第二章 数字音乐学（Digital Musicology）

全球化数字田野中的民族音乐

——YouTube上中国音乐的分布与流行模式研究

一、前言

近年来，中外民族音乐学家们在跨文化和全球化的背景下进行了大量的民族音乐学个案研究，其中也包括很多有关音乐的“世界性”和“民族性”之间动态关系的研究。在这些研究中，“世界性”通常以“西方（音乐）因素”为代表，“民族性”通常指传统的“非西方（音乐）因素”。而后者正经历着全球化的洗礼，同时借助其独特性和差异性竭力排斥这种文化变迁及文化认同所带来的改变。有史料足以说明外来因素给欧洲文化早期带来的影响，而当前有关“民族性”与“世界性”融合（尽管这种“民族性”可能已经被认为是世界化了）的研究也并非新课题，所以我们经常会在欧洲和北美以外的现场表演及媒体中看到各种风格交融的音乐现象。虽然有关世界观众和民族音乐之间的关系，尤其是互联网播放音乐中的互动影响关系还有待我们进一步研究，但我们可以总结出互联网中音乐播放呈现出的三个明显特点：一、媒体提供的音乐播放服务在速度上更加迅捷；二、国家边界和民族身份认同概念日趋模糊；三、世界的空间距离被有效打破。

到2014年为止，以流量消费最多的YouTube为代表的流媒体视频服务占据了57%的互联网用户消费流量，音乐视频成为Youtube上最受欢迎的板块（见图2）。要广义地理解音乐的全球化趋势，我们必须深入研究与音乐消费者相关的互动交际关系。因此本文所做的“数字化田野调查”，就是试图通过对Youtube上中国音乐的分布和流行模式的研究，来探讨全球化和数字化背景下本土民族音乐和世界范围音乐受众之间的互动关系。同时对中国音乐在线上和线下的全球传播与影响有一个客观认识和做出客观评价，以更好地推动中国音乐在全球数字化的背景下走向世界。

二、和本课题相关的研究领域和状况

在相关跨学科的研究领域中，近年来出现了不少以万维网和局域网中一般通信量特性及网站内容流行程度为对象，并用统计的方法来分析YouTube内容的研究。2012年，Thelwall等人研究了YouTube上的作者、评论特征、核心议题等;2008年，Lange采用定性分析法研究了YouTube对文化变迁的影响;2011年，Cayari采用定性分析法研究了通过视频门户网站提升音乐事业的少年音乐家们;2015年，Liikkanen和Salovaara采用统计学方法，研究了音乐视频的使用模式。在这些研究中，与本文性质较为接近的当属Liikkanen和Salovaara的研究。她们的研究主要关注以下三个方面：（1）在YouTube上，总体来看音乐视频和其他类型视频之间孰轻孰重；（2）音乐视频的分类；（3）不同类型视频的交互模式差异。但是，她们的研究并没有涉及不同类型音乐之间的交互模式，也不涉及网站用户的观后感，虽然后者是可以从评论区中的讨论中分析出来的。尽管她们对音乐视频进行了分类，但她们的分类或多或少只是基于音乐视频及内容的真实性所进行的，而并非真正从音乐分类的角度出发。她们在研究中所提到的民族音乐学研究方法或许被采用过，但却明显不适用于其本身的研究。我们的研究是采用民族音乐学的研究方法，主要着眼于YouTube上各种音乐类型的内容分布及流行模式，包括对用户体验的模式进行数据收集和分析，并在研究中充分考虑用户的音乐视频消费理由及其对该音乐内容所做出的互动评价。

一般认为YouTube实际上是一个“动态研究对象”。我们无论从网站内容还是从网站数据分析供给政策看，这个观点都是站得住脚的。过去，YouTube上所有的视频除了提供不同时间段的分析数据外，还会提供评论数、点击量、视频收藏量以及YouTube网站链接——用以打开特定关联视频的链接。以上内容，用户们无论是从公共主页的视频浏览页面，还是从个人账号里使用YouTube Analytics API用HTTP GET方式索请都可以获得。但YouTube现在改变了之前的授权方式，只提供每日数据和累计数据。用户若想通过YouTube Analytics API获得任何其他的分析数据，都需要向YouTube申请进一步的授权许可。这意味着不管是从研究问题角度还是从数据采集权限角度，当前的研究已经不能再使用以往的数据采集方式了。但诸如音乐视频的发布日期、点击量、用户评分及用户评价等数据还依然对外公开。因此，在YouTube目前提供的数据和分析基础上，开展时段性研究依然还是可行的。

1．问题的提出

（1）在YouTube上哪些音乐可以被看作中国音乐（YouTube上传播了哪些中国音乐）？这个问题看似很简单，但其实对于音乐学家和世界范围的普通网民来说却不是一个很容易回答的问题。这在很大程度上是由于当代全球化和数字化对世界音乐的冲击。

（2）在相对固定的一段时期内，相关音乐视频都有不错点击量的情况下，是否存在特别受欢迎的某种类型的中国音乐？这个问题对于我们实际了解全球网民对中国音乐的喜好和认知是至关重要的。

（3）从听众、音乐消费动机以及音乐评论的角度来看，大众是如何看待YouTube上的中国音乐的？我们的数据包括了全球音乐受众在YouTube上通过互动直接反映的他们对中国音乐的观点和评价。

（4）YouTube上中国音乐的受众都有哪些？了解在中国之外的地域中国音乐的受众是哪些网民，对于我们了解中国音乐的海外传播有着极为重要的研究和实践意义。

2．研究方法

区别于通过直接的用户调查获取他们对YouTube上中国音乐的观看体验，本研究直接在门户网站上进行专门的数据搜集。首先，对相关音乐素材从内容和检索数据两方面进行分类整理；其次，对音乐视频搜索的结果进行归类；再次，针对上述问题1和问题2来分析中国音乐的分布及流行模式；最后，针对上述问题3和4，对用户评论进行分类，研究世界网民对最热门的中国音乐视频的评论。

我们在YouTube的用户界面上使用两种不同排序的关键词检索来鉴别相关音乐内容，检索关键词——“中国音乐”（Chinese music）以检验何种音乐会被认定为中国音乐，且关键词检索不使用任何过滤条件。第一次是通过YouTube默认设置的“相关性”（by relevance）的检索方式，第二次是通过“浏览量”（by views）的检索方式。我们用每一次检索的前100个检索结果作为研究对象进行分析研究，数据的内容包括视频标题、网址、上传日期、上传渠道、点击量、点赞率、点差率、评论以及内容描述等。

三、关于YouTube

YouTube是目前世界上最大的视频网站，其总部位于美国加利福尼亚州的圣布鲁诺（San Bruno）。YouTube主要为个人电脑和移动终端用户提供下载、观看及分享用Adobe Flash、MP4、WebM、HTML5等技术实现交流传播的视频短片，其中以视频短片、电视短片、音乐短片、视频博客、个人视频短片以及教育短片为主。视频短片的上传者大多为个人用户，部分为媒体单位，如广播公司、电影工作室和唱片公司等。非注册用户能够通过YouTube观看、分享视频（通过在其他网站植入超链接的方式）；注册用户则可以在其个人主页上传视频、设置播放列表、订阅频道、给视频投票（支持或反对）和发表评论——除非视频上传者关闭投票和评论功能。从2007年开始，YouTube合作计划允许视频制作者通过广告植入或在限定区域的国家出租视频的方式赚取一定的费用。

以2011年10月为例，万维网上的视频点击人数就达到12亿，视频点击量达到2014亿人次，其中YouTube支持的Google Sites上的视频点击量达到了883亿人次。这些视频受众主要为15岁及以上人群（详见图1）。

ComScore公司调查发现，2013年全球13亿网民每月平均点击观看162个视频。相比于2011年10月份达到的883亿人次的视频点击量，2013年YouTube上的月平均点击量就达到了2100亿人次。2011年，YouTube上的音乐类视频占据该网站视频总数的约25%，成为该网站当年度最大的视频种类（详见图2）。

此外，Liikkanen和Salovaara在2015年的调查研究中发现，YouTube上所有关键词搜索条目中，含有艺术家姓名或音乐术语的条目分别占到了74%和12%。这表明音乐类视频不仅占据YouTube上视频总数第一的位置，而且86%的音乐内容搜索率也同时让其在网站搜索量上占据第一的位置。相比之下，Google搜索中音乐类搜索条目只占到70%。Liikkanen和Salovaara在研究点击总量的基础上进一步发现，音乐视频是YouTube上最受欢迎的娱乐类型，在订阅量统计中，音乐类内容高居第三名，仅次于游戏类及幽默笑话类内容。

四、数据分析

在研究中，我们集中在两周的时间内通过连续收集获得两组研究数据。在这两种检索中，相对于“相关性”排序结果，“浏览量”的排序结果更具有连贯性。为了比较两种检索结果的差异，我们进行关键词重复检索，结果表明在相对较短的时间内按相关性排序的检索结果变化稍大一些，有时一天之内会发生多次变化。短片间的排序会变化，有的短片甚至会掉出前100位，而其他内容相似的短片则会进入前100位名单，而这样的变化一般体现在检索结果展示页面的第三页以后，每次搜索之间相隔时间越长，差别也越大。与之不同的是，按浏览量排序得到的检索结果一般则不会随着时间变化而发生明显的变化，有时过了若干天以后，也不会有变化。上述的变化到底是基于什么因素而产生，目前也还有待于研究。在没有深入研究YouTube的算法并比较其他数据的情况下，我们发现通过相关性检索所得的结果具有一定随机性差异。而按浏览量排序所得到的检索结果中也含有10%的不相关内容，比如有些音乐短片内容不属于中国音乐，但其标题或音乐描述中包含了检索关键词Chinese music。两种检索方式的结果除了这两个方面的不同，在很多其他方面都显示出其相似性，其中每组前100个检索结果中有22个结果是两种方式共享的，其中按浏览量排序所得到的检索结果是基于绝对浏览量的一致性，而按相关性排序是默认地基于大批量用户数据之上，因此在下文的分析中，两组数据均作为研究对象。

1．分类

音乐全球化和数字化进程日益模糊了音乐类型之间的界限，使得音乐风格混杂交叉，从而使一些音乐有时甚至能同时属于多种不同类型而难以归类到某个特定类型。从这一点来说，通过类型学理论来对音乐进行分类是一件很困难的事情。但我们至少可以依据先前的关键词检索结果将我们的研究对象分别归为三大类、15小类（详见表1）。这样的分类是基于以下三个方面的原因：一、声音特征的基本差异；二、视频上传者的认知观念——通常从视频短片的标题及内容描述中看出；三、单曲和联曲的具体存在，需要说明的是联曲的时间可以达到1—2小时，最长甚至可达10小时。按照中国音乐学家的“局内人”观念，中国音乐可以被分为民歌、器乐、说唱、舞蹈、宗教、当代流行等种类。然而在全球化的海外互联网世界，真正掌握话语权并对音乐进行描述分类的是并不和中国音乐学家使用同一种专业术语体系的国外普通网民。因此在该研究中，我们主动放弃了自己的专业话语体系，转而采用国外普通网民“局外人”的认知术语，将我们的研究对象分为以下三个类型。

第一类为传统音乐。此处的分类标准不局限于我们真正学术意义上的传统音乐体裁，也不局限于特定的民族群体，而是指至少使用了传统元素来表达文化标准和文化差异，又同时强调了音乐固有特点的音乐，包括传统的器乐和声乐（包括歌词）体裁。同时，这样的分类也将视觉内容考虑在内，包括那些表现中国的自然美景、乡土生活、传统服饰、传统建筑等（见表2）的音乐视频，即使其中很多音乐通过借助诸如数字音效和音乐合成等专业音乐创作技术而具有了一定“现代”元素。第二类音乐主要由流行音乐构成，所强调的是除传统元素外的其他音乐元素（很多学者用“西方化”“现代”等描述其特性）。第三类音乐主要是在风格上介于传统和现代之间的其他音乐内容，如用中国传统乐器演奏的西方流行音乐，以及同时含有传统和流行音乐元素的音乐类型。这些音乐虽然也可能被归入传统音乐或流行音乐，但是这一音乐类型含有一些这两类音乐都不具备的特征，如海外侨民音乐等。此外，除了图3和表1中出现的分类和分布内容，从前三种音乐类型里排除出的内容不相关的检索结果不在本文的研究范围内。

需要强调的是，我们所建议的这种区分是一种探索式（heuristic）临时分类。其目的仅仅是帮助我们在本研究中对研究对象的分布和流行趋势进行区分并得出相关结论。特别是其中的子分类划分并不一定适用于本研究之外的其他相关研究，或者说不一定适用于研究中国音乐家和中国音乐受众之间存在的内文化（intraculture）认知问题。尤其是考虑到不同的音乐文化可以把自己音乐的结构、功能、歌词内容、受众性别和特定区域文化这些本土因素化作不同的音乐观念应用到音乐认知和音乐分类中，如中国音乐的四大类或五大类的分类以及大类下面的子类。因此，本研究的分类也可以被看成是一种按现存研究对象的实际所做的列表，而并非研究对象的题材分类。这种按照“局外人”所知晓的音乐差异做出的音乐划分，也或多或少地考虑到了一些其他影响因素。这些影响因素主要体现在相关的短片上传者身上，无论他们是“局内人”还是“局外人”。比如脱离本文的研究内容，研究者可能不容易区分氛围音乐（ambient music）和长篇史诗性叙事音乐（epic music）之间的差别，因为两者在听觉上的相似性大于差异性，对于“局外人”而言尤为如此。此外，从视频界面中所使用的术语可以看出氛围音乐通常与“放松身心”“凝神静思”“禅宗”等词相联系。与之相比，传统的长篇叙事音乐在听觉效果上就有所差异，而且常常与“战斗音乐”“史诗”“英雄”这些词相联系。传统类型的子类型民歌由于其内容缺乏氛围音乐和长篇叙事音乐的色彩以及相对应的专业术语，因此被独立分类。它也是传统音乐和民俗音乐中最核心的一部分。

2．音乐类型分布

从音乐类型分布（详见图3）上看，两种检索方法得到的检索结果表明传统音乐体裁（71.0%）占绝大多数，其次是流行音乐体裁（20.0%），其他类型及不相关类型分别占4.0%和5.0%。在两次检索中，传统音乐和流行音乐的检索条目数量存在着明显的差异（在按相关性检索中两者数量比为4.5∶1，在按浏览量检索中两者数量比为2.8∶1）。在按浏览量检索中7.0%可以划归为其他类型体裁，10.0%可以划归为不相关体裁；在按相关性检索中可划归为其他类型的为1.0%，并且没有不相关的内容。

从大类型的子项中（详见表1）我们可以看出传统音乐的主要子类型是我们为该研究专设的一个音乐种类“氛围音乐”，其比例占了绝大多数，为61.0%，其中36.0%为单曲，25.0%为联曲。第二大音乐类型为占有9.5%的民谣/情歌，其中单曲和联曲的比例差不多持平。第三大音乐类型为中国流行音乐（我们用C-Pop代表Chinese Pop以区分于目前流行的K-Pop——韩国流行音乐Pop of the Republic of Korea），其所占比为9.0%，其中8.5%为单曲，0.5%为联曲。紧跟其后，是用传统乐器伴奏的现场演奏，占比为7.0%。余下其他类型音乐在检索结果中占据的比例均不超过5.0%，其中有四类音乐低至0.5%。

3．视觉内容

视觉内容主要可以分为幻灯片/图片、视频、现场表演和其他（详见图4），以及在此基础上可分为各子类项目（详见表2）。其中约一半的视觉内容为幻灯片或静态图片。差不多三分之一为视频且大多数是高清视频，内容多为展现自然景观、传统建筑、身着传统服饰的人群或者是冥想主题的内容。视频内容的三分之二与传统音乐相关。现代音乐视频中包含了和流行音乐相关的专业音乐、业余音乐以及原创音乐（家庭录制）录像，大多与流行音乐内容有关。其他类的视频中包括一个没有任何内容的视频和两个用不同乐队作品作为背景音乐的流行乐队访谈。因此结论是绝大多数传统音乐的内容是幻灯片或静态图片形式，流行音乐的内容则以动态视频为主。

4．流行程度

无论是按照相关性还是浏览量进行检索，其结果都能基本反映目前中国音乐分布的基本状况，但流行程度的衡量还涉及时间因素。YouTube已经不再提供“浏览量数据”（views per day data）的累积数据，因此我们对流行程度的研究是根据新的“日均浏览量”（views per day）算出的（详见表3中的浏览量前20名的曲目统计）。为了尽可能清晰地展示用户对音乐内容的反馈，包括积极的和消极的，我们对每一人气结果进行了额外的质量评估，即用“单次浏览点赞率”（likes per view）进行确定。至于三种主要音乐类型的累积人气指数，我们从“日均浏览量”（views per day）和“单次浏览点赞率”（likes per view）进一步延伸到“单次浏览点差率”（dislikes per view）和“单次浏览评论量”（comments per view）。这样就使一定时间段内的流行程度和总的用户互动量产生关联。（详见图5、图6、图7、图8）

显而易见的是，三个音乐类型中流行类的点击量最高，每日可达6000左右，而传统类和其他类则保持相对低的占比，约占总量的15%（详见图5）。现在我们看一下单次浏览点赞率、单次浏览点差率和单次浏览评论量（见图6、图7、图8），三个表示类型在这三个方面的表现差异逐渐模糊，直至流行类和其他类在点赞率和点差率方面相差无几。需要指出的是，这些统计数据可能不一定反映实际情况。因为其他类的曲目本身就非常少（200首中仅占8首），但却有两个视频情况非常特殊，点赞率和评论量都高出点差率很多。一个是有古筝演奏的阿黛尔（Adele）的“Rolling in the Deep”，另一个是被五名伯克利校友推崇的1960—2010中国歌曲合辑。

呈现人气指数的前20强名单（详见表3）包括了被归为流行类的11首乐曲，其中9首属于子类的C-pop,2首属于另一子类的民谣/情歌；另外9首可以被归为传统音乐，且所有这些音乐均属于氛围音乐。至于前10首曲目，流行音乐则以8∶2力压传统音乐；在排名11到20的曲目，这一比例是3∶7。民谣/情歌类型上榜的仅有的两首歌排名第二和第三，日均点击量近40000，是第四名的两倍多；而最受欢迎的则是王蓉的《小鸡 小鸡》，视频日均点击量在80000以上。

前20强名单上六首中国流行音乐歌曲实际上是韩国男团EXO的歌曲，他们的歌曲实质上属K-Pop，但鉴于这些歌曲都是中文歌曲，因此我们将其算入C-Pop的范围，成为我们研究的对象。

5．网民反馈/评论

为了进一步分析音乐消费者及他们与音乐视频内容之间的关系，本文对出现在前20强（详见表1、表2）中的每一个音乐类别里最受欢迎的视频做了进一步研究，从评论性质（好评、中立、差评、疑问）和语言（详见表4）的角度出发，对最新的100条评论做了检索和分类。其中，有些能够轻易分别出网民态度的评论归类为好评和差评，脱离主题和需要进行进一步解释的评论则归类为中立。一些含有幽默因素或暗指这些音乐可以用于放松、冥想、治疗（如头痛）的评论我们归为好评。有些评论表达了一个积极的态度或对音乐表现出了自己的兴趣，如“我能在iTunes上购买这首曲子吗”“这首歌是谁唱的？”或者“你能再多上传一些类似的音乐吗？”，我们都将其归类为好评。其他的则归为疑问评论。

（1）王蓉《小鸡 小鸡》（“Chick Chick”）

《小鸡小鸡》属于C-Pop（单曲）,15%的点差率和37%的点赞率足以说明《小鸡小鸡》是所选四首代表歌曲中最具争议的一首，其中37%的好评中含有9%的幽默评论。鉴于歌曲本身的幽默元素（尽管有些内容可能引起了一些人不适），这些评论仍然被视为好评。此外，较大比例的中立评论也说明该歌曲内容一方面受到一些音乐受众的欢迎，另一方面也让一部分音乐受众感到困惑，以至于无法判断其是好还是坏。这些评论使用的语言中，大部分为英语（38%）和俄语（17%），小部分还有法语（8%）、汉语（7%）、西班牙语（6%）、捷克语（3%）、韩语（1%）和斯洛伐克语（1%）。

（2）曲婉婷《我的歌声里》（“You Exist in My Song”）

尽管曲婉婷自己将这首歌归为传统中国歌曲，本文为方便研究，在对歌词的内容进行研究和诠释的基础上将其归为民谣/情歌一类。相比于《小鸡 小鸡》，《我的歌声里》的点赞率（56%）超过了五成，点差率仅为5%。此外，《我的歌声里》在中文评论中引发了一场政治讨论（部分评论相当尖锐）。由于这些评论不直接针对音乐本身且在音乐话题之外，因此都被算入中立观点。评论使用的语言中，汉语（48%）和英文（45%）大致可以持平，此外德语、印尼语、俄语、西班牙语和泰语分别占到1%。

（3）《阿里山的姑娘》（“Girls of Ali Mountain”）

《阿里山的姑娘》属于传统氛围音乐（单曲），其点赞率为74%，点差率为6%。引人注目的是，一些差评无一例外地是针对音乐视频里的景色。评论所用语言包括汉语（34%）、英语（27%）、泰语（22%）、法语（6%）、越南语（3%）、捷克语（2%）、德语（2%）、西班牙语（2%）、葡萄牙语（1%）和俄语（1%）。

（4）放松音乐：《冥想》《中国竹笛瑜伽》《自然之音》（Relaxation Music:“Meditación”“Chinese Bamboo Flute Yoga”“Natural Sounds”）

该音乐视频属于氛围音乐（联曲），有89%的点赞率，1%的点差率，是四个音乐视频中最受欢迎的一个。从好评上看，该音乐视频和上面的单曲《阿里山的姑娘》有类似之处，但有一点不同：三分之一左右的好评都建议将该音乐短片用来放松心情、凝神思考，抑或是心理治疗。这种建议现象产生的原因在于该音乐短片是长达一个小时的联曲，而非同类型的音乐单曲。与同类型的单曲相比，联曲可以不间断播放，不必花费几分钟时间换曲目。这进一步说明了这种音乐特别适合于上述提到的三种实际作用。评论区里用了13种不同语言写成的评论进一步突出了该音乐受众区域的多样性特点，相比于之前的三个例子，该音乐短片收到的汉语评论是最少的（2%），其中英语评论占39%，俄语占24%，葡萄牙语占14%，法语占4%。此外，评论中还有匈牙利语（3%）、土耳其语（3%）、克罗地亚语（2%）、德语（2%）、意大利语（2%）、阿拉伯语（1%）、印度尼西亚语（1%）以及韩语（1%）。

五、结论

从YouTube上搜索选取的音乐视频例子中，我们可以明显看出各个音乐视频之间存在着基于关键词搜索的分布模式及音乐内容流行程度的差异，显而易见的是在全部检索结果中占据71.0%（详见表1）的是传统音乐，可见传统音乐是YouTube上迄今为止传播范围最广的中国音乐。YouTube上中国流行音乐的传播范围远不能与传统音乐相比，不过日均6000次点击量也让中国流行音乐在两者的比较中荣登日均点击量第一的宝座。相对于传统的中国音乐，YouTube上用户对中国流行音乐的偏爱可以从用户互动的质量（反映在“点差率”“点赞率”和“评论量”）上进一步看出（详见图6、图7、图8）。然而体现网民对这两种音乐类型互动程度的差异与衡量整体受欢迎程度的“日均浏览量”的数据并不完全一致。

本文对三个主要音乐类型进行了子类划分，对这些子类音乐的分布和流行模式所做的宏观和微观研究结果类似，那就是YouTube上中国音乐中占据61.0%的传统氛围音乐分布范围最广（详见表1）。从关键词检索的结果来看，该类型音乐在我们研究所进行的时间段中最有可能被网民认为是中国音乐。YouTube上的音乐视频中，最流行的当属C-Pop（中国流行音乐），在音乐检索结果的前20热门音乐视频中，C-Pop占据9首；前10热门音乐视频中更是占据了80%（详见表3）。为了解答全球网民对中国音乐的认知和使用相关的问题，本文对用户的文字评论做了进一步研究（见表4）。虽然YouTube上流行音乐的日均点赞率和点差率均是传统音乐的两倍，而点赞率和点差率的比例也较为接近（介于30∶1到50∶1之间），但是文字评论中对传统音乐表示赞赏的数量大大超过了流行音乐。虽然在我们的研究中发现点赞率在两种音乐类型中都高于点差率，但文字评论的高赞赏率应该反映了世界音乐消费网民对这种音乐类型更深层次的兴趣，因为写下文字比点击一次鼠标需要做出更多一点努力。对于以放松、冥想、治疗为目的的氛围音乐，还存在着另一种趋向，那就是这些音乐在实际生活中的确被用于这些实用目的了，因为在近30%的用户评论中都至少提到了上述三个作用中的一个。

辨别YouTube上的用户身份并非易事。相较于其他问题，在只能依靠YouTube提供的数据而无法与用户直接交流的情况下，这个问题是最难解决的。然而在评论中已确认的19种不同的语言中，评论使用最多的语言依次是英语（37. 25%）、汉语（22. 75%）、俄语（10. 75%）、泰语（5. 75%）、法语（4.50%）、葡萄牙语（3.75%）和西班牙语（2.25%）。此外，用英语评论的用户并非全部来自以英语为母语的国家，这表明用户所代表的国家数量大于评论使用的语言所反映出的国家数量。诚然，为了使研究结果更加一致和可靠，对YouTube上中国音乐分布和流行模式的分析应该对更多不同时段的数据进行对照和挖掘。但在本研究中，一些研究结果经过不同层面的确证（如主要类型和子类型的分布和流行趋势）已足够明晰，虽然其他的一些研究结果，尤其是与用户身份相关的信息还比较模糊。从这个角度出发，我们可以得出以下结论：研究数据包含的定性因子越多，对数据所需要的解读也就越多，这些定性因子主要体现在“喜欢”和“不喜欢”两极结论之外的文字评论之中。当然，我们若有机会与用户直接交流，对此问题的探究是一定大有裨益的。然而，在Web 2.0社交网络中用户极度分散的情况下，这样的研究很难进行，实际用户的匿名性是进行这类数字田野研究的一个缺憾。

需要指出的是，探究中国音乐在这个全球化和数字化的时代的网络实际，客观研究海外网民对中国音乐的认知和中国音乐的网络分布状况，可以帮助我们在中国音乐文化的国际推广中认识自我、确定策略。YouTube上的中国传统音乐类型受到较多的好评，其中的氛围音乐受到更多的重视，一方面说明了中国音乐文化依然吸引海外网民的兴趣，而中国音乐强调天人合一的实用性哲学理念也得到普通网民的接受；另一方面也说明了中国传统音乐文化博大深厚的美学内涵，丰富多样的风格体裁，独具特色的音响理念和哲学意义依然有待于通过互联网进行深入的发掘和传播。本研究的另一个意义还在于通过对全球最大网络音乐平台上中国音乐呈现和流传的新模式的研究，开拓世界民族音乐学研究在全球化和数字化时代的新方法和新内涵。

原载于《音乐研究》2016年第6期。作者：喻辉、萨里·施罗德（Sary Schroeder）。