ポップソングが以前よりも悲しくなっているのはなぜですか?

ポップソングが以前よりも悲しくなっているのはなぜですか?
幸せな日:アバが「ウォータールー」を演奏 トップオブザポップス 1974インチ Redferns / Gettyによる写真

今日のポピュラーソングは、50年前よりも幸せですか、それとも悲しいですか? 近年、オンラインで大規模なデジタルデータセットが利用可能になり、その処理が比較的容易になったことで、このような質問に対して正確で十分な情報に基づいた回答ができるようになりました。 テキストの感情的な内容を測定する簡単な方法は、感情的な言葉がいくつあるかを数えることです。 「苦痛」、「憎しみ」、「悲しみ」といった否定的な感情の言葉は何回使用されていますか? 「愛」、「喜び」、「幸せ」といったポジティブな感情に関連する言葉は何回使用されていますか? 簡単に聞こえますが、この方法は特定の条件(たとえば、利用可能なテキストが長いほど、気分をよりよく推定できる場合)を考えると、かなりうまく機能します。 これは、「センチメント分析」と呼ばれるものの可能な手法です。 感情分析は、多くの場合、ソーシャルメディアの投稿や現代の政治メッセージに適用されますが、 適用された 数十年の新聞記事や、 何世紀にもわたっ of 文学 作品。

同じテクニックを歌の歌詞にも適用できます。 私たちの 分析、XNUMXつの異なるデータセットを使用しました。 XNUMXつには、年末に含まれる曲が含まれていました 看板 ホット100チャート。 これらは、少なくともローリング・ストーンズの「(I Ca n't Get No)Satisfaction」(1965年、最初に検討した年)からマーク・ロンソンの「Uptown Funk」( 2015年、我々が検討した最後の年)。 150,000番目のデータセットは、ウェブサイトMusixmatchに自発的に提供された歌詞に基づいていました。 このデータセットにより、XNUMX以上の英語の歌の歌詞を分析することができました。 これらには世界的な例が含まれているため、より広く、より多様なサンプルが提供されます。 ここでは、 看板 データセットであるため、上位ヒットを超えて一般化できると確信できます。

英語のポピュラーソングはより否定的になりました。 否定的な感情に関連する言葉の使用はXNUMX分のXNUMX以上増加しました。 例を見てみましょう 看板 データセット。 300曲あたり平均30,000ワードと仮定すると、毎年トップ100ヒットの歌詞には1965ワードがあります。 450年には、これらの単語のうち約2015個が否定的な感情に関連付けられていましたが、700年にはその数は1,750を超えていました。 1965年の歌には1,150以上のポジティブな感情の言葉があり、2015年にはXNUMX前後しかありませんでした。 これは普遍的です 特徴 ポリアンナの原理としても知られる(同名の小説の完璧に楽観的な主人公から)人間の言語の、そしてこれが逆転することはほとんど期待しません。しかし、重要なのはトレンドの方向です。

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この効果は、たとえば「愛」の使用法が50年で実質的に半分になり、約400から200のインスタンスに至るまで、単一の単語を見るときでも見ることができます。 反対に、「憎しみ」という言葉は、1990年代までトップ100のどの曲でも言及されていなかったが、現在は毎年20〜30回使用されている。

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私たちの結果は、歌の気分に関する他の独立した分析と一致しています。 中古 完全に異なる方法論、および歌の他の特性に焦点を当てた。 たとえば、研究者 分析された 500,000年から1985年の間に英国でリリースされた2015曲のデータセットでは、「幸福」と「明るさ」を定義するものが同様に減少し、「悲しみ」がわずかに増加しました。 これらのラベルは、テンポや調性などの低レベルの音響特性を分析するアルゴリズムから生じました。 トップ100のテンポと調性 看板 歌も調べられました: 看板 ヒットが遅くなり、マイナーな調性がより頻繁になりました。 マイナーな調性は、主要な調性に関して憂鬱であると認識されています。 デジタルでメジャーからマイナーに、またはその逆にデジタルシフトされた曲のYouTubeサンプルのいずれかを聞いて、これを試してみて、それがどのように感じられるかを確認してください:REMの「Losing My Religion」 (1991)ソーシャルメディアに定期的に掲載されています。

W帽子はここで起こっていますか? トレンドを発見して説明することは重要で満足のいくものですが、それらを理解して説明することも必要です。 つまり、ビッグデータには大きな理論が必要です。 そのような大きな理論のXNUMXつは文化の進化です。 名前が示すように、理論は文化がダーウィンの自然selectionと同じ原則に従って部分的に時間とともに進化することを規定しています。絶滅する。

文化とは、遺伝的に伝達されるのではなく、社会的に伝達される特性を意味します。 例には、生まれた場所に応じて話す言語、料理するときに使用するレシピ、そして実際に楽しむ音楽が含まれます。 これらの特性は、XNUMX人の個人が他の個人を観察して模倣することから学習するという点で、社会的に伝達されます。 対照的に、髪の色と目の色は親から子孫に遺伝的に伝達されます。

多くの行動が社会的に学習されているという事実は驚くにはあたらない。 ただし、社会的学習が適応的であるためには、つまり、生き残るために個人が生き残る可能性を高めるために、学習は選択的でなければなりません。 まだ料理を学んでいる兄弟姉妹から学ぶよりも、料理の仕方をよく知っている大人から学ぶ方が良いです。 成功した個人の行動を優先的にコピーすることは、文化的進化の専門用語では「成功バイアス伝送」と呼ばれます。 同様に、適合バイアス、名声バイアス、コンテンツバイアスなど、他の多くの学習バイアスが作用する可能性があります。 学習バイアスは、長年にわたって人間と人間以外の動物集団の文化的特性の多くを理解するために使用されており、複雑な文化的パターンを理解するための実り多い道を証明しています。 歌の歌詞がネガティブに増加し、ポジティブに減少する理由を理解するために、文化的進化の理論を採用して、社会的学習バイアスを介してパターンを説明できるかどうかを確認しました。

過去数年間のトップ10曲にネガティブ歌詞があった場合、その曲にネガティブ歌詞があるかどうかをテストすることで、成功バイアスをチェックしました。 同様に、過去数年の名門アーティストの歌にもより多くのネガティブな歌詞があったかどうかをチェックすることにより、名声バイアスがテストされました。 有名なアーティストは、 看板 マドンナのように不均衡な回数のチャートを作成します 看板 Hot100。コンテンツのバイアスは、より多くのネガティブな歌詞のある曲もチャートでより良くなるかどうかを調べることでチェックされました。 もしそうなら、ネガティブな歌詞の内容について、歌をより魅力的で人気のあるものにする何かがあることが示唆されます。

データセットでの成功と名声バイアスの小さな証拠が見つかりましたが、コンテンツバイアスはネガティブ歌詞の台頭を説明するXNUMXつの中で最も信頼できる効果でした。 これは他の 調査結果 文化的進化において 登場する ニュートラルまたはポジティブな情報以上に記憶され、伝達される。 ただし、分析モデルに偏りのない送信を含めると、成功と威信の効果の出現が大幅に減少し、パターンを説明する際に最も重要であることがわかりました。 ここでの「偏りのない伝達」は、遺伝的ドリフトと同様の方法で考えることができます。 ドリフト ランダムな変動による固定、および選択圧力が明らかにない場合。 このプロセスは 説明します 新石器時代の陶器の装飾から現代の赤ちゃんの名前や犬種まで、他の文化的特徴の人気。 重要なのは、偏りのない送信の証拠を見つけることは、パターンに説明がないか、主にランダムであることを意味しませんが、パターンを説明するプロセスが多数存在する可能性があり、チェックしたプロセスはどれも、説明。

人気のある英語の歌でのネガティブな歌詞の台頭は魅力的な現象であり、ネガティブなコンテンツに加えて、まだ発見されていない他の原因に対する幅広い嗜好によるものであることを示しました。 この好みを考えると、1980年代以前のポップソングの歌詞が今日よりもポジティブだった理由を説明する必要があります。 中央集権化されたレコード業界は、制作および販売される曲をより細かく制御できた可能性があります。 同様の効果が、よりパーソナライズされた流通チャネルの普及によってもたらされた可能性があります(空のカセットテープからSpotifyの「Made For You」アルゴリズム調整まで)。 そして、他のより広い社会的変化は、否定的な感情を明示的に表現することをより受け入れやすくするか、報酬を与えることに貢献したかもしれません。 これらの仮説はすべて、ここで説明するデータを出発点として使用してテストできます。 パターンをより良く理解するためにより多くの作業が必要であることを理解することは、科学において常に良い兆候です。 理論を微調整したり、分析方法を改善したり、時には図面に戻ってさまざまな質問をしたりする余地が残されています。イオンカウンター - 削除しない

著者について

Alberto Acerbiは認知/進化人類学者であり、ロンドンのブルネル大学で心理学の講師を務めています。 彼の最新の本は デジタル時代の文化的進化 (2019)。

Charlotte Brandは、エクセター大学のポスドク研究員です。 社会的学習、文化的進化、社会的階層、行動における性差など、人間の行動の進化を専門としています。

この記事は、もともとに公開されました イオン クリエイティブ・コモンズのもとで再公開されています。

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