Expertos de Alemania utilizaron una memoria de datos de distintas piezas de música y plantearon en qué casos son más variables y sorprendentes para los oyentes. Qué otros aspectos identificaron
Por Fermín Filloy
¿Cómo las composiciones musicalesgeneran expectativas y emociones en los oyentes? Esta simple, pero a la vez compleja, pregunta fue la que un equipo del Instituto Max Planck de Dinámica y Autoorganización (MPI-DS), en Alemania, buscó responder. Para lograrlo, realizaron una investigación que incluyó más de 550 piezas de música clásica y jazz. Y los resultados revelaron diferencias notables en la sensación y expectación que provocan obras de distintos compositores.
La capacidad de la música para evocar emociones ha sido un tema de estudio durante décadas, según estos expertos. Ellos citaron que Leonard Meyer, filósofo de la música, propuso hace casi 70 años que las emociones y el significado en la música dependen de la interacción entre la expectativa y la sorpresa. Este principio se relaciona con la evolución humana, donde la habilidad de anticipar eventos con base en experiencias pasadas ha sido esencial.
De forma similar, los oyentes pueden prever el desarrollo de una obra musical a partir de lo que escucharon previamente.En ese sentido, Meyer indicaba que las emociones y el significado en la música emergen cuando estas expectativas se cumplen o se rompen. Y el equipo de investigadores, encabezado por Theo Geisel del MPI-DS y de la Universidad de Göttingen, intentó cuantificar estas ideas mediante métodos de análisis de datos.
En el artículo publicado en Nature Communications, los científicos utilizaron análisis de series temporales para calcular la función de autocorrelación en secuencias de tonos. Esta función mide la similitud entre una secuencia y las que la preceden, y proporciona una “memoria” de la obra musical. Geisel explicó que “cuando esta memoria se desvanece lentamente, la obra se vuelve más predecible; si desaparece rápidamente, la composición es más variable y sorprendente”.
El análisis abarcó más de 450 improvisaciones de jazz y 99 composiciones clásicas, entre ellas sinfonías y sonatas con múltiples movimientos. Los científicos también estudiaron los tiempos de transición, que son los momentos en los que una secuencia predecible cambia a una impredecible y sin correlación. Por ejemplo, las improvisaciones de jazz presentaron, en promedio, tiempos de transición más cortos, algo que las hace menos predecibles en comparación con las obras clásicas.
El estudio también reveló diferencias entre compositores específicos: las piezas de Mozart mantienen la anticipación durante más tiempo, mientras que las de Bach ofrecen mayor variabilidad. Geisel comentó sobre sus hallazgos: “En mi juventud, sorprendí a mi profesor de música y director de la orquesta de nuestro colegio cuando le dije que a menudo no podía mostrar mucho entusiasmo por las composiciones de Mozart”.
Geisel añadió: “Con los tiempos de transición entre el comportamiento altamente correlacionado y no correlacionado, ahora hemos encontrado una medida cuantitativa de la variabilidad de las piezas musicales, lo que me ayuda a entender por qué me gustaba más Bach que Mozart”.
El artículo destacó que “la música puede ser vista como un proceso dinámico correlacionado con una sucesión de tonos, acordes, valores rítmicos, etcétera. La naturaleza de las correlaciones está relacionada con el grado de expectativa y sorpresa en la progresión musical, que fue enfatizado por los teóricos de la música desde Leonard Meyer. Se piensa que el poder emocional de la música y el significado musical dependen de la interacción entre la anticipación y la incertidumbre”.
La dificultad de corroborar estas ideas mediante enfoques cuantitativos ha sido un desafío para los investigadores. Sin embargo, los autores del estudio implementaron un análisis de espectro de potencia que permitió cuantificar las correlaciones en un amplio corpus de composiciones y en interpretaciones improvisadas.
“Entender la música como un proceso dinámico correlacionado, plantea la cuestión de cuál es la naturaleza de estas correlaciones y hace de la música un tema para la investigación de sistemas complejos”, señalaron en su trabajo. También explicaron: “Utilizando un método de multicono, ampliamos las estimaciones espectrales de potencia hasta las frecuencias más pequeñas posibles, optimizando el equilibrio”.
Y sobre el análisis realizado, revelaron: “En el caso de las composiciones musicales y las melodías, el análisis de series temporales se centra naturalmente en las secuencias de tonos (los tonos se adaptan especialmente bien al análisis de series temporales, ya que poseen un orden intrínseco y pueden representarse en función del tiempo)”.