Giorni più felici: Abba suona "Waterloo" Top di The Pops in 1974. Foto di Redferns / Getty
Le canzoni popolari oggi sono più felici o più tristi di 50 anni fa? Negli ultimi anni, la disponibilità di grandi set di dati digitali online e la relativa facilità di elaborazione degli stessi significa che ora possiamo fornire risposte precise e informate a domande come questa. Un modo semplice per misurare il contenuto emotivo di un testo è solo contare quante parole emozionali sono presenti. Quante volte vengono usate parole di emozione negativa - "dolore", "odio" o "dolore"? Quante volte vengono usate le parole associate a emozioni positive - "amore", "gioia" o "felice"? Per quanto semplice possa sembrare, questo metodo funziona abbastanza bene, date determinate condizioni (ad esempio, più è lungo il testo disponibile, migliore è la stima dell'umore). Questa è una possibile tecnica per quella che viene chiamata "analisi del sentimento". L'analisi dei sentimenti viene spesso applicata ai post sui social media o ai messaggi politici contemporanei, ma può anche esserlo applicato a tempi più lunghi, come decenni di articoli di giornale o secoli of letterario .
La stessa tecnica può essere applicata ai testi delle canzoni. Per noi ., abbiamo utilizzato due set di dati diversi. Uno conteneva le canzoni incluse alla fine dell'anno Tabellone Hot 100 grafici. Queste sono canzoni che hanno raggiunto un grande successo, almeno negli Stati Uniti, da The Rolling Stones '' (I Can't Get No) Satisfaction '' (nel 1965, il primo anno che abbiamo considerato) a "Uptown Funk" di Mark Ronson (in 2015, l'ultimo anno che abbiamo considerato). Il secondo set di dati si basava sui testi forniti volontariamente al sito web Musixmatch. Con questo set di dati, siamo stati in grado di analizzare i testi di oltre 150,000 canzoni in lingua inglese. Questi includono esempi in tutto il mondo e quindi forniscono un campione più ampio, più diversificato. Qui abbiamo trovato le stesse tendenze che abbiamo trovato nel Tabellone set di dati, quindi possiamo essere certi che possano essere generalizzati al di là dei migliori successi.
Le canzoni popolari in lingua inglese sono diventate più negative. L'uso delle parole legate alle emozioni negative è aumentato di oltre un terzo. Facciamo l'esempio di Tabellone set di dati. Se assumiamo una media di 300 parole per canzone, ogni anno ci sono 30,000 parole nei testi dei primi 100 successi. Nel 1965, circa 450 di queste parole erano associate a emozioni negative, mentre nel 2015 il loro numero era superiore a 700. Nel frattempo, le parole associate a emozioni positive sono diminuite nello stesso periodo di tempo. C'erano più di 1,750 parole di emozione positiva nelle canzoni del 1965 e solo circa 1,150 nel 2015. Si noti che, in numero assoluto, ci sono sempre più parole associate a emozioni positive di quante ne siano associate a parole negative. Questo è un universale caratteristica del linguaggio umano, noto anche come principio di Pollyanna (dal protagonista impeccabilmente ottimista del romanzo omonimo), e non ci aspetteremmo che ciò si inverta: ciò che conta, tuttavia, è la direzione delle tendenze.
L'effetto può essere visto anche quando guardiamo le singole parole: l'uso dell'amore, per esempio, praticamente dimezzato in 50 anni, passando da circa 400 a 200 casi. La parola "odio", al contrario, che fino agli anni '1990 non era nemmeno menzionata in nessuna delle prime 100 canzoni, viene ora usata tra le 20 e le 30 volte ogni anno.
I nostri risultati sono coerenti con altre analisi indipendenti dell'umore della canzone, alcune delle quali utilizzato metodologie completamente diverse e focalizzate su altre caratteristiche delle canzoni. Ad esempio, i ricercatori analizzato un set di dati di 500,000 brani pubblicati nel Regno Unito tra il 1985 e il 2015 e ha riscontrato una riduzione analoga di ciò che definiscono "felicità" e "luminosità", insieme a un leggero aumento della "tristezza". Queste etichette derivano da algoritmi che analizzano le caratteristiche acustiche di basso livello, come il tempo o la tonalità. Il tempo e la tonalità della top-100 Tabellone le canzoni sono state anche esaminate: Tabellone i colpi sono diventati più lenti e le tonalità minori sono diventate più frequenti. Le tonalità minori sono percepite come più cupe rispetto alle tonalità maggiori. Puoi provare questo da solo ascoltando uno qualsiasi degli esempi di YouTube di brani che sono stati spostati digitalmente da maggiore a minore, o viceversa, e vedere come ci si sente: una versione spostata in modo sconvolgente felice di "Losing My Religion" di REM (1991) affiora periodicamente sui social media.
Wcappello sta succedendo qui? Scoprire e descrivere le tendenze è importante e soddisfacente, ma dobbiamo anche cercare di capirle e spiegarle. In altre parole, i big data necessitano di una grande teoria. Una tale grande teoria è l'evoluzione culturale. Come suggerisce il nome, la teoria prevede che la cultura si evolva nel tempo in parte seguendo gli stessi principi della selezione naturale darwiniana, vale a dire, se ci sono variazioni, selezione e riproduzione, allora possiamo aspettarci che tratti culturali più riusciti si fissino nella popolazione e altri estinguersi.
Per cultura intendiamo ogni tratto socialmente trasmesso anziché geneticamente trasmesso. Gli esempi includono la lingua che parliamo a seconda di dove siamo nati, le ricette che usiamo durante la cottura e, di fatto, la musica che ci piace. Questi tratti sono trasmessi socialmente, in quanto un individuo li impara dall'osservare e imitare gli altri individui. Al contrario, il colore dei capelli e il colore degli occhi sono geneticamente trasmessi dal genitore alla prole.
Il fatto che molti comportamenti vengano appresi socialmente non è troppo sorprendente. Tuttavia, affinché l'apprendimento sociale sia adattivo, ovvero per aumentare la probabilità che l'individuo sopravviva alla riproduzione, l'apprendimento deve essere selettivo. È meglio imparare da un adulto che sa cucinare bene, piuttosto che dai fratelli che stanno ancora imparando a cucinare. La copia preferenziale del comportamento di individui di successo è chiamata "trasmissione orientata al successo" nel gergo dell'evoluzione culturale. Allo stesso modo, ci sono molti altri pregiudizi di apprendimento che potrebbero entrare in gioco, come il pregiudizio di conformità, il pregiudizio di prestigio o il pregiudizio del contenuto. I pregiudizi di apprendimento sono stati usati per comprendere una moltitudine di tratti culturali nelle popolazioni di animali sia umani che non umani nel corso degli anni e stanno dimostrando una strada fruttuosa per comprendere complessi modelli culturali. Per cercare di capire perché i testi delle canzoni sono aumentati in negatività e diminuiti in positività nel tempo, abbiamo usato la teoria dell'evoluzione culturale per vedere se il modello può essere spiegato attraverso pregiudizi di apprendimento sociale.
Abbiamo verificato la propensione al successo verificando se le canzoni avevano testi più negativi se le 10 canzoni più importanti degli anni precedenti avevano testi negativi: in altre parole, i cantautori erano influenzati principalmente dal contenuto di brani di successo precedenti? Allo stesso modo, il pregiudizio di prestigio è stato testato verificando se le canzoni di artisti prestigiosi degli anni precedenti avevano anche testi più negativi. Artisti di prestigio furono definiti come quelli che apparvero nel Tabellone classifica un numero sproporzionato di volte, come Madonna, che ha 36 canzoni nel Tabellone Hot 100. La distorsione dei contenuti è stata verificata esaminando se anche le canzoni con testi più negativi riuscivano a fare meglio nelle classifiche. Se così fosse, suggerirebbe che c'era qualcosa nel contenuto dei testi negativi che rendeva le canzoni più attraenti e quindi più popolari.
Sebbene abbiamo trovato piccole prove del successo e del pregiudizio di prestigio che operano nei set di dati, la distorsione del contenuto è stata l'effetto più affidabile dei tre nello spiegare l'ascesa di testi negativi. Questo è coerente con gli altri I risultati nell'evoluzione culturale, in cui informazioni negative appare essere ricordato e trasmesso più di informazioni neutre o positive. Tuttavia, abbiamo anche scoperto che l'inclusione della trasmissione imparziale nei nostri modelli analitici riduceva notevolmente l'aspetto del successo e degli effetti di prestigio e sembrava avere il maggior peso nello spiegare gli schemi. La "trasmissione non distorta" qui può essere pensata in modo simile alla deriva genetica, in cui appaiono i tratti deriva alla fissazione attraverso fluttuazioni casuali e in apparente assenza di qualsiasi pressione selettiva. Questo processo è stato trovato spiegare la popolarità di altri tratti culturali, dalle decorazioni in ceramica neolitica ai nomi contemporanei per bambini e alle razze canine. È importante sottolineare che trovare prove di una trasmissione imparziale non significa che gli schemi non abbiano spiegazioni o siano prevalentemente casuali, ma che probabilmente ci sia una moltitudine di processi che spiegano gli schemi e che nessuno dei processi che abbiamo verificato è abbastanza forte da dominare il spiegazione.
L'ascesa di testi negativi nelle canzoni popolari in lingua inglese è un fenomeno affascinante e abbiamo dimostrato che ciò può essere dovuto a una diffusa preferenza per i contenuti negativi più alcune altre cause, ancora da scoprire. Data questa preferenza, ciò che dobbiamo spiegare è perché i testi delle canzoni pop prima degli anni '1980 erano più positivi di oggi. È possibile che un'industria discografica più centralizzata avesse un maggiore controllo sulle canzoni prodotte e vendute. Un effetto simile potrebbe essere stato causato dalla diffusione di canali di distribuzione più personalizzati (dai nastri in bianco alla sartoria algoritmica "Made For You" di Spotify). E altri, più ampi, cambiamenti della società avrebbero potuto contribuire a rendere più accettabile, o persino ricompensato, esprimere esplicitamente sentimenti negativi. Tutte queste ipotesi potrebbero essere verificate utilizzando i dati qui descritti come punto di partenza. Comprendere che c'è ancora molto lavoro da fare per comprendere meglio il modello è sempre un buon segno nella scienza. Lascia spazio per perfezionare le teorie, migliorare i metodi di analisi o talvolta tornare al tavolo da disegno per porre domande diverse.
Circa l'autore
Alberto Acerbi è un antropologo cognitivo / evoluzionista e docente di psicologia alla Brunel University di Londra. Il suo ultimo libro è Evoluzione culturale nell'era digitale (2019).
Charlotte Brand è un ricercatore post-dottorato presso l'Università di Exeter. È specializzata nell'evoluzione del comportamento umano, compresi l'apprendimento sociale, l'evoluzione culturale, le gerarchie sociali e le differenze sessuali nel comportamento.
Questo articolo è stato originariamente pubblicato su Eone ed è stato ripubblicato sotto Creative Commons.
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