プレイリストを分析したい「liveness」とは

毎週、気になった曲をプレイリストにしています。

Spotifyなどのサブスクで「良い曲！」と感動しても、次から次へ良い曲が見つかるからどんどん忘れていく。忘れてしまわないためにプレイリストで記録していきたいと思い、作ってます。

プレイリスト｜yusaku｜note

そして、プレイリストを作る理由はもう1つあります。
プレイリストを分析したいんです。自分がどんな音楽を好きなのかを知りたいん。

少しずつ始めてます

分析は少しずつ始めています。
しかし知識と技術が追いついていないので、本当に少しずつです。

分析のツールとしては、SpotifyのWebAPIをSpotipy（Python)というライブラリを利用しているのですが、APIもPythonも完全に初心者なので時間がかかっています。

今は、このサイトを参考にして基本を理解しようとしています。

【Sisense News】Spotify音楽データの分析①

基本の数値の取り方がわかって、過去のプレイリスト数週間分くらいのデータを抽出してみました。

liveness

基本の数値としては、アーティスト名・アルバム名・曲のテンポなどの一般的なものから、人気度・ダンス度・曲調などの目では見えないものまであります。

その中ですごく気になったのが、「liveness」というものです。
SpotifyのWebDeveloperページには以下のように説明があります。

（Google翻訳）
録音中の聴衆の存在を検出します。活性値が高いほど、トラックがライブで実行された可能性が高くなります。0.8を超える値は、トラックがライブである可能性が高くなります。
https://developer.spotify.com/documentation/web-api/reference/#endpoint-get-audio-features

livenessが高いとライブ録音の可能性が高いとのことです。

私のプレイリストにもlivenessが高い曲があるのですが、ライブ録音の曲を選んだ記憶がありません。確認してみたら、広い場所にいるような音がする曲でした。

私はライブ録音の曲は積極的に聴くタイプではないのですが、広い空間にいるときの反響したような音は大好きなので、このlivenessという指標は注目したい。

データで見ないとこういう気づきができないので、面白いです。