bachmozart
Análisis de datos

Estilos musicales y percepción humana

Mediante un algoritmo se obtuvieron patrones de los estilos musicales barroco, clásico, romántico y posromántico. Los investigadores analizaron la frecuencia de los intervalos melódicos en unas 20 mil partituras. Los resultados se publicaron en PNAS.

28 Jun 2013 POR

 

El objetivo de la investigación de Pablo Rodríguez Zivic es caracterizar la evolución de los estilos musicales a lo largo de los últimos siglos

Uno de los objetivos de las investigaciónes  de Pablo Rodríguez Zivic es caracterizar la evolución de los estilos musicales a lo largo de los últimos siglos. En la imagen Mozart y Bach.

Entrevista a Pablo Rodríguez Zivic

Descargar archivo MP3 de Pablo Rodríguez Zivic

Los estilos musicales cambian a lo largo del tiempo. No suenan igual Bach que Mozart; no son lo mismo el barroco, el clásico o el romántico. Posiblemente en cada etapa histórica también hayan variado las expectativas musicales de las audiencias ¿Hay alguna  forma de medir esas diferencias y vincularlas con la forma en que percibimos las melodías?

Esa pregunta se hizo Pablo Rodríguez Zivic, becario doctoral del CONICET en el Departamento de Computación de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA. Su objetivo fue caracterizar la evolución de los estilos musicales a lo largo de los últimos siglos, más precisamente desde 1730 a 1930, un período que comprende el final del barroco, el clásico, el romántico y el posromántico. Mediante un enfoque basado en teorías cognitivas de la expectativa musical, Rodríguez Zivic determinó diferencias en la distribución de los intervalos melódicos, definidos como la distancia entre notas consecutivas, medida en semitonos; por ejemplo, entre las notas “do” y “re” la distancia es 2, porque en el medio está “do” sostenido.

El punto de partida de la investigación fue una base de datos de acceso libre, denominada Peachnote, que contiene la estadística de unas 20 mil partituras, que fueron indexadas por año, digitalizadas y convertidas en un protocolo MIDI (interfaz digital de instrumentos musicales), que es capaz de ser procesado en la computadora. “La estadística calcula la cantidad de veces en que un intervalo melódico aparece en las obras publicadas en  un año determinado”, explica Rodríguez Zivic.

Predecir cómo  sigue

La motivación del trabajo, según recuerda Rodríguez Zivic, fue una teoría de los años 90 que habla de cómo funcionan nuestras expectativas cuando escuchamos música. “Según la teoría, cuando uno escucha un intervalo melódico tiene expectativas muy fuertes de cómo será la continuación. Entonces, si podemos predecir cómo sigue, tenemos alguna estadística computada en nuestra mente, que debería ser compatible con las estadísticas que podemos calcular a partir de un conjunto muy grande de datos”, señala.

La teoría señala que, si el intervalo melódico es muy amplio, por ejemplo, la expectativa es que el intervalo siguiente sea más pequeño y en dirección contraria. En cambio, si el intervalo es pequeño, se espera que el siguiente se mantenga en esa dirección.

Rodríguez Zivic publicó sus resultados en la revista PNAS (de la Academia de Ciencias de los Estados Unidos), junto con Favio Shifres, del Laboratorio de Experiencia Musical de la Universidad Nacional de La Plata, y Guillermo Cecchi, un físico argentino que trabaja en el Centro de Investigación Watson de IBM, en Yorktown Heights, Estados Unidos.

Los investigadores analizaron cómo habían evolucionado esas estadísticas con el paso de los años. “Las diferencias observadas en los intervalos melódicos podrían estar revelando cambios en la forma de percibir la música a lo largo del tiempo”, explica Rodríguez Zivic, y agrega: “Si cierto patrón era poco probable en una época, es verosímil pensar que la gente no lo esperaba”.

A partir de las estadísticas de cómo son, para cada año, los patrones de los pares de intervalos melódicos, los investigadores aplicaron un algoritmo que permite agrupar los intervalos similares, y luego determinaron a qué año pertenece cada grupo.

La pregunta era si los grupos formados tenían una tendencia temporal o no, y se quería conocer cuántas partituras, por ejemplo, entre 1730 y 1740, caían en  cada uno de los grupos de intervalos.

En efecto, el algoritmo permitía identificar grupos consistentes con límites temporales. “Vimos que había una correspondencia notable entre nuestras estadísticas y los períodos de la historia de la música”, confirma Rodríguez Zivic.

No obstante, la idea era encontrar patrones que permitieran diferenciar un período de otro. Entonces aplicaron un algoritmo que permite obtener patrones de cada uno de los grupos. Así, fue posible establecer cuatro patrones bien diferenciados que corresponden a cada uno de los estilos musicales: el  barroco, el clásico, el romántico y el posromántico.

El paso siguiente era intentar vincular esos patrones no sólo con las características musicológicas de cada época sino también con lo que se conoce acerca de las expectativas humanas frente a los sonidos musicales, que también fueron cambiando con la época. “A partir de estadísticas, encontramos patrones que son interpretables, por un lado, desde el punto de vista de la historia de la música, y por otro lado, desde la perspectiva cognitiva”, sostiene Rodríguez Zivic, y agrega: “Además, logramos recuperar las fronteras entre las transiciones de los estilos más importantes de los últimos 200 años”.

La idea que subyace es que los compositores siempre buscan producir emociones en los oyentes, y lo logran, ya sea cumpliendo con la expectativa, o produciendo sorpresa al frustrar la expectativa. “Lo que observamos es que efectivamente cambia la forma en la que se construyen las melodías. Desde el punto de vista musicológico, podría corresponder a la utilización de recursos nuevos que, psicológicamente hablando, se podrían pensar como nuevas formas para jugar con las expectativas”, señala el investigador. Y prosigue: “Lo que muestra este trabajo es que analizando un conjunto grande de datos podemos reflexionar sobre cómo funciona nuestro mecanismo de expectativas”.

Rodríguez Zivic se propone ahora incursionar en corpus musicales muy diferentes. De hecho, ya consiguió un corpus de música folclórica finlandesa, y espera obtener uno de música húngara y otro de música china. “Quiero encontrar algo que no esté tan atravesado por el sesgo occidental”, concluye.

Regularidades en la diversidad

Por su parte, el físico Mariano Sigman, director del Laboratorio de Neurociencia Integrativa, de Exactas-UBA, señala: “La biología es una ciencia de reglas y excepciones; de regularidades en medio de una aparente gran diversidad; y la música, como expresión universal de la cultura humana, resume esta dinámica. Cada música, de cada tiempo, de cada lugar, y de cada persona es distinta. Sin embargo, hay ciertas regularidades aparentes, ciertos usos comunes, repeticiones rítmicas de tensiones melódicas, de acordes alegres y tristes…”. Y a continuación, se pregunta: “¿Cómo estudiar estas regularidades? El camino tradicional ha sido fenomenológico, descriptivo. Pero los tiempos han cambiado y hoy disponemos de un fósil electrónico donde se registra la historia de la música. Una especie de hilo digital donde se sucede la música en el tiempo. Este recurso es una mina de oro para entender aspectos universales y distintivos en la historia de la música”.

El investigador destaca: “Eso es lo que hicieron Pablo, Favio y Guillermo en este estudio. Es un trabajo notable por tres razones: en primer lugar por la fineza de descubrir un recurso. El ojo entrenado del que ve una nueva herramienta. En segundo lugar por un análisis exquisito que automatiza la historia de la música. Hay ciertos ejercicios de clasificación que se nos hacen tan sencillos que olvidamos lo difícil –a veces imposible– que resulta automatizarlos. Turing [Alan] estaría feliz de ver que  ‘sus’ máquinas pueden fragmentar la historia de la cultura humana”. Y concluye: “En tercer lugar, el trabajo es notable por cerrar el círculo descubriendo cómo la historia de la cultura habla de cada uno de nosotros, como individuos. Es una suerte de ingeniería inversa, para entender cómo pensamos, a qué somos sensibles, qué tipo de regularidades convergen a través de uno de los más universales de nuestros productos: la música”.