Categorii
Seo

Pot datele sa dezvaluie cea mai trista melodie numarul unu vreodata?

Pot datele sa dezvaluie cea mai trista melodie numarul unu vreodata?

Jurnalista de date Miriam Quick a pus la incercare noul algoritm al Spotify, analizand peste 1000 de piese pentru a gasi cele mai triste melodii pop in topul topurilor. Rezultatele au fost surprinzatoare.

W

Cand aveam 15 ani, am descoperit The Smiths, o formatie al carei nume fusese pana atunci sinonim cu mizeria. Dar stilul unic al lui Morrissey de a fi nenorocit – cochet si dantelat cu umorul nord-englez, rasturnandu-se intre autocompatimire si ironie – a atras-o pe sinele meu adolescent. Asta si maturarile grandioase, dar complexe, ale chitarii lui Johnny Marr. Plangeam intotdeauna in aceleasi puncte din fiecare cantec: sfarsitul lui Hand in Glove, acordul se schimba inainte de corul Girl Afraid, linia din The Queen is Dead unde canta „putem merge la plimbare unde este liniste si uscat ”. Inca nu sunt sigur de ce ultimul a avut un astfel de efect.

The Smiths – frontmanul Morrissey este prezentat aici in 2004 – au fost mult timp sinonim cu mizeria (Credit: Getty)

Doua decenii mai tarziu, Spotify a construit un algoritm care urmareste sa cuantifice cantitatea de tristete dintr-o piesa muzicala. Serviciul de streaming a colectat metadate pe fiecare dintre cele 35 de milioane de melodii din baza lor de date, accesibile prin intermediul API-ului lor web, care include un scor de valenta pentru fiecare piesa, de la 0 la 1. „Melodiile cu valenta ridicata suna mai pozitiv (de exemplu, fericit, vesel, euforic), in timp ce piesele cu valenta scazuta suna mai negativ (de exemplu, trist, deprimat, suparat) ”, potrivit Spotify. Exista scoruri similare pentru alti parametri, inclusiv energia (cat de rapida, tare si zgomotoasa este o piesa) si capacitatea de dans, care este exact cum suna.

– Cele mai dure stiluri de cantat din lume

– De ce Aretha a fost Regina Sufletului

– De ce discoteca ar trebui luata in serios

Datele de valenta au fost un cadou pentru bloggeri si jurnalisti cu abilitati in stiinta datelor si cu gust pentru partea intunecata. A fost folosit pentru a dezvolta un „indice sumbru” al melodiilor Radiohead, pentru a dezvalui cea mai deprimanta melodie de Craciun, pentru a afla care sunt tarile europene care prefera melodiile triste (fado-ul portughez este intr-adevar un downer) si pentru a arata ca si castigatorii Eurovision devin mai sumbri. (Un studiu academic recent, bazat pe datele din depozitul audio open source Acousticbrainz, sugereaza, de asemenea, ca accesarile din graficele din Marea Britanie au devenit mai triste in ultimii 30 de ani.)

Datele Valence au fost folosite pentru a dezvolta un „indice sumbru” al melodiilor Radiohead (Credit: Getty)

Dar cum poate un algoritm – care nu poate simti nimic – sa faca diferenta dintre un cantec fericit si unul trist? „Este un concept initial provocator, ca vei putea cuantifica tristetea pe care o evoca o melodie”, spune Charlie Thompson, omul de stiinta al datelor care a dezvoltat „indicele de intuneric” al Radiohead, care scrie pe blog ca RCharlie. Inspirat de abordarea sa, am decis sa testez singuri datele Spotify folosind unele dintre cele mai populare melodii din ultima jumatate de secol – Billboard numarul unu hituri. In primul rand, am gasit numele tuturor numerelor pe topurile Billboard Hot 100 de cand au inceput in iulie 1958, o lista de 1.080 de piese. Apoi le-am asortat cu datele Spotify.

Array

O singura piesa nu era pe Spotify: Over and Over de Dave Clark Five. Deci, care este cea mai trista melodie care a ajuns vreodata pe primul loc?

Nu-ti face griji, fii fericit

Inainte de a-i dezvalui numele, sa luam in considerare cum v-ati putea astepta sa sune o melodie trista. Poate ca ar fi intr-o cheie minora? „Modurile majore sunt frecvent legate de valenta pozitiva, sau mai precis de starile emotionale precum fericirea sau solemnitatea, in timp ce modurile minore sunt adesea asociate cu valenta negativa (tristete sau furie)”, explica Rui Pedro Paiva, profesor de inginerie informatica la Universitate din Coimbra, Portugalia si un specialist in recunoasterea emotiilor muzicale. Surprinzator, acest lucru nu este cazul in acest grup de Billboard numarul unu: desi exista mai mult de doua ori mai multe melodii majore decat minore, nu exista nicio diferenta in valenta medie intre ele.

Poate ca un cantec trist ar fi lent sau lipsit de energie, ca miscarile unei persoane triste? Acest lucru pare sa fie cazul cu numarul unu Billboard: pistele cu valenta inferioara tind sa fie, de asemenea, cu energie mai mica. Dar unele piste sunt cu valenta scazuta, dar cu energie ridicata – piste furioase. Deci, o definitie mai buna a unui cantec „trist” ar putea fi una care are atat o stare de spirit negativa, cat si lipsita de energie, pentru a o distinge de o melodie furioasa. Sa folosim atat scorurile de valenta, cat si cele de energie pentru a afla cea mai trista pista.

[Credit: Miriam Quick. Sursa datelor: Spotify, extrasa folosind spotifyr. 1.080 de melodii care au ajuns pe primul loc pe Billboard Hot 100, din iulie 1958 pana in aprilie 2018, incluzand laturile duble A]

Aceasta diagrama ar fi familiara psihologilor muzicali, care adesea vizualizeaza sentimentele in termeni de valenta si energie (sau „excitare”) si le impart in cadrane bazate pe patru emotii de baza: tristete, fericire, furie si calm. Cantecele triste (valenta scazuta, energie scazuta) apar in coltul din stanga jos al graficului, cantece fericite (valenta ridicata, energie ridicata) in partea dreapta sus, melodii furioase (valenta scazuta, energie ridicata) in partea stanga sus si melodii calme ( valenta ridicata, energie redusa) in dreapta jos.

In ansamblu, hiturile numarul unu tind sa fie destul de vesele – coltul fericit are de departe cele mai multe melodii. Cele mai optimiste sunt Hey Ya !, Macarena (hei!) Si Brown Sugar de The Rolling Stones. Don’t Worry, Be Happy este cea mai calma si mai racoroasa melodie. Eminem’s Lose Yourself este oprit de unul singur in cadranul suparat. Nu este afisat pe diagrama, dar melodiile mai fericite tind sa fie mai dansabile.

Si cel mai dansabil numarul unu? Este Ice Ice Baby de Vanilla Ice, pe care il pot obtine in totalitate. Dar sa ne uitam la ce algoritm Spotify considera cele mai mizerabile melodii, in coltul trist.

Cele mai triste cinci melodii Billboard numarul unu

1958-2018, bazate pe datele de valenta si energie de la Spotify

1. Prima data cand ti-am vazut fata – Roberta Flack (numarul 1 in 1972)

2. De trei ori o doamna – Comodori (1978)

3. Esti singuratic in seara asta? – Elvis Presley (1960)

4. Domnul Custer – Larry Verne (1960)

5. Inca – Comodori (1979)

Cea mai trista melodie care a ajuns vreodata in topul clasamentelor din 1958, conform datelor, este The First Time Ever I Saw Your Face de Roberta Flack, care a fost numarul unu timp de sase saptamani in 1972. Nu este o melodie trista. Este un cantec de dragoste tandru, plin de suflet. Three Times a Lady de Commodores este, de asemenea, o balada de dragoste lenta, iar Mr. Custer este un cantec de comedie despre un soldat care nu vrea sa lupte. Dintre cele cinci „cele mai triste”, doar piesa Elvis si Still, o alta piesa Commodores, ar putea fi descrise cu adevarat ca melodii triste. Algoritmul se refera cu siguranta la ceva, dar nu este genial sa faca fata lui Lionel Richie.

Versurile au un impact clar asupra starii de spirit a unui cantec. Datele Spotify par sa nu tina cont de ele, desi „indicele de intuneric” al Radiohead si celelalte studii gasesc o modalitate de a cuantifica tristetea lirica folosind analiza sentimentului. Deci, pe ce se bazeaza datele Spotify? Nu dezvaluie nicio informatie despre acest lucru, asa ca il intreb pe Glenn McDonald, Data Alchemist al companiei. Da, acesta este titlul sau real de munca. El este omul responsabil pentru Every Noise at Once, o vizualizare a tuturor genurilor muzicale din 1870 clasificate de platforma de streaming, de la „deep filthstep” la „belgian indie”.

Setul de date de valenta a fost dezvoltat folosind date de antrenament uman, apoi extrapolat prin invatarea automata, imi spune el. Spotify foloseste metadatele melodiei pentru a ajuta editorii sa creeze liste de redare bazate pe dispozitie pentru care platforma este renumita: Happy Pop Hits, Easy 00s, A Perfect Day. „Datele pot gasi ceea ce un om nu ar avea niciodata timp sa colecteze, dar omul poate face judecati subiective si culturale pe care masinile nu le pot”. Il intreb ce caracteristici audio algoritmul a invatat sa clasifice ca fericit sau trist, dar el nu (sau nu este capabil) sa dezvaluie multe: „Valenta este una dintre caracteristicile noastre elementare, deci nu este descrisa in termeni de altii”. Compania isi imbunatateste in prezent sistemul de clasificare emotionala, cerandu-le utilizatorilor sa eticheteze fragmente de melodii scurte cu cuvinte de dispozitie. (Am incercat acest lucru si nu este atat de usor pe cat pare.)

Nu doar Spotify face asta. Mood 2.0-ul lui Gracenote foloseste o retea neuronala pentru a clasifica piesele muzicale in functie de profilul lor de dispozitie, iar rezultatele sunt incredibil de specifice: Give it Away de Red Hot Chili Peppers este 38% „puternic n„ scrappy ”si 2%„ alienat anxious groove ” ‘. Invatarea automata este folosita si in domeniul academic al recunoasterii emotiilor muzicale. Incepand cu un grup de piese verificate ca avand o anumita calitate emotionala, de exemplu, o lista de melodii triste colectate folosind etichete de cuvinte de dispozitie aplicate de ascultatorii umani, este posibil ca un model de calcul sa „invete automat o mapare intre clipurile muzicale si emotiile lor respective ”, Explica profesorul Paiva. Dar nu este o sarcina usoara. „Perceptia emotiilor in muzica este inerent subiectiva: diferiti oameni ar putea percepe emotii diferite in acelasi cantec. ”Un alt obstacol fundamental este ca„ nu se intelege bine cum si de ce unele elemente muzicale determina raspunsuri emotionale specifice la ascultatori ”. De aici si lucrarile mele nedumeritoare la acea linie Smiths.

„Draga, ne canta melodia”

Masinile pot invata acum, dar pana acum le lipseste idiosincrasia oamenilor, cunostintele noastre culturale fine si capacitatea noastra de a pune ceea ce auzim intr-un context foarte specific. De asemenea, computerelor le lipsesc amintirile emotionale, acele asociatii autobiografice care pot imbiba muzica cu sens si bogatie. (Aceasta tendinta a muzicii de a ne aminti pentru totdeauna de lucruri puternice din punct de vedere emotional care ni s-au intamplat este cunoscuta de psihologii muzicali sub numele de „Draga, ei canta melodia noastra”). „Cand auziti o melodie, s-ar putea sa va amintiti unde ati fost cand ati auzit-o pentru prima data, si asta va dicta cum veti experimenta acea melodie in viitor ”, spune cercetatorul in date Charlie Thompson. „Cand o masina priveste o melodie, vede doar o forma de unda. Nici macar nu are un concept de timp care sa aiba sens. ” Alchimistul de date Spotify, Glenn McDonald, este de acord: „Masinile nu„ percep ”muzica in nici un sens uman. Oamenii au context si emotie si nostalgie si limbaj, vise si frici. Este ca si cum ai intreba cum merge un avion cu obiectivele turistice. Avionul nu. Este doar un lucru pe care oamenii il folosesc pentru a face lucruri umane la o scara mai mare. ”

Conform datelor, prima data cand ti-am vazut fata de Roberta Flack este cea mai trista melodie care a ajuns la numarul unu (Credit: BBC)

Deci, atunci cand un algoritm de invatare automata clasifica starea de spirit a unei piese, ce face? Nu poate incerca sa clasifice emotiile pe care le simti atunci cand asculti o melodie, cel putin inca nu. In schimb, „cele mai actuale sisteme Mer [de recunoastere a emotiilor muzicale] sunt axate pe emotia perceputa”, spune Paiva. Adica, emotia sau emotiile pe care o persoana le identifica sau le „vede” intr-un cantec – piesele lui Eminem sunt suparate; Discoteca anilor 70 este sexy si vesela; acest cantec este trist. (Exista, de asemenea, un al treilea fel, emotie transmisa, care este „emotia pe care interpretul sau compozitorul si-a propus sa o transmita”.)

Emotia simtita si perceputa poate fi destul de diferita, iar ambiguitatea cuvintelor pe care le folosim pentru a le descrie poate impusca masinile: „cand o persoana foloseste eticheta„ ura ”ar putea insemna ca cantecul este despre ura sau ca persoana uraste cantecul ”, Spune Paiva. In acest moment, cele mai bune sisteme Mer au o precizie de aproximativ 70% in recunoasterea emotiilor statice in fragmente muzicale de 30 de secunde, imi spune el. Adica, daca ai hrani algoritmul stelar de astazi cu 10 fragmente de melodie, in medie ar eticheta trei dintre ele cu o emotie gresita. Acest lucru este departe de a fi perfect si reducerea unei melodii la o singura valoare pierde multe informatii despre schimbarile emotionale care au loc pe parcursul unei melodii.

Doua melodii ale Commodorilor – Three Times a Lady and Still – s-au clasat printre primele cinci melodii cele mai triste din Billboard (credit: Getty)

Dar performanta sistemelor Mer se imbunatateste tot timpul. Peste cinci sau 10 ani vor fi mult mai buni. Potrivit lui Paiva, tehnologia are multe utilizari potentiale, de la musicoterapie pana la jocuri si publicitate: „Sistemele Mer ar putea fi utilizate pentru a gasi melodii care se potrivesc cu contextul emotional dorit pentru un produs sau scena sau pentru a utiliza informatiile audio pentru a recunoaste emotia in videoclip. ”

„Suntem intr-un moment foarte interesant”, spune Nicola Dibben, profesor de muzica la Universitatea din Sheffield. Datele din serviciile de streaming online precum Spotify, Pandora, Tidal si YouTube ofera oportunitati interesante cercetatorilor care doresc sa afle cum caracteristicile acustice ale muzicii suscita emotii particulare in ascultatori, spune ea. Si oceanele de date de ascultare pe care le creeaza aceste servicii sunt potential o sursa pretioasa de informatii despre „obiceiurile de ascultare efective ale oamenilor”, adica „ceea ce fac oamenii cu adevarat cu muzica intr-un anumit moment al timpului”, indiferent daca canta la dus sau plangand de o despartire. Daca acele companii isi impartasesc datele cu cercetatorii, asta este.

Jocul plansului

Exista o parte mai intunecata. Intr-un discurs la inceputul acestui an, economistul-sef al Bancii Angliei, Andy Haldane, a citat un studiu realizat de cercetatorii de la Claremont Graduate University (descris aici), sugerand ca exista o legatura intre sentimentul cantecului si increderea consumatorilor. Cercetatorii au extras date despre sentimentele muzicale si lirice din melodiile din primele 100 de topuri din diverse surse, inclusiv Spotify, pentru a arata ca fluctuatiile starii de spirit medii ale melodiilor ar putea prezice randamentele lunare ale diferitilor indici financiari. Gusturile ascultarii oamenilor par sa se schimbe in tandem cu miscarea pietelor. Este o idee extraordinara, dar logica este plauzibila: suntem mai predispusi sa ascultam cantece fericite in vremuri bune si cantece triste in vremuri rele. In discursul sau, economistul a mers mai departe: „De ce sa ne oprim la muzica? Gusturile oamenilor in carti,

Dintre primii cinci, doar Still, si piesa Elvis Are You Lonesome Tonight? ar putea fi descrise ca melodii „triste” (credit: Getty)

Limbajul lui Haldane este mai degraba orwellian. Doriti sa oferiti accesul sufletului dvs. la o suita de companii de streaming, radiodifuzori si editori? Doriti sa va vanda datele catre terti? Ce se intampla daca sufletul tau este spart? Este usor de dramatizat in exces, dar disponibilitatea unor cantitati mari de date colectate de muzica si alte site-uri de streaming creeaza probleme de confidentialitate, mai ales atunci cand este triangulata cu alte date ale utilizatorilor, cum ar fi locatia, sau folosita pentru a ne vinde produse. Aceste intrebari ar putea deveni mai urgente daca sistemele Mer invata sa ghiceasca ce s-ar putea intampla in mintea unui ascultator individual, sa detecteze emotia resimtita, mai degraba decat sa atribuie fiecarei piese o eticheta emotionala. „Spre deosebire de o piesa de muzica, LP de vinil sau caseta, aceste noi obiecte muzicale ne asculta in mod activ si noi”, scrieti Richard Purcell si Richard Randall despre serviciile de streaming in volumul lor de ascultare a muzicii din 2016. Serviciile de streaming colecteaza date despre obiceiurile noastre de ascultare in acelasi timp in care, sustin multi, le schimba si prin algoritmi de recomandare.

Fereastra catre sufletul tau poate dezvalui mai mult decat crezi. Cercetarile in psihologia muzicala sugereaza ca gusturile muzicale sunt corelate cu trasaturile de personalitate. Daca iti place muzica trista, s-ar putea sa fii mai deschis la experienta si mai empatic decat cineva care prefera melodiile lor „puternice si„ scrappy ”. Dar exista un paradox: muzica trista este, in general, placuta de ascultat. Nu te intristeaza in felul in care muzica fericita te poate inveseli, sau un accident de pian infricosator intr-un film de groaza te poate speria. Teoriile abunda despre motivul pentru care muzica trista ar trebui sa ne ofere aceasta placere paradoxala. Cantecele triste ofera catharsis, un spatiu sigur pentru a va invarti in mizeria externalizata? Ofera un fel de terapie, o scuza pentru auto-reflectare? Pur si simplu nu stim inca, dar cheia intelegerii de ce ne misca muzica va fi mai complexa decat alocarea fiecarei piese a uneia dintre cele patru emotii de baza. Descoperirea retelei incalcite a emotiilor simtite de om poate fi o sarcina gigantica pe care masinile trebuie sa o stapaneasca, chiar daca vrem sa o faca. Poate ca oamenii se bucura pur si simplu de senzatia de a-ti da drumul, de a fi consumat de lumea sonora muzicala, de a fi emotionat pana la lacrimi. Nu lacrimi triste, nu lacrimi fericite, dar lacrimi la fel.

Daca doriti sa comentati aceasta poveste sau orice altceva pe care l-ati vazut pe BBC Culture, accesati  pagina  noastra de  Facebook sau trimiteti-ne un mesaj pe Twitter .

Si daca ti-a placut aceasta poveste,  inscrie-te la buletinul informativ saptamanal bbc.com , numit „Daca ai citit doar 6 lucruri in aceasta saptamana”. O selectie selectata de povesti de la BBC Future, Culture, Capital and Travel, livrate in casuta de e-mail in fiecare vineri.