Qihang Zhang and Ruijingya TangによるTalent Search アーティスト発掘ツール

Qihang Zhang and Ruijingya TangによるTalent Search アーティスト発掘ツールは、インターフェース・インタラクション・UXデザインコンペティションカテゴリーにおける非常に権威ある2025 A' Design Award 鉄賞の優れた受賞作品です。

鉄インターフェース· 2025

Talent Search アーティスト発掘ツール

デザイナー： Qihang Zhang and Ruijingya Tang

クライアント: Chartmetric

インターフェースカテゴリーのA' Design Award 鉄賞受賞者

14,835

認証済み受賞者

#168884の受賞ステータスを認証

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カラー

デザイン

Talent Search アーティスト発掘ツールについて

Talent Searchは、音楽業界のタレントスカウティングを支援するウェブベースのツールである。A&R(アーティスト&レパートリー)担当者が、高い成長性を秘めた新進アーティストを見出すことを支援する。ストリーミングやソーシャルメディアのデータは、チャート、フィルター、ランキングを備えた明快でインタラクティブなビジュアライゼーションへと変換される。評価を色で示すカラーシステムにより、パフォーマンス指標の比較を素早く行える。Talent Searchは、個人的な人脈や主観的判断への依存を軽減する。本デザインは、タレント評価をより客観的かつ効率的にし、新しいアーティストにより開かれたものにすることを目指している。

受賞

A' Design Award 鉄賞について

Talent Search アーティスト発掘ツールは、よく設計された創造物に期待される専門的・産業的要件を満たす優れたデザインに授与される、権威ある評価である A' Design Award 鉄賞の受賞作品です。鉄賞の受賞作品は、制作者の高い技量、高度な専門性、専門家としての理解、創造的な能力を示しています。Talent Search アーティスト発掘ツールは、高く評価され、称賛され、愛される、実用的で革新的な創造物であることが期待されます。この A' Design Award 鉄賞を受賞したデザインは、業界のベストプラクティスを統合し、ノウハウと才能に結びついた有能な技術的特性を備えています。Talent Search アーティスト発掘ツールは、その徹底ぶりで尊敬され、世界をより良い場所にするための生活の質の向上をもたらすよう設計されています。

デザインの裏側

プレスキット

デザイナーが提供するクレジット、チームメンバー、技術的な詳細。

独自の特性: Talent Search streamlines music scouting by leveraging data-driven insights to identify emerging artists with strong growth potential. Unlike traditional methods reliant on network referrals, it provides quantifiable performance metrics, reducing bias and scaling global talent discovery. Its intuitive design ensures data interpretability, employing accessible visualizations and an evaluative color system to enhance decision-making for industry professionals.
寸法とパッケージ: Talent Search runs on Chartmetric’s web-based analytics platform, utilizing a scalable backend to process large volumes of streaming and social data in real time. It employs advanced data analytics for trend detection, statistical normalization techniques for data accuracy, and an interactive front-end with dynamic filtering and visualization capabilities. Optimized for efficiency, it ensures seamless navigation through complex datasets, enabling precise and data-driven talent scouting decisions.
タグ: Talent scouting, emerging artists, music analytics, data-driven A&R, streaming insights, social media analysis, artist discovery, music industry tool, performance metrics, data visualization
製造技術: Talent Search was developed using a user-centered design approach, integrating industry research, stakeholder interviews, and iterative prototyping. Data visualization techniques enhance interpretability, employing a diverging color scale for evaluative metrics and a sequential scale for neutral data. Built within Chartmetric’s analytics platform, it leverages advanced data analytics to process streaming and social data, delivering actionable insights that empower A&R professionals in talent scouting.
デザインの課題: The biggest challenge was translating complex music industry data into intuitive, actionable insights. A&R teams rely on multiple fragmented sources, and making diverse data—from streaming numbers to social engagement—easily interpretable required extensive iteration. Balancing usability with analytical depth was key. We overcame this by refining data visualization techniques, ensuring clarity without oversimplification, and addressing industry bias by prioritizing transparent, equitable metrics.
リサーチ: We conducted mixed-methods research to address inefficiencies in music talent scouting. The goal was to create a data-driven tool that enhances A&R decision-making. We used stakeholder interviews, competitive analysis, and data analytics to understand user needs. Data was collected through industry consultations and Chartmetric’s database. Participants included A&R teams from record labels, streaming platforms, and management agencies.

Findings revealed that traditional scouting is subjective and network-dependent, making it hard to identify emerging artists early. Our research highlighted the need for transparent, interpretable data to support talent evaluation. Based on these insights, we designed Talent Search to present key growth metrics through interactive visualizations, enabling more informed and efficient scouting.

This innovation has reshaped talent discovery by providing objective, scalable insights that reduce bias and expand access to industry opportunities. By democratizing data, Talent Search allows promising artists—regardless of background—to gain recognition based on measurable success. It streamlines business operations for A&R professionals while fostering a more inclusive and data-driven approach to music scouting.
インスピレーション: Talent Search was inspired by the need for a scalable, data-driven approach to music scouting. Traditional methods rely on industry connections and live performances, limiting accessibility and objectivity. Our design leverages advanced analytics to surface promising artists early, empowering professionals with actionable insights. Rooted in research on music industry trends and A&R workflows, it ensures clarity, efficiency, and fairness in talent evaluation.
プロジェクト期間: The project commenced in May 2023 in California and concluded in November 2024. After an 18-month development period, the Talent Search tool was officially launched on November 7, 2024.
オペレーションフロー: Talent Search allows A&R professionals to discover emerging artists by analyzing streaming and social media trends. Users can explore artists through interactive charts, filters, and rankings that highlight growth potential. The tool simplifies complex data into clear insights, helping users make informed scouting decisions. By presenting key performance metrics in an accessible way, it reduces guesswork and streamlines the process of identifying promising talent efficiently.
チームメンバー: Qihang Zhang, Ruijingya Tang
画像クレジット: Image #1: Illustrator Ruijingya Tang, Talent Search Interface, 2024
Image #2: Illustrator Qihang Zhang, Talent Search Interface, 2024
Image #3: Illustrator Ruijingya Tang, Talent Search Interface, 2024
Image #4: Illustrator Qihang Zhang, Talent Search Interface, 2024
Image #5: Illustrator Ruijingya Tang, Talent Search Interface, 2024