Steven Stelfox war Ende der Neunziger Repertoire-Manager einer großen Plattenfirma. Sein Job war es, den Laden am Laufen zu halten, indem er immer neue, seiner Meinung nach vielversprechende Bands, unter Vertrag nahm und hoffte, dass sie den einen oder anderen Hit abwarfen. Stelfox verachtete sich und seine Arbeit, nahm massig Drogen und verlor irgendwann völlig den Überblick darüber, was er überhaupt machte.

Steven Stelfox ist zwar nur eine Romanfigur aus dem Buch Kill Your Friends des schottischen Autors John Niven, doch Niven wurde allgemein bestätigt, dass seine Schilderung aus dem Innenleben der damaligen Musikindustrie ziemlich stimmig sei. Um die Tätigkeit dieses Steven Stelfox heute zu beschreiben, falls dieser immer noch bei einer Plattenfirma arbeiten würde, bräuchte es wahrscheinlich Nivens' Fabulierungskünste nicht. Stelfox würde kein glamouröses Jet-Set-Leben mehr zwischen Konzertbesuchen und Kokspartys führen, sondern in einem Großraumbüro vor dem Rechner hocken und Social-Media-Auswertungen bestimmter Bands überprüfen.

Große Plattenfirmen verlassen sich heute nicht mehr nur auf das Bauchgefühl und die Kaffeesatzleserei ihrer Artist-and-Repertoire-Manager, kurz A & R. Die Frage, ob sie einen Newcomer zum Star aufbauen sollen, beantworten ihnen vom Computer errechnete nackte Zahlen, die Auskunft darüber geben sollen, wie wahrscheinlich der Erfolg ist. Hit Song Science nennt sich die Vorstellung, dass sich Dank Technologie und Algorithmen wissenschaftlich errechnen lasse, was ein Hit wird. Start-up-Firmen wie Hit Predictor, Sound Out und Rate The Music, die für die Musikindustrie endlose Big-Data-Ströme auswerten, sind in den letzten Jahren rasant gewachsen und ihre Bedeutung nimmt weiter zu. Welche Songs etwa von Stars wie Taylor Swift oder Bruno Mars als Single veröffentlicht werden, darüber entscheidet kein Steven Stelfox mehr, sondern die Auswertung von Rate The Music.  

Shazam weiß die Antwort

Die Methoden zur Berechnung des Hitpotenzials eines Songs reichen von der Untersuchung der Popularität eines Acts in Sozialen Netwerken, wie das die New Yorker Firma Next Big Sound anbietet, bis hin zu der Möglichkeit, bestimmte Lieder vorab in ausgesuchten Social-Media-Kanälen bewerten zu lassen, wie das Sound Out und Hit Predictor praktizieren. Vorn dabei, die Hit Song Science auf die nächste Ebene zu befördern, ist auch die Londoner Firma Shazam. Sie bietet seit einigen Jahren eine App an, die auf einem erstaunlich gut funktionierenden Musikerkennungsprogramm beruht. Man hört irgendwo im Radio oder im Club Musik, will nun unbedingt wissen, um welches Stück es sich dabei handelt, und Shazam liefert mit sehr großer Wahrscheinlichkeit die richtige Antwort. 500 Millionen Mal wurde die App bisher weltweit heruntergeladen, jeden Tag werden nach Angaben von Shazam 20 Millionen Anfragen ausgewertet. Geld verdient das Unternehmen mit einem geschätzten Firmenwert von einer Milliarde Euro vorgeblich vor allem dadurch, dass es Nutzer der App nach Beantwortung ihrer Anfrage direkt an Musikdownload-Portale oder an den Streamingdienst Spotify weiterleitet.

Derek Thompson, Redakteur der amerikanischen Monatszeitschrift The Atlantic, hat sich in einem vor Kurzem erschienenen Artikel mit dem Titel The Shazam Effect näher damit befasst, welche Auswirkungen die Hit Song Science auf die Musikindustrie und die von ihr verantwortete Popmusik hat und in Zukunft haben wird. Als Shazam-Effekt beschreibt Thompson die Tatsache, dass die Musikindustrie nicht nur genau wie nie zuvor weiß, welche Art von Musik gerade gern gehört wird, sondern diese auch zielgruppengerecht wie nie zuvor herstellen und vermarkten lässt. Und das mit dem Nebeneffekt, dass diese nach der Auswertung von Algorithmen designte Musik immer noch eintöniger und einfältiger werde. Und das – Kulturpessimisten werden jetzt eifrig nicken – weil dies, so will es Thompson herausgefunden haben, die weichgekochten Hörer eben auch so forderten.

Thompson bezieht sich in seinem Essay so deutlich auf Shazam, weil die Firma inzwischen wohl die eine Datenanalyse-Hoheit unter den Hit-Berechnungs-Start-ups erreicht hat. Vielleicht auch, weil ihre App als putziges Gimmick daherkommt, ihren Erfindern aber Möglichkeiten bietet, für die so manchem User die Vorstellungskraft fehlt. Damit steht sie symbolisch für all die ungeahnten Auswirkungen, die die selbstverständlich gewordene Nutzung von vernetzter Technik mit sich bringt.

Algorithmen bedrohen die Vielfalt

Sehr genau lässt sich etwa via Shazam beobachten, wie aus einem lokalen Musikphänomen langsam ein globales wird. Die Entwicklung des unerwarteten internationalen Erfolgs der gerade mal 18-jährigen Lorde beispielsweise, ursprünglich ausschließlich ein Star im Popniemandsland Neuseeland, ließ sich genau verfolgen: über sich weltweit ausbreitende Anfragen bei Shazam, die als Antwort immer "Lorde mit ihrer Single Royals" ausspuckte. Shazam konnte genau erkennen, wann das Interesse für Lorde auch New York erreicht hatte. "Manchmal", zitiert Derek Thompson einen ehemaligen Programmierer von Shazam, "können wir schon Monate, bevor die meisten Leute überhaupt von diesem Song gehört haben, sehen, ob dieser den richtigen Durchbruch schaffen wird". Shazam, schreibt Thompson, sei somit weit mehr als eine App, sie sei ein "Früherkennungssystem für Hits".

In den vergangenen Jahren wurde ein Abgesang auf die Musikindustrie nach dem anderen verfasst und die Branche selbst gefiel sich allzu sehr in ihrer Rolle des bedauernswerten Opfers der Digitalisierung. Der Verkauf von CDs ging stetig zurück, da halfen Kopierschutz und sämtliche Abmahnungen nichts. Langsam jedoch scheinen die wenigen wirklich großen Plattenfirmen, die es nach der Marktbereinigung in den Nullerjahren überhaupt noch gibt, in der Digitalisierung auch die Chancen zu erkennen und ihr Geschäft noch einmal neu aufzuziehen. Früher, in den goldenen Zeiten der Musikindustrie, schrieb, wenn es hochkommt, eine unter zehn Bands bei einer großen Plattenfirma überhaupt schwarze Zahlen. Big Data verspricht, diese Erfolgsquote dramatisch zu erhöhen, effizienter arbeiten zu können. Man muss nicht mehr versuchen, eine noch unbekannte Band bei einer Hörerschaft durchzusetzen, von der man nicht weiß, was diese eigentlich vorgesetzt bekommen möchte. Man hat es mit einer Masse gläserner Konsumenten zu tun: Es lässt sich genau registrieren, was diese gerade streamen, downloaden, teilen oder auf Wikipedia nachlesen. Man weiß, welche Altersgruppe welche Musik bevorzugt und ob darunter mehr Jungs als Mädchen sind oder umgekehrt.

Unterscheidung zwischen Künstlern und Dienstleistern

Weil die Labels nun immer präziser bestimmte Trends nicht nur aufgreifen, sondern auch mit passenden Acts befeuern können, werde, so Thompson, auch die Mainstreammusik, immer einförmiger. Immer mehr vom Immergleichen und Gewohnten wollen die Leute hören, das bestätigen auch neurowissenschaftliche Studien. Damit lässt sich zudem die grassierende Retromania erklären, die der englische Popjournalist Simon Reynolds 2011 in seinem gleichnamigen Buch beklagt hat. Und die Musikindustrie gibt ihren Zielgruppen eben, was sie wollen, so wie der Wirt seinem Stammgast die Leibspeise bringt, noch bevor der sie bestellt hat.

Liest man Thompsons Befund, lässt einen das schon kurz erzittern. Bedrohen Algorithmen die Vielfalt der Popkultur? Matthias Krebs, Leiter der Projektgruppe DigiMediaL_musik an der Berliner Universität der Künste, die Musiker bei allen Belangen rund um Musikmarketing im Social Web berät, glaubt das nicht. Er sagt, erst mal müsse man unterscheiden zwischen Musikern und Dienstleistern. Und bei den Musikern, die er berät und denen es zuvorderst um ihre Kunst gehe, stelle er sogar eine zunehmende Angst vor einer zu großen Abhängigkeit vom Internet fest. Die Musiker, sagt Krebs, wollten um jeden Preis vermeiden, in die Nähe von Dienstleistern zu rücken. Und dass Letztere dann tatsächlich mit Hilfe von Big Data Hits am Fließband produzieren können, das glaubt er auch nicht. Noch wichtiger für den Erfolg als der Song selbst, sei der Kontext, in dem dieser rezipiert werde, glaubt er, und wie dieser genau aussehe, das lasse sich während der Produktion des Songs höchstens erahnen. Auch der Poptheoretiker Diedrich Diederichsen beschreibt in seinem Buch Über Pop-Musik, wie die Bedeutung und letztlich auch der Erfolg eines Popsongs erst durch einen bestimmten Umgang mit diesem entstehe, "die Fans setzen Pop zusammen", schreibt er. Und wie sie das genau tun, diese Hoffnung bleibt, lässt sich nie hundertprozentig errechnen.

Dass die Kulturindustrie ihre Methoden nochmals verfeinert hat, ihre Produkte leichter zu verkaufen, wird kaum zu einer Ausdünnung der Musiklandschaft führen. Matthias Krebs benennt ja bereits einen dialektischen Prozess, den die wachsende Bedeutung von Internetmarketing auch auslösen kann. Nein, man muss sich nicht fürchten vor dem Wiedererstarken der Musikindustrie durch das Internet. Letztlich macht sie alles wie immer, nur ohne Typen wie Steven Stelfox.