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近日,國家版權局約談境內外音樂公司及國內幾大網路音樂服務商,要求對網路音樂作品應全面授權、避免獨家授權。近年來,國家版權局連續開展“劍網行動”,加大網路侵權盜版治理力度,網路音樂版權秩序明顯好轉,付費聽正版音樂逐漸成為主流,在此背景下,網路音樂的授權和傳播問題日益引人注目。國家版權局連放大招,音樂平臺該如何借勢而起?
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  • 1 # 鈦媒體APP

    網際網路對我們的生活價值巨大,然而使用者也不是沒煩惱。

    就拿聽音樂來說,你手機裡需要至少裝3個音樂App,想聽一首歌要在每個App上搜一遍,收藏夾裡的歌曲一首首變灰,眼看著最愛的音樂服務因為付不起版權費而停擺;再有,使用者花錢下載的數字音樂,由於Apple Music的版權調整徹底刪除下架,敢情花了錢“買到的是假音樂”......

    就在9月12號、13號接連約談環球、華納等20餘家唱片公司,敦促他們“促進網路音樂全面授權、廣泛傳播,避免授予網路音樂服務商獨家版權”兩個月後,國家版權局再次約見境內外唱片公司和國內幾大網路音樂服務商,重申要求對音樂作品應全面授權,避免獨家版權。

    獨家版權模式,除了造成了這種畸形的市場格局,也使網路音樂領域的玩家要麼背靠巨頭,要麼慘淡出局,創業公司幾乎沒有成長的空間。拿國內流音樂媒體服務的先行者之一——豆瓣FM來說,由於無力追加版權投入,歌曲大規模下降,已接近名存實亡。

    那麼,國際慣例的授權模式是什麼樣的?為什麼在中國行不通?

    在國外,音樂作品的詞曲版權一般由中立的第三方組織來代理,並輔有法律法規等做有效的規約,美國幾乎所有唱片公司都會加入一個或多個版權集體管理組織。它們的主要職責就是幫助唱片公司和音樂人獲得版權收入。按照法律規定,這些組織對音樂使用者有無歧視的許可義務。

    Spotify、Apple Music這樣的海外音樂平臺,在既有的版權制度框架內,根本沒有能力去“獨佔版權”,他們最多也只是能夠爭取 Taylor Swift 這樣的“獨佔藝人”,卻無法像騰訊音樂這樣,拿下環球、華納等唱片公司,因為它們都沒有找到可以支撐“獨家戰略”的盈利模式。

    來看看數字對比:2016年雖然Spotify收入增長了50%,虧損卻從3億歐元擴大到了4億歐元;而QQ音樂去年宣佈成為全球第一家盈利的流媒體,這也讓它有底氣可以出得起獨家的高價。

    同時,騰訊音樂之所以能扮演“音樂版權集體管理者”的角色,也是因為國內第三方管理機構面對盜版時的“無所作為”。成立於1992年的中國音樂著作協會是中國大陸唯一的音樂著作權集體管理組織,然而長期處於“名不副實”的缺位狀態,更屢屢被音樂人指責壟斷、不透明,維權不力。

  • 2 # 李俊慧

    按照《著作權法》第八條規定,“著作權人和與著作權有關的權利人可以授權著作權集體管理組織行使著作權或者與著作權有關的權利”、“著作權集體管理組織是非營利性組織,其設立方式、權利義務、著作權許可使用費的收取和分配,以及對其監督和管理等由國務院另行規定。”

    可以看到,按照《著作權法》的架構設計,為了方便權利人維權,設定了著作權集體管理組織角色,它可以自己的名義對授權作品進行起訴、維權、索賠等,而該類組織的設立、監管有專門的管理辦法。

    在這種模式之下,各大網路音樂平臺在資訊網路傳播權的代理維權中,可能出現與音樂作品領域的著作權集體管理組織中國音樂著作權協會發生角色衝突。

    因此,對於擬進入該領域的其他平臺來說,此前網路音樂平臺建立的不適當行業壁壘被破除了,一方面,未來它們在源頭音樂版權方直接獲得的許可的機會將增多,另一方面,基於自身已獲得的音樂版權,與其他音樂平臺達成交叉許可或獲得轉授權也將變得更加容易。

    簡單說,網路音樂服務市場將受益於“避免獨家授權”迎來更多平臺參與的“百花齊鳴”時代。

  • 3 # 每日經濟新聞

    在這風起雲湧的兩年裡,市場格局也逐漸清晰。

    公開報道顯示,騰訊音樂娛樂與200多家唱片公司建立了版權合作,其中獨家版權戰略合作機構有30餘家,包括YG、LOEN、CUBE、傑威爾、福茂、英皇、華誼、樂華、夢響當然、少城時代等唱片公司;阿里音樂與滾石音樂、華研、SM等達成合作;太合音樂則享有滾石、海蝶、The Orchard等版權;網易雲音樂於年初宣佈與日本愛貝克思達成獨家合作。

    如此一來,就苦了聽歌的使用者。如果只喜歡某一領域那還好,可要是華語歐美日韓都涉獵,那手機裡就得裝上好幾個聽歌app才行!

    而且,當“能聽歌”成為了所有平臺都能提供的基本需求,“聽什麼樣的歌” ——如何精準地給使用者推薦喜歡的音樂,這個痛點實際上更難解決。有平臺訴諸演算法,也有平臺利用社交,但無論如何,“猜你喜歡”都太難了。

    從一個普通使用者的角度說,我需要新鮮的音樂來充實歌單,可我沒有那麼多試錯的時間去一首一首地聽完然後做出選擇,如果有一個平臺能幫助我把這些歌篩選出來,把“猜我喜歡”做得越來越精準,那我一定會是它的忠實使用者。

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