2018年9月14日下午六点，中国营销工程与创新研究中心(以下简称“MEI”)2018-2019年第一学期第2次研讨会(以下简称“seminar”)在MEI如期举行，参与本次研讨会的有黄敏学老师及MEI各位成员。

　　本次Seminar由张皓研读文章《Changing Their Tune: How Consumers’ Adoption of Online Streaming Affects Music Consumption and Discovery》。

　　文章介绍了音乐消费行业的商业模式由基于所有权(ownership-based)向基于流媒体(streaming-based)转变，而该文章的研究者主要研究这一转变如何影响个人的音乐消费者决策(例如，音乐消费的数量、种类、新音乐消费)。

　　图1  张皓在进行文章讲解

　　文中提到，不同于基于所有权的商业模式，基于流媒体的商业模式不需要单独购买音乐，而是通过租用访问的方式(如每月缴纳一定费用)免费听取平台上的音乐。

　　文章的研究开展是通过与第三方公司合作的，研究者获取了多个音乐平台上反映消费者个人听歌历史的独特面板数据，研究在线音乐模式转变与个人音乐消费决策的因果关系。接着，文章通过事实性依据和双重差分(DID)的方法进一步解决数据的内生性问题。

　　通过对数据的分析整合，文章总结了三点结论：音乐流媒体的使用会极大提升音乐消费的数量和音乐消费的多样性;相较于基于所有权的商业模式，基于流媒体的商业模式会提升消费者对于新音乐的发掘;基于流媒体的商业模式激发了更加多样化的音乐细分市场的发展。

　　至此，文章研读完毕。

　　随后，张皓提出了自己的疑惑，黄老师进行了解答。黄老师一并总结了这篇文章的特点：它很简单，但它运用了一些数据分析的方法，并获得了很独特的数据。

　　本篇文章有几个值得借鉴的地方，第一，文章有理论贡献，从需求方和供求方的角度分析了影响机制;其次，数据具有独到之处，其原始数据来源于一个第三方推荐服务平台，平台向多个音乐软件推荐，并获得了个人消费者的数据;最后，文章运用了两种数据分析方法，其一是双重差分(DID)的方法，基于自然数据进行因果分析，其二是将PSFC(个人倾向评分)用于样本非随机分配，根据事后选择样本的情况，选择实验组和对照组时，使两个组的样本个人倾向评分没有差异，以此解决数据内生性的问题。

　　随后，高蕾展示了Python的数据结构，介绍了常见的数据类型例如字符串、数字、列表、元祖、集合(sets)等，以及函数、类和包。

　　紧接着，由吴津润分享了Python中文件的交互，包括文件的打开、读、写和关闭，并向我们展现了数据的进阶运用——词云。黄老师补充了文件跟字符串、列表等的区别，以及文件跟数据库的关系。

　　图2 大家聆听Python分享

　　随后，郑仕勇分享了自己的研究，黄老师和朱老师给予了一定的指导。在此基础上，黄老师针对大家的学习和研究状态进行了指点和总结。

　　至此，本学期第2次seminar结束。

　　文字/陈晶晶

　　供图/姚佳鑫

　　审核/郑仕勇

　　网站编辑/苏羽