@book{50877d15a0414a74abef60f1f561050d,
title = "Big Data und Musik: Jahrbuch f{\"u}r Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung 1/2018",
abstract = "Big Data ist nicht nur Sache von Versicherungen und Internetunternehmen. Auch f{\"u}r die global agierende Musikwirtschaft, die in den letzten knapp 20 Jahren bereits zahlreiche Transformationen {\"u}berstehen musste, werden Sammlung, Analyse und Verwertung gro{\ss}er Datenmengen zu einem immer zentraleren Thema. Das Jahrbuch der Gesellschaft f{\"u}r Musikwirtschaftsund Musikkulturforschung versammelt hierzu unterschiedliche Ans{\"a}tze und Perspektiven auf das Thema Big Data und Musik: Von den Datafication- Algorithmen Spotifys {\"u}ber die rechtlichen Implikationen von Music Data Mining, die Blockchain bis zu der Nutzung von Big Data im Artist \& Repertoire Management werden zentrale Anwendungsfelder von Musik und Big Data in den Blick genommen.",
keywords = "Musik, Data Mining in der Musikwirtschaft, Gesch{\"a}ftsmodelle in der Musikwirtschaft, Musik-Streaming, Transdisziplin{\"a}re Studien, Kulturwissenschaften allg., Artist \& Repertoire in der Musik, Urheberrecht Musik, Empirische Wirtschaftsforschung/Statistik, Blockchain, Streamingdienste f{\"u}r Musik",
editor = "Michael Ahlers and Lorenz Gr{\"u}newald-Schukalla and Martin L{\"u}cke and Matthias Rauch",
note = "ersch. 2018, copyright 2019.",
year = "2019",
doi = "10.1007/978-3-658-21220-9",
language = "Deutsch",
isbn = "978-3-658-21219-3",
series = "Jahrbuch f{\"u}r Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung",
publisher = "Springer VS",
address = "Deutschland",
}