Big Data und Musik: Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung 1/2018

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Big Data und Musik : Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung 1/2018. / Ahlers, Michael (Editor); Grünewald-Schukalla, Lorenz (Editor); Lücke, Martin (Editor) et al.

Wiesbaden : Springer VS, 2019. 233 p. (Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung; Vol. 1).

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Ahlers, M, Grünewald-Schukalla, L, Lücke, M & Rauch, M (eds) 2019, Big Data und Musik: Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung 1/2018. Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung, vol. 1, Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-21220-9

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Ahlers, M., Grünewald-Schukalla, L., Lücke, M., & Rauch, M. (Eds.) (2019). Big Data und Musik: Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung 1/2018. (Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung; Vol. 1). Springer VS. https://doi.org/10.1007/978-3-658-21220-9

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Ahlers M, (ed.), Grünewald-Schukalla L, (ed.), Lücke M, (ed.), Rauch M, (ed.). Big Data und Musik: Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung 1/2018. Wiesbaden: Springer VS, 2019. 233 p. (Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung). doi: 10.1007/978-3-658-21220-9

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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",
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doi = "10.1007/978-3-658-21220-9",
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RIS

TY - BOOK

T1 - Big Data und Musik

T2 - Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung 1/2018

A2 - Ahlers, Michael

A2 - Grünewald-Schukalla, Lorenz

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N1 - ersch. 2018, copyright 2019.

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - Big Data ist nicht nur Sache von Versicherungen und Internetunternehmen. Auch für die global agierende Musikwirtschaft, die in den letzten knapp 20 Jahren bereits zahlreiche Transformationen überstehen musste, werden Sammlung, Analyse und Verwertung großer Datenmengen zu einem immer zentraleren Thema. Das Jahrbuch der Gesellschaft für Musikwirtschaftsund Musikkulturforschung versammelt hierzu unterschiedliche Ansätze und Perspektiven auf das Thema Big Data und Musik: Von den Datafication- Algorithmen Spotifys über 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.

AB - Big Data ist nicht nur Sache von Versicherungen und Internetunternehmen. Auch für die global agierende Musikwirtschaft, die in den letzten knapp 20 Jahren bereits zahlreiche Transformationen überstehen musste, werden Sammlung, Analyse und Verwertung großer Datenmengen zu einem immer zentraleren Thema. Das Jahrbuch der Gesellschaft für Musikwirtschaftsund Musikkulturforschung versammelt hierzu unterschiedliche Ansätze und Perspektiven auf das Thema Big Data und Musik: Von den Datafication- Algorithmen Spotifys über 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.

KW - Musik

KW - Data Mining in der Musikwirtschaft

KW - Geschäftsmodelle in der Musikwirtschaft

KW - Musik-Streaming

KW - Transdisziplinäre Studien

KW - Kulturwissenschaften allg.

KW - Artist & Repertoire in der Musik

KW - Urheberrecht Musik

KW - Empirische Wirtschaftsforschung/Statistik

KW - Blockchain

KW - Streamingdienste für Musik

U2 - 10.1007/978-3-658-21220-9

DO - 10.1007/978-3-658-21220-9

M3 - Sammelwerke und Anthologien

SN - 978-3-658-21219-3

T3 - Jahrbuch für Musikwirtschafts- und Musikkulturforschung

BT - Big Data und Musik

PB - Springer VS

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