The transformation of musician identity in new media technologies: A bibliometric analysis on artificial intelligence, metaverse, and digital transformation
Abstract
This research examines the impact of new media technologies on musician identity within the framework of contemporary concepts such as artificial intelligence, the metaverse, and digital transformation. Through a bibliometric analysis conducted using quantitative data, the study aims to provide a systematic overview of publications produced around these themes, highlighting research trends and identifying potential gaps in the academic literature regarding the transformation of musician identity. The structural changes brought about by digitalization in the music industry have redefined not only the production and distribution conditions of musician identity but also its cultural and societal dimensions. AI-driven music composition, sound production, and performance applications have opened new avenues in artistic processes, while virtual concerts and interactions within the metaverse offer experiences that transcend physical limitations.
For this purpose, research data were collected from the Web of Science database and analyzed using bibliometric methods. The 1152 publications retrieved were evaluated through key metrics such as co-authorship networks, citation patterns, and keyword distributions using VOSviewer software. The analysis revealed that terms like “artificial intelligence,” “music,” “deep learning,” and “machine learning” are frequently discussed in the literature. Additionally, the United States, China, and the United Kingdom were identified as central players in terms of both publications and citations in this field.
The findings demonstrate that the transformation of musician identity extends far beyond technological adaptation, encompassing ethical, legal, and educational dimensions. The new musician identity shaped by AI and the metaverse offers diverse opportunities and sparks debates in terms of creativity and modes of expression. In this context, the increasing integration of interdisciplinary approaches in the music research literature contributes to a more comprehensive understanding of the impact of digitalization on musician identity.
Keywords
artificial intelligence digital transformation metaverse musician identity new media technologies
References
- Cao, H. (2021). Innovation and practice of music education paths in universities under the popularity of 5G network. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021(1), 3570412. https://doi.org/10.1155/2021/3570412
- Castells, M. (2006). Enformasyon çağı: Ekonomi, toplum ve kültür. Cilt 2: Kimliğin gücü (E. Kılıç, Çev.). İstanbul Bilgi Üniversitesi Yayınları.
- Çepni, S. (2018). Araştırma ve proje çalışmalarına giriş (8. bs.). Celepler Matbaacılık Yayın ve Dağıtım.
- Darvish, M. ve Bick, M. (2024). The role of digital technologies in the music industry-A qualitative trend analysis. Information Systems Management, 41(2), 181-200. https://doi.org/10.1080/10580530.2023.2225129
- Fiske, J. (2010). Understanding popular culture. Routledge.
- Gans, H. J. (2012). Popüler kültür ve yüksek kültür (E. Onaran İncirlioğlu, Çev.). Yapı Kredi Yayınları.
- Hong, J. W. ve Curran, N. M. (2019). Artificial intelligence, artists, and art: Attitudes toward artwork produced by humans vs. artificial intelligence. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 15(2), 1-16. https://doi.org/10.1145/3326337
- Hong, J. W., Fischer, K., Ha, Y. ve Zeng, Y. (2022). Human, I wrote a song for you: An experiment testing the influence of machines’ attributes on the AI-composed music evaluation. Computers in Human Behavior, 131, 107239. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107239
- Karasar, N. (2007). Bilimsel araştırma yöntemleri (17. bs.). Nobel Yayıncılık.
- Manovich, L. (2002). The language of new media. MIT Press.
- Manovich, L. (2020). Cultural analytics. MIT Press.
- Messingschlager, T. V. ve Appel, M. (2023). Mind ascribed to AI and the appreciation of AI-generated art. New Media & Society, 27(3), 1673-1692. https://doi.org/10.1177/14614448231200248
- Valdivia, P. R. A. (2022). The future of the music industry in the era of artificial intelligence. Artnodes, 30. https://doi.org/10.7238/artnodes.v0i30.399485
- Willis, P. E. (2022). Aykırı kültür (G. Demirbaş, Çev.). Ayrıntı Yayınları.
- Yılmaz, K. (2021). Sosyal bilimlerde ve eğitim bilimlerinde sistematik derleme, meta değerlendirme ve bibliyometrik analizler. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(2), 1457-1490.
Yeni medya teknolojilerinde müzisyen kimliğinin dönüşümü: Yapay zeka, metaverse ve dijital dönüşüm kavramları üzerine bibliyometrik analiz
Abstract
Bu araştırmada, yeni medya teknolojilerinin müzisyen kimliğine etkisi üzerine var olan akademik literatür, yapay zekâ, metaverse ve dijital dönüşüm gibi güncel kavramlar çerçevesinde ele alınmıştır. Araştırma, nicel veriler ışığında gerçekleştirilen bir bibliyometrik analizle, söz konusu temalar etrafında üretilmiş yayınların sistemli bir özetini sunmayı; bu sayede müzisyen kimliğinin geçirdiği dönüşüme dair araştırma eğilimlerini ve alanyazındaki olası boşlukları ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Müzik endüstrisinin dijitalleşmeyle birlikte geçirdiği yapısal değişim, müzisyen kimliğinin yalnızca üretim ve dağıtım koşullarını değil, aynı zamanda kültürel ve toplumsal yönlerini de yeniden tanımlamıştır. Yapay zekâ tabanlı müzik besteleme, ses üretimi ve performans uygulamaları, müzisyenlerin sanatsal süreçlerinde yeni kapılar aralarken, metaverse ortamlarında gerçekleştirilen sanal konser ve etkileşimler, fiziksel sınırlamaların ötesinde bir deneyim sunmaktadır.
Bu çerçevede, araştırma verileri Web of Science veri tabanından elde edilmiş ve bibliyometrik analiz yöntemiyle incelenmiştir. Elde edilen 1152 çalışma, VOSviewer yazılımı aracılığıyla ortak yazarlık ağları, atıf ve anahtar kelime dağılımları gibi temel ölçütler üzerinden değerlendirilmiştir. Analiz sonuçları; “artificial intelligence”, “music”, “deep learning” ve “machine learning” kavramlarının literatürde sıkça geçtiğini, ülkeler ve kurumlar arasında özellikle Amerika Birleşik Devletleri, Çin ve İngiltere’nin bu alanda merkezi konumda olduğunu göstermiştir.
Elde edilen bulgular, müzisyen kimliğinin teknolojik adaptasyonun çok ötesinde, etik, hukuksal ve eğitimsel boyutları da içeren kapsamlı bir dönüşüm yaşadığını ortaya koymaktadır. Yapay zekâ ve metaverse ekseninde şekillenen yeni müzisyen kimliği, üretkenlik ve ifade biçimleri bakımından farklı fırsatlar ve tartışmalar doğurmaktadır. Bu bağlamda, müzik çalışmaları literatüründe disiplinlerarası yaklaşımların artması, dijitalleşmenin müzisyen kimliği üzerindeki etkilerinin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasına katkı sağlayacaktır.
Ethical Statement
Bu çalışmanın tüm hazırlanma süreçlerinde “Yükseköğretim Kurumları Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiği Yönergesi” kapsamında belirtilen tüm kurallara uyulmuştur. Yönergenin ikinci bölümü olan “Bilimsel Araştırma ve Yayın Etiğine Aykırı Eylemler” başlığı altında belirtilen eylemlerden hiçbiri gerçekleştirilmemiştir. Ayrıca, ULAKBİM TR Dizin 2020 ölçütlerine göre, çalışmada etik kurul onayı gerektiren herhangi bir veri toplama sürecine ihtiyaç duyulmamış olup, yazar bu hususta sorumluluğunu beyan eder.
References
- Cao, H. (2021). Innovation and practice of music education paths in universities under the popularity of 5G network. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021(1), 3570412. https://doi.org/10.1155/2021/3570412
- Castells, M. (2006). Enformasyon çağı: Ekonomi, toplum ve kültür. Cilt 2: Kimliğin gücü (E. Kılıç, Çev.). İstanbul Bilgi Üniversitesi Yayınları.
- Çepni, S. (2018). Araştırma ve proje çalışmalarına giriş (8. bs.). Celepler Matbaacılık Yayın ve Dağıtım.
- Darvish, M. ve Bick, M. (2024). The role of digital technologies in the music industry-A qualitative trend analysis. Information Systems Management, 41(2), 181-200. https://doi.org/10.1080/10580530.2023.2225129
- Fiske, J. (2010). Understanding popular culture. Routledge.
- Gans, H. J. (2012). Popüler kültür ve yüksek kültür (E. Onaran İncirlioğlu, Çev.). Yapı Kredi Yayınları.
- Hong, J. W. ve Curran, N. M. (2019). Artificial intelligence, artists, and art: Attitudes toward artwork produced by humans vs. artificial intelligence. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 15(2), 1-16. https://doi.org/10.1145/3326337
- Hong, J. W., Fischer, K., Ha, Y. ve Zeng, Y. (2022). Human, I wrote a song for you: An experiment testing the influence of machines’ attributes on the AI-composed music evaluation. Computers in Human Behavior, 131, 107239. https://doi.org/10.1016/j.chb.2022.107239
- Karasar, N. (2007). Bilimsel araştırma yöntemleri (17. bs.). Nobel Yayıncılık.
- Manovich, L. (2002). The language of new media. MIT Press.
- Manovich, L. (2020). Cultural analytics. MIT Press.
- Messingschlager, T. V. ve Appel, M. (2023). Mind ascribed to AI and the appreciation of AI-generated art. New Media & Society, 27(3), 1673-1692. https://doi.org/10.1177/14614448231200248
- Valdivia, P. R. A. (2022). The future of the music industry in the era of artificial intelligence. Artnodes, 30. https://doi.org/10.7238/artnodes.v0i30.399485
- Willis, P. E. (2022). Aykırı kültür (G. Demirbaş, Çev.). Ayrıntı Yayınları.
- Yılmaz, K. (2021). Sosyal bilimlerde ve eğitim bilimlerinde sistematik derleme, meta değerlendirme ve bibliyometrik analizler. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi, 10(2), 1457-1490.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Musicology and Ethnomusicology |
| Journal Section | Research article |
| Authors | |
| Publication Date | April 30, 2025 |
| Submission Date | January 21, 2025 |
| Acceptance Date | March 12, 2025 |
| Published in Issue | Year 2025 Volume: 10 Issue: 2 |
