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Automatische Vorhersage musik-induzierter Attributassoziationen im Kontext von Audio-Branding
Zitatschlüssel egermann_automatische_2017
Autor Egermann, Hauke and Lepa, Steffen and Herzog, Martin and Schönrock, Andreas and Steffens, Jochen
Jahr 2017
Adresse Hamburg
Zusammenfassung {Hintergrund Musik wird häufig zur strategisch geplanten Kommunikation einer Markenidentität an die anvisierten Zielgruppen verwendet, beispielsweise am „Point-of-Sale“ oder in audio-visuellen Werbemitteln. Nachdem bislang zur Musikselektion in diesen Szenarien vor allem auf die praktische Expertise von Audio-Branding-Experten zurückgegriffen wurde, wird in dem vorgestellten europäischen Forschungsprojekt ein Softwaretool entwickelt, welches automatisch zur Marke passende Titel aus vorhandenen digitalen Musikarchiven auswählt. Dabei ist es ein erstes Ziel, ein Attribut-Inventar zu erstellen, welches zur Beschreibung von Branding-relevanten musik-induzierten Assoziationen verwendet werden kann. Im nächsten Schritt wurde dann der Algorithmus zur Vorhersage der Assoziation dieser Attribute aufgrund von Musikeigenschaften und Zielgruppeneigenschaften entwickelt. Dazu führten wir drei aufeinander aufbauende Studien durch. Methode Als erster Schritt zur Entwicklung des Inventars zur Musikbewertung wurde eine vierstündige englischsprachige Fokusgruppendiskussion mit neun internationalen Experten aus Marketing, Audio Branding und der Musikindustrie durchgeführt (Studie 1). Die Aufgabenstellung der Teilnehmer bestand darin, gemeinsam eine multidimensionale englische Wortliste aus Adjektiven zu entwickeln, die als essentiell zur Beschreibung der Ausdrucksdimensionen von Musik im Kontext der Markenkommunikation betrachtet werden. Als nächster Schritt wurde eine Online-Befragungsstudie durchgeführt (Studie 2), in der 305 Marketingexperten aus Deutschland, Österreich und der Schweiz (M = 41 Jahre
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