Abgesehen davon bin ich in den letzten Wochen über zwei Möglichkeiten der musikalischen Visualisierung gestolpert, die für die Wochenschau viel zu »mehrwertig« gewesen wären, so dass ich mich dazu entschlossen habe, über die beiden Tools Lastgraph und den Gender Plot selbst zu berichten.

Lastgraph

Spontis Musikgeschmack im Zeitraum März-August 2010

Der kostenlose Service von Lastgraph bietet die Möglichkeit, die Hörgewohnheiten eines bestimmten Zeitraums als Wellenform auszugeben, die es freundlicherweise auch in verschiedenen Formaten bereitstellt. Damit kann man beispielsweise auch sein Zimmer schmücken, wie es Andy von World Wide Wax schon in seiner Wohnidee: Musikgeschmack an der Wand eindrucksvoll festgehalten hat. Er schreibt dazu:

»Last Graph greift nun auf genau diese Statistik, also euren Musikgeschmack zu und erstellt einen Graphen in Form einer Zeitleiste (x-Achse). Die verschiedenen Ausschläge (y-Achse) stellen die Häufigkeit der verschiedenen Künstler dar, die in dieser bestimmten Zeit durch eure Lautsprecher kamen. Der Service bietet verschiedene Optionen, um den fertigen Graphen an eure Bedürfnisse anpassen zu können So könnt ihr den Zeitraum selbst wählen als auch die Farbdarstellung verändern. Speichern kann man den Graphen dann als PDF-File mit dem ganz großen Vorteil, dass Last Graph eine Vektorgrafik erstellt. Somit lässt sich das gespeicherte Bild bis in die Unendlichkeit, ohne jeglichen Verlust vergrößern und somit auch drucken. Genau das habe ich gemacht.«

Selbstverständlich bleibt die letzendliche Ausarbeitung und der Druck eines solch großen Werkes den Enthusiasten vorbehalten, doch die Möglichkeiten sind interessant, eindrucksvoll und unendlich Nerdig, wenn man das mal so sagen darf. Das Bild zu eurer visuellen rechten entspringt übrigens meinem last.fm Profil.

Gender Plot

Männliche oder weibliche Musik? Was hörst du?

Frauen und Männer haben einen unterschiedlichen Musikgeschmack, sagt man(n). Bei funkygog bin ich auf den Genderplot aufmerksam geworden, der es möglich macht, den eigenen Musikgeschmack geschlechts– und alterspezifisch einordnen zu lassen. Dabei bedient sich das Programm der verfügbaren last.fm Daten (auch Alter und Geschlecht) und generiert daraus ein Diagramm auf dem man ablesen kann, ob man eher männlich oder weiblich bevorzugte Musik hört und wie alt der Durchschnitt der Hörer ist, die die ausgesuchten Künstler hören. Um den Nerd– und Community-Faktor noch zu erhöhen, kann man sich und 5 weitere Freunde vergleichen. Ich habe das mal mit endgueltig, beetFreeQ, Frau Panik, IndiMichi und Rosa Chalybeia gemacht. Ich deute das wie folgt:

Während wir alle noch hautpsächlich Musik hören, die der Alterklassen unter 30 zuzuordnen ist, scheiden sich bei der eindeutig geschlechtlichen Zuordnung die Geister. endgültig ist der weiblichste von uns allen, dicht gefolgt von Rosa und Indi Michi. So wirklich männlich scheint keiner zu sein, beetFreeQ geht zumindestens deutlich in diese Richtung. Die Abstürzenden Brieftauben sind die männlichste Band, während Louisa John-Krei die weiblichste Musik macht. Anne Clark macht hingegen Musik für alte Leute, Frau Panik wird es nicht gerne hören. In jugendlicher Hinsicht gibt es keinen eindeutigen Kandidaten, außer vielleicht wieder einmal endgültig, der den jüngsten Musikgeschmack zu haben scheint.

Etwas überraschend, hatte ich doch größere Unterschiede zwischen den geschlechtsspezifischen Merkmalen der Musik erwartet. Aussagekraft? Schwer zu sagen, da mag sich jeder selbst ein Bild drüber machen. Hier klicken um selbst eine Einordnung vorzunehmen.

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Das aber wundert mich nicht weiter, denn schließlich liegt es in der Natur des Bloggens die Sinne zu erweitern und den ein oder anderen Blick über den Tellerrand zu wagen. Bei Ich + Ich muss ich jedoch meine Beteiligung ausschließen, Anette Humpe habe ich schon bei Ideal nie gemocht, viel zu poppig und kommerziell interessiert. Aber das ist nur eine Meinung, kein Dogma. Das das Thema Musik sehr beliebt ist, zeigt die beeindruckende Mitgliederliste und der Status des erfolgreichsten Parade im Oktober 2008.

Die Hasenfarm plant übrigens noch weitere Aktionen, deshalb lohnt der ein oder andere Blick sicherlich, den aufgrund der Beliebtheit solcher Paraden sind auch eine Vielzahl von neuen Besucher an der Tagesordnung, mit denen sich dann weitere interessante Vernetzungen ergeben. Hier auch mal die äußerst anschauliche Teilnehmerliste:

freeQnet, Bastie.Silke, 9mal6, Gedankendeponie, presently, alpha666.de, Blogaddict, Das blonde Alien, funkygog Blog, -= DAiLY FRAGGLE =-, 110th Street, 49 Suns, maxfriedrich.de, kunze-web.de, Songtext-Lyrics.net, Mendener.Net, Captain-obvious, nerdTainment, Stephan A. aus B., Candy College, Dentaku, acidlevel, Mikas kleine Welt, Elke Zedlitz, Guitar-Blog, Willipedia.net, emblog (m-project), Hyde and Seek, Tinkerbell’s Weblog, UPLOAD — Magazin für digitales Publizieren, pistenstuermer.de, Payamo.de, vizekönigin

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Die Hasenfarm hatte die Idee, seinen eigenen Musikgeschmack zu visualisieren und den dann am Ende auszuwerten und Musik war immer schon meine große Leidenschaft, sei es nun in Audiophiler oder Visueller Form. Natürlich möchte ich auch DICH dazu animieren mitzumachen, denn das ist ja Sinn und Zweck des ganzen.

Wie geht das?

1. Bei Master Giraffe den eigenen Last.fm–Usernamen eingeben und »Rolling 3 Month Charts” auswählen
2. Den generierten Code ausschneiden (STRG+C)
3. und bei Wordle einfügen (und per Mail »blog (at) hasen-farm (.) de” zusenden!)
4. Bild nach eigenem Geschmack stylen
5. In den eigenen Blog posten und Trackback (Link) auf den Beitrag der Hasenfarm nicht vergessen
6. fertig!

(Bildquelle: generiert bei Wordle)

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Tim Bormans aus Belgien hat sich darüber ein paar Gedanken gemacht und die API beider Dienste miteinander verknüpft. Durch die Eingabe seines Nutzernames stellt das Programm eine zufällige Zusammenstellung der gehörten Künstler zusammen, ruft die  Musikvideos bei Youtube ab und stellt beides in der gewohnte Größe dar.

Daraus entsteht dann quasi der eigene Musiksender ohne Werbung. Ein sehr interessanter noch dazu, so hält er durch die zufällige Auswahl der Abspielreihenfolge die ein oder andere Überraschung bereit. Neugierig?

(Bildquelle: Tim Bormanns)

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Grundsätzlich höre ich Musik, die mir gefällt. Tut eigentlich jeder. Doch woher neue Inspiration nehmen? Zu meinen pubertierenden Zeiten ist man in die Diskothek gegangen um dort neue Einflüsse zu bekommen und zu bekannten Dingen abzugehen. Da musste man sich aber mit dem anschreien des Plattenauflegers begnügen, der je nach Laune den entsprechenden Titel offenbart hat. Eine weitere Möglichkeit war das Radio, das aber rein Mainstreamorientiert ausgelegt war und den Geschmack der breiten Masse befriedigte, so wie heute eben auch. WDR 1 hieß da noch nicht Einslive und in der festen Zeit von 13:00 bis 14:00 konnte man den aktuellen Charts lauschen. So war man zwar auf dem laufenden, leider nicht nach meinem Geschmack.

Das Internet bietet da ganz neue Möglichkeiten, es macht den Musikgeschmack zur einer Ansammlung von objektiven Daten, die ich last.fm sei dank auch entsprechend zur Verwertung preisgebe. So ist dann auch der Überblick links entstanden. Bei Musickum kann das jeder auch mal selbst versuchen. So verrät mir der Open mind Index, wie breit gefächert mein Musikgeschmack ist, 123 ist da gar nicht mal schlecht (glaub ich). In der Tortengrafik und der anschließenden Liste wird dann deutlich, welche Genres der Musik ich bevorzuge.

Ist dann nun schon objektiv gesehen mein Musikgeschmack? Nein. Warum nicht?

Zunächst einmal kann der Benutzer selbst die von ihm gespielten Lieder in ein Genre einordnen, da werden überschneidungen deutlich, denn medieval, folk und mittelalter sind bei mir das gleiche. Allein die Einordnung in ein Genre geschieht doch schon subjektiv. Nur weil New Wave draufsteht muss es mir lang noch nicht gefallen um gleich zum nächsten Punkt zu kommen. Wenn es 1.000.000 Lieder geben würde, die unter New Wave kategorisiert sind, gefallen mir bestenfalls 10%. Theoretisch, also subjektiv.

Annahme: Wir geben immer mehr persönliche Daten, Geschmack und Nutzungsverhalten preis und profitieren dabei von den scheinbar sinnvollen Features. Nehmen wir mal an, alles was wir kaufen, hören, sehen, fühlen und nutzen wird zu Datenerhebung herangezogen, wäre es demnach möglich, das mir eine entsprechende Software ein Musikstück offenbart, das mir gefallen MUSS? Ich denke nicht. Solange unsere Gefühle und Emotionen nicht berechenbar sind bleibt uns das erspart, denn das bestimmt unseren Musikgeschmack.

Die einzigen, die von der zunehmenden Profilisierung persönlicher Daten profitieren sind die Werber und Produktmanager die meinen mit gezielten Werbeaktionen unseren Geschmack vorausschauen zu können. Meinen treffen sie nicht. Wie ich jetzt von einem zufällig gefundenen last.fm Goodie auf meinem Musikgeschmack komme, weiß ich auch nicht genau, ist aber eh subjektiv ;)

(Quelle: Gefunden bei Everyday is Halloween)

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