Spotifyに「Footchy Cooks」「Sidebacks」の曲を分析してもらう②【Python】

いつも愛読ありがとう😊。音楽愛好家の悠真 Suzukiだ。
今回はSpotifyのデータを取得できるサービス「Spotify API」を利用して、「Footchy Cooks」「Sidebacks」のサブスクに公開されている曲の分析データを見てみる企画の続きだ。
前回はこちらからどうぞ。

本当ならば、得られたパラメータが最も近い曲をSpotifyのすべての曲から検索したかったが、パラメータから検索する方法がわからなかった。
なので今回は以下の2023年にSpotifyで再生された曲Top100の二つのプレイリストに含まれている曲と比較する。

それぞれの数値の差を取り、2乗和を求めた。つまり、その数字が小さいほど似ているということである。
ただし、パラメータのうち「loud」だけは単位が違うので除いた。

黄色で表示されているのが二乗和が0.5以下で数値が近いと言えるもの、赤で表示されているのはそれぞれの小さい数字3個である。

Spotifyでは再生回数が１０００回を超えると表示されるのだが、2023/12/13の時点で１０００回を超えている曲は黄色で表示されている（似ている曲）が30個以上あり、この六つのサンプルだけを見ると、流行に近い曲がより多く聴かれているとわかる。

最も数値が近い曲はSidebacksの"Sunrise"とOfficial髭男dismの"Tattoo"だ。私にはだいぶ違うように聞こえるのだが、、、いつかSpotifyの分析について分析しようと思う。

私がこの調査で一番衝撃を受けたことはスピッツの”チェリー”が2023年に日本で82番目に再生された曲であるということだ。コナンの映画の主題歌が流行ったとはいえ、チェリー自体は再流行していないのに当たり前のようにランキングに入っていることに驚き。今日はこの曲でお別れしましょう。

プログラム（プレイリストから情報を得る部分）

results = spotify.playlist('プレイリストのID')
for result in results['tracks']['items']:
  s_d = spotify.track(result['track']['id'])
  s_f = spotify.audio_features(result['track']['id'])[0]
  s_a = spotify.audio_analysis(result['track']['id'])
  artist = spotify.artist(s_d['artists'][0]['id'])
  list.append([s_d['artists'][0]['name'], s_d['name'], s_f['acousticness'], s_f['danceability'], s_f['loudness'], s_f['energy'], s_f['instrumentalness'], s_f['valence']])

また、プログラムについてアドバイスなどあったらコメントなどで教えてくれると嬉しい。