왜 팝송이 예전보다 슬퍼지고 있습니까?

왜 팝송이 예전보다 슬퍼지고 있습니까?
행복한 날 : '워털루'를 공연하는 아바 팝의 탑 1974 인치 Redferns / Getty의 사진

오늘날 인기있는 노래는 50 년 전보다 더 행복하거나 슬프습니까? 최근 몇 년간 온라인에서 대형 디지털 데이터 세트를 사용할 수 있고 상대적으로 처리하기 쉬우므로 이와 같은 질문에 대한 정확한 정보를 제공 할 수 있습니다. 텍스트의 감정적 내용을 측정하는 간단한 방법은 존재하는 감정 단어의 수를 세는 것입니다. 부정적인 감정 단어 인 '고통', '증오'또는 '슬픔'은 몇 번이나 사용됩니까? 긍정적 인 감정과 관련된 단어 인 '사랑', '기쁨'또는 '행복'은 몇 번이나 사용됩니까? 들리는 것처럼 간단하지만,이 방법은 특정 조건에서 잘 작동합니다 (예 : 사용 가능한 텍스트가 길수록 분위기 추정값이 더 좋습니다). 이것이 '감정 분석'에 가능한 기술입니다. 감정 분석은 종종 소셜 미디어 게시물이나 현대 정치 메시지에 적용되지만 적용된 수십 년 동안의 신문 기사 나 수세기 of 문호 작동합니다.

노래 가사에도 같은 기법을 적용 할 수 있습니다. 우리를 위해 분석우리는 서로 다른 두 개의 데이터 세트를 사용했습니다. 하나는 연말에 포함 된 노래를 포함 광고 게시판 인기 차트 100 개 롤링 스톤즈의 '(I Ca n't Get No) Satisfaction'(1965 년, 우리가 생각한 첫 해)에서 Mark Ronson의 'Uptown Funk'(최고의 펑크)까지 우리가 고려한 작년 2015). 두 번째 데이터 셋은 Musixmatch 웹 사이트에 자발적으로 제공된 가사를 기반으로합니다. 이 데이터 세트를 통해 150,000 개가 넘는 영어 노래의 가사를 분석 할 수있었습니다. 여기에는 전 세계의 예제가 포함되므로 더 넓고 다양한 샘플을 제공합니다. 여기서 우리는 광고 게시판 데이터 세트를 사용하므로 인기도를 넘어 일반화 할 수 있습니다.

영어로 인기있는 노래가 더 부정적으로되었습니다. 부정적인 감정과 관련된 단어의 사용이 XNUMX 분의 XNUMX 이상 증가했습니다. 의 예를 보자 광고 게시판 데이터 세트. 노래 당 평균 300 단어를 가정하면 매년 30,000 곡의 가사에 100 단어가 있습니다. 1965 년에이 단어들 중 450 개가 부정적인 감정과 관련이 있었지만 2015 년에는 700 개가 넘었습니다. 한편, 긍정적 인 감정과 관련된 단어는 같은 기간에 감소했습니다. 1,750 년 노래에는 1965 개가 넘는 긍정적 인 감정 단어가 있었고 1,150 년에는 2015 개 정도 밖에 없었습니다. 절대적인 숫자에는 항상 부정적인 감정과 관련된 단어보다 긍정적 인 감정과 관련된 단어가 더 많습니다. 이것은 보편적입니다 기능 Pollyanna 원칙으로도 알려진 (인명 소설의 완벽한 낙관적 주인공으로부터) 인간의 언어에 관한 것이므로, 우리는 이것이 역전되기를 거의 기대하지 않을 것입니다. 그러나 중요한 것은 추세의 방향입니다.

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단일 단어를 볼 때도 그 효과를 볼 수 있습니다. 예를 들어, 약 50 년 동안 약 400에서 200으로 진행되는 '사랑'의 사용법. 반대로 1990 년대까지 100 곡 중 어느 곡에서도 언급되지 않은 '증오'라는 단어는 현재 매년 20 ~ 30 회 사용됩니다.

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우리의 결과는 노래 분위기에 대한 다른 독립적 인 분석과 일치합니다. 익숙한 완전히 다른 방법론과 노래의 다른 특성에 초점을 맞췄습니다. 예를 들어, 연구원 분석 된 영국에서 500,000 년에서 1985 년 사이에 발표 된 2015 만 곡의 데이터 세트에서 '행복'과 '밝기'의 정의가 비슷하게 감소하고 '슬픔'이 약간 증가했습니다. 이 레이블은 템포 또는 음조와 같은 저수준 음향 특성을 분석하는 알고리즘에서 비롯되었습니다. 탑 -100의 템포와 음조 광고 게시판 노래도 조사했다 : 광고 게시판 적중이 느려졌으며 작은 음조가 더 빈번해졌습니다. 작은 색조는 주요 색조와 관련하여 더 우울한 것으로 인식됩니다. 디지털에서 메이저에서 마이너로 또는 그 반대로 디지털로 전환 된 노래의 YouTube 예를 들어보고 직접 느끼는 방법과 느낌이 어떻게 나오는지 확인할 수 있습니다. (1991)은 소셜 미디어에 주기적으로 등장합니다.


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W모자가 여기 있어요? 트렌드를 발견하고 설명하는 것이 중요하고 만족 스럽지만 트렌드를 이해하고 설명해야합니다. 다시 말해, 빅 데이터에는 큰 이론이 필요합니다. 그러한 큰 이론 중 하나는 문화적 진화입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 이론은 문화가 다윈의 자연 선택과 같은 원칙에 따라 시간이 지남에 따라 진화한다고 규정합니다. 즉, 변화, 선택 및 번식이있는 경우 더 성공적인 문화적 특성이 인구 및 기타에서 고정 될 것으로 기대할 수 있습니다 멸종했습니다.

문화적으로, 우리는 유 전적으로 전염되는 것과 반대로 사회적으로 전염되는 모든 특성을 의미합니다. 예를 들어 우리가 태어난 곳, 요리 할 때 사용하는 요리법, 실제로 우리가 즐기는 음악에 따라 말하는 언어가 있습니다. 이러한 특성은 한 개인이 다른 개인을 관찰하고 모방하여 배우는 점에서 사회적으로 전파됩니다. 대조적으로, 머리 색깔과 눈 색깔은 유 전적으로 부모에서 자손으로 전달됩니다.

많은 행동이 사회적으로 배운다는 사실은 그리 놀라운 일이 아닙니다. 그러나 사회 학습이 적응력을 갖기 위해서는, 즉 개인이 생식을 살아남을 가능성을 높이기 위해서는 학습이 선택적이어야한다. 스스로 요리하는 법을 배우는 형제 자매보다 잘 요리하는 법을 아는 성인에게서 배우는 것이 좋습니다. 성공적인 개인의 행동을 우선적으로 복사하는 것을 문화적 진화 용어에서 '성공적 편견'이라고합니다. 마찬가지로 적합성 편향, 명성 편견 또는 콘텐츠 편향과 같은 다른 학습 편견이 많이있을 수 있습니다. 학습 편향은 수년간 인간과 비인간 동물 집단에서 다양한 문화적 특성을 이해하는 데 사용되었으며 복잡한 문화적 패턴을 이해하기위한 유익한 길을 제시하고 있습니다. 노래 가사가 왜 부정적으로 증가하고 양성으로 감소했는지 이해하기 위해 문화적 진화 이론을 사용하여 사회적 학습 편향을 통해 패턴이 설명 될 수 있는지 확인했습니다.

우리는 지난 몇 년간 상위 10 곡에 부정적인 가사가 있었을 때 노래에 더 부정적인 가사가 있는지 테스트하여 성공 편향을 확인했습니다. 즉, 작곡가가 이전에 성공한 노래의 내용에 주로 영향을 받았습니까? 마찬가지로, 지난 몇 년 동안 저명한 예술가들의 노래가 더 부정적인 가사를 가지고 있는지 확인하여 명성 편견을 테스트했습니다. 저명한 예술가들은 광고 게시판 마돈나와 같이 36 곡의 곡을 가진 불균형 한 횟수의 차트 광고 게시판 핫 100. 음의 가사가 더 많은 노래가 차트에서 더 잘 수행되는지 확인하여 콘텐츠 편향을 확인했습니다. 이것이 사실이라면, 노래를 더 매력적으로 만들어 인기를 끌었던 부정적인 가사의 내용에 관한 것이 있었을 것입니다.

비록 데이터 세트에서 성공과 명성 편향에 대한 작은 증거를 찾았지만, 컨텐츠 편향은 부정적인 가사의 상승을 설명하는 데 세 가지 중 가장 신뢰할 수있는 효과였습니다. 이것은 다른 것과 일치합니다 결과 부정적인 정보가있는 문화적 진화 등장하다 중립적이거나 긍정적 인 정보 이상의 것을 기억하고 전달해야합니다. 그러나 우리는 또한 분석 모델에 편향 전송을 포함하면 성공 및 명성 효과의 모양이 크게 감소하고 패턴을 설명하는 데 가장 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났습니다. 여기서 '편견없는 전염'은 특성이 나타나는 유전 적 표류와 비슷한 방식으로 생각할 수 있습니다. 표류하다 임의의 변동을 통한 고정 및 명백한 선택 압력 부재. 이 과정은 설명 신석기 시대 도자기의 장식에서 현대의 아기 이름 및 개 품종에 이르기까지 다른 문화적 특성의 인기. 중요한 것은, 편견없는 전송의 증거를 찾는 것이 패턴에 설명이 없거나 대부분 랜덤하다는 것을 의미하지는 않지만, 패턴을 설명하는 수많은 프로세스가있을 가능성이 있으며, 우리가 확인한 프로세스 중 어느 것도 설명.

인기있는 영어 노래에서 부정적인 가사가 등장하는 것은 매혹적인 현상이며, 이는 부정적인 콘텐츠와 다른 일부 (아직 발견되지 않은) 원인에 대한 광범위한 선호 때문일 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 선호를 감안할 때 우리가 설명해야 할 것은 1980 년대 이전의 팝송 가사가 오늘날보다 더 긍정적 인 이유입니다. 보다 중앙 집중화 된 레코드 산업이 생산 및 판매 된 노래를 더 많이 제어했을 수 있습니다. 보다 개인화 된 배포 채널 (빈 카세트 테이프에서 Spotify의 'Made For You'알고리즘 조정에 이르기까지)이 확산되어 비슷한 효과가 나타났습니다. 또한, 더 광범위하고 사회적으로 변화가 생겨서 부정적인 감정을 명시 적으로 표현하는 것이 더 수용 가능하거나 보상이 될 수있었습니다. 이 모든 가설은 여기에 설명 된 데이터를 시작점으로 사용하여 테스트 할 수 있습니다. 패턴을 더 잘 이해하기 위해해야 ​​할 일이 더 많다는 것을 인식하는 것은 항상 과학에서 좋은 신호입니다. 그것은 이론을 미세 조정하고, 분석 방법을 개선하거나 때로는 다른 질문을하기 위해 드로잉 보드로 돌아갈 여지를 남겨 둡니다.이온 카운터 - 제거하지 마라.

저자에 관하여

Alberto Acerbi는인지 / 진화 인류 학자이자 Brunel University London의 심리학 강사입니다. 그의 최신 책은 디지털 시대의 문화 진화 (2019).

샬럿 브랜드는 엑서 터 대학 (University of Exeter)의 박사후 연구원입니다. 그녀는 사회 학습, 문화 진화, 사회 계층 구조 및 행동의 성차를 포함하여 인간 행동의 진화를 전문으로합니다.

이 기사는에서 원래 출판되었습니다. 영겁 크리에이티브 커먼즈 (Creative Commons)에 따라 재발행되었습니다.

enafar에서 zh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

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