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.