Social media has provided a way for music artists to reach many people with their music, without having to rely on record labels to perform marketing tasks. Most previous research within the area has focused on how already established music artists can use social media as part of their marketing strategies and how digital technologies have transformed the music industry. This study focuses on how unsigned music artists’ followers and fans on social media have an impact on their music streaming numbers. The main research question of the study is: how does unsigned artists’ social media performance affect the number of streams of their music? To investigate this, a robust regression model was defined with the aim of predicting the number of artists’ music streams based on their social media data. The robust regression model showed that the social media variables did not have significant effects on the number of streams. Therefore, an analysis of each individual artist in the data was conducted. The results showed that the social media data in this study could not be used to explain changes in the number of streams for unsigned music artists. An analysis based on each individual artist and the content that each individual artist is posting on the different social media channels, is suggested instead. An information visualization tool was developed with the purpose of allowing analysts to get an overview of the social media data as well as allow analysts to look at each artist’s social media feeds to understand how artists’ social media activities affect their music streaming data. / Sociala medier har gjort det möjligt för musikartister att nå många människor med sin musik utan att behöva förlita sig på skivbolag. Tidigare forskning inom området har fokuserat på hur redan etablerade musikartister kan använda sociala medier som en del av sina marknadsstrategier och hur digital teknik har förändrat musikbranschen. Denna studie fokuserar på hur osignerade musikartisters antal anhängare och fans på sociala medier påverkar antalet streams av artisternas musik. Studiens huvudsakliga forskningsfråga är: Hur påverkar osignerade artisters prestationer på sociala medier antalet streams av deras musik? För att undersöka detta definierades en robust regressionsmodell i syfte att förutse antalet streams av artisternas musik baserat på deras sociala mediedata. Den robusta regressionsmodellen visade att socialamedievariablerna inte hade signifikanta effekter på antalet streams av artisternas musik. Därför genomfördes en analys av varje enskild artist i datan. Resultaten visade att sociala mediedatan i denna studie inte kunde användas för att förklara förändringar i antalet streams för osignerade musikartister. En analys baserad på varje enskild artist och innehållet som varje enskild artist lägger ut på de olika sociala mediekanalerna föreslås istället. Ett informationsvisualiseringsverktyg utvecklades med syftet att ge analytiker en möjlighet att få en överblick över sociala mediedatan samt låta analytiker titta på varje artists sociala medieflöden för att förstå hur artisternas sociala medier påverkar deras musikstreamingdata.

在一般的研究過程中均可能有離群觀測值產生，只要有離群觀測值存在， 就可能對研究結果產生極重大的影響。在統計學上常用的參數估計式中， 有許多極易受離群觀測值影響。因此本研究採用模糊族群分析混合最大概 似估計演算法運用在參數估計上，以去除離群觀測值對分析結果的影響。 本研究主要針對相關係數與迴歸係數的估計進行探討，利用演算法中所求 得之隸屬度，計算穩健相關係數和穩健迴歸係數，以期能正確估計參數值 。