Gli scienziati della Queen Mary University di Londra hanno sviluppato un'app per capire perché alcuni ritmi sono più difficili da eseguire rispetto ad altri.

Hanno raccolto e analizzato un enorme set di dati di oltre 100, 000 persone e hanno scoperto che cambiare ritmo è più difficile che suonare un ritmo individuale complesso.

L'app sfida gli utenti a riprodurre Clapping Music, un brano musicale innovativo scritto dal compositore classico contemporaneo Steve Reich che viene eseguito interamente battendo le mani.

Nel pezzo originale, due persone battono le mani sullo stesso breve schema ritmico mentre uno sposta lo schema gradualmente finché i motivi non si allineano di nuovo.

Nell'app, sviluppato con la London Sinfonietta e Touchpress, il dispositivo prende la parte dell'esecutore che esegue il modello statico e l'utente prende la parte dell'esecutore che esegue le transizioni del modello.

Piuttosto che applaudire, i giocatori toccano in un'area di performance nella parte inferiore dello schermo.

Gli utenti di più di 100 paesi hanno scaricato l'app più di 250, 000 volte dal lancio nel luglio 2015. La ricerca si è concentrata sui primi 12 mesi, di cui 109, 303 giocatori e un totale di 46 milioni di righe di dati di gioco.

I risultati, pubblicato sulla rivista PLOS UNO , fornire una nuova comprensione dei fattori musicali che determinano quanto sia facile o difficile suonare un ritmo.

Tradizionalmente questo è stato studiato in laboratorio con un piccolo numero di partecipanti che riproducevano semplici ritmi artificiali. Questi risultati estendono il campo di applicazione all'esecuzione di un vero brano musicale e a una fascia demografica molto più ampia.

Mostrano che l'accuratezza dell'esecuzione varia non con la complessità dei singoli ritmi nel pezzo, ma con la complessità della transizione tra i ritmi, che non è qualcosa che è stato studiato nella psicologia musicale tradizionale basata sul laboratorio.

L'autore principale Dr. Sam Duffy, dalla Queen Mary's School of Electronic Engineering and Computer Science, ha detto:"È abbastanza raro nella psicologia musicale studiare l'esecuzione di ritmi che cambiano, specialmente quando suonato in ensemble con un altro musicista, eppure questi sono molto comuni nella musica reale."

Ha aggiunto:"Nonostante l'apparente semplicità di Clapping Music, è un pezzo impegnativo da eseguire e l'app ha generato una serie di dati molto ampia e complessa da analizzare."

In precedenti ricerche, i modelli teorici si sono dimostrati utili nel prevedere le prestazioni di riproduzione del ritmo individuale per i ritmi artificiali in laboratorio. Però, una scoperta sorprendente di questa ricerca è che nessuna di queste misure prevedeva con quanta precisione i musicisti eseguissero i 12 diversi ritmi che compongono Clapping Music.

Ciò potrebbe significare che queste misure si applicano solo ai semplici ritmi artificiali utilizzati negli studi di laboratorio, ma un'interpretazione più probabile è che si applicano alla musica reale ma hanno un piccolo effetto rispetto all'influenza molto maggiore della difficoltà di transizione tra i ritmi. Ciò ha implicazioni per i compositori e anche per il modo in cui viene insegnato il ritmo.

Nell'app, c'erano tre livelli di difficoltà:facile, medio e duro:19 per cento dei giocatori (21, 603 esecutori) hanno completato un'intera esecuzione del pezzo senza commettere errori a un certo livello e il 5% (5, 685 giocatori) hanno completato il gioco al livello più difficile. Per i giochi completati, la precisione media era del 91 per cento a livello hard, 84 per cento a livello medio e 78 per cento a livello facile.

I ricercatori sperano che i risultati possano portare a simili approcci basati sul gioco su larga scala per studiare altri aspetti della psicologia musicale oltre al ritmo e persino la psicologia di altre aree artistiche come la musica e la danza.

"Abbiamo dimostrato che i dati raccolti da un'app basata sul gioco possono fornire prove empiriche dettagliate di come la complessità del pattern influenzi le prestazioni ritmiche dell'ensemble, " ha detto il dottor Marcus Pearce, l'autore senior del progetto, anche dalla Queen Mary's School of Electronic Engineering and Computer Science.