Bestaat er een gereedschapskist met trucs die goede songwriters gebruiken om liedjes extra catchy en herkenbaar te maken? Zijn er eigenschappen waar alle succesvolle hits aan voldoen? En volgen oorwormen – liedjes die in je hoofd blijven rondzingen, soms wel dagenlang – een bepaald patroon? Zoiets is niet eenvoudig te meten, zou je denken.
Toch blijken we, in tijden van internet, ‘interdisciplinair onderzoek’ en big data, opeens over een heleboel ideeën en technieken te beschikken die het mogelijk maken een tipje van de sluier te lichten. Deze ideeën en technieken komen uit verschillende takken van de wetenschap, zoals musicologie en de zogenaamde ‘cognitiewetenschappen’, maar ook uit de informatica en artificiële intelligentie. Het verder ontwikkelen en samenbrengen van deze ideeën en technieken om een antwoord te vinden op een schijnbaar onmogelijke vraag, daar gaat mijn onderzoek over.
Een best-of van de muzikale wetenschappen
De cognitiewetenschap is een jong vakgebied dat zich onder andere bezighoudt met bestuderen hoe mensen waarnemen en leren. Cognitiewetenschappers zijn bijvoorbeeld geïnteresseerd in hoe mensen een nieuwe taal leren, hoe het geheugen werkt, en of je slimmer wordt als je een instrument leert spelen. Wat muziek betreft, zijn de grote vragen: hoe werkt dat eigenlijk, luisteren naar muziek? En waarom doen we het? Dat zijn, zoals je kunt vermoeden, nog lang geen opgeloste vragen.
Bakken informatie
Ondertussen is er in de musicologie en andere geesteswetenschappen een steeds grotere interesse om computers in te zetten bij onderzoek. Bijvoorbeeld om grote databases te analyseren en zo vragen over historische archieven of kunstcollecties te beantwoorden, of om patronen te zoeken in hoeveelheden informatie die té groot zijn om handmatig door te nemen. In de informatica wordt er hard gewerkt om technieken uit de bouwen om precies dat te doen: patronen en wetmatigheden vinden in bakken aan informatie.
Eenvoudig beschikbaar
Ten slotte is er het internet. De cognitiewetenschap en informatica bestaan nog niet zo heel lang, toch is het zelfs op die tijdschaal nog maar kort geleden dat bijvoorbeeld muziek en digitale muziekpartituren zo eenvoudig voor iedereen beschikbaar waren. Gelukkig past de wetenschap zich stilaan aan. Een goed voorbeeld is het succes van crowdsourcing bij het inzamelen van informatie: steeds vaker maken wetenschappers gebruik van het internet om een grote groep mensen te bereiken die de wetenschap met heel eenvoudige klusjes verder helpen.
Hooked!
Op al deze vooruitgang bouwen mijn collega’s en ik verder in onze zoektocht naar het geheim van de pophit. Het eerste resultaat daarvan is Hooked, een muziek-game die iedereen kan spelen [1]. Hierin verdien je punten als je snel liedjes kunt herkennen en weet hoe ze verdergaan als de muziek ophoudt.
Echte herkenbaarheid
Tegelijkertijd houden wij precies bij hoeveel tijd elke speler nodig heeft om een bepaald fragment van een nummer te herkennen. Dat geeft ons veel betere informatie over de echte herkenbaarheid van liedjes dan bijvoorbeeld noteringen in de Top 40 of Top 2000. We kunnen met de gegevens van onze game namelijk ook verschillende delen van liedjes met elkaar vergelijken. Zo zijn de resultaten minder afhankelijk van hoe vaak een liedje op de radio is geweest, en of het bijvoorbeeld een opvallende of grappige videoclip had (en daarom misschien beter in je geheugen blijft hangen), en kunnen we echt kijken naar de inhoud: de muziek.
De volgende stap is nu om de muziek zelf te gaan analyseren, en de resultaten naast die van de spelers van onze game te leggen. Daar hoop ik in de volgende updates wat over te gaan schrijven. Benieuwd? Ik ook!
[1] of download hem in de Appstore, ga naar de hookedonmusic.org. Voor wie een Spotify abonnement heeft is er ook een iOS app: Hooked!