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    Gli scienziati hanno trovato un accordo segreto per le canzoni felici?

    Credito:Shutterstock

    Nella commedia radiofonica della BBC Mi dispiace di non avere un indizio, a volte viene chiesto ai relatori di cantare "una canzone sulle note di un'altra". Seguono risultati esilaranti quando le parole di una canzone si adattano al ritmo e al metro dell'altra ma hanno sentimenti completamente diversi:Jabberwocky e Jerusalem, Per esempio. Il gioco funziona perché il pubblico riconosce la disconnessione tra il sentimento dei testi e la musica. Tutti sanno che una buona melodia non ha bisogno solo di adattarsi al ritmo delle parole, ma di trasmettere qualcosa di appropriato al loro significato.

    Possiamo spiegare il significato dei testi osservando le parole che li compongono e la struttura grammaticale. Ma come si spiega il significato della musica? Di cosa parla la musica, dire, L'Hallelujah di Leonard Cohen trasmette? Alcune persone pensano che se raccogliamo dati sufficienti per rispondere a queste domande, potremmo essere in grado di programmare una macchina per capire con facilità ciò che le nostre orecchie ci dicono:che Gerusalemme si sta risvegliando e Singin' in the Rain è gioioso.

    Nuova ricerca pubblicata sulla rivista Royal Society Scienza Aperta tenta di affrontare questo problema indagando i legami tra le emozioni dei testi e gli elementi musicali a cui sono impostati. Mentre i metodi utilizzati sono sofisticatamente statistici, le conclusioni sono estremamente aride. La scoperta che un singolo tipo di accordo è maggiormente associato a testi positivi è un'enorme semplificazione del modo in cui funziona la musica, mettendo in evidenza la vastità della sfida di creare una macchina in grado di comprendere e comporre musica come un essere umano può.

    I dati provenivano dalla combinazione di informazioni provenienti da tre fonti pubbliche su larga scala, due di loro originariamente destinati a scopi completamente diversi. Gli autori hanno scaricato i testi e le sequenze di accordi di quasi 90, 000 canzoni popolari di Ultimate Guitar, un sito web della comunità di lunga data in cui gli utenti caricano le proprie trascrizioni di musica.

    Per abbinare i testi delle canzoni alle emozioni, i ricercatori hanno preso i dati da labMT, un sito web di crowdsourcing che valuta la valenza emotiva delle parole (il grado in cui rappresentano sentimenti buoni o cattivi). I dettagli su quando e da dove hanno avuto origine le canzoni sono stati presi da Gracenote, lo stesso database utilizzato dal tuo lettore musicale per mostrare le informazioni sugli artisti.

    Correlando la valenza delle parole con il tipo di accordo che le accompagna, gli autori hanno confermato che gli accordi maggiori erano associati più alle parole positive che agli accordi minori. inaspettatamente, hanno scoperto che gli accordi di settima - accordi con quattro note diverse anziché le solite tre - avevano un'associazione ancora più elevata con le parole positive, anche nel caso di accordi di settima minore. Ciò è in contrasto con altri studi che hanno posto la valenza degli accordi di settima tra minore e maggiore.

    Studi quantitativi come questo sulla musica e le emozioni stanno diventando sempre più comuni e popolari, utilizzando quantità di dati sempre maggiori. Gli articoli più citati nel Journal of New Music Research (che edito da me) sono di questo tipo. A volte suscitano stupore che l'arte, spesso in opposizione alla scienza, può essere spiegato con i numeri. E a volte provocano la paura che macchine senz'anima stiano invadendo il territorio della creatività umana.

    Contare le cose è un modo collaudato di fare scoperte in altri domini, quindi non dovremmo essere sorpresi che sia così anche nella musica. E chi ha paura delle macchine musicali deve essere consapevole che è troppo tardi:sono già tra noi. Aspetto, Per esempio, al Songsmith di Microsoft. La mia paura, Invece, è che gli umani si accontenteranno di macchine musicali fatte male. Non dovremmo ignorare la conoscenza di secoli di teoria musicale solo perché disponiamo di nuovi brillanti strumenti di data science.

    Gli autori di questo nuovo documento provengono da un'università (Indiana) con una delle più grandi scuole di musica negli Stati Uniti, ma lavoravano tutti al Dipartimento di Informatica. Mentre ringraziano alcuni membri della scuola di musica per le discussioni, la sofisticata analisi statistica in questo articolo non è accompagnata da una profondità di teoria musicale.

    Più che decorazione

    Gli accordi di settima non sono intercambiabili con accordi maggiori e minori. Hanno una particolare funzione musicale e si verificano in punti diversi in una frase, così come gli aggettivi hanno una funzione diversa dai nomi. Gli autori affermano che il loro approccio nell'usare le parole della musica vocale come chiave per il suo contenuto emotivo è nuovo, ma questo non è il caso. Uno dei libri più influenti sulla musica e le emozioni del suo tempo, Il linguaggio della musica di Derek Cooke (1959), usato esattamente questo approccio. Ahimè per le moderne università, dove gli universi dei ricercatori sembrano essere stati ridotti alle loro particolari discipline.

    Dovremmo stare attenti al pigro presupposto che le parole portino il vero significato di una canzone e della musica e il resto siano solo sentimenti, da applicare come decorazioni per torte. La musica ha i suoi elementi e le sue strutture, e parla in molti modi. L'esperienza della musica è molto più che i suoi suoni.

    Gli studi quantitativi hanno un enorme potenziale per aiutare a comprendere questi processi, ma devono trattare la musica alla luce di ciò che ne sappiamo come musica. Dopotutto, il significato della musica dell'Hallelujah di Leonard Cohen sembra chiaro. Se solo si potesse dire lo stesso delle parole.

    Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation. Leggi l'articolo originale.




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