Data science kan beschouwd worden als het kruispunt tussen traditioneel onderzoek en IT, waarbij methoden ontleend worden aan beide disciplines met als doel om kennis en inzichten te halen uit verschillende bronnen van data. In verschillende industrieën wordt data science succesvol geïmplementeerd en leiden toepassingen vaak tot waardevolle innovaties en optimalisaties. In het kader van de snelle internationale ontwikkelingen in dit veld in andere sectoren willen we met dit project de noden van de Vlaamse muziekindustrie rond data science in kaart brengen. Daarnaast willen we laagdrempelige data science dienstverlening aanbieden om aan deze noden te beantwoorden.

Om ons ervan te verzekeren dat de onderzoeksresultaten gevaloriseerd kunnen worden kiezen we voor een praktijkgerichte methodologie waarbij we van dag 1 strategische allianties aangaan met spelers uit de muziekindustrie. We proberen door partnerships aan te gaan, relevante datasets te verkrijgen voor ons onderzoek. Deze worden gecleaned en verrijkt met externe relevante data om daarna drie fases van onderzoek te doorlopen. Een eerste fase is de descriptieve analyse waar we relevante vragen voor de partners blootleggen. De tweede fase bestaat uit vergelijkende analyse waarbij we de succesfactoren van ondernemingen kunnen identificeren. In een derde en laatste fase gaan we over tot voorspellende analyse waarbij we, door manipulatie van de werking van de organisatie, voorspellingen uit onze datamodellen toetsen aan de realiteit.

We zetten in op de ontwikkeling van data science toepassingen die de specifieke noden van de muziekindustrie aanpakken. Geen copy-paste uit andere industrieën maar gerichte interventie met meerwaarde voor onze sector. We streven naar de ontwikkeling van een tool die organisaties in de muziekindustrie in staat stelt zelf de succesfactoren van hun onderneming bloot te leggen en zo de risico’s van investeringen te beperken. We werken voor dit project met een gefaseerde aanpak. Tijdens het eerste projectjaar richten we ons op concertorganisatoren en festivals. Hoe kunnen we de sector helpen professionaliseren in hun dataverzameling en opslag? Welke inzichten uit deze data zijn relevant voor de muzieksector? Welke factoren hebben een invloed op een succesvolle concertavond? Kunnen we deze factoren beïnvloeden?

In jaar 2 en 3 breiden we ons project uit naar labels, managementkantoren en artiesten.

Project informatie

Projectpromotor:
Jonas Kiesekoms
Status:
Afgelopen project
IWETO code:
  • Code nog in te vullen.
Startdatum – einddatum:
18/09/2017 - 18/09/2022
Budget:
/
Projectcode:
7/DWO/2017/MU/P100
VTE:
/
Medewerkers:

Jonas Kiesekoms

Philippe Haldermans

Contact

Jonas Kiesekoms
coördinator