Am Ende eines Jahres spucken einem alle möglichen Anbieter Statistiken um die Ohren, so auch Spotify. Jeder freut sich darüber zu sehen, welche Band man am häufigsten gehört hat, welchen Song man stundenlang in den Ohren hatte und welche Genres man mag. Ich persönlich vermisse die alten Zeiten, in denen man die neusten CDs auf seinem 2 GB iPod in der Hosentasche dabei hatte, sich wöchentlich aussuchen musste, welche Playlist man synchronisieren möchte und man die eigenen Daten selber im Blick hatte. Man war nicht gefangen in dem Spotifyalgorithmus, der einem die Lieblingssongs quasi auferlegt und man sich kaum dagegen wehren kann, bestimme Lieder als Lieblingslieder am Ende des Jahres zu erblicken.
Einmal abgesehen davon fehlen mir bei Spotify diverse Infos aus meiner Statistik: Welche Bands habe ich neu kennen gelernt und welche Bands habe ich schon lange nicht mehr gehört. Wie breit gefächert ist mein Musikgeschmack? Höre ich fast nur Rock und Punk oder wie viel Prozent sind auch vom Metal oder Hip-Hop dabei? Und noch vieles mehr kann man aus seiner History erkennen.
In dieser Beitragsserie möchte ich dir ein paar Einblicke in die Datenauswertung mittels Python geben. Als Datensatz nehme ich meine Musikhistory. Da ich meinen Spotify-Account mit Last.fm gekoppelt habe, kann ich mir meine History bequem mit der Last.fm API als REST Request extrahieren. Alternativ kann man sich das letzte Jahr seiner Musikhistory auch bei Spotify einfordern. Zum Ende hin werde ich dir noch einen Einblick in die Möglichkeiten mit der Python-Bibliothek Spotipy geben.
Folgende drei Beiträge werden dich erwarten:
- Meine Daten gehören mir
- Die ersten Daten, Zahlen und Fakten
- Erweiterung der Daten durch die Spotify API