Pagando pela precisão – a nova economia dos dados de uso musical

Durante décadas, a indústria musical aceitou um compromisso na forma como os royalties das apresentações públicas são distribuídos. Quando a música é tocada em cafés, restaurantes, lojas de varejo, academias e outros locais licenciados, as empresas pagam taxas na expectativa de que os criadores dos direitos sejam compensados ​​por essas peças. Mas, na prática, as organizações de gestão coletiva (OGC) têm-se baseado em dados substitutos para alocar esses royalties, em vez de dados concretos. Esses dados proxy são derivados de transmissões de rádio, pesquisas e relatórios parciais de um conjunto limitado de locais.

Este artigo foi criado em colaboração com o parceiro DMN, Audoo.

Este sistema foi projetado para equilibrar custo, praticidade e precisão. No entanto, apresenta uma grande limitação estrutural: não mede o que é realmente reproduzido na maioria dos locais físicos. Em vez disso, o uso da música e, portanto, os pagamentos de royalties são estimados com base em sinais indiretos. Isto cria uma questão fundamental para os músicos e detentores de direitos que querem ser pagos quando a sua música é utilizada desta forma.

Sem uma referência vinculada à reprodução no mundo real nesses ambientes, não há como quantificar o quão precisas são realmente as distribuições de royalties. A indústria não está a trabalhar dentro de margens de erro conhecidas, mas sim sem uma compreensão mensurável de até que ponto as distribuições divergem da utilização real em contextos de desempenho público.

Esta falta de precisão na distribuição de royalties tem consequências financeiras para todos os envolvidos. Quando são usados ​​sistemas baseados em proxy, o valor é redistribuído em linhas confusas. Alguns detentores de direitos beneficiam desproporcionalmente porque a sua música está sobrerrepresentada em conjuntos de dados proxy. Outros são mal pagos porque a sua música, embora tocada em locais, não é captada. Isto é particularmente relevante para artistas independentes e géneros de nicho que podem ter um forte desempenho em espaços públicos, mas carecem de dados mais amplos sobre a sua reprodução.

Historicamente, este compromisso reflectiu limitações tecnológicas. Acompanhar música em milhares de locais em tempo real não era rentável. Como resultado, os CMOs tomaram uma decisão implícita em nome dos detentores de direitos para determinar em que nível de precisão valia a pena investir. Esse contexto está agora a mudar à medida que a tecnologia de reconhecimento de música permite a medição direta do que é tocado em locais físicos. Plataformas como as desenvolvidas pela Audoo podem capturar dados de uso de um local físico, criando um vínculo mais confiável entre reprodução e pagamento. Embora não sejam perfeitos ou universais, esses sistemas de reconhecimento de música introduzem algo novo: uma precisão mensurável que pode ser testada e melhorada ao longo do tempo.

Apesar dos rápidos avanços no rastreamento de dados musicais, muitos sistemas de royalties de execução pública ainda refletem estruturas desenvolvidas há décadas, quando a coleta de dados era mais escassa. Os CMOs têm dependido historicamente de modelos proxy moldados pelas restrições técnicas e económicas da década de 1990. Hoje, essas limitações tecnológicas foram removidas, mas muitos destes sistemas proxy fossilizados permanecem em vigor para distribuições de royalties. Isto cria uma desconexão crescente entre o que é tecnologicamente possível e o que é operacionalmente padrão. Levanta questões importantes sobre por quanto tempo os modelos baseados em estimativas podem continuar a sustentar os sistemas de distribuição de royalties em ambientes onde os dados reais de utilização podem ser medidos e avaliados com poucos custos iniciais.

Esta mudança na capacidade de identificar faixas de execução pública ajuda a reformular a questão económica de como a distribuição de royalties musicais deve ser impactada pela precisão. Em vez de perguntar se este nível de rastreamento granular é viável, a indústria deve considerar qual o nível de investimento que se justifica. Algumas estimativas sugerem que a atribuição de cerca de 3% dos royalties cobrados poderia proporcionar uma melhoria significativa na precisão da distribuição de royalties. Para os detentores de direitos cuja música está atualmente sub-representada, estes 3% não constituem um custo incremental. É a diferença entre ser pago e ser ignorado – fazendo com que valha a pena incorrer.

Outros setores fora do domínio da música investem rotineiramente em melhores dados para melhorar os resultados. A distribuição de royalties musicais para apresentações públicas está agora se aproximando do mesmo ponto de inflexão. A questão central já não é a viabilidade tecnológica, mas sim se a indústria está disposta a ir além dos sistemas que não são capazes de medir a sua própria precisão. À medida que aumentam as expectativas em torno da justiça e da transparência, torna-se mais difícil defender a confiança em dados proxy.

Abordagem de Audoo centra-se em pequenos dispositivos passivos de monitoramento de áudio instalados em locais licenciados. Esses dispositivos não gravam conversas nem armazenam áudio bruto. Em vez disso, eles capturar breves trechos de áudioconverta-as em impressões digitais anônimas e compare-as com um banco de dados de músicas gravadas. Isso permite que o sistema identifique quais faixas estão sendo reproduzidas quase em tempo real, sem coletar informações de identificação pessoal. Os dados são então agregado e relatado para informar a distribuição de royaltiescriando uma ligação direta entre a reprodução real em locais físicos e os pagamentos feitos aos detentores de direitos pela sua utilização musical.

A precisão nos relatórios de royalties musicais não é mais um objetivo abstrato. No contexto dos royalties de execução pública, está a tornar-se um padrão alcançável graças a empresas como a Audoo.