fbpx
ОСТАННІЙ ПОДКАСТ
Підписуйся на найнауковішу розсилку!
І миттєво отримуй 9 електронних журналів Куншт у подарунок.

Ми під'їдаємо крихти cookies за вами. Навіщо це нам?

Читати

Пардон за відволікалочку. Допоможи Куншт бути незалежним!

Пардон за відволікалочку. Допоможи Куншт бути незалежним!

Повідомлення успішно надіслано

Для пошуку
введіть назву запису
Суспільство — 05.01.21
ТЕКСТ: Альберто Ачербі
Переклад: Діана Сяркі
Ми любимо тексти без помилок. Якщо ви все ж таки щось знайшли, виділіть фрагмент і натисніть
Ctrl+Enter.
Чому попмузика стає сумнішою, ніж колись

Сьогодні популярні пісні веселіші чи сумніші, ніж 50 років тому? Завдяки онлайн-доступу до багатьох цифрових датасетів і відносній простоті їхньої обробки тепер ми можемо дати точні й обмірковані відповіді на такі запитання.

Найпростіший спосіб виміряти емоційне забарвлення тексту – просто порахувати, скільки в ньому є емоційно забарвлених слів. Як часто використані негативні слова: «біль», «ненависть» або «смуток»? Як часто використані слова, що асоціюються з позитивними емоціями: «любов», «радість» або «щастя»? Хоч би як просто це звучало, цей метод добре працює лише за певних обставин (наприклад, що довший текст, то краща оцінка його тональності). За допомогою цієї техніки можна проаналізувати тональність тексту. Її часто використовують для аналізу постів у соцмережах або сучасних політичних меседжів, але також її можна застосовувати до довших періодів, як-от аналіз газетних статей за десятиліття або аналіз літературних творів за століття.

 

Цю техніку також можна застосовувати до текстів пісень. Для аналізу ми обрали два різні датасети. Перший містив пісні з чартів кінця року Billboard Hot 100. Це пісні, які здобули шалений успіх, принаймні у США: від The Rolling Stones (I Can’t Get No) Satisfaction (1965 рік – перший, який ми розглянули) до Марка Ронсона Uptown Funk (2015 рік – останній, який ми розглянули). Другий датасет ґрунтувався на текстах пісень, добровільно наданих для сайту Musixmatch. Завдяки цьому датасету ми змогли проаналізувати тексти понад 150 тисяч англомовних пісень. Він містив пісні різних країн світу, а отже, забезпечив ширшу і різноманітнішу вибірку. Тут ми виявили ті самі тенденції, що і в датасеті Billboard, тому можемо бути певними, що їх можна узагальнити, не обмежуючись хітами.

 

Популярні англомовні пісні стали негативнішими. Використання слів, які співвідносяться з негативними емоціями, зросло більше ніж на третину. Візьмімо як приклад датасет Billboard. Припустімо, що у середньому в пісні 300 слів; тоді в текстах топ-100 пісень щороку буде по 30 тисяч слів. У 1965 році приблизно 450 слів асоціювалися з негативними емоціями, тоді як у 2015 році їхня кількість перевищила 700. Водночас за цей період поменшало слів, які асоціюються з позитивними емоціями. У піснях 1965 року було понад 1 750 позитивно забарвлених слів, а у 2015 році – лише приблизно 1 150. Зауважте, що в абсолютних значеннях завжди більше слів, які асоціюються з позитивними емоціями, ніж з негативними. Це універсальна особливість людської мови, відома як принцип Поліанни (названий на честь непоправно оптимістичної головної героїні однойменного роману), і ми сумніваємося, що це зміниться: однак важливий напрямок цих трендів.

Ефект помітний, навіть якщо поглянути на окремі слова: наприклад, використання слова «любов» за 50 років зменшилося майже вдвічі – приблизно від 400 випадків вживання до 200. Натомість слово «ненависть», яке до 1990-х років не згадувалося в жодній з топ-100 пісень, тепер щороку використовується 20-30 разів.

Наші результати узгоджуються з іншими незалежними аналізами тональності пісень, деякі з яких послуговувалися абсолютно іншими методологіями і фокусувалися на інших характеристиках пісень. Наприклад, дослідники проаналізували датасет з 500 тисяч пісень, випущених у Великобританії у 1985-2015 роках, і знайшли подібне зменшення, за їхнім визначенням, «щастя» (happiness) і «яскравості» (brightness), у поєднанні з невеликим збільшенням «смутку» (sadness). Такі результати показали алгоритми, які аналізували «низькорівневі» акустичні параметри, як-от темп і тональність. Ми також досліджували темп і тональність текстів пісень у топ-100 Billboard: вони стали повільнішими, а мінорні лади почастішали. Мінорні лади сприймають як похмуріші, ніж мажорні. Можете переконатися в цьому на власному досвіді, прослухавши на ютубі пісні, у яких у цифровий спосіб змінили мажорний лад на мінорний і навпаки; відчуйте, як це: періодично в соцмережах випливає тривожно щаслива мажорна версія пісні R.E.M. Losing My Religion (1991).

Тоді що ж відбувається? Досліджувати й описувати тренди важливо і цікаво, але треба також спробувати зрозуміти і пояснити їх. Іншими словами, великі дані потребують великої теорії. Однією такою великою теорією може бути культурна еволюція. З назви випливає, що, за цією теорією, культура з часом еволюціонує, частково дотримуючись принципів дарвінівського природного добору, а саме: якщо є варіації, добір та репродукція, тоді ми можемо очікувати, що в популяції закріплюватимуться успішніші культурні риси, а інші з часом зникнуть.

 

Під культурою ми маємо на увазі будь-яку рису, яка передається соціально, а не генетично. До прикладів належить мова, якою ми спілкуємося залежно від того, де ми народилися, рецепти, які ми використовуємо для приготування їжі, і, власне, музика, яка нам подобається. Ці риси передаються соціально, тобто одна особа вивчає їх, спостерігаючи за іншими й імітуючи їх. На противагу, колір волосся й очей передається генетично, від батька до нащадків.

 

Той факт, що багатьом аспектам нашої поведінки ми навчаємося соціально, не дуже дивує. Проте, щоб соціальне навчання було адаптивним (тобто таким, яке буде підвищувати ймовірність виживання і розмноження особи), воно має бути селективним. Краще навчатися в дорослого, який добре знає, як готувати, ніж у братів і сестер, які самі досі вчаться. Вибіркове копіювання поведінки успішних осіб у жаргоні культурної еволюції називається упередженою до успіху передачею (success-biased transmission). Так само під час навчання можуть з’являтися й інші упередження, як-от упередження конформізму, престижу і змісту. Роками пов’язані з навчанням упередження використовували для розуміння багатьох культурних рис в людських і нелюдських популяціях тварин, і це відкриває плідний шлях для розуміння складних культурних патернів. Щоб спробувати зрозуміти, чому тексти пісень з часом стали більш негативними й менш позитивними, ми використали теорію культурної еволюції, аби побачити, чи можуть пояснити ці патерни упередження, пов’язані зі соціальним навчанням.

 

Ми перевіряли пісні на упередження до успіху, з’ясовуючи, чи ставали тексти пісень негативнішими, якщо в топ-10 пісень попередніх років були негативно забарвлені тексти. Іншими словами, чи сильно впливав зміст попередніх успішних пісень на творців. Так само ми перевіряли пісні на упередження щодо престижу, визначаючи, чи мали престижні виконавці попередніх років більш негативні тексти. Ми визначали престижних виконавців як тих, хто з’являвся в чартах Billboard неспівмірно частіше, ніж інші, як-от Мадонна, у якої 36 пісень потрапили до Billboard Hot 100. Упередження щодо контенту визначалися шляхом перевірки, чи пісні з негативнішими текстами також ставали успішнішими в чартах. Якби це було так, можна було б припустити, що щось у змісті негативно забарвлених текстів робило пісні привабливішими, а відтак, популярнішими.

 

Хоча ми знайшли незначні докази того, що в датасетах діяли упередження щодо успіху та престижу, контентні упередження показали найпомітніший ефект у зростанні негативної забарвленості пісень. Це узгоджується з іншими відкриттями культурної еволюції, за якими негативну інформацію запам’ятовують і поширюють більше, ніж нейтральну або позитивну. Проте ми також з’ясували, що залучення неупередженої передачі в наших аналітичних моделях значно зменшує появу ефектів, пов’язаних з успіхом і престижем, і, здається, відіграє найбільшу роль у поясненні патернів. Тут «неупереджену передачу» (unbiased transmission) можна розглядати як явище, подібне до генетичного дрейфу (genetic drift), під час якого риси дрейфують до фіксації через випадкові коливання і за очевидної відсутності будь-якого селективного тиску. Цей процес пояснює популярність інших культурних рис, від оздоблення неолітичної кераміки до сучасних імен немовлят і порід собак. Важливо, що знахідка доказів неупередженої передачі не означає, що ці патерни не мають пояснення або що вони переважно випадкові, але, ймовірно, низка процесів може пояснити ці патерни, і жоден з тих, які ми перевіряли, не є занадто сильним, аби домінувати в поясненні.

 

Зростання негативно забарвлених текстів у популярних англомовних піснях – захопливий феномен, і ми показали, що його могло спричинити надання переваги негативному змісту, а також інші фактори, які ще потрібно з’ясувати. З огляду на цю преференцію, нам потрібно пояснити, чому поп пісні до 1980-х років були популярнішими, ніж сучасні. Можливо, більш централізована музична індустрія мала більше контролю над піснями, які створювали та продавали. Схожий ефект могло спричинити поширення персоналізованих каналів дистрибуції (від касет до рекомендаційних списків Spotify, підібраних алгоритмами). Ширші суспільні зміни також могли зробити внесок у те, що відкрите вираження негативних емоцій стало більш прийнятним чи навіть заохочується. Усі ці гіпотези можна протестувати за допомогою даних, які ми описали тут. Усвідомлення, що для кращого розуміння цих патернів потрібно ще багато роботи попереду, – завжди хороший знак у науці. Це залишає простір для доопрацювання теорій, вдосконалення методів аналізу та постановки нових запитань. 

 

Ілюстрації – Каталіна Маєвська

 

Статтю перекладено за ліцензією Creative Commons. Оригінальна публікація з’явилася на сайті Aeon.

ТЕКСТ: Альберто Ачербі
Переклад: Діана Сяркі
Статті

Повідомити про помилку

Текст, який буде надіслано нашим редакторам: