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你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

她那年轻的女儿喜欢的音乐竟然如此之丧,让她十分震惊。而她也进行了另一项类似的独立研究,结果也大致相同。

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图0:你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

本文来自微信公众号:果壳(ID:Guokr42),作者:David Robson,翻译:Amaranth,编辑:八云,封面:pixabay

2017年,知乎网友@Clark Yu分析了王力宏、周杰伦、林俊杰和潘玮柏的32万字歌词,发现积极情绪分数最高的是林俊杰,其次是潘玮柏,王力宏第三,周杰伦最低,他还分别列出了每个人的十大“正面情绪”歌曲和十大“负面情绪”歌曲。基于以上榜单,《倒带》荣获全场最悲伤歌曲奖,消极指数高达0.99726(满分为1),令人垂泪。

图1:你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

图2:你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

上图可见周杰伦的歌最丧,其中《倒带》荣登榜首 | 知乎@Clark Yu

01 流行歌曲,一年更比一年丧

不得不承认,一直以来,伤心与义愤成就了不少热门金曲。从多莉·帕顿的I Will Always Love You(后来由惠特尼·休斯顿翻唱)到阿黛尔的Somone Like You,以及萨姆·史密斯的Stay with Me,歌手们把眼泪变成了金子。

但与过去相比,现在的音乐真的表达了更强烈的不快情绪吗?最近有两项研究,分析了美国与英国过去几十年里的几千首热门金曲。自20世纪80年代以来,歌词中的悲伤和孤独等情绪变得越来越普遍。而与此同时,表达纯粹喜悦的歌曲,如披头士乐队的All You Need is Love,却很少上榜。

引起这些变化的原因的是什么?它是否只是反映了人们消费音乐的方式的变化?还是说,它仅仅是表达了当今社会中的情绪暗涌?

02 谁是最悲伤的那首歌

我们首先来看一看证据。劳伦斯理工大学的利奥·沙米尔(Lior Shamir)收集了1951年至2016年的6,150首上过美国公告牌百强单曲榜(Billboard Hot 100)的歌曲的歌词,并将它们输入算法软件。该软件之前经过训练,可识别出不同情绪状态和人格特质的语言标记——包括悲伤、恐惧、厌恶、快乐和外向性。

虽然计算机会遗漏复杂歌词里的一些微妙含义,但它的评估确实与人类的判断相似。这种技术叫做“自然语义处理”(NLP),能够帮助我们大批量处理文本,分析出文字中体现的基本特征。

图3:你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

截至昨天 Billboard Hot 100 的前5名,你觉得丧吗?| billboard.com

例如,它能正确地识别邦妮·泰勒的Total Eclipse of the Heart中的主导情绪是“悲伤”,给“悲伤”的打分为0.51(满分为1)。与此同时,村民乐团(The Village People)的YMCA在“快乐”一项的打分为0.65,皇后乐队的We Will Rock You在“外向性”一项的打分高达0.85,很符合他们一贯的快节奏强劲风格。

接着,沙米尔算出每年分数的平均数,并检查它们随着时间的变化情况。结果引人注目。例如,愤怒与厌恶的表达在这65年中大约翻了一倍,而恐惧则增加了50%以上。值得注意的是,如今的歌曲比朋克音乐的鼎盛时期更具侵略性,更令人恐惧。一个可能的原因是说唱音乐的影响越来越大,而说唱和朋克一样,反映了社会动荡和被剥夺公民权的感觉

与此同时,起初保持在稳定状态的悲伤,从80年代以后开始稳步增长,持续到2010年初。而快乐、自信和开放都在稳步下降。

“你看到一个非常一致、非常明确的变化,歌词变得越来越愤怒、恐惧、悲伤,越来越不快乐。”沙米尔说,“2015年、2016年的歌词与50年代后期的歌词相比存在相当大的差异。”

沙米尔列出了50年代的一系列以“欢乐”为主导情绪的热门歌曲作为这种现象的例子,如猫王的All Shook Up,“欢乐”的打分为0.702;又如小理查德的Long Tall Sally,“欢乐”的打分为0.82。相比之下,金曲榜里最为愤怒的歌曲都来自2000年代,包括尼欧(Ne-Yo)的When You’re Mad与巴斯达韵(Busta Rhymes)的Touch It(“愤怒”的打分高达0.97)。

最近,泰勒·斯威夫特的Bad Blood在“恐惧”的得分很高,在“快乐”的得分很低。而麦莉·赛勒斯的Wrecking Ball和贾斯汀·比伯的Sorry在“悲伤”的得分很高——这些歌曲都是过去6年中的最热门金曲。

加州大学欧文分校的数学家娜塔莉亚·科马洛娃(Natalia Komarova),她那年轻的女儿喜欢的音乐竟然如此之丧,让她十分震惊。而她也进行了另一项类似的独立研究,结果也大致相同。

为了研究这些年的歌曲情绪是如何变化的,她使用了一个名为“AcousticBrainz”的研究数据库,用户可以使用算法提取声学特征——如大和弦或小和弦及节奏的使用,接着使用这些特征来给如悲伤之类的情绪打分。和弦从某种程度上来说能够反映歌曲的基调——大三和弦明亮正面,小三和弦幽怨,而七和弦里的“不稳定”音则会给人阴暗或者揪心的感觉。

图4:你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

图 | Pixabay

科马洛娃和她的同事分析了从1985年至2015年间在英国发行的50万首歌。他们发现,自1985年起,音乐的基调开始变得不那么快乐了——正如利奥·沙米尔对歌词的分析结果一样。

有趣的是,科马洛娃发现,由节奏特征衡量而来的“可跳舞性”竟和负面情绪一起增长了。也就是说,尽管这些歌曲表达了负面情绪,它们却更能让人舞动身体。例如萝苹(Robyn)的热门歌曲Dancing On My Own,激动人心的合成器和打击乐器与孤独、寂寞的歌词呈鲜明对比。在专辑方面,科马洛娃还指出,碧昂丝的Lemonade和查莉XCX的Pop 2混音带充满了黑暗的歌词,旋律却富有节奏感。

让我们澄清一点:这些只是非常广泛的趋势,有很多例外情况,例如法瑞尔·威廉姆斯的Happy与蕾哈娜的Diamonds,这两首都是有着乐观歌词的热门歌曲。但总得来说,流行歌曲确实变得更为黑暗、愤怒。

原因尚不清楚,而科马洛娃不愿意提出具体的假设,不过她表示:“人们可能会推测,这与社会中发生的一些变化有关。”

沙米尔也表示同意。他指出,50年代的流行音乐是一种逃避现实的方式,但自60年代起,流行音乐开始变得和社会问题息息相关。“音乐的角色转变了,从有趣的娱乐变成了政治观点的表达形式。”也许,这可以部分解释这种情绪的转变,但必须要说的一点是,今天的绝大部分歌曲并不是抗议歌曲。

图5:你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

更多人通过音乐节等方式抒发情绪 | Pixabay

03 丧丧的流行歌曲让人感同身受

如果科学家们不确定是什么造成了这一趋势,那么,我们应该去听听制作了几十年热门歌曲的人怎么说。指挥家、唱片制作人、歌手、词曲作家迈克·巴特(Mike Batt)写过许多热门歌曲,包括亚特·加芬克尔(Art Garfunkel)的Bright Eyes和凯特·马露(Katie Melua)的Closest Thing to Crazy

巴特指出,消费音乐的途径发生了巨大的变化。如今,在线收听的流量决定了进入排行榜的曲目。这样的变化可能已经决定了哪些类型的歌曲会流行,例如,老年人可能不太会在网上收听流行乐,而且可能没那么多急躁情绪,那么他们对决定哪些歌曲会成为热门的影响会比较小。

同时他也认为今天的流行音乐中更负面的情绪,可能反映出了社会的变化。即使作曲家们并没有把他们对政治和社会事件的反应公开写成歌曲,但这些事件依然会影响歌曲的整体情绪。

图6:你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

今天的流行音乐中更负面的情绪可能反映出了社会的变化 | Pixabay

“无论是否有意为之,歌曲都是社会的一面镜子,或者至少会受到世界上正在发生的事情的影响。”巴特说, “社交媒体的一代人每天都在强烈经历清楚表达出来的压力。今天的政治、宗教与种族矛盾虽然并不比以往更为激烈,但它们更频繁、更直接地被推送在人们的眼前。这都必将被反映在歌曲当中。”

巴特推测,今天的许多歌曲都是由更大的词曲作家团队编写的,而这些团队最终写成的歌曲可能更能代表时代情绪,而不是审视个人经历的细微差别。他说:“也许多位作家会倾向于表达群体观点。”如果这种情绪通常比过去更消极,那么写出来的歌曲也将更加悲伤、愤怒。

图7:你可能不相信,但你听的歌真的一年比一年丧

这些团队最终写成的歌曲可能更能代表时代情绪 | unsplash

对于巴特自己而言,世界上层出不穷的各种事件让他“每天早上起来时都有点情绪低落”,但他说他自己的歌曲表达的往往是个人忧郁,而不是愤怒或厌恶。

而且他强调,认识到自己的悲伤情绪是有益健康的。“忧郁让世界运转。”

看来,流行歌曲似乎同时捕捉到了艺术家与听众的情绪。作曲家写出符合时代情绪的歌曲,由此产生的悲伤或愤怒反过来更能吸引消费者。当旋律和歌词让我们感同身受,道出了我们的心声,这些歌曲便自然而然被推向榜首。每一首热门金曲都是历史长河中的小小一员,见证着时代变迁。

参考来源:

1. Is pop music really getting sadder and angrier? http://www.bbc.com/culture/story/20190513-is-pop-music-really-getting-sadder-and-angrier

2. Musical trends and predictability of success in contemporary songs in and out of the top charts, Myra Interiano, Kamyar Kazemi, Lijia Wang, Jienian Yang, Zhaoxia Yu and Natalia L. Komarova

3. 我分析了王力宏、周杰伦、林俊杰和潘玮柏的32万字歌词:为了找到最伤感的一首歌, Clark Yu, https://zhuanlan.zhihu.com/p/26664812

本文来自微信公众号:果壳(ID:Guokr42),作者:David Robson,翻译:Amaranth,编辑:八云,封面:pixabay

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