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Chez momox, nous comprenons à quel point la musique est un langage universel qu’il faut savoir chérir. En raison de la pandémie, d’innombrables musiciens dans le monde n’ont pas pu se produire en présence d’un public, ce qui a pesé sur leurs moyens d’existence et sur tous ceux d’entre nous qui apprécient la musique. S’il faut bien noter que chaque ville possède une histoire et une culture musicales riches qui lui sont propres, l’étude met en lumière les villes qui se sont avérées les plus influentes par leur portée contemporaine et historique, ainsi que celles possédant l’infrastructure la plus développée. L’indice qui en résulte dévoile les villes les plus musicales à travers le monde.
Pour mener cette étude, nous avons d’abord examiné des centaines de villes dans le monde avant d’en sélectionner 30 pour une analyse plus approfondie. Nous avons sélectionné ces villes sur la base de leur renommée internationale et sur la disponibilité de données quantifiables.
Nous nous sommes ensuite intéressés aux principaux facteurs qui contribuent à l’influence musicale d’une ville. Dans un premier temps, nous avons observé la popularité et l’impact que les musiciens locaux - contemporains comme historiques - ont dans leur pays d’origine. Nous avons identifié les musiciens contemporains en recueillant des données sur le nombre de vues et d’écoutes en ligne de leurs titres les plus populaires depuis l’an 2000, afin de mieux comprendre leur influence locale et internationale. L’indice prend en compte de nombreux artistes différents, d’Adele (Londres) et David Guetta (Paris) jusqu’à Prince (Minneapolis) et Alejandro Fernández (Mexico). Dans le cas des musiciens historiquement célèbres, nous avons analysé la quantité de matériel biographique disponible en utilisant des bases de données en ligne.
Puis nous avons étudié l’infrastructure de l’enseignement dans chaque ville, en recueillant des données sur les grandes écoles de musique de renom, à l’aide des classements QS les plus récents. Afin d’évaluer l’infrastructure culturelle, nous avons également examiné le pourcentage de la population de chaque ville employée dans le secteur artistique.
Enfin, nous avons étudié la présence de l’industrie musicale dans chaque ville en examinant le nombre de sièges de maisons de disques qui y sont implantés, ainsi que le nombre de fois où la ville a figuré parmi les principales dates d’une tournée. Afin de mieux comprendre la passion locale pour la musique, nous avons également recueilli des données sur le nombre de magasins de disques pour 100 000 habitants.
L’indice dévoile les villes les plus musicales du monde, en fonction de leurs scores. Les tableaux ci-dessous révèlent les résultats de cette étude, un score plus élevé indiquant une ville plus musicale. Vous pouvez filtrer chaque facteur, du plus élevé au plus bas et inversement, en cliquant sur l’icône en haut de chaque colonne. Pour connaître le mode de calcul de chaque facteur, vous pouvez vous reporter à la méthodologie en bas de page.
Le classement final présente les villes ayant le plus d'influence musicale dans le monde, dans l'ordre du plus haut score au plus bas. Chaque colonne individuelle est filtrable et la méthodologie complète expliquant comment chaque facteur a été évalué se trouve sous le tableau.
*Note sur les données de streaming et la sélection des villes : le manque de fiabilité des données de streaming rendant problématique la mesure du nombre d’auditeurs, nous avons exclu de l’étude des villes de Chine et de Taïwan.
Influence de la musique | Infrastructure musicale | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
# | Pays | Ville |
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TOTAL | ||
1 | Royaume-Uni | Londres | 97.6 | 96.7 | 95.6 | 100.0 | 5.29% | 1,292 | 562 | 1.09 | 100 | ||
2 | États-Unis | New York | 100.0 | 100.0 | 100.0 | 95.3 | 2.27% | 820 | 571 | 0.44 | 99.5 | ||
3 | France | Paris | 96.0 | 90.7 | 95.3 | 91.1 | 5.98% | 495 | 228 | 4.71 | 93.8 | ||
4 | États-Unis | Los Angeles | 99.1 | 98.0 | 69.3 | 90.3 | 2.81% | 615 | 469 | 0.38 | 92.5 | ||
5 | Allemagne | Berlin | 85.8 | 75.7 | 66.3 | 87.5 | 7.88% | 703 | 117 | 2.78 | 82.7 | ||
6 | Corée du Sud | Séoul | 99.1 | 91.6 | 55.6 | 93.8 | 1.82% | 77 | 74 | 0.15 | 82.2 | ||
7 | États-Unis | Chicago | 84.6 | 81.2 | 65.3 | 88.2 | 1.31% | 348 | 169 | 0.73 | 80.1 | ||
8 | États-Unis | Atlanta | 90.2 | 87.3 | 60.9 | 74.7 | 1.77% | 121 | 130 | 0.45 | 78.7 | ||
9 | États-Unis | San Francisco | 83.2 | 83.9 | 60.2 | 89.6 | 1.93% | 220 | 84 | 0.36 | 78.2 | ||
10 | Suède | Stockholm | 83.0 | 77.4 | 66.1 | 83.0 | 6.05% | 101 | 73 | 2.79 | 77.2 | ||
11 | Australie | Sydney | 82.8 | 80.1 | 54.4 | 91.1 | 1.70% | 127 | 161 | 0.62 | 76.8 | ||
12 | Allemagne | Hamburg | 79.7 | 67.0 | 66.2 | 81.1 | 5.21% | 275 | 63 | 1.89 | 75.4 | ||
13 | Canada | Toronto | 79.3 | 78.9 | 55.3 | 84.2 | 1.39% | 196 | 207 | 0.70 | 75.2 | ||
14 | Japon | Tokyo | 86.3 | 62.9 | 55.0 | 87.6 | 3.50% | 188 | 73 | 0.53 | 74.6 | ||
15 | États-Unis | Nashville | 76.3 | 70.7 | 51.3 | 73.5 | 1.56% | 259 | 132 | 5.13 | 72.7 | ||
16 | États-Unis | Seattle | 74.9 | 74.8 | 57.6 | 81.5 | 1.79% | 235 | 84 | 1.05 | 72.5 | ||
17 | Royaume-Uni | Manchester | 71.0 | 64.3 | 57.3 | 87.9 | 4.03% | 114 | 122 | 0.78 | 71.0 | ||
18 | Argentine | Buenos Aires | 84.8 | 69.2 | 56.1 | 77.3 | 2.00% | 90 | 56 | 0.54 | 71.2 | ||
19 | États-Unis | Miami | 84.7 | 84.3 | 52.4 | 62.6 | 1.27% | 89 | 111 | 0.14 | 71.2 | ||
20 | États-Unis | Boston | 68.2 | 70.0 | 55.4 | 95.4 | 1.49% | 77 | 149 | 1.11 | 70.3 | ||
21 | Espagne | Barcelona | 72.0 | 68.6 | 64.4 | 76.5 | 3.95% | 124 | 82 | 1.19 | 70.5 | ||
22 | États-Unis | Detroit | 73.8 | 69.3 | 56.3 | 84.4 | 1.18% | 126 | 90 | 0.40 | 69.6 | ||
23 | Autriche | Vienne | 59.8 | 50.0 | 85.5 | 84.9 | 3.02% | 236 | 35 | 1.99 | 67.8 | ||
24 | États-Unis | Houston | 78.0 | 78.7 | 55.9 | 70.1 | 0.99% | 97 | 120 | 0.32 | 69.4 | ||
25 | États-Unis | La Nouvelle-Orléans | 74.5 | 71.0 | 65.5 | 70.1 | 1.44% | 62 | 57 | 1.47 | 68.6 | ||
26 | Italie | Milan | 81.3 | 63.7 | 66.4 | 62.6 | 2.17% | 74 | 53 | 0.63 | 68.4 | ||
27 | Mexique | Mexico City | 78.3 | 67.0 | 50.0 | 86.9 | 0.87% | 38 | 118 | 0.21 | 66.7 | ||
28 | Porto Rico | San Juan | 88.0 | 86.8 | 50.6 | 50.0 | 1.94% | 6 | 21 | 0.52 | 64.2 | ||
29 | Jamaïque | Kingston | 50.0 | 56.4 | 59.6 | 62.6 | 3.00% | 15 | 22 | 0.88 | 52.5 | ||
30 | Cuba | Havana | 57.4 | 59.4 | 58.7 | 50.0 | 2.70% | 9 | 11 | 0.10 | 50.0 |
Note : Afin de pouvoir filtrer les résultat, merci d'ouvrir et sauvegarder le tableau.
L’indice des villes les plus musicales utilise des données pour dévoiler quelles sont les villes les plus musicales dans le monde, en comparant 30 villes pour créer un classement basé sur un score global. Pour ce faire, nous avons pris en compte trois grands domaines comprenant les facteurs listés ci-dessous :
Nous avons établi une première liste de villes à partir d’une liste de 10 000 zones de mobilité pendulaire dans le monde, en utilisant la base de données sur les zones urbaines fonctionnelles produite par l’OCDE et Eurostat. Après une première analyse des performances de chaque zone, nous avons identifié une sélection de 30 villes que nous avons manuellement soumises à un contrôle qualité et à une collecte de données.
Chaque facteur est constitué d’un ou plusieurs indicateurs qui ont été mesurés et dont la moyenne a été calculée. L’équation du calcul du score est la suivante :
z-Score = x - moyenne(X)Écart-type(X) en résumé x - μσ
Pour les colonnes où une valeur faible représente un score plus positif, le score est inversé de sorte qu’un score élevé est toujours meilleur :
z-Scoreinversé = -1*x - moyenne(X)Écart-type(X) en résumé -1 *x - μσ
Les données sont normalisées sur une échelle [50-100], 100 étant le meilleur score. Ainsi, plus le score d’une ville est élevé pour un facteur, mieux elle est classée par rapport aux autres villes de l’indice. Nous avons utilisé la normalisation min-max comme formule :
score = (100-50) *x - min(X)max(X) - min(X)+50
Le score final est déterminé en calculant la somme du score moyen pondéré de tous les indicateurs et en le normalisant sur une échelle de 50 à 100.
Tous les facteurs sont basés sur les dernières données disponibles.
Afin de déterminer quels artistes ont réalisé le plus grand nombre de ventes et d’écoutes en ligne au niveau mondial, nous avons compilé des données provenant de Spotify, YouTube Music, Apple Music, Apple iTunes et les positions dans les classements nationaux pour chaque artiste. Ce processus nous a permis d’identifier plus de 10 000 artistes. Nous avons d’abord attribué à chaque artiste une ville d’origine en fonction de son lieu de naissance, puis nous l’avons ajustée manuellement pour refléter l’endroit où l’artiste a passé sa préadolescence.
Pour chaque artiste, nous avons regroupé par pays les performances de toutes les chansons qu’il a publiées. Pour mesurer ses performances mondiales, nous avons combiné la somme des performances de tous les pays avec les données des ventes mondiales de kworb.net et chart2000.com. Nous avons pris en compte les ensembles de données suivants pour estimer les performances mondiales :
Afin de tenir compte de la disponibilité limitée des services de streaming à différents moments dans chaque pays et des différences dans les habitudes de streaming des pays, les données nationales de streaming sont pondérées par la population. Nous présentons ces informations dans le facteur “Titres les plus écoutés (Score)”.
La somme des performances mondiales de tous les titres musicaux originaires de chaque ville exprimée sous forme de score, calculée comme décrit ci-dessus (voir “Analyser les performances mondiales des titres musicaux”).
Sources : kworb.net, chart2000, YouTube Music.
La somme de l’influence mondiale de tous les titres musicaux originaires de chaque ville exprimée sous forme de score, calculée comme décrit ci-dessus. Le score reflète la capacité des titres originaires de chaque ville à atteindre le haut des classements en dehors de leur groupe culturel.
Sources : kworb.net, chart2000, YouTube Music.
Ce facteur est basé sur la somme des scores de l’Indice de Popularité Historique (HPI) des musiciens célèbres de chaque ville, tel que calculé par la base de données biographiques Pantheon (édition 2020). Pantheon attribue les scores de l’HPI aux musiciens en fonction du nombre de visiteurs de leur page Wikipédia et de la disponibilité d’entrées traduites dans plusieurs langues sur Wikipédia. Cette méthode ne prend en compte que les individus et n’inclut pas les groupes musicaux.
Le score d’unicité musicale est basé sur l’étude A computational study on outliers in world music de M. Panteli (2017) sur les valeurs aberrantes dans les musiques du monde, qui étudie la similarité des musiques dans un corpus de 8 200 enregistrements de musique folklorique et traditionnelle de 137 pays du monde, dans le but d’identifier les enregistrements musicaux qui sont les plus distincts en comparaison avec d’autres enregistrements. Ces enregistrements uniques sont appelés “aberrants” et sont considérés comme contribuant à “l’unicité” de la musique de chaque pays.
Sources : Panteli M, Benetos E, Dixon S (2017) A computational study on outliers in world music. PLoS ONE 12(12): e0189399.
Le nombre d’écoles de musique de renommée mondiale dans une ville, exprimé sous forme de score. Le score tient compte à la fois des écoles de musique spécialisées dans les arts du spectacle ainsi que de l’étude théorique de la musique. Ce score est une combinaison des éléments suivants :
Sources : QS World University Rankings: Performing Arts 2017-2021, CEOWorld Best Music Schools, IDMMEI database.
Le pourcentage de personnes employées travaillant dans les secteurs des arts. Dans la plupart des pays, ce secteur est défini comme celui des “arts, spectacles et loisirs”, certains pays y incluant également le sport. Les définitions notables du secteur pour ces pays ont été utilisées :
Sources: ILOStat, Eurostat 2021 dataset “Labour market - cities and greater cities”, USA BLS 2021 labour data per Metropolitan Statistical Area; national statistical departments.
Le nombre de sièges de maisons de disques dans chaque ville, sur la base du siège social du label, selon les données à jour pour le mois de novembre 2021. Lors du calcul de la contribution de ce facteur au score global, les sièges des filiales des “Big Three” (Universal Music Group, Sony Music et Warner Music Group) ont fait l’objet d’une pondération plus importante.
Sources: MusicBrainz Database.
Sources: Setlist.fm, kworb.net.
Magasins de disques / 100 000 habitants
Le nombre de magasins de disques dans chaque ville, divisé par la population, et exprimé en nombre de magasins pour 100 000 habitants. Alors que les ventes physiques sont moins importantes aujourd’hui, ce facteur donne une indication de l’enthousiasme local pour la musique, la capacité d’une ville à soutenir ces commerces dépendant en effet de la présence de passionnés de musique.
Sources: recordstores.love