A kép forrása


Egy koreai kutatókból álló csapat CD eladásokból és digitalizált zeneművek Big Data elemzéséből eddig ismeretlen kapcsokat mutat ki. De továbbmegyek és feltételezem, hogy a módszer alkalmas lehet a kultúrakutatás új megközelítéseire is. Már, ha elfogadjuk, hogy kvantitatív, nagy mintán végzett kutatást egyáltalán érdemes a művészetre alkalmazni. A szerzők persze megtették, és a hasonló kísérletek nem ismeretlenek az irodalomtudományban sem.

A kép forrása

A kutatás két adatbázisra épít, az ArkivMusic online boltra, és az AllMusicGuide oldalra. A sokrétű, nemrég ingyenesen is hozzáférhetővé tett eredményekben a szerzők a hálózatelmélet alapjait is felhasználva átfogó képet rajzoltak a komolyzene világáról. Erős kötődéseket mutattak ki zeneszerzők, stílusok és alkotások között. A zeneszerzők így hálózatba rendezhetők aszerint, hogy milyen motívumokat vettek át egymástól, egymást követő, vagy egyazon korszakban alkottak, vagy éppen kivel együtt szeretjük hallgatni őket. Mindezt a közismert „kicsi a világ”, avagy hatlépésnyi távolság elmélet alapján is tehették.

A kép forrása

A módszernek magyar szószólója is van. Barabási Albert-László matematikus még 2002-ben megjelentette a hálózatelmélettel foglalkozó Linked – The New Science of Networks (magyarul később Behálózva – a hálózatok új tudománya) című kötetét. Ettől kezdve erőre kapott a hálózatelmélet eddig alulreprezentált tudománya, mely hamarosan azzal a megdöbbentő felfedezéssel szembesített minket, hogy a természetben és a társadalomban létező hálózatok, mint például az internet, a sejtek hálózata vagy a társadalom, de a zeneeladás is rendkívüli módon hasonlít egymáshoz. Barabási bemutatta, hogyan lehet ezen hálózatokat összetett, de mégis képletekkel leírható ismeretségi hálózatként szemlélni. És most a koreai szerzők az állítják, a zenei hálózatoknak csomópontjai vannak, ezek közül kiemelkedik Johann Sebastian Bach, Wolfgang Amadeus Mozart, Pjotr Iljics Csajkovszkij, és meglepetésemre, Giuseppe Verdi. A csomópont a gyakorlatban azt jelenti, hogy egyrészt tőlük tanultak a legtöbbet a többiek, másrészt az ő lemezeiket vették meg a legtöbben. A többi zeneszerző ilyen mérce szerint „nyomukba sem ér”.

A kép forrása

Az nem meglepő persze, hogy egyes ismert zeneszerzők között erős kapcsolatok vannak, de a hálózatelmélet és Big Data elemzések nélkül nem ismertük volna fel ezeket. Park és szerzőtársai nem csupán a zeneművekben található hasonlóságot és összefüggéseket vizsgálták, de a csupasz számokat is nézték. Így például az eladásokból kiderül, mely zeneszerzőket hallgatnak szívesen egyszerre, és így szemlélve a jelenséget, kiderítették, hogy milyen átjárás van egyes korok és stílusok között. És itt lép be a Big Data elemzés, ugyanis a kutatók azt állítják, képesek előre jelezni, hogyan alakulnak majd a komolyzenei művek eladásai. Feltételezem persze, hogy a nagy streamelő oldalak (Deezer, Spotify) esetében még pontosabbak lehetnek a számítások, hiszen több adattal lehet dolgozni. De abban nem vagyok biztos, hogy a művészet, a befogadás és az ízlés a számok steril tükrében higgadtan szemlélhető.