{"id":439358,"date":"2023-03-10T16:00:00","date_gmt":"2023-03-10T15:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=439358"},"modified":"2023-03-10T16:00:00","modified_gmt":"2023-03-10T15:00:00","slug":"ki-bringt-mehr-fairness-und-transparenz-in-das-geschaeft-mit-dem-musik-streaming","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/ki-bringt-mehr-fairness-und-transparenz-in-das-geschaeft-mit-dem-musik-streaming\/","title":{"rendered":"KI bringt mehr Fairness und Transparenz in das Gesch\u00e4ft mit dem Musik Streaming"},"content":{"rendered":"\n

Sp\u00e4testens mit Musik-Abo-Diensten wie Spotify<\/em> hat sich Musik Streaming zu einem der wichtigsten Vertriebskan\u00e4le in der Musikindustrie entwickelt. Der Markt w\u00e4chst und mit ihm auch die Datenmengen. Nebeneffekt ist, dass die Abrechnungen mit den Inhabern der Musikrechte f\u00fcr Auditunternehmen kaum noch zu bew\u00e4ltigen sind. Das Start-up Legitary<\/a><\/em>, eine Ausgr\u00fcndung der TU Wien<\/a><\/em>, hat eine L\u00f6sung f\u00fcr das Problem. Ideengebend war Musikexperte G\u00fcnter Loibl, der schon seit 30 Jahren in der Musikindustrie ist. Er konnte den Statistikexperten Dr. Peter Filzmoser<\/a> von der TU-Wien<\/em> f\u00fcr seine Idee begeistern und dieser seine Doktorandin Nermina Mumic. Die technische Mathematikerin lieferte gleich mit dem ersten Paper ihres Doktorats die Basis f\u00fcr das Start-up. Mittlerweile ist sie CEO.<\/p>\n\n\n\n

In dieser Folge der Serie Start-up-of-the-Day spricht Nermina \u00fcber ihre Innovation und die Herausforderungen des Gr\u00fcndens: <\/p>\n\n\n\n

\"Musik
Nermina Mumic, CEO Legitary (c) Melissa Mumic<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Was motiviert euch? <\/h2>\n\n\n\n

Wir wollen mehr Transparenz und Fairness ins Musik Streaming bringen. Mit Legitary <\/em>k\u00f6nnen wir K\u00fcnstlerinnen und Rechteinhabern Tools in die Hand geben, mit denen sie a) den Wert ihrer Musikrechte ermitteln k\u00f6nnen und b) sehr einfach und effizient \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen, ob richtig abgerechnet wurde. <\/p>\n\n\n\n

Was macht die Abrechnung von Musik Streaming so schwierig?<\/h2>\n\n\n\n

Tagt\u00e4glich werden auf Plattformen wie YouTube<\/em>, Spotify<\/em> und Apple<\/em> Milliarden von Streams gespielt. Spezifisch f\u00fcr den Markt ist eine sehr lange Abrechnungskette: Die Musikplattformen berichten an den Vertrieb, der Vertrieb an das Label, das Label an das Management, das Management an den K\u00fcnstler. An jeder dieser Schnittstellen kann es ganz einfach technisch \u2013 noch gar nicht mutwillig \u2013 zu Problemen in der Datenverarbeitung kommen. Daher hat jeder in dieser Abrechnungskette ein Interesse daran zu \u00fcberpr\u00fcfen, ob die vorangegangene Instanz richtig abgerechnet hat. Aber bisher mussten sie einfach nur vertrauen. Besonders betroffen von dieser Problematik waren die Rechteinhaber, die im Unklaren sind, ob sie alle Tantiemen bekommen, die ihnen zustehen und zu welchen Preisen sie ihre Musikrechte handeln k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n

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E-Sport entwickelt sich rasant<\/div>
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Wie l\u00f6st ihr dieses Problem?<\/h2>\n\n\n\n

Wir haben einen Automatismus entwickelt, der die Milliarden von Streams der unterschiedlichen Streamingdienste scannt und so eine transparente Abrechnung erm\u00f6glicht. Wobei eine unserer gr\u00f6\u00dften St\u00e4rken in der Einsch\u00e4tzung der Werte von Musikrechten liegt. Dazu normalisieren wir die Datenmengen, indem wir sie von Ereignissen bereinigen, die sich wahrscheinlich nicht wiederholen werden \u2013 sogenannte Anomalien. <\/p>\n\n\n\n

Unter Anomalien verstehen wir zum Beispiel einen viral gegangenen Hit, fehlende Abrechnungen oder aber Ausrei\u00dfer, die auf bestimmte Events zur\u00fcckzuf\u00fchren sind. Es k\u00f6nnte sich aber auch um einen Hinweis auf eine betr\u00fcgerische Musik Streaming Aktivit\u00e4t <\/em>handeln. Dahinter stecken Streaming-Farmen, die mit Bots rund um die Uhr bestimmte Tracks streamen.<\/p>\n\n\n\n

Dazu muss man auch das Gesch\u00e4ftsmodell der Streamingdienste verstehen. Diese haben einen Topf an Einnahmen, der zum Beispiel mit Werbe- oder Abo-Einnahmen gef\u00fcllt ist. Der Inhalt wird dann aliquot auf alle Musik Streams aufgeteilt. Das hei\u00dft, je mehr gestreamt wurde, desto h\u00f6her f\u00e4llt die Abrechnung aus. Deshalb gibt es immer wieder Versuche, die Anzahl der Streams durch diese Bots in die H\u00f6he zu treiben.<\/p>\n\n\n\n

Um die eben genannten Anomalien auszuschlie\u00dfen, normalisieren wir die Datenmengen und erhalten dadurch eine Datenbasis, die eine robuste Sch\u00e4tzung zuk\u00fcnftiger Ums\u00e4tze erm\u00f6glicht – und somit den aktuellen Wert der Musikrechte. Das erm\u00f6glicht den Rechteinhabern eine angemessene wirtschaftliche Verwertung.<\/p>\n\n\n\n

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