新音乐产业观察原创文章，匠妹，算法造星？未经授权谢绝转载
作者|狡童
今年夏天，外娱蹦出了一位现象级的歌手，萨布丽娜·卡彭特（SabrinaCarpenter），国内粉丝亲切地称她为“匠妹”。
匠妹的歌有多火？TikTok和Spotify日期公布了各自的2024年夏天十大金曲，都出现了匠妹的身影，她跟碧梨（BillieEilish）、Tinashe和汤米·里奇曼（TommyRichman）同时入围双平台十大。
然而，随着匠妹的突然爆红，一个“阴谋论”开始浮出水面。有人说，匠妹走红是算法造星。
小个甜心
8月23日，萨布丽娜·卡彭特（以下简称匠妹）发行了个人第六张专辑，《Shortn'Sweet》，专辑名称巧妙地用一个英语俚语（原意是简洁明了）来概括了自己的特征：小个甜心。
泰勒·斯威夫特（左1）、萨布丽娜·卡彭特、肖恩·门德斯（右1）
“小个甜心”正是外界过去对匠妹最直观的印象，身高只有152的她，看起来总是一副甜美的模样。除此之外，在今年夏天之前，大众对于匠妹知之不多，除非看过她参演的影视剧集。
匠妹从小热爱音乐，他父亲甚至为此专门为她建了一个录音室。2009年，她参加麦莉·塞勒斯举办的歌唱比赛，获得了第三名，随后，她开始参演一些影视剧集，并在2014年与迪士尼旗下的好莱坞唱片签下一纸合约，正式成为签约歌手。
在《Shortn'Sweet》之前，匠妹发行了五张唱片，成绩平平无奇，卖得最好的第二张专辑《Evolution》，在Billboard200专辑榜上最高排名仅第28位，于是，人们对于匠妹的印象始终停留在“小个甜心”上。
今年夏天，匠妹终于等来了音乐事业的转折点，单曲《Espresso》发行四个月后登顶BillboardGlobal200，成为她个人首支BillboardGlobal200冠军单曲，不仅如此，《Espresso》还在全球超过18个国家获得冠军。
《Espresso》在流媒体上表现格外突出。这首歌在Spotify的全球排行榜上连续20天排名第一，同时在澳大利亚、马来西亚、约旦和新加坡等国家的25个地区排行榜上排名第一。截止到8月29日，Spotify播放量超过11亿。
匠妹的另一首单曲《PleasePleasePlease》则在TikTok上成为爆款，这带动了她歌曲在音乐平台上的播放，并帮她获得了自己的第一首BillboardHot100冠军单曲，歌曲在Spotify上有超过6亿播放量。
随之而来的是一个“阴谋论”。
算法造星？
匠妹火了一个夏天，网友们吵架吵了一个夏天。
“年度最佳自动播放歌曲格莱美奖得主是，”一位用户在社交账号写道，“我们的‘付费播放女王’萨布丽娜·卡彭特。”
网友这么说是有原因的，在匠妹歌曲爆红的同时，一些网友反映，他们播放一首歌曲之后，会接着自动播放匠妹的歌曲。
网站TheTab专门为此做了个实验，发现在播放威肯（TheWeeknd）、埃米纳姆（Eminem）和凯蒂·佩里（KatyPerry）的歌曲之后，会自动播放匠妹的歌曲。
网站PopFiltr还发现，匠妹的新单曲《PleasePleasePlease》在数十位艺人的Spotify电台播放列表中占据了第二位，甚至在ArcticMonkeys的电台播放列表里也一样。（Spotify的艺人电台里会推荐一些相似艺人的歌曲）
有人认为这是付费推广的结果，Spotify现在也确实接受付费推广，而且，大厂牌能够负担这个成本。
“阴谋论”无法证实，但算法可以被研究。Spotify的前员工、EveryNoiseatOnce微曲风网站创始人格伦·麦克唐纳（GlennMcDonald）认为，相比付费推广或幕后交易，更应该关注算法：“Spotify上的许多功能都试图让你保持在舒适区，播放你喜欢的东西。”
也就是说，如果你在某首歌之后听到匠妹，是因为算法判断你可能会喜欢匠妹。
研究音乐行业的计算社会科学家诺亚·阿斯金（NoahAskin）还提出了另一种可能性，算法利用了“最优区分性”：年轻人更喜欢并认同那些“中等”受欢迎程度的音乐风格，而不是那些极受欢迎或极其小众的风格。
所以，在诺亚·阿斯金看来，“为了让用户能够尽可能长时间地停留，Spotify向人们提供那些听起来像他们喜欢的音乐但又带有一定新意的歌曲。”也就是说，算法可能发现了《Espresso》会火，所以开始给听众力推这首歌。
格伦·麦克唐纳则补充说，“尤其是当一位艺人稍微不那么流行，但更符合你通常的音乐偏好时，他们比那些非常流行、跨越多种风格或受众界限的艺人更适合被推荐。”比如，匠妹会被推荐给喜欢凯蒂·佩里的听众，但算法不会把凯蒂·佩里推荐给喜欢匠妹的听众。
算法只能锦上添花，不能无中生有。如果一算就能火，匠妹也用不着等到今年。流行始终是社会关系的集中体现，算法只是其中一个变量。除了算法，还需要其他诱因和铺垫，并最终为算法提供引爆的条件。
匠妹不是一蹴而就的红人，她有10年的积累，参演过多部影视剧集，不断在电视上抛头露面；她从一开始就坚持自己写歌，哪怕写得很差也要自己写，“反正没有人会觉得一个小孩能写出多好的歌”；她从17岁开始巡演，有超过178场的演出经验，还曾为爱莉安娜·格兰德（ArianaGrande）和泰勒·斯威夫特（TaylorSwift）的巡演暖场。
该做的事情匠妹都做了，就等待一个合适的时机、一首合适的歌曲，让算法引爆。
进击的“系统局”
在足球游戏中，有一种说法叫“系统局”，一些玩家坚信自己在游戏中经历了系统干预，比如在关键时刻球员表现突然变差，导致比赛结果难以掌控。他们认为这是游戏设计的一部分，用于平衡比赛难度。
尽管过去这些年来，各大音乐平台都在强调自己个性化推荐的能力，都在强调多元化，但结果却仿佛总是进入“系统局”：互联网音乐的流行趋势很少出现令人难以置信的偏差。
甚至可以说，当下的音乐市场，两极分化更严重了。传统唱片时代，头尾的比例是1:9，如今是1:99，流量集中在1%的顶流艺人身上。
不用通过算法，也大致能判断出《Espresso》有走红的潜质，这种带着复古滤镜的带点Funk或Disco律动的流行歌一直很受欢迎，匠妹的甜心特质表现得也很迷人。一向刻薄的Pitchfork能给《Shortn'Sweet》打出8分（满分10分），说明内容本身的品质并不低。
只是，回过头去听过去十年的流行歌，我们或许会觉得《Espresso》有些似曾相识：从KatyPerry的《CalifoniaGurls》到豆荚猫的《SaySo》，类似的Vibe创造过大量爆款歌曲，而人们也始终乐此不疲地欣然接受，行业似乎跟算法达成一种“默契”。
多年前，阿多诺和霍克海默曾说，文化正以千篇一律的方式影响着一切，如今的算法正把“千篇一律”变得更加可控。
通过分析用户行为，算法知道用户想要什么；通过分析数据和算法，音乐公司知道听众想要什么；而且，就如阿斯金分析的那样，算法从不走极端，而是遵循“最优区分性”的原则保障平台流量的持续增长，从而维持行业的不断向好。
在这个音乐高度依赖流媒体收入的时代，只要平台流量不崩盘，行业收入就不会崩盘，所以，不用担心音乐行业的未来，从各大咨询公司发布的报告看，这个“系统局”至少还可以维持十年的活力。
-全文完-
