En el programa de comedia de radio de la BBC, lo siento, no tengo ni idea, A veces se pide a los panelistas que canten "una canción con la melodía de otra". Se producen resultados divertidos cuando las palabras de una canción se ajustan al ritmo y la métrica de la otra, pero tienen sentimientos completamente diferentes:Jabberwocky y Jerusalem, por ejemplo. El juego funciona porque el público reconoce la desconexión entre el sentimiento de la letra y la música. Todo el mundo sabe que una buena melodía no solo debe adaptarse al ritmo de las palabras, sino también transmitir algo apropiado a su significado.

Podemos explicar el significado de las letras observando las palabras que las componen y la estructura gramatical. Pero, ¿cómo explicamos el significado de la música? ¿Qué dice la música de decir, ¿Transmitir Aleluya de Leonard Cohen? Algunas personas piensan que si recopilamos suficientes datos para responder estas preguntas, entonces podríamos programar una máquina para que averigüe lo que nuestros oídos nos dicen con facilidad:que Jerusalén está despertando y Cantando bajo la lluvia es alegre.

Nueva investigación publicada en la revista Ciencia Abierta de la Royal Society intenta abordar este problema investigando los vínculos entre las emociones de las letras y los elementos musicales en los que se establecen. Si bien los métodos utilizados son sofisticadamente estadísticos, las conclusiones son extremadamente secas. El hallazgo de que un solo tipo de acorde está más asociado con letras positivas es una gran simplificación de la forma en que funciona la música. destacando la magnitud del desafío de crear una máquina que pudiera comprender y componer música como un humano.

Los datos provienen de la combinación de información de tres fuentes públicas a gran escala, dos de ellos originalmente destinados a propósitos completamente diferentes. Los autores descargaron las letras y secuencias de acordes de casi 90, 000 canciones populares de Ultimate Guitar, un sitio web comunitario de larga data donde los usuarios cargan sus propias transcripciones de música.

Para hacer coincidir la letra de las canciones con las emociones, los investigadores tomaron datos de labMT, un sitio web de colaboración colectiva que califica la valencia emocional de las palabras (el grado en que representan buenos o malos sentimientos). Los detalles de cuándo y dónde se originaron las canciones se tomaron de Gracenote, la misma base de datos que probablemente usa su reproductor de música para mostrar la información de los artistas.

Al correlacionar la valencia de las palabras con el tipo de acorde que las acompaña, los autores confirmaron que los acordes mayores se asociaron más con palabras positivas que con los acordes menores. Inesperadamente, descubrieron que los acordes de séptima (acordes con cuatro notas diferentes en lugar de las tres habituales) tenían una asociación aún mayor con palabras positivas, incluso en el caso de acordes de séptima menor. Esto contrasta con otros estudios que han colocado la valencia de los acordes de séptima entre menores y mayores.

Los estudios cuantitativos como este de la música y las emociones se están volviendo cada vez más comunes y populares, utilizando cantidades cada vez mayores de datos. Los artículos más citados en Journal of New Music Research (que edito) son de este tipo. A veces provocan asombro de que el arte, a menudo en oposición a la ciencia, se puede explicar por números. Y a veces provocan temor de que las máquinas sin alma estén invadiendo el territorio de la creatividad humana.

Contar cosas es una forma probada de hacer descubrimientos en otros dominios, así que no debería sorprendernos que esto también sea así en la música. Y los que tienen miedo de las máquinas musicales deben ser conscientes de que es demasiado tarde:ya están entre nosotros. Mirar, por ejemplo, en Songsmith de Microsoft. Mi miedo, en lugar de, es que los humanos se las arreglaremos con máquinas musicales mal hechas. No debemos ignorar el conocimiento de siglos de teoría musical solo porque tenemos nuevas y brillantes herramientas de ciencia de datos.

Los autores de este nuevo artículo proceden de una universidad (Indiana) con una de las escuelas de música más grandes de EE. UU., pero todos trabajaban en el Departamento de Informática. Mientras agradecen a algunos miembros de la escuela de música por las discusiones, el sofisticado análisis estadístico de este artículo no se corresponde con la profundidad de la teoría musical.

Más que decoración

Los acordes de séptima no son intercambiables con los acordes mayores y menores. Tienen una función musical particular y ocurren en diferentes lugares de una frase, al igual que los adjetivos tienen una función diferente a los sustantivos. Los autores afirman que su enfoque de utilizar las palabras de la música vocal como clave de su contenido emocional es novedoso, Pero este no es el caso. Uno de los libros sobre música y emoción más influyentes de su época, El lenguaje de la música de Derek Cooke (1959), utilizó exactamente ese enfoque. Ay de las universidades modernas, donde los universos de los investigadores parecen haberse reducido a sus propias disciplinas particulares.

Debemos tener cuidado con la suposición perezosa de que las palabras llevan el verdadero significado de una canción y música y el resto son solo sentimientos. para ser aplicado como decoración de pasteles. La música tiene sus propios elementos y estructuras, y habla de muchas formas. La experiencia de la música es mucho más que sus sonidos.

Los estudios cuantitativos tienen un enorme potencial para ayudar a comprender estos procesos, pero necesitan tratar la música a la luz de lo que sabemos de ella como música. Después de todo, el significado de la música del Hallelujah de Leonard Cohen parece claro. Ojalá pudiera decirse lo mismo de las palabras.

Este artículo se publicó originalmente en The Conversation. Lea el artículo original.