วิธีที่ผู้คนฟังเพลงได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างมากในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา ในการ สำรวจ ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตเมื่อเร็วๆ นี้โดยสหพันธ์อุตสาหกรรม Phonographic นานาชาติ (IFPI) พบว่า 78 เปอร์เซ็นต์กล่าวว่าพวกเขาฟังเพลงผ่านบริการสตรีมมิ่ง
การเพิ่มขึ้นของแพลตฟอร์มอย่าง Spotify, Apple Music และ Deezer ได้กระตุ้นให้เกิดการถกเถียงกันอย่างดุเดือดว่าผู้ให้บริการเนื้อหาจะได้รับค่าตอบแทนจากการทำงานของพวกเขาอย่างไร คำถามเกี่ยวกับวิธีการกระจายส่วนแบ่งของเงินค่าสมัครของผู้ใช้ที่จัดสรรให้กับศิลปินบนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งอย่างเหมาะสมที่สุด เป็นปัญหาที่ดึงดูดสายตาของ Saša Pekečศาสตราจารย์ด้านวิทยาศาสตร์การตัดสินใจที่ Fuqua School of Business ของ Duke University
แพลตฟอร์มมักจะจัดสรรเปอร์เซ็นต์ของการสมัครรับข้อมูลและเงินโฆษณาให้กับผู้ให้บริการเนื้อหา ตัวอย่างเช่น Spotify อ้างว่าสองในสามของทุกดอลลาร์ที่พวกเขาทำมาจากเพลงจะตกเป็นของผู้ให้บริการเนื้อหา สองกลยุทธ์หลักอาจใช้โดยแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งเพื่อแจกจ่ายการแชร์นั้น พวกเขาเรียกว่าสัดส่วนและผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง ภายใต้กฎสัดส่วน เงินค่าสมัครและค่าโฆษณาทั้งหมดจะถูกรวบรวมในหม้อเดียว จากนั้นเปอร์เซ็นต์ของเงินจะถูกแจกจ่ายให้กับศิลปินตามสัดส่วนของจำนวนสตรีมของพวกเขา ตัวอย่างเช่น หาก Taylor Swift ได้รับ 5 เปอร์เซ็นต์ของสตรีมทั้งหมดในเดือนที่กำหนด เธอจะได้รับ 5 เปอร์เซ็นต์ของจำนวนเงินทั้งหมดที่จัดสรรให้กับผู้ให้บริการเนื้อหาในเดือนนั้น ภายใต้กฎที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลาง เงินการสมัครใช้บริการของผู้ใช้จะกระจายตามสัดส่วนของศิลปินที่ผู้ใช้แต่ละคนฟัง ตัวอย่างเช่น,
ในขณะที่แพลตฟอร์มขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ใช้กฎตามสัดส่วน ความยุติธรรมของกลยุทธ์นั้นมักถูกตั้งคำถาม นักวิจารณ์เชื่อว่ามันชอบซุปเปอร์สตาร์และทำร้ายศิลปินเฉพาะกลุ่ม นี่เป็นคำถามเปิดที่นักเศรษฐศาสตร์ นักวิชาการ และแม้กระทั่งผู้พิพากษาที่กำลังตัดสินใจเกี่ยวกับปัญหาค่าลิขสิทธิ์ลิขสิทธิ์กำลังเผชิญอยู่
“เราเห็นว่ามีการพูดคุยที่น่าสนใจและเราเห็นว่าเป็นปัญหาทางคณิตศาสตร์” Pekeč กล่าว “ดังนั้นเราจึงเริ่มคิดว่าเราจะตั้งค่าการวิเคราะห์เพื่อเปรียบเทียบได้อย่างไร”
ในการสืบสวน Pekeč และผู้เขียนร่วมของเขา — Saeed Alaeiนักวิทยาศาสตร์จาก Google Research, Ali Makhdoumiยังเป็นศาสตราจารย์ด้านวิทยาศาสตร์การตัดสินใจที่ Fuqua และ Azarakhsh Malekianศาสตราจารย์ด้านการจัดการการดำเนินงานและสถิติที่ Rotman ของมหาวิทยาลัยโตรอนโต School of Management—ในขั้นต้นคิดว่าพวกเขากำลังจะพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ว่ากฎตามสัดส่วนนั้นไม่ยุติธรรมและไม่ดีสำหรับศิลปินรายย่อย
พวกเขาอยู่ในความประหลาดใจ “นั่นคือสิ่งที่ผลักดันความสนใจของฉันในการวิจัย เมื่อบางสิ่งขัดกับภูมิปัญญาทั่วไป และฉันสามารถพิสูจน์ได้จริง” Pekeč กล่าว ผลการวิจัยของพวกเขาได้อธิบายไว้ในบทความ เรื่อง “กลยุทธ์การจัดสรรส่วนแบ่งรายได้สำหรับแพลตฟอร์มสื่อสองด้าน: Pro-Rata เทียบกับ User-Centric” ซึ่งได้รับการยอมรับให้ตีพิมพ์ ใน วารสาร Management Science
งานของ Pekeč มุ่งเน้นไปที่การออกแบบตลาด สาขาวิชาสหวิทยาการที่จุดตัดของเศรษฐศาสตร์ การวิจัยการดำเนินงาน และวิทยาการคอมพิวเตอร์ “ฉันศึกษาปัญหาทางเศรษฐกิจโดยใช้เทคนิคจากการเพิ่มประสิทธิภาพและการออกแบบอัลกอริธึม” Pekeč อธิบาย “ในการวิจัยของฉัน ฉันกำลังดูการออกแบบทั้งระบบของการกำหนดราคาและการจัดสรร—โดยพื้นฐานแล้วใครได้อะไรและราคาเท่าไหร่—ในขนาดใหญ่ มันเกี่ยวกับการประสานงานของตลาดขนาดใหญ่ ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วเป็นสิ่งที่แพลตฟอร์มทำ”
ปัจจุบันเป็นประธานของส่วนการประมูลและการออกแบบตลาดของ Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS) Pekeč สนใจโมเดลธุรกิจแพลตฟอร์มเป็นพิเศษ เขาได้ศึกษา เช่น การ กำหนดราคาผู้บริโภคในแพลตฟอร์มที่สนับสนุนโฆษณา และ บทบาทของการให้คะแนนระดับทวิภาคี ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของแพลตฟอร์มแบบออนดีมานด์แบบสองด้าน
การดูแพลตฟอร์มสตรีมเพลงเป็นสิ่งที่เขาสนใจโดยธรรมชาติ
การสร้างแบบจำลองความหลากหลายในแพลตฟอร์มสตรีมมิ่ง
เพื่อประเมินว่ากลยุทธ์การจัดสรรรายได้ใดดีที่สุด Pekeč และเพื่อนร่วมงานของเขาทำงานเพื่อพัฒนารูปแบบที่รวบรวมความหลากหลายที่มีอยู่บนแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งได้อย่างแม่นยำ
“ถ้าศิลปินทุกคนเหมือนกันหมด ก็ไม่มีความแตกต่างระหว่างสองแนวทางนี้” Pekeč กล่าว ความแตกต่างไม่ได้มาจากความนิยมของศิลปินบางกลุ่มในหมู่ผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังขึ้นอยู่กับปริมาณเพลงที่ผู้ใช้แต่ละคนใช้ด้วย “แบบจำลองของเราคำนึงถึงทั้งสองสิ่งนี้ด้วย: ความแตกต่างของจำนวนเพลงที่ผู้คนฟังและความแตกต่างของศิลปินที่แต่ละคนชื่นชอบ”
ในรูปแบบทางคณิตศาสตร์ มีผู้ใช้หลายประเภทตามการบริโภคโดยรวม: ผู้ใช้บางคนอาจฟังเพลงเป็นจำนวนมาก ได้รับเงินที่มากขึ้นจากการสมัครรับข้อมูล ขณะที่คนอื่นๆ อาจฟังเพลงเพียงเล็กน้อย นอกจากนี้ ผู้ใช้ยังถูกสร้างความแตกต่างโดยพิจารณาจากเวลาในการฟังที่กระจายไปตามศิลปินต่างๆ
ในสถานการณ์ที่มีกลุ่มศิลปินตายตัวบนแพลตฟอร์ม เมื่อคุณเปรียบเทียบกฎการจัดสรรรายได้สองข้อ คุณจะพบว่าสัดส่วนตามสัดส่วนทำร้ายศิลปินเฉพาะกลุ่มและให้ประโยชน์แก่ซุปเปอร์สตาร์ ดูเหมือนว่าจะแนะนำว่ารูปแบบที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางนั้นยุติธรรมกว่า แต่สถานการณ์ดังกล่าวไม่ได้คำนึงถึงความจริงที่ว่าศิลปินอาจเลือกที่จะออกจากแพลตฟอร์มหากกฎเกณฑ์ไม่เป็นประโยชน์ ซึ่งอาจเป็นส่วนหนึ่งของฐานแฟนเพลงกับพวกเขาและส่งผลกระทบต่อศิลปินที่อยู่บนแพลตฟอร์มต่อไป
จับความซับซ้อนของตัวเลือกของศิลปินและผู้ใช้
“แบบจำลองของเราช่วยให้ทุกคนสามารถเลือกทุ่งหญ้าสีเขียวได้หากทำได้” Pekeč กล่าว ด้วยศิลปินทุกคนที่มีความสามารถในการกำหนดราคาที่เหมาะสมที่สุดที่พวกเขาจะได้รับหากพวกเขาเสนอเพลงให้กับแฟนๆ โดยตรง พวกเขาสามารถตัดสินใจได้ว่าต้องการเข้าร่วมแพลตฟอร์มการสตรีมภายใต้กฎเหล่านั้นหรือต้องการไปคนเดียว ในทำนองเดียวกัน ผู้ใช้ยังสามารถตัดสินใจได้ว่าพวกเขาจะได้รับข้อเสนอที่ดีที่สุดโดยจ่ายค่าสมัครสมาชิกแพลตฟอร์ม ฟังเพลงจากศิลปินที่ตนชื่นชอบโดยตรง หรือทำทั้งสองอย่าง
จากนั้นนักวิจัยได้ถามคำถาม: แพลตฟอร์มควรเปลี่ยนมาใช้ผู้ใช้เป็นศูนย์กลางหรือรักษากฎตามสัดส่วน ปรากฎว่าในสถานการณ์ที่มีศิลปินที่เป็นที่นิยมอย่างมากในหมู่ผู้ใช้ที่มีการบริโภคดนตรีสูง การศึกษาแสดงให้เห็นว่ากฎตามสัดส่วนเป็นที่ต้องการ ในความเป็นจริง การใช้แนวทางที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางในบริบทนั้นอาจไม่ยั่งยืนสำหรับแพลตฟอร์มด้วยซ้ำ
ในทางกลับกัน ถ้ามีศิลปินที่ได้รับความนิยมอย่างมากจากผู้ใช้ที่มีการบริโภคต่ำ แนวทางที่เน้นผู้ใช้เป็นศูนย์กลางอาจเป็นที่ต้องการ อย่างไรก็ตาม กฎสัดส่วนยังคงสามารถจัดการเพื่อให้เกิดความยั่งยืนได้แม้ในบางสถานการณ์ดังกล่าว
และแม้แต่ศิลปินเฉพาะกลุ่มก็ยังได้ประโยชน์จากแนวทางตามสัดส่วน ผู้ใช้ที่มีการบริโภคสูงซึ่งเข้าร่วมแพลตฟอร์มเพื่อฟังซูเปอร์สตาร์เป็นส่วนใหญ่ อาจใช้ศิลปินเฉพาะกลุ่มที่มีอยู่บนแพลตฟอร์มในที่สุด “ศิลปินเฉพาะกลุ่มได้รับการเปิดเผยในระดับที่พวกเขาจะไม่ได้รับอย่างอื่น” Pekeč กล่าว “ถ้าคุณคิดแบบนั้น กฎสัดส่วนจะใกล้เคียงกับกฎการชำระเงินที่เหมาะสมที่สุดทางคณิตศาสตร์มากกว่า”
คำถามเพิ่มเติมที่นักวิจัยตั้งขึ้นคือ: แพลตฟอร์มสตรีมมิ่งสามารถเลือกกลุ่มศิลปินที่เหมาะสมที่สุดบนแพลตฟอร์มได้อย่างไร สมมติว่าพวกเขาจะจ่ายเงินให้ศิลปินเหล่านี้อย่างน้อยที่สุดเท่าที่จะทำได้หากพวกเขาไปคนเดียว สิ่งนี้กลายเป็นปัญหาที่ซับซ้อนมากซึ่งรู้จักกันในวิทยาการคอมพิวเตอร์ว่า NP-complete สำหรับปัญหาการคำนวณระดับนี้ ไม่พบอัลกอริธึมโซลูชันที่มีประสิทธิภาพ “เราแสดงให้เห็นว่าการค้นหากลุ่มศิลปินที่เหมาะสมที่สุดนั้นยากลำบาก แต่เราสามารถให้ค่าประมาณที่รับประกันว่าจะเข้าใกล้โซลูชันที่เหมาะสมที่สุด” Pekeč กล่าว
แม้ว่าแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งที่ใหญ่ที่สุดในปัจจุบันจะใช้กฎตามสัดส่วนเพื่อชดเชยศิลปิน แต่รายละเอียดของกฎเหล่านั้นก็ยังไม่ชัดเจน กระดาษแนะนำว่ายังมีช่องว่างสำหรับการปรับปรุง Pekeč ตั้งข้อสังเกต “มีโอกาสที่จะทำให้ดียิ่งขึ้นสำหรับทั้งศิลปินและแพลตฟอร์ม ยังมีค่าบางอย่างเหลืออยู่บนโต๊ะ”
