Tại sao các bài hát Pop trở nên buồn hơn họ từng là?

Tại sao các bài hát Pop trở nên buồn hơn họ từng là?
Ngày hạnh phúc hơn: Abba biểu diễn 'Waterloo' trên Trên cùng của Pops 1974. Ảnh của Redferns / Getty

Những bài hát nổi tiếng ngày nay vui hơn hay buồn hơn so với 50 năm trước? Trong những năm gần đây, sự sẵn có của các bộ dữ liệu số lớn trực tuyến và việc dễ dàng xử lý chúng có nghĩa là bây giờ chúng ta có thể đưa ra câu trả lời chính xác và được thông báo cho các câu hỏi như thế này. Một cách đơn giản để đo lường nội dung cảm xúc của một văn bản chỉ là đếm xem có bao nhiêu từ cảm xúc hiện diện. Đã bao nhiêu lần các từ cảm xúc tiêu cực - 'đau', 'ghét' hoặc 'đau khổ' - được sử dụng? Đã bao nhiêu lần các từ liên quan đến cảm xúc tích cực - 'tình yêu', 'niềm vui' hoặc 'hạnh phúc' - được sử dụng? Nghe có vẻ đơn giản, phương pháp này hoạt động khá tốt, với một số điều kiện nhất định (ví dụ: văn bản có sẵn càng dài thì ước tính tâm trạng càng tốt). Đây là một kỹ thuật khả thi cho cái gọi là 'phân tích tình cảm'. Phân tích tình cảm thường được áp dụng cho các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội, hoặc thông điệp chính trị đương đại, nhưng nó cũng có thể áp dụng đến thời gian dài hơn, chẳng hạn như hàng thập kỷ của các bài báo hoặc thế kỷ of văn học công trình.

Kỹ thuật tương tự có thể được áp dụng cho lời bài hát. Cho chúng ta phân tích, chúng tôi đã sử dụng hai bộ dữ liệu khác nhau. Một bài hát có trong cuối năm Billboard 100 bảng xếp hạng Hot. Đây là những bài hát đạt được thành công rộng rãi, ít nhất là ở Hoa Kỳ, từ The Rolling Stones '' (Tôi không thể nhận được) Sự hài lòng '(năm 1965, năm đầu tiên chúng tôi xem xét) cho' Uptown Funk 'của Mark Ronson (trong 2015, năm cuối cùng chúng tôi xem xét). Tập dữ liệu thứ hai dựa trên lời bài hát tự nguyện cung cấp cho trang web Musixmatch. Với bộ dữ liệu này, chúng tôi đã có thể phân tích lời bài hát của hơn 150,000 bài hát tiếng Anh. Chúng bao gồm các ví dụ trên toàn thế giới và do đó cung cấp một mẫu rộng hơn, đa dạng hơn. Ở đây chúng tôi tìm thấy những xu hướng tương tự mà chúng tôi tìm thấy trong Billboard bộ dữ liệu, vì vậy chúng tôi có thể tự tin rằng chúng có thể được khái quát vượt ra ngoài các bản hit hàng đầu.

Những bài hát tiếng Anh phổ biến đã trở nên tiêu cực hơn. Việc sử dụng các từ liên quan đến cảm xúc tiêu cực đã tăng hơn một phần ba. Hãy lấy ví dụ về Billboard tập dữ liệu. Nếu chúng ta giả sử trung bình 300 từ mỗi bài hát, mỗi năm có 30,000 từ trong lời bài hát của 100 bài hit hàng đầu. Năm 1965, khoảng 450 từ này có liên quan đến cảm xúc tiêu cực, trong khi năm 2015, số lượng của chúng trên 700. Trong khi đó, những từ liên quan đến cảm xúc tích cực lại giảm trong cùng khoảng thời gian. Có hơn 1,750 từ cảm xúc tích cực trong các bài hát năm 1965 và chỉ khoảng 1,150 trong năm 2015. Lưu ý rằng, với số lượng tuyệt đối, luôn có nhiều từ liên quan đến cảm xúc tích cực hơn so với những từ liên quan đến những từ tiêu cực. Đây là một phổ quát tính năng của ngôn ngữ loài người, còn được gọi là nguyên tắc Pollyanna (từ nhân vật chính lạc quan hoàn hảo của tiểu thuyết cùng tên), và chúng ta khó có thể hy vọng điều này sẽ đảo ngược: mặc dù vấn đề là gì, là hướng của xu hướng.

Tại sao các bài hát Pop trở nên buồn hơn họ từng là?Tại sao các bài hát Pop trở nên buồn hơn họ từng là?

Hiệu quả có thể được nhìn thấy ngay cả khi chúng ta nhìn vào các từ đơn lẻ: việc sử dụng 'tình yêu', ví dụ, thực tế giảm một nửa trong 50 năm, đi từ khoảng 400 đến 200 trường hợp. Trái lại, từ "ghét", mà cho đến những năm 1990 thậm chí không được nhắc đến trong bất kỳ bài hát nào trong số 100 bài hát hàng đầu, hiện được sử dụng từ 20 đến 30 lần mỗi năm.

Tại sao các bài hát Pop trở nên buồn hơn họ từng là?Tại sao các bài hát Pop trở nên buồn hơn họ từng là?

Kết quả của chúng tôi phù hợp với các phân tích độc lập khác về tâm trạng bài hát, một số trong đó đã sử dụng phương pháp hoàn toàn khác nhau, và tập trung vào các đặc điểm khác của các bài hát. Ví dụ, các nhà nghiên cứu phân tích một bộ dữ liệu gồm 500,000 bài hát được phát hành ở Anh trong giai đoạn 1985-2015 và đã tìm thấy sự giảm tương tự về những gì họ định nghĩa "hạnh phúc" và "độ sáng", cùng với sự gia tăng nhẹ về "nỗi buồn". Các nhãn này là kết quả của các thuật toán phân tích các tính năng âm thanh cấp thấp, chẳng hạn như nhịp độ hoặc âm điệu. Nhịp độ và âm điệu của top 100 Billboard bài hát cũng đã được kiểm tra: Billboard lượt truy cập đã trở nên chậm hơn, và âm điệu nhỏ đã trở nên thường xuyên hơn. Các âm điệu nhỏ được coi là ảm đạm hơn đối với các âm điệu chính. Bạn có thể tự mình thử điều này bằng cách nghe bất kỳ ví dụ nào về các bài hát trên YouTube đã được chuyển đổi kỹ thuật số từ chính sang phụ hoặc ngược lại và xem cảm giác như thế nào: một phiên bản thay đổi lớn hạnh phúc đáng lo ngại của REM 'Mất tôn giáo của tôi' (1991) xuất hiện định kỳ trên phương tiện truyền thông xã hội.


Nhận thông tin mới nhất từ ​​Nội tâm


Wmũ đang diễn ra ở đây? Khám phá và mô tả xu hướng là quan trọng và thỏa mãn, nhưng chúng ta cũng cần cố gắng hiểu và giải thích chúng. Nói cách khác, dữ liệu lớn cần lý thuyết lớn. Một lý thuyết lớn như vậy là sự tiến hóa văn hóa. Đúng như tên gọi của nó, lý thuyết quy định rằng văn hóa phát triển theo thời gian một phần tuân theo cùng các nguyên tắc chọn lọc tự nhiên của Darwin, cụ thể là, nếu có sự biến đổi, chọn lọc và sinh sản, thì chúng ta có thể mong đợi những đặc điểm văn hóa thành công hơn trong dân số và những thứ khác bị tuyệt chủng

Theo văn hóa, chúng tôi có nghĩa là bất kỳ đặc điểm nào được truyền qua xã hội trái ngược với truyền gen. Ví dụ bao gồm ngôn ngữ mà chúng ta nói tùy thuộc vào nơi chúng ta sinh ra, công thức chúng ta sử dụng khi nấu ăn và trên thực tế, âm nhạc chúng ta thưởng thức. Những đặc điểm này được truyền qua xã hội, trong đó một cá nhân học được chúng từ việc quan sát và bắt chước các cá nhân khác. Ngược lại, màu tóc và màu mắt được truyền từ cha mẹ sang con cái.

Thực tế là nhiều hành vi được học xã hội không quá ngạc nhiên. Tuy nhiên, để học tập xã hội trở nên thích nghi - nghĩa là, để nó tăng khả năng cá nhân sống sót để tái sản xuất - học tập phải được chọn lọc. Nó là tốt hơn để học từ một người lớn biết nấu ăn tốt, hơn là từ anh chị em vẫn đang học nấu ăn. Ưu tiên sao chép hành vi của những cá nhân thành công được gọi là 'truyền thành công' trong biệt ngữ tiến hóa văn hóa. Tương tự, có nhiều xu hướng học tập khác có thể xuất hiện, chẳng hạn như thiên vị tuân thủ, thiên vị uy tín hoặc thiên vị nội dung. Xu hướng học tập đã được sử dụng để hiểu vô số đặc điểm văn hóa ở cả quần thể động vật và con người trong những năm qua, và đang chứng minh một con đường hiệu quả để hiểu các mô hình văn hóa phức tạp. Để cố gắng hiểu tại sao lời bài hát đã tăng sự tiêu cực và giảm tính tích cực theo thời gian, chúng tôi đã sử dụng lý thuyết về sự tiến hóa văn hóa để xem liệu mô hình có thể được giải thích thông qua các khuynh hướng học tập xã hội.

Chúng tôi đã kiểm tra độ lệch thành công bằng cách kiểm tra xem các bài hát có lời bài hát tiêu cực hơn không nếu 10 bài hát hàng đầu của vài năm trước có lời bài hát tiêu cực: nói cách khác, các nhạc sĩ có bị ảnh hưởng chủ yếu bởi nội dung của các bài hát thành công trước đó không? Tương tự, sự thiên vị uy tín đã được kiểm tra bằng cách kiểm tra xem các bài hát của các nghệ sĩ có uy tín trong vài năm trước cũng có lời bài hát tiêu cực hơn. Nghệ sĩ uy tín được định nghĩa là những người xuất hiện trong Billboard xếp hạng số lần không tương xứng, chẳng hạn như Madonna, người có 36 bài hát trong Billboard Hot 100. Xu hướng nội dung đã được kiểm tra bằng cách xem liệu các bài hát có lời bài hát tiêu cực hơn cũng xảy ra để làm tốt hơn trong bảng xếp hạng. Nếu đây là trường hợp, nó sẽ gợi ý rằng có một cái gì đó về nội dung của lời bài hát tiêu cực làm cho các bài hát hấp dẫn hơn, và do đó phổ biến hơn.

Mặc dù chúng tôi đã tìm thấy bằng chứng nhỏ cho sự thành công và sự thiên vị uy tín hoạt động trong các bộ dữ liệu, sự thiên vị nội dung là tác động đáng tin cậy nhất của ba trong việc giải thích sự gia tăng của lời bài hát tiêu cực. Điều này phù hợp với khác phát hiện trong sự phát triển văn hóa, trong đó thông tin tiêu cực xuất hiện được ghi nhớ và truyền tải nhiều hơn thông tin trung tính hoặc tích cực. Tuy nhiên, chúng tôi cũng nhận thấy rằng việc bao gồm truyền dẫn không thiên vị trong các mô hình phân tích của chúng tôi đã làm giảm đáng kể sự xuất hiện của các hiệu ứng thành công và uy tín, và dường như giữ trọng lượng lớn nhất trong việc giải thích các mô hình. "Truyền không thiên vị" ở đây có thể được nghĩ theo cách tương tự như trôi dạt di truyền, trong đó các đặc điểm xuất hiện trôi để cố định thông qua các dao động ngẫu nhiên, và trong trường hợp không có bất kỳ áp lực lựa chọn nào. Quá trình này đã được tìm thấy để giải thích sự phổ biến của các đặc điểm văn hóa khác, từ đồ trang trí trong đồ gốm thời đồ đá mới cho đến tên con đương đại và giống chó. Điều quan trọng là, việc tìm kiếm bằng chứng về truyền dẫn không thiên vị không có nghĩa là các mẫu không có lời giải thích hoặc chủ yếu là ngẫu nhiên, nhưng có khả năng là vô số các quá trình giải thích mẫu đó và không có quy trình nào chúng tôi kiểm tra đủ mạnh để chi phối giải trình.

Sự nổi lên của lời bài hát tiêu cực trong các bài hát tiếng Anh phổ biến là một hiện tượng hấp dẫn và chúng tôi đã chỉ ra rằng điều này có thể là do sự ưa thích rộng rãi cho nội dung tiêu cực cộng với một số nguyên nhân khác chưa được phát hiện. Với sở thích này, những gì chúng ta cần giải thích là tại sao lời bài hát pop trước những năm 1980 lại tích cực hơn ngày nay. Có thể là một ngành công nghiệp thu âm tập trung hơn có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với các bài hát được sản xuất và bán. Một hiệu ứng tương tự có thể đã được tạo ra bởi sự khuếch tán của các kênh phân phối được cá nhân hóa hơn (từ băng cassette trống đến may đo thuật toán 'Made For You' của Spotify). Và những thay đổi khác, rộng hơn, mang tính xã hội có thể đã góp phần làm cho nó dễ chấp nhận hơn, hoặc thậm chí được khen thưởng, để thể hiện rõ ràng cảm xúc tiêu cực. Tất cả các giả thuyết này có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng dữ liệu được mô tả ở đây làm điểm bắt đầu. Nhận ra rằng còn nhiều việc phải làm để hiểu rõ hơn về mô hình luôn là một dấu hiệu tốt trong khoa học. Nó chừa chỗ cho các lý thuyết tinh chỉnh, cải tiến phương pháp phân tích hoặc đôi khi quay lại bảng vẽ để đặt các câu hỏi khác nhau.Bộ đếm Aeon - không xóa

Giới thiệu về Tác giả

Alberto Acerbi là một nhà nhân chủng học nhận thức / tiến hóa và là giảng viên tâm lý học tại Đại học Brunel London. Cuốn sách mới nhất của anh ấy là Sự phát triển văn hóa trong kỷ nguyên số (2019).

Charlotte Brand là một nghiên cứu viên sau tiến sĩ tại Đại học Exeter. Cô ấy chuyên về sự tiến hóa của hành vi con người - bao gồm học tập xã hội, tiến hóa văn hóa, phân cấp xã hội và khác biệt giới tính trong hành vi.

Bài viết này ban đầu được xuất bản tại thời gian dài vô tận và đã được tái bản dưới Creative Commons.

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

theo dõi Nội bộ trên

facebook-iconbiểu tượng twitterbiểu tượng rss

Nhận tin mới nhất qua email

{Emailcloak = off}

ĐỌC MOST

TỪ BÀI VIẾT

Mắt xanh vs Mắt nâu: Cách phân biệt chủng tộc
by Marie T. Russell, Nội tâm
Trong tập Oprah Show năm 1992 này, nhà hoạt động và nhà giáo dục chống phân biệt chủng tộc từng đoạt giải thưởng Jane Elliott đã dạy cho khán giả một bài học khó khăn về phân biệt chủng tộc bằng cách chứng minh sự dễ dàng trong việc học định kiến.
Một sự thay đổi sẽ đến ...
by Marie T. Russell, Nội tâm
(30 tháng 2020 năm XNUMX) Khi tôi xem tin tức về các sự kiện ở Philadephia và các thành phố khác trong nước, trái tim tôi đau nhói vì những gì đang diễn ra. Tôi biết rằng đây là một phần của sự thay đổi lớn hơn đang diễn ra
Một bài hát có thể nâng đỡ trái tim và tâm hồn
by Marie T. Russell, Nội tâm
Tôi có một số cách mà tôi sử dụng để xóa bóng tối khỏi tâm trí khi tôi thấy nó đã len lỏi vào. Một là làm vườn, hoặc dành thời gian trong tự nhiên. Cái khác là im lặng. Một cách khác là đọc. Và một trong những đó
Tại sao Donald Trump có thể trở thành kẻ thua cuộc lớn nhất trong lịch sử
by Robert Jennings, InnerSelf.com
Toàn bộ đại dịch coronavirus này đang tiêu tốn cả gia tài, có thể là 2 hoặc 3 hoặc 4 gia tài, tất cả đều có kích thước không xác định. Ồ vâng, và, hàng trăm ngàn, có thể một triệu người sẽ chết sớm như một người trực tiếp
Linh vật cho đại dịch và bài hát chủ đề về cách ly và cách ly xã hội
by Marie T. Russell, Nội tâm
Gần đây tôi đã bắt gặp một bài hát và khi tôi nghe lời bài hát, tôi nghĩ rằng nó sẽ là một bài hát hoàn hảo như là một "bài hát chủ đề" cho những thời điểm cô lập xã hội. (Lời bài hát bên dưới video.)