Spotifyでデータを取得して「liveness」を聴いてみる

自分の好きな曲をデータ分析したいと思っています。

好きな曲をデータで把握できていると、データから好きな曲を探し出せるのではないかと期待しています。

サブスク時代の今はリーチできる曲が多すぎて、好きな曲を探し出すのが難しくなってます。今の時代はデータ軸で検索して、ざっくりと曲を集めた後に実際に聴いて好きな曲に出会うという方法もあってもいいんじゃないかと思ってます。

データについて

データはSpotifyのWebAPIを使っています。

「Spotipy」というライブラリを使ってデータを取得しています。
Pythonを使うのですが、私はプログラマーではないので苦労しています。。

livenessとは

今回は「liveness」の曲を実際に聴いてみました。

私は気になった曲を毎週プレイリストにまとめているので、2020年に作ったプレイリストから「liveness」の数値の高いトップ10を抜き出しました。

ちなみに、「liveness」はSpotify for Developersには以下のようにあります。

（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」の数値が高いとライブの可能性が高いようです。

トップ10

私の2020年に作ったプレイリストの中で「liveness」の数値が高いトップ10はこちら。

Spotify

AppleMusic

聴いてみた感想は「ライブではない」です。

実際にライブの曲は「BOYフロム世田谷(PASSION BLUE ~冷静寄りの情熱ツアー at SPACE ODD 2020.02.04)」の1曲だけでした。

ライブで録音されたものは空間を感じると思うのですが、それに近い音のものを抽出しているのかなぁと思います。

私はライブ録音された曲はあまり好きではないのですが、空間を感じるものは大好きです。今回のトップ10の曲も好きなものが多かったです。

なので「liveness」は私にとっては重要な指標になりそうです。