Modelação do interesse de vídeos de música medido pelo número de procuras na internet via Google Trends

Abstract

O mercado da música mundial continua a se expandir em novos mercados e criar novos negócios, atraindo cada vez mais usuários para os serviços de música sob o formato digital. A receita gerada pela indústria da música digital apresentou um crescimento de 4,3% de 2012 para 2013 (de US$ 5.6 bi para US$ 5.9 bi), já representa 39% da receita total gerada no mercado mundial. Para uma melhor compreensão da natureza do ciclo de vida do formato digital da música emergente, buscou-se estudar os vídeos de música da internet, dado a sua importância na indústria da música, por ser um dispositivo de marketing destinado, principalmente, a promover as vendas de gravações de música, por ser um importante contributo para a comercialização da música popular e dado a ausência de literatura de caráter qualitativo e quantitativo subjacente. Esta dissertação pretende propor um modelo capaz de descrever a dinâmica dos vídeos de música ao longo do tempo, ou seja, de como se dá o interesse coletivo por um determinado vídeo de música. A base empírica deste estudo consiste em séries temporais de vídeos de música (dados semanais) relacionando frequências de busca disponíveis a partir do Google Trends. Empiricamente avaliou-se o desempenho do modelo proposto, usando métodos de estimação não lineares de séries temporais. Os resultados obtidos permitem distinguir os vídeos de música de internet de curta duração de outros mais duradores.

The global music business continues to expand into new markets and create new business, attracting more and more users to digital format music services. The revenues generated by the digital music industry grew by 4.3% from 2012 to 2013 (US$ 5.6 billion to US$ 5.9 billion), already represents 39% of total revenues generated by the global music market. Internet music videos are a pervasive phenomenon on the Web, they typically consist in a short film made to advertise a popular song that spread through network. In order to contribute to a better understanding of the nature of the life cycle of internet music videos, given its importance in the music industry and in particular plausible models that would explain their temporal dynamics have not previously been reported. Our aim in this paper is thus to develop meaningful and interpretable model that describes the dynamics of music videos over time, i.e., how collective attention to internet music videos evolves over time, and how relate with their life cycle. The empirical basis of our study consists of time series of music videos relating frequencies available search from Google Trends. We conduct an empirical illustration to assess the performance of our model using nonlinear time series models. The results of the empirical illustration indicate to distinguish short and "long" life cycle's internet music videos.