पॉप सॉन्ग्स से दुःखी हो रहे हैं क्योंकि वे कैसे इस्तेमाल करते हैं?

पॉप सॉन्ग्स से दुःखी हो रहे हैं क्योंकि वे कैसे इस्तेमाल करते हैं?
खुशी के दिन: अब्बा प्रदर्शन 'वाटरलू' पर टॉप ऑफ द पॉप 1974 में। Redferns / गेटी द्वारा फोटो

क्या आज लोकप्रिय गीत 50 साल पहले की तुलना में अधिक खुश या दुखी हैं? हाल के वर्षों में, बड़े डिजिटल डेटासेटों की ऑनलाइन उपलब्धता और उन्हें संसाधित करने की सापेक्ष आसानी का मतलब है कि अब हम इस तरह के सवालों के सटीक और सूचित उत्तर दे सकते हैं। किसी पाठ की भावनात्मक सामग्री को मापने का एक सीधा तरीका यह है कि कितने भावनात्मक शब्द मौजूद हैं। कितनी बार नकारात्मक-भावना शब्द - 'दर्द', 'घृणा' या 'दुःख' का इस्तेमाल किया जाता है? कितनी बार सकारात्मक भावनाओं से जुड़े शब्द - 'प्रेम', 'आनंद' या 'खुश' - का उपयोग किया जाता है? जितना सरल लगता है, यह विधि कुछ शर्तों (उदाहरण के लिए, अब उपलब्ध पाठ है, बेहतर मूड का अनुमान है) को देखते हुए बहुत अच्छी तरह से काम करती है। यह एक संभावित तकनीक है जिसे 'भावना विश्लेषण' कहा जाता है। वाक्य विश्लेषण अक्सर सोशल मीडिया पोस्ट या समकालीन राजनीतिक संदेशों पर लागू होता है, लेकिन यह भी हो सकता है लागू दशकों के अखबारों, जैसे कि अखबारों के लेखों के दशकों या सदियों of साहित्यिक काम करता है।

गीत के बोल के लिए एक ही तकनीक लागू की जा सकती है। हमारे लिए विश्लेषण, हमने दो अलग-अलग डेटासेट का उपयोग किया। एक में साल के अंत में शामिल गाने थे सूचना - पट्ट हॉट 100 चार्ट। ये ऐसे गीत हैं जो कम से कम संयुक्त राज्य अमेरिका में, द रोलिंग स्टोन्स '' (I Can’t Get No) Satisfaction '(1965 में, प्रथम वर्ष जिसे हम मानते थे) से मार्क रॉनसन के' अपटाउन फंक 'तक ( 2015, अंतिम वर्ष हमने माना)। दूसरा डेटासेट गीत के आधार पर स्वेच्छा से वेबसाइट Musixmatch को प्रदान किया गया था। इस डेटासेट के साथ, हम 150,000 से अधिक अंग्रेजी भाषा के गीतों का विश्लेषण करने में सक्षम थे। इनमें दुनिया भर के उदाहरण शामिल हैं, और इसलिए एक व्यापक, अधिक विविध, नमूना प्रदान करते हैं। यहाँ हमें वही रुझान मिला जो हमें मिला था सूचना - पट्ट डाटासेट, इसलिए हम आश्वस्त हो सकते हैं कि उन्हें शीर्ष हिट से परे सामान्यीकृत किया जा सकता है।

अंग्रेजी भाषा के लोकप्रिय गाने अधिक नकारात्मक हो गए हैं। नकारात्मक भावनाओं से संबंधित शब्दों का उपयोग एक तिहाई से अधिक बढ़ गया है। का उदाहरण लेते हैं सूचना - पट्ट डाटासेट। यदि हम प्रति गीत औसतन 300 शब्द मानते हैं, तो हर साल शीर्ष -30,000 हिट्स के बोलों में 100 शब्द हैं। 1965 में, इनमें से लगभग 450 शब्द नकारात्मक भावनाओं से जुड़े थे, जबकि 2015 में उनकी संख्या 700 से ऊपर थी। इस बीच, समान समय में सकारात्मक भावनाओं से जुड़े शब्द कम हो गए। १ ९ ६५ के गीतों में १, were५० से अधिक सकारात्मक-भाव वाले शब्द थे, और २०१५ में केवल १,१५० के आसपास। ध्यान दें कि, निरपेक्ष संख्या में हमेशा सकारात्मक भावनाओं से जुड़े शब्द अधिक होते हैं, जबकि नकारात्मक शब्दों से जुड़े शब्द होते हैं। यह एक सार्वभौमिक है सुविधा मानव भाषा, जिसे पोलीन्ना सिद्धांत (एप्लेम उपन्यास के त्रुटिपूर्ण रूप से आशावादी नायक से) के रूप में भी जाना जाता है, और हम शायद ही इसके उलट होने की उम्मीद करेंगे: हालांकि, इससे क्या फर्क पड़ता है।

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इसका प्रभाव तब भी देखा जा सकता है जब हम एकल शब्दों को देखते हैं: 'प्रेम' का उपयोग, उदाहरण के लिए, व्यावहारिक रूप से 50 वर्षों में आधा, लगभग 400 से 200 उदाहरणों से। 'घृणा' शब्द, इसके विपरीत, जो 1990 के दशक तक किसी भी शीर्ष -100 गीतों में भी उल्लेखित नहीं था, अब प्रत्येक वर्ष 20 से 30 बार के बीच उपयोग किया जाता है।

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हमारे परिणाम गीत के मूड के अन्य, स्वतंत्र विश्लेषणों के अनुरूप हैं, जिनमें से कुछ प्रयुक्त पूरी तरह से अलग तरीके, और गाने की अन्य विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित किया। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं विश्लेषण किया यूके में 500,000 और 1985 के बीच 2015 गानों के एक डेटासेट को रिलीज़ किया गया और उन्होंने 'खुशी' और 'ब्राइटनेस' को परिभाषित करने में इसी तरह की कमी पाई, जो 'दुख' में थोड़ी वृद्धि के साथ हुई। ये लेबल निम्न-स्तरीय ध्वनिक विशेषताओं का विश्लेषण करने वाले एल्गोरिदम से उत्पन्न होते हैं, जैसे टेंपो या टॉन्सिलिटी। टेंपो और टॉप -100 की रौनक सूचना - पट्ट गानों की भी जांच की गई: सूचना - पट्ट हिट धीमी हो गई हैं, और मामूली तानवाला अधिक लगातार हो गए हैं। प्रमुख टॉन्सिल के संबंध में माइनर टोनलिटी को ग्लोमियर माना जाता है। आप YouTube के ऐसे किसी भी उदाहरण को सुनकर अपने लिए इसे आज़मा सकते हैं, जिसे डिजिटल रूप से प्रमुख से लघु या आंशिक रूप से स्थानांतरित कर दिया गया है, और देखें कि यह कैसा लगता है: REM के 'लूज़िंग रिलिजन' का एक ख़ास ख़ुशनुमा बड़ा बदलाव (1991) सोशल मीडिया पर समय-समय पर सतहों।


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Wटोपी यहाँ चल रही है? रुझानों की खोज और वर्णन करना महत्वपूर्ण और संतोषजनक है, लेकिन हमें उन्हें समझने और समझाने की कोशिश करने की भी आवश्यकता है। दूसरे शब्दों में, बड़े डेटा के लिए बड़े सिद्धांत की आवश्यकता होती है। ऐसा ही एक बड़ा सिद्धांत सांस्कृतिक विकास है। जैसा कि नाम का अर्थ है, सिद्धांत यह बताता है कि संस्कृति डार्विनियन प्राकृतिक चयन के समान सिद्धांतों के बाद आंशिक रूप से विकसित होती है, अर्थात् यदि भिन्नता, चयन और प्रजनन होता है, तो हम आबादी में और अधिक सफल सांस्कृतिक लक्षणों की उम्मीद कर सकते हैं। विलुप्त होने के लिए।

संस्कृति से हमारा तात्पर्य ऐसे किसी भी लक्षण से है जो सामाजिक रूप से आनुवंशिक रूप से प्रसारित होने के विपरीत है। उदाहरणों में वह भाषा शामिल होती है जो हम उस आधार पर बोलते हैं जहाँ हम पैदा होते हैं, खाना पकाने के दौरान हम जिन व्यंजनों का उपयोग करते हैं और वास्तव में, जिस संगीत का हम आनंद लेते हैं। इन लक्षणों को सामाजिक रूप से प्रसारित किया जाता है, जिसमें एक व्यक्ति उन्हें अन्य व्यक्तियों को देखने और उनकी नकल करने से सीखता है। इसके विपरीत, बालों का रंग और आंखों का रंग आनुवांशिक रूप से माता-पिता से संतानों में प्रेषित होता है।

तथ्य यह है कि कई व्यवहार सामाजिक रूप से सीखा जाता है, बहुत आश्चर्य की बात नहीं है। हालांकि, सामाजिक सीखने के लिए अनुकूली होना - यानी, इसके लिए व्यक्ति के जीवित रहने की संभावना को फिर से बढ़ाना - सीखना चयनात्मक होना है। एक वयस्क से सीखना बेहतर है जो अच्छी तरह से खाना बनाना जानता है, भाई-बहनों की तुलना में जो खुद खाना बनाना सीख रहे हैं। सांस्कृतिक विकास लिंगो में अधिमान्य रूप से सफल व्यक्तियों के व्यवहार की नकल को 'सफलता-पक्षपाती संचरण' कहा जाता है। इसी तरह, कई अन्य अधिगम पूर्वाग्रह हैं जो इस तरह के अनुरूपता पूर्वाग्रह, प्रतिष्ठा पूर्वाग्रह या सामग्री पूर्वाग्रह जैसे खेल में आ सकते हैं। लर्निंग बायसेज़ का उपयोग वर्षों से मानव और गैर-मानवीय दोनों प्रकार की आबादी में सांस्कृतिक लक्षणों की एक भीड़ को समझने के लिए किया जाता है, और जटिल सांस्कृतिक पैटर्न को समझने के लिए एक उपयोगी एवेन्यू साबित हो रहा है। यह समझने की कोशिश करने के लिए कि गाने के बोल नकारात्मकता में क्यों बढ़ गए हैं और समय के साथ सकारात्मकता में कमी आई है, हमने सांस्कृतिक विकास के सिद्धांत को यह देखने के लिए नियोजित किया कि क्या पैटर्न को सामाजिक अधिगम पूर्वाग्रह के माध्यम से समझाया जा सकता है।

हमने सफलता के पूर्वाग्रह के लिए परीक्षण किया कि क्या गानों में अधिक नकारात्मक गीत थे अगर पिछले कुछ वर्षों के शीर्ष -10 गानों में नकारात्मक गीत थे: दूसरे शब्दों में, क्या गीतकार मुख्य रूप से पहले के सफल गानों की सामग्री से प्रभावित थे? इसी तरह, प्रतिष्ठा के पूर्वाग्रह की जाँच की गई कि क्या पिछले कुछ वर्षों के प्रतिष्ठित कलाकारों के गीतों में भी अधिक नकारात्मक गीत थे। प्रतिष्ठित कलाकारों को उन लोगों के रूप में परिभाषित किया गया था जो अंदर दिखाई दिए सूचना - पट्ट मैडोना के रूप में कई बार एक विषम संख्या में चार्ट बनाते हैं, जिसमें 36 गाने हैं सूचना - पट्ट हॉट 100. कंटेंट पूर्वाग्रह को देखने के लिए जाँच किया गया था कि क्या अधिक नकारात्मक गीत वाले गाने भी चार्ट में बेहतर करने के लिए हुए हैं। यदि यह मामला था, तो यह सुझाव देगा कि नकारात्मक गीतों की सामग्री के बारे में कुछ था जो गाने को अधिक आकर्षक बना रहा था, और इस प्रकार अधिक लोकप्रिय था।

यद्यपि हमें डेटासेट में कामयाबी और प्रतिष्ठा पूर्वाग्रह के लिए छोटे साक्ष्य मिले, लेकिन नकारात्मक पक्ष के उदय को समझाने में सामग्री पूर्वाग्रह तीनों का सबसे विश्वसनीय प्रभाव था। यह अन्य के अनुरूप है निष्कर्ष सांस्कृतिक विकास में, जिसमें नकारात्मक जानकारी प्रकट होता है याद किया जाना चाहिए और तटस्थ या सकारात्मक जानकारी से अधिक प्रसारित किया जाना चाहिए। हालांकि, हमने यह भी पाया कि हमारे विश्लेषणात्मक मॉडलों में निष्पक्ष प्रसारण ने सफलता और प्रतिष्ठा के प्रभावों को बहुत कम कर दिया, और पैटर्न को समझाने में सबसे अधिक वजन रखने के लिए लग रहा था। यहां 'निष्पक्ष संचरण' को आनुवंशिक बहाव के समान तरीके से सोचा जा सकता है, जिसमें लक्षण दिखाई देते हैं बहाव यादृच्छिक उतार-चढ़ाव के माध्यम से निर्धारण, और किसी भी चयन दबाव की स्पष्ट अनुपस्थिति में। यह प्रक्रिया पाई गई है समझाना अन्य सांस्कृतिक लक्षणों की लोकप्रियता, नियोलिथिक बर्तनों में सजावट से लेकर समकालीन बच्चे के नाम और कुत्ते की नस्लों तक। महत्वपूर्ण रूप से, निष्पक्ष संचरण के सबूत खोजने का मतलब यह नहीं है कि पैटर्न की कोई व्याख्या नहीं है या मुख्य रूप से यादृच्छिक हैं, लेकिन यह कि पैटर्न की व्याख्या करने वाली प्रक्रियाओं की पूरी भीड़ है, और यह कि जिन प्रक्रियाओं के लिए हमने जांच की उनमें से कोई भी हावी होने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं है। स्पष्टीकरण।

लोकप्रिय अंग्रेजी भाषा के गीतों में नकारात्मक गीतों का उदय एक आकर्षक घटना है, और हमने दिखाया कि यह नकारात्मक सामग्री के लिए व्यापक प्राथमिकता के कारण हो सकता है और कुछ अन्य, अभी तक खोजा जा सकता है, कारण। इस प्राथमिकता को देखते हुए, हमें यह समझाने की आवश्यकता है कि 1980 के दशक से पहले पॉप-गीत के बोल आज की तुलना में अधिक सकारात्मक क्यों थे। यह हो सकता है कि एक अधिक केंद्रीकृत रिकॉर्ड उद्योग का उत्पादन और बिक्री वाले गीतों पर अधिक नियंत्रण था। इसी तरह के प्रभाव को अधिक व्यक्तिगत वितरण चैनलों (रिक्त कैसेट टेप से स्पॉटिफ़ के 'मेड फॉर यू' एल्गोरिथम टेलरिंग) के प्रसार के बारे में लाया जा सकता था। और अन्य, व्यापक, सामाजिक परिवर्तनों ने नकारात्मक भावनाओं को स्पष्ट रूप से व्यक्त करने के लिए इसे अधिक स्वीकार्य या पुरस्कृत करने में योगदान दिया हो सकता है। इन सभी परिकल्पनाओं को एक प्रारंभिक बिंदु के रूप में यहां वर्णित डेटा का उपयोग करके परीक्षण किया जा सकता है। यह समझते हुए कि पैटर्न को बेहतर ढंग से समझने के लिए अधिक काम करना है, विज्ञान में हमेशा एक अच्छा संकेत है। यह ठीक ट्यूनिंग सिद्धांतों के लिए जगह छोड़ता है, विश्लेषण के तरीकों में सुधार, या कभी-कभी अलग-अलग प्रश्न पूछने के लिए ड्राइंग बोर्ड पर वापस जाता है।एयन काउंटर - हटाओ मत

के बारे में लेखक

अल्बर्टो Acerbi एक संज्ञानात्मक / विकासवादी मानवविज्ञानी और ब्रूनल विश्वविद्यालय लंदन में मनोविज्ञान में एक व्याख्याता है। उनकी नवीनतम पुस्तक है डिजिटल युग में सांस्कृतिक विकास (2019).

शार्लोट ब्रांड एक्सेटर विश्वविद्यालय में एक पोस्टडॉक्टोरल अनुसंधान सहयोगी है। वह मानव व्यवहार के विकास में माहिर हैं - जिसमें सामाजिक शिक्षा, सांस्कृतिक विकास, सामाजिक पदानुक्रम और व्यवहार में सेक्स अंतर शामिल हैं।

यह आलेख मूल रूप में प्रकाशित किया गया था कल्प और क्रिएटिव कॉमन्स के तहत पुन: प्रकाशित किया गया है।

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