MIXTAPES, un nouveau laboratoire commun pour étudier les dynamiques sociales et spatiales de la musique
#VALORISATION
MIXTAPES (Méthodes et données MIXTes pour l'Analyse des Pratiques d'Ecoute en Streaming) est un laboratoire commun (« labcom ») au CNRS, à Deezer, à l'EHESS et aux universités Paris 1 Panthéon-Sorbonne et Paris Cité. Il a été créé à la suite du projet ANR RECORDS, fruit d’une collaboration continue depuis 2017 entre le laboratoire Géographie-cités (UMR8504, CNRS / EHESS / Université Paris 1 Panthéon Sorbonne / Université Paris Cité) et Deezer.
Laboratoire pluridisciplinaire dédié à l'étude des dynamiques de consommation culturelle sur les plateformes, le labcom MIXTAPES héberge des recherches qui visent à décrire et comprendre la circulation des œuvres à l’ère numérique, la diversité sociale et spatiale des écoutes et des goûts, la transmission familiale des préférences culturelles, ou encore les relations entre les préférences musicales déclarées par les personnes dans les enquêtes et leurs écoutes au quotidien. Les projets réalisés au sein du laboratoire s'appuient sur des protocoles expérimentaux qui ont été éprouvés dans le projet ANR RECORDS (2020-2025), une collaboration entre trois unités de CNRS Sciences humaines & sociales1 et les départements recherche de Deezer et Orange. Ces protocoles associent dans le respect du RGPD2 et de l'anonymat des enquêtées, des données d’écoute sur Deezer et des données d'enquête. Le laboratoire a été labellisé par le dispositif LabCom de l'ANR pour la période 2024-2029.
À la fin des années 2010, le streaming est devenu le principal mode d'écoute de musique enregistrée dans de nombreux pays, et notamment en France3. Les historiques individuels de stream, qui enregistrent de façon détaillée les écoutes des utilisateurs et utilisatrices des plateformes, sont collectés par celles-ci pour calculer la rémunération des ayant droits et alimenter la recommandation algorithmique. À elles seules, ces données d'écoute constituent déjà une ressource très utile aux recherches empiriques sur différents sujets relatifs à la consommation culturelle sur internet, comme l'influence des systèmes de recommandation sur la découvrabilité des œuvres, et la diversité musicale à laquelle sont exposés les utilisateurs. La plupart des grandes plateformes sont accessibles dans la quasi-totalité des pays du monde, et ces données du streaming peuvent aussi permettre d’étudier la répartition spatiale des écoutes, et la circulation des œuvres et des répertoires. Toutefois, en l’absence d’informations sociodémographiques fiables sur les personnes derrière ces historiques stream, sur les contextes dans lesquels elles écoutent, ou sur leurs préférences musicales et culturelles, ces seuls historiques se révèlent limités pour situer socialement et spatialement les pratiques. En effet, c’est lorsqu’elles sont associées à des données d’enquête que les données d'écoute en streaming prennent tout leur intérêt pour les sciences sociales.
Le projet RECORDS a permis d'élaborer et tester un dispositif d'enquête dans lequel sont associés, pour les mêmes enquêtées, leurs historiques pluriannuels d'écoute sur Deezer à leurs réponses à un questionnaire inspiré de l’enquête « Pratiques culturelles » du ministère de la Culture. La conception d’un tel dispositif pose des questions de méthode, sur l'échantillonnage des personnes sollicitées, les modalités de sollicitation, ou encore les incitations mises en place4. Plusieurs vagues d’enquêtes d’ampleur croissante ont permis d’ajuster itérativement la démarche et, au printemps 2023, ce sont plusieurs centaines de milliers de personnes en France qui ont été sollicitées directement dans l’application mobile Deezer. Ce projet a ainsi permis de constituer un corpus de données mixtes, observationnelles et déclaratives, pour près de 20 000 enquêtées qui ont explicitement consenti au traitement de leurs données. Ce corpus a été complété par une centaine d’entretiens individuels, d’une durée d’une heure et demie en moyenne. Des jeux de données anonymisées issus de cette collecte ont déjà été ouverts, et d'autres le seront ces prochaines années. Tandis que la construction des préférences musicales est un objet ancien de la sociologie de la culture, l’analyse croisée de données déclaratives et de données de pratiques, couplées aux caractéristiques sociales des individus enquêtés, offre des moyens inédits pour comprendre comment les goûts et dégoûts culturels se construisent socialement. Ces corpus permettent ainsi aux chercheurs d'innover, en proposant de nouveaux modèles de l’organisation sociale de l'écoute de musique, ou en mesurant l'intensité et la distribution des écarts entre les préférences que les personnes déclarent dans les enquêtes, et leurs comportements d'écoute observés.
Les données collectées ont aussi permis de montrer combien la crise du COVID-19 et le premier confinement en France avait eu des effets socialement différenciés sur une activité ordinaire comme l'écoute de musique enregistrée5. Ces données ont aussi soutenu le développement d'expérimentations en méthodes qualitatives. Grâce à un outil nommé AMPLI développé dans le cadre du projet, les chercheurs et chercheuses ont pu conduire des entretiens individuels « augmentés », au cours desquels les personnes enquêtées ont été invitées à explorer visuellement et commenter leurs historiques d'écoute au cours des années précédentes6.
Ce projet ayant prouvé tout l'intérêt d'un partenariat entre Deezer et des unités de CNRS Sciences humaines & sociales, le laboratoire MIXTAPES a été créé pour pérenniser et développer ce partenariat. Les différents projets qui y sont menés ont en commun de s'appuyer sur des données mixtes, observationnelles et déclaratives.
Dans le projet Family Affair, coordonné par Anne-Cécile Ott, chercheuse postdoctorante au CNRS au laboratoire Géographie-Cités, la géographe interroge la socialisation familiale à l’écoute de musique, en exploitant la possibilité inédite d’accéder à des comptes « familles ». À partir d’une enquête internationale auprès d’adolescents et adolescentes qui partagent un compte avec au moins un de leurs parents, elle est en mesure d’interroger de manière originale l’influence de la famille sur la formation des pratiques et des préférences, et d’analyser les modalités de la transmission culturelle intrafamiliale en régime numérique. Alors que les pratiques d’écoute musicale, notamment chez les jeunes, sont de plus en plus individualisées, la chercheuse se demande dans quelle mesure la famille influence les goûts et les dégoûts des enfants et des adolescentes. Elle cherche également à savoir comment la socialisation verticale (des parents vers les enfants) s’articule à d’autres formes de socialisation à la musique, par les pairs ou les médias, à l’heure où les réseaux sociaux numériques jouent un rôle fondamental dans la construction des préférences des jeunes. L’enquête permettra également de mesurer en quoi les processus de socialisation à l’écoute de musique sont socialement différenciés en fonction des climats familiaux et des caractéristiques et trajectoires sociales des enquêtées. Une attention particulière sera enfin portée à la dimension spatiale des pratiques et préférences musicales des adolescents et des familles. Les enquêtes réalisées auprès des familles permettront d'interroger les configurations spatiales des écoutes, en particulier au sein des espaces domestiques et de loisirs ou dans les transports. La réalisation d'un versant de l'enquête en Suisse romande apportera une dimension internationale au projet, et permettra de questionner l'influence des contextes locaux sur les pratiques et les goûts, dans des espaces nationaux différents.
Coordonné par Thomas Louail, chargé de recherche CNRS au laboratoire Géographie-Cités, le projet Melodynamics est, quant à lui, centré sur les parcours des utilisateurs et des œuvres dans les immenses catalogues des plateformes, sur le temps long. Soutenu par la Mission pour l'interdisciplinarité et les initiatives transverses (MITI) du CNRS, il donne lieu à une collaboration avec des chercheurs de l'Institut de physique théorique (IPhT, UMR3681, CNRS / CEA). Les dynamiques de découverte y sont étudiées du double point de vue des auditeurs et auditrices et des musiques. Pour cela, des méthodes et modèles issus de la physique statistique et de l'étude des systèmes complexes sont appliqués aux historiques d'écoute anonymisés. Les nouveautés musicales se propagent-elles comme une épidémie ? La taille de la ville dans laquelle on vit influence-t-elle la musique que l’on écoute ? Dans nos façons d’alterner entre découvertes et réécoutes, à quel point sommes-nous différents les uns des autres ? L'hypothèse d'une diminution de l'appétence pour la découverte de nouvelles musiques avec l'avancée en âge se vérifie-t-elle dans les historiques d'écoute ? L'analyse longitudinale et spatiale des écoutes intègre l’influence et les interactions de différents canaux de découverte — recommandations des plateformes, réseau social des personnes, lieux de vie — ainsi que la propagation des écoutes de nouvelles musiques, à l’échelle mondiale.
Mieux connaître la diversité des usagers, des goûts et dégoûts, des rapports à la musique, des manières d’en parler, des liens entre contextes d’écoute et préférences, est un enjeu central pour les plateformes. C’est une étape essentielle pour développer des services de navigation et de recommandation individualisés, qui exploitent de grands modèles de langage, et qui sont capables de fournir des contenus pertinents pour chaque utilisateur, en réponse à des requêtes qui mobilisent des catégories comme les genres musicaux, très utilisés mais aussi très vagues. Les recherches menées au sein de MIXTAPES ont donc comme ambition de poursuivre les travaux entamés dans RECORDS, et de continuer à décrypter les dynamiques socio-spatiales dans et autour de ces plateformes devenues des services du quotidien. Le laboratoire conduira aussi des enquêtes dans plusieurs autres pays dans lesquels Deezer est un acteur important de la diffusion musicale. Les corpus constitués et les recherches expérimentales permettront à Deezer d'innover dans les fonctionnalités de navigation, de recherche et de recommandation de contenus. Pour le CNRS, MIXTAPES représente une opportunité de pouvoir alimenter des recherches fondamentales issues de différentes disciplines des sciences humaines et sociales, avec un matériau empirique documentant au niveau le plus fin les consommations individuelles de musique au quotidien. Un tel accès pérenne à des données individuelles de consommation effective était jusqu’alors inexistant dans le paysage des sciences humaines et sociales en France.
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Notes
Le laboratoire Géographie-cités (UMR8504, CNRS / EHESS / Université Paris 1 Panthéon Sorbonne / Université Paris Cité), le Centre de recherche sur les inégalités sociales (Cris, UMR7049, CNRS / Sciences Po Paris) et le Centre Marc Bloch (UAR3130, CNRS / MEAE / BMBF / MES
Règlement général sur la protection des données.
Pour un bilan chiffré du marché mondial de la musique enregistrée, voir les rapports annuels du Syndicat national de l'édition phonographique, consultables en ligne : https://snepmusique.com/chiffres-ressources/chiffres-du-marche/.
Renisio Y., Beaumont A., Beuscart J.-S., Coavoux S., Coulangeon P., Cura R., Le Bigot B., Moussallam M., Roth C., Louail T. 2024, Integrating Digital Traces Into Mixed Methods Designs an Application to the Study of Online Music Listening Using Survey, Interview and Streaming History Data Collected From the Same Individuals, Revue française de sociologie 65(1-2) : 129-160. https://shs.cairn.info/journal-revue-francaise-de-sociologie-2024-1-2-page-129?lang=en
Gallinari Safar P., Gauvin L., Louail T. 2025, Disruptions in Music Listening Behaviors During Lockdowns, Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 19(1) : 555-567. doi: 10.1609/icwsm.v19i1.35831
Cura R., Beaumont A., Beuscart J.-S., Coavoux S., Latreille de Fozières N., Le Bigot B., Renisio Y., Moussallam M., Louail T. 2022, Uplifting Interviews in Social Science with Individual Data Visualization: The Case of Music Listening, in Extended Abstracts of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’22, New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, 1–9. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3491101.3503553