对美国城市地区现场乡村音乐会的当地地理建模：现场音乐活动大数据分析的见解 (Modeling the local geography of country music concerts in U.S. urban areas: insights from big data analysis of live music events)
现场音乐被视作城市复兴的工具之一。 识别城市中对现场音乐有影响的产业可以为音乐产业在城市发展中的作用提供有价值的见解。本文研究了2009到2019年食品和交通产业对于乡村音乐会分布的影响。普通最小二乘法 (OLS) 和地理加权回归 (GWR) ）的分析表明，食品和交通服务与乡村音乐会呈正相关。 此外，分析还发现了一些有趣的事实，例如，大多数乡村音乐会发生在城市化地区。此外，尽管乡村音乐已成功地在全国范围内传播，但在纳什维尔、达拉斯、纽约市和奥斯汀等大城市仍存在着独特的区域集群。分析结果还表明了 GWR 在提高和维持模型解释力方面的实力。总的来说，这项研究鼓励音乐城市利用大数据的潜力，在城市环境中培育充满活力的工业生态系统。
引用
Li, T. Modeling the local geography of country music concerts in U.S. urban areas: insights from big data analysis of live music events. Urban Info 2, 4 (2023).
https://doi.org/10.1007/s44212-023-00026-4
研究背景与研究问题
近年来，一些城市的娱乐业快速发展，这些城市从生产中心转变为消费中心。而不同经济部门如何在城市环境中相互作用仍然需要研究。如今，现场音乐产业正在经历快速发展，但在城市层面对于现场音乐与其他产业间关系的研究仍然缺乏。此外，业内少有研究评估音乐活动的地理差异以及社会因素对这些活动产生的影响。
研究内容
考虑到现有研究的局限性，本研究试图确定哪些因素以及这些因素多大程度上影响了乡村音乐活动的分布。本研究通过两步法进行回归建模。首先采用了Ordinary Least Squares(OLS)，再应用了地理加权回归（Geographically Weighted Regression, GWR）开发城市层面的空间回归模型。
基于美国人口普查的城乡分类定义，城市地区被分为两类：城市化地区(Urbanized Areas, UAs)被定义为人口超过50000人的地区；城市化集群(Urban Clusters, UCs)被定义为人口在2500到50000人之间的地区。通过使用Spotify API，本研究用“乡村音乐(country music)”的标签提取了相关音乐家的数据。接着，筛选出这些音乐家在2009到2019年之间演出的位置。通过设置额外的筛选条件，将非城市音乐会被排除在数据集外。使用经过地理编码的POI数据，本研究深入了解美国美食餐饮设施与音乐会地点的连通性。通过比较分析，发现在美国范围内，更多的音乐会和娱乐设施集中在UCs地区。
图1：各变量在UAs和UCs间的差异
接着，本研究对音乐事件模式进行了进行了空间分析。这包括两个阶段，第一阶段使用OLS将每个UAs的音乐会数量与快餐店数量，交通设施数量进行回归分析。然后，考虑了音乐会的空间分布特性，利用GWR比较它们与快餐店和交通设施的关系。并使用决定系数(R squared)和AIC等指标评估模型的性能。在所有模型运行后，使用局部空间自相关指标(Local Indicators of Spatial Autocorrelation, LISA)分析来检查两种模型残差的空间特性，查看是否存在空间自相关，以评估GWR模型是否可以解释OLS无法解释的空间变量，以及是否可以有效降低数据集中的空间自相关性。
OLS的分析结果说明了快餐连锁店数量，交通设施数量的增加与乡村音乐会数量的增加存在正相关有关。通过比较两种模型的拟合情况，GWR有着更好的解释能力，这说明OLS忽视了变量存在的空间关系。此外，模型的回归系数在不同区域存在差异，这说明区域间的异质性。例如，比起美国的其他地方，在得克萨斯的一些地区，交通设施数量的增加对于音乐会数量的增加有着更显著的积极作用。又例如，比起其他地区，在美国南方，快餐店的数量在解释乡村音乐活动的分布时，比交通服务设施的数量发挥着更大的作用。LISA分析揭露了正空间自相关。总体而言，使用GWR方法较使用OLS方法相比显著减少了模型的残差。
图2：不同变量回归系数的空间差异
本研究提出了食品和交通服务对于推断城市层面的乡村音乐活动的作用。两种回归方法比较研究的总体结果是GWR优于OLS。就其总体调查结果而言， OLS 和 GWR 的结果都表明了食品和交通服务在解释乡村音乐活动的分布方面发挥着重要作用。这些结论有助于区域开发商和政策制定者制定发展战略，并通过“音乐”的作用提高城市的竞争力。
Tianyu Li，密西西比州立大学助理教授。研究兴趣包括地理信息科学，网络地理信息系统，文本分析，时间序列分析等。
个人网站：http://tianyuli.info/
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编辑：林天舒、徐志萌
审核/指导：曾凡鑫
