章鱼fm?豆瓣fm?探索第四代音乐深度揭秘jing.fm

你是否正在寻找关于jing.fm的内容？让我把最内涵的东西奉献给你：

2012年5月初，美国知名科技博客TechCrunch收到一封来自Engadget澳大利亚一名编辑的邮件。邮件内容是“我想跟你推荐一款令人激动的音乐产品-jing.fm！”随后，TechCrunch就通过Engadget的编辑联系到了jing.fm，考虑到产品当时尚未准备好公开，加上产品沟通和语言沟通的问题，jing.fm团队遗憾地放弃了与TechCrunch的采访合作。

两周后，2012年5月17日，Jing.fm的一个朋友兴奋地邀请我去体验一下他们的新产品。对于TechCrunch曾经想报道的这款音乐产品，我满是狐疑，音乐产品还能有什么奇特的地方？是什么样的产品让TechCrunch也倍感兴趣？带着这些疑问我在华贸的一家咖啡厅，我见到了jing.fm创始人施凯文，也体验到了那款起初让我颇为质疑，之后却倍感震撼的音乐产品。

什么是jing.fm？

Jing.fm改变了人们寻找音乐的方式。以前我会在豆瓣电台听音乐，因为我觉得比较简单，不用我自己反复去找歌选歌，但是依然会有很多不是我彼时彼刻想听的；如果有情有独钟的歌曲，我会到虾米去搜来听。但是在那个午后，温暖的阳光洒在身上，让我倍感舒适和惬意。在jing.fm的页面上，我尝试着输入“午后+温暖”，耳边响起了一缕温暖而略带慵懒的声音。你猜的没错，jing.fm可以帮你用描述找到合适的音乐。

最开始用这款产品的时候，UI让我眼前一亮，但是并不是那么简洁，使用起来颇有些难上手。连我这样的互联网资深用户都感觉难上手的话，那对于大众用户，可能就更难了，我直言不讳给团队提出了我的建议和想法。就在我连续用了两天jing.fm之后，我开始适应了这个产品，接下来的一个月，我听音乐的频率显著提高。工作或者夜晚，我都会打开jing.fm，输入当时的状态和心情，电脑里就传出了动人心弦的音乐。

背后的逻辑和创新

传统寻找音乐的方式是记住歌曲名称或者歌手名称，然后通过搜索引擎或者音乐网站来检索。有时候我们只有一些模糊的印象和片段，那我们就很难找到符合自己要求的歌曲和音乐类型。而jing.fm为每一首歌曲建立了分类和标签，为每一首歌曲建立了自己的独立DNA，以此来匹配和连接，利用数据挖掘和推荐算法推送给电脑前面的用户。我愿意用一句话来描述他们做的这件事情：让音乐变得有生命。

凯文告诉我，jing.fm通过13种基础的情感维度来对所有的音乐进行分类，每个情感维度会衍生出数百种情感脉络，这样衍生下去达到了数千种维度和组合。比如基础的情感维度是“悲伤”，衍生出的情感脉络则包括“伤心、难过”等等相关的词语。jing.fm通过这些细分的标签来对音乐进行更为精细和准确的描述，我们可以从心情、状态、歌手、乐器等不同的维度来描述一首歌曲或音乐，而jing.fm则根据用户的每一次点击，每一次喜欢和讨厌去进行数据挖掘，更加了解用户的音乐口味，从而帮助用户推荐更适合他的音乐。

在我所接触过的音乐产品中，唯一遇到的一款有些许类似的产品是美国的Songza，通过用户的场景来寻找匹配的歌曲。在这一点上，Songza的想法在某种程度跟jing.fm是不谋而合的，但显然jing.fm更进一步，半年前就已经开始在做这件事情了，思考得更加深入和系统。

探索第四代音乐

如果我们回顾一下音乐的发展，可以划分为三个时代：

我们可以看出现在的比较创新的音乐产品基本上都开始引入数据挖掘，引入社交关系，通过更加丰富元素来帮助用户找到喜欢的音乐。但只有一点是从未改变过的，那就是音乐本身。音乐从诞生到现在，饱含了各种丰富的情感和语言，但是在产品的表现上，始终是标准的、单一的、冰冷的。我们能获取的信息只有名称、歌手、作曲等，而里面更丰富的信息，比如包含的乐器、使用的语言、包含的情感、适合的场景等信息，则处于隐藏状态，无从而知。而jing.fm则从产品层面赋予音乐情感脉络，让音乐活了起来。用户可以用更加自然的方式来找到想要的音乐，而不用再去习惯传统的音乐搜索方式。

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