Físicos del Instituto Max Planck de Dinámica y Autoorganización (MPI-DS) han investigado hasta qué punto una pieza musical puede evocar expectativas sobre su progresión. Pudo determinar la diferencia en qué tan bien se podían juzgar las composiciones de diferentes compositores. En total, los científicos analizaron cuantitativamente más de 550 piezas de música clásica y jazz.
Es bien sabido que la música puede evocar emociones. Pero, ¿cómo surgen estas emociones y cómo surge el significado en la música? Hace unos 70 años, el filósofo musical Leonard Meyer sugirió que ambos se deben a la interacción entre expectativa y sorpresa. Durante la evolución, fue crucial para los humanos poder hacer nuevas predicciones basadas en experiencias pasadas. De esta manera, también podemos formarnos expectativas y predicciones sobre el desarrollo musical en función de lo que escuchamos. Según Meyer, la emoción y el significado en la música surgen de las expectativas y de su cumplimiento o incumplimiento (temporal).
Un equipo de científicos dirigido por Theo Geisel del MPI-DS y la Universidad de Göttingen se ha preguntado si estos conceptos filosóficos pueden validarse empíricamente utilizando métodos modernos de ciencia de datos. En un artículo publicado recientemente Comunicaciones de la naturalezautilizaron análisis de series de tiempo para estimar la función de autocorrelación de secuencias de tonos musicales. Mide qué tan similar es la secuencia de tonos a la secuencia anterior. Esto da como resultado una especie de “memoria” de la pieza musical. Si esta memoria disminuye gradualmente con la diferencia temporal, es más fácil estimar la serie temporal. Si se disipa rápidamente, la serie temporal presenta más variaciones y sorpresas.
En total, los investigadores Theo Geisel y Corinton Nellias analizaron de esta manera más de 450 improvisaciones de jazz y 99 composiciones clásicas, incluidas sinfonías de múltiples movimientos y sonatas. Descubrieron que la función de autocorrelación de los tonos inicialmente disminuía muy lentamente con la diferencia temporal. Expresa una alta similitud y probabilidad de esperar una secuencia musical. Sin embargo, descubrieron que existe un límite de tiempo, después del cual esta similitud y previsibilidad cesa de manera relativamente abrupta. Para grandes diferencias temporales, tanto la función de autocorrelación como la memoria son insignificantes.
De particular interés aquí son los valores de los tiempos de transición de los fragmentos donde el comportamiento más predecible cambia a un comportamiento completamente impredecible e irrelevante. Dependiendo de la composición o corrección, los científicos encontraron tiempos de transición que van desde unas pocas negras hasta casi 100 negras. Las improvisaciones de jazz normalmente tenían tiempos de transición más cortos que muchas composiciones clásicas y, por lo tanto, eran generalmente menos predecibles. También se pueden ver diferencias entre diferentes músicos. Por ejemplo, los investigadores encontraron tiempos de transición entre cinco y doce negras en varias composiciones de Johann Sebastian Bach, mientras que los tiempos de transición en varias composiciones de Mozart oscilaron entre ocho y 22 negras. Esto significa que la anticipación y anticipación de la progresión musical dura más en las composiciones de Mozart que en las de Bach, que ofrecen más variación y sorpresa.
Para Theo Geisel, iniciador y director de este proyecto de investigación, esto también ilustra una observación muy personal de su época de estudiante de secundaria: “En mi juventud vi a mi profesor de música y al director de la orquesta de nuestra escuela “, dijo. que muchas veces no podía mostrar tanto entusiasmo por las composiciones de Mozart”, dice. “Con tiempos de transición entre comportamientos altamente coherentes y no correlacionados, ahora tenemos una medida cuantitativa para la variabilidad de las piezas musicales, lo que me ayuda a entender por qué prefiero Bach a Mozart. Me gustó.”
