Monitoring and Visualizing Last.fm

Thema

Welcher Künstler ist ein »One-Hit-Wonder« und welcher hat eine treue Fangemeinde?
Sind die Anhänger der Band Radiohead offener gegenüber unterschiedlichen
Musikrichtungen als die Fans des Hip-Hop Künstlers Nelly? In welchen Städten ballen
sich bestimmte Musikgenres und in welchen Ländern wird ein neu erschienenes
Musikalbum als Erstes gehört? Diesen und anderen Fragestellungen kann man mit Hilfe
des sozialen Musik-Netzwerkes Last.fm nachgehen.

Durch das Hören des netzwerkintegrierten, personalisierten Radiosenders generiert jedes
Mitglied kontinuierlich neue Daten, welche auf der zugehörigen öffentlichen Datenbank
gespeichert werden. Einen Teil dieser Daten haben wir innerhalb von vier Monaten
beobachtet und ausgewertet, um damit die oben genannten Fragestellungen für die
Hörerschaft von Last.fm zu beantworten.

Die Arbeit gliedert sich in vier verschiedene Bereiche: 01 »Fangruppenvergleich«,
02 »Fanfluktuation«, 03 »Album-Release« und 04 »Genreballung«. In diesen
Teilbereichen zeigen wir die interessantesten Sachverhalte aus unseren Beobachtungen.
Alle Visualisierungen wurden mit Hilfe der Software-Entwicklungsumgebung Processing
umgesetzt. //

Theme

Which artist is a »one-hit wonder«, and which has got a constant fan-community?
Are the supporters of the band Radiohead more receptive forwards various fashions of
music than the fans of the hip-hop artist Nelly? In which towns do certain genres of
music cumulate, and in which countries is a newly brought-out album heard first?
These and other questions can be investigated with the help of Last.fm, which is a social
music-network with a personalized radio station.

By listening to it, the member continuously generates new data, which are saved in the
public database being pertinent to it. We observed part of these data for a period of
four months and evaluated them in order to find answers to the above questions, for
the audience of Last.fm.

Our project consists of four parts:
01 »Comparing Fan-Groups«, 02 »Fluctuation of Fans«, 03 »Album-Release«
and 04 »Cumulation of Genres«. Within these scopes, we can present most interesting
results gained from our observations. All visualizations were realized by using
the programming language and integrated development environment Processing.
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