Días más felices: Abba interpretando 'Waterloo' en La parte superior de los estallidos en el 1974. Foto de Redferns / Getty
¿Las canciones populares de hoy son más felices o más tristes que hace 50 años? En los últimos años, la disponibilidad de grandes conjuntos de datos digitales en línea y la relativa facilidad para procesarlos significa que ahora podemos dar respuestas precisas e informadas a preguntas como esta. Una forma directa de medir el contenido emocional de un texto es contar cuántas palabras de emoción están presentes. ¿Cuántas veces se usan las palabras de emoción negativa - 'dolor', 'odio' o 'tristeza'? ¿Cuántas veces se usan palabras asociadas con emociones positivas - 'amor', 'alegría' o 'feliz'? Tan simple como parece, este método funciona bastante bien, dadas ciertas condiciones (por ejemplo, cuanto más largo sea el texto disponible, mejor será la estimación del estado de ánimo). Esta es una técnica posible para lo que se llama 'análisis de sentimientos'. El análisis de sentimientos a menudo se aplica a publicaciones en redes sociales o mensajes políticos contemporáneos, pero también puede ser aplicada a plazos más largos, como décadas de artículos periodísticos o siglos of literario funciona
La misma técnica se puede aplicar a las letras de las canciones. Para nuestro análisis, utilizamos dos conjuntos de datos diferentes. Uno contenía las canciones incluidas en el fin de año. Billboard Hot 100 cartas. Estas son canciones que alcanzaron un gran éxito, al menos en los Estados Unidos, desde The Rolling Stones '' (I Can't Get No) Satisfaction '' (en 1965, el primer año que consideramos) hasta 'Uptown Funk' de Mark Ronson (en 2015, el último año que consideramos). El segundo conjunto de datos se basó en las letras proporcionadas voluntariamente al sitio web Musixmatch. Con este conjunto de datos, pudimos analizar la letra de más de 150,000 canciones en inglés. Estos incluyen ejemplos mundiales y, por lo tanto, proporcionan una muestra más amplia y diversa. Aquí encontramos las mismas tendencias que encontramos en el Billboard conjunto de datos, por lo que podemos estar seguros de que se pueden generalizar más allá de los mejores éxitos.
Las canciones populares en inglés se han vuelto más negativas. El uso de palabras relacionadas con las emociones negativas ha aumentado en más de un tercio. Tomemos el ejemplo de Billboard conjunto de datos Si suponemos un promedio de 300 palabras por canción, cada año hay 30,000 palabras en las letras de los 100 mejores éxitos. En 1965, alrededor de 450 de estas palabras se asociaron con emociones negativas, mientras que en 2015 su número fue superior a 700. Mientras tanto, las palabras asociadas con emociones positivas disminuyeron en el mismo período de tiempo. Había más de 1,750 palabras de emoción positiva en las canciones de 1965, y solo alrededor de 1,150 en 2015. Observe que, en número absoluto, siempre hay más palabras asociadas con emociones positivas que palabras asociadas con palabras negativas. Esto es un universal característica del lenguaje humano, también conocido como el principio de Pollyanna (del protagonista impecablemente optimista de la novela homónima), y difícilmente esperaríamos que esto revierta: lo que importa, sin embargo, es la dirección de las tendencias.
El efecto se puede ver incluso cuando miramos palabras sueltas: el uso del 'amor', por ejemplo, prácticamente se redujo a la mitad en 50 años, pasando de alrededor de 400 a 200 instancias. La palabra 'odio', por el contrario, que hasta la década de 1990 ni siquiera se mencionaba en ninguna de las 100 canciones principales, ahora se usa entre 20 y 30 veces al año.
Nuestros resultados son consistentes con otros análisis independientes del estado de ánimo de la canción, algunos de los cuales usado metodologías completamente diferentes y centradas en otras características de las canciones. Por ejemplo, investigadores analizado un conjunto de datos de 500,000 canciones lanzadas en el Reino Unido entre 1985 y 2015 y encontró una disminución similar en lo que definen 'felicidad' y 'brillo', junto con un ligero aumento en 'tristeza'. Estas etiquetas son el resultado de algoritmos que analizan características acústicas de bajo nivel, como el tempo o la tonalidad. El tempo y la tonalidad del top 100 Billboard las canciones también fueron examinadas: Billboard los golpes se han vuelto más lentos y las tonalidades menores se han vuelto más frecuentes. Las tonalidades menores se perciben como más sombrías con respecto a las tonalidades mayores. Puede probarlo usted mismo escuchando cualquiera de los ejemplos de YouTube de canciones que se han cambiado digitalmente de mayor a menor, o viceversa, y vea cómo se siente: una versión inquietantemente feliz de grandes cambios de 'Losing My Religion' de REM. (1991) aparece periódicamente en las redes sociales.
W¿Qué está pasando aquí? Descubrir y describir tendencias es importante y satisfactorio, pero también debemos tratar de comprenderlas y explicarlas. En otras palabras, los grandes datos necesitan una gran teoría. Una de esas grandes teorías es la evolución cultural. Como su nombre lo indica, la teoría estipula que la cultura evoluciona con el tiempo en parte siguiendo los mismos principios de la selección natural darwiniana, a saber, si hay variación, selección y reproducción, entonces podemos esperar que los rasgos culturales más exitosos se fijen en la población, y otros. para extinguirse
Por cultura, nos referimos a cualquier rasgo que se transmite socialmente en lugar de transmitirse genéticamente. Los ejemplos incluyen el idioma que hablamos dependiendo de dónde nacemos, las recetas que usamos al cocinar y, de hecho, la música que disfrutamos. Estos rasgos se transmiten socialmente, en el sentido de que un individuo los aprende observando e imitando a otros individuos. En contraste, el color del cabello y el color de los ojos se transmiten genéticamente de padres a hijos.
El hecho de que muchos comportamientos se aprendan socialmente no es demasiado sorprendente. Sin embargo, para que el aprendizaje social sea adaptativo, es decir, para que aumente la probabilidad de que la persona sobreviva a reproducirse, el aprendizaje debe ser selectivo. Es mejor aprender de un adulto que sabe cocinar bien que de hermanos que todavía están aprendiendo a cocinar. Copiar preferentemente el comportamiento de los individuos exitosos se llama 'transmisión sesgada al éxito' en la jerga de la evolución cultural. Del mismo modo, hay muchos otros sesgos de aprendizaje que podrían entrar en juego, como el sesgo de conformidad, el prestigio o el sesgo de contenido. Los prejuicios de aprendizaje se han utilizado para comprender una multitud de rasgos culturales en poblaciones de animales humanos y no humanos a lo largo de los años, y están demostrando ser una vía fructífera para comprender patrones culturales complejos. Para tratar de entender por qué las letras de las canciones aumentaron en negatividad y disminuyeron en positividad con el tiempo, empleamos la teoría de la evolución cultural para ver si el patrón puede explicarse a través de sesgos de aprendizaje social.
Verificamos el sesgo de éxito al probar si las canciones tenían letras más negativas si las 10 canciones principales de los últimos años tenían letras negativas: en otras palabras, ¿los compositores fueron influenciados predominantemente por el contenido de canciones exitosas anteriormente? Del mismo modo, se probó el sesgo de prestigio al verificar si las canciones de artistas prestigiosos de los años anteriores también tenían letras más negativas. Artistas de prestigio fueron definidos como aquellos que aparecieron en el Billboard traza un número desproporcionado de veces, como Madonna, que tiene 36 canciones en el Billboard Hot 100. El sesgo de contenido se verificó al ver si las canciones con letras más negativas también funcionaban mejor en las listas. Si este fuera el caso, sugeriría que había algo sobre el contenido de las letras negativas que hacía que las canciones fueran más atractivas y, por lo tanto, más populares.
Aunque encontramos poca evidencia de éxito y sesgo de prestigio operando en los conjuntos de datos, el sesgo de contenido fue el efecto más confiable de los tres para explicar el aumento de las letras negativas. Esto es consistente con otros Los resultados en la evolución cultural, en la que la información negativa aparece para ser recordado y transmitido más que información neutral o positiva. Sin embargo, también descubrimos que la inclusión de la transmisión imparcial en nuestros modelos analíticos redujo en gran medida la apariencia del éxito y los efectos de prestigio, y parecía tener más peso al explicar los patrones. Aquí se puede pensar en 'transmisión imparcial' de una manera similar a la deriva genética, en la que los rasgos parecen deriva a la fijación a través de fluctuaciones aleatorias, y en ausencia aparente de cualquier presión de selección. Se ha encontrado que este proceso explicar La popularidad de otros rasgos culturales, desde decoraciones en cerámica neolítica hasta nombres contemporáneos de bebés y razas de perros. Es importante destacar que encontrar evidencia de transmisión imparcial no significa que los patrones no tengan explicación o sean predominantemente aleatorios, sino que es probable que haya una gran cantidad de procesos que expliquen el patrón, y que ninguno de los procesos que verificamos sea lo suficientemente fuerte como para dominar el explicación.
El aumento de las letras negativas en las canciones populares en inglés es un fenómeno fascinante, y demostramos que esto puede deberse a una preferencia generalizada por el contenido negativo más algunas otras causas aún por descubrir. Dada esta preferencia, lo que necesitamos explicar es por qué las letras de canciones pop antes de la década de 1980 fueron más positivas que hoy. Podría ser que una industria discográfica más centralizada tuviera más control sobre las canciones que se producían y vendían. Un efecto similar podría haber sido provocado por la difusión de canales de distribución más personalizados (desde cintas de casete en blanco hasta la adaptación algorítmica 'Made For You' de Spotify). Y otros cambios sociales más amplios podrían haber contribuido a que sea más aceptable, o incluso recompensado, expresar explícitamente sentimientos negativos. Todas estas hipótesis podrían probarse utilizando los datos descritos aquí como punto de partida. Darse cuenta de que hay más trabajo por hacer para comprender mejor el patrón siempre es una buena señal en la ciencia. Deja espacio para afinar las teorías, mejorar los métodos de análisis o, a veces, volver al tablero de dibujo para hacer diferentes preguntas.
Sobre el Autor
Alberto Acerbi es antropólogo cognitivo / evolutivo y profesor de psicología en la Universidad Brunel de Londres. Su último libro es Evolución cultural en la era digital (2019).
Charlotte Brand es investigadora asociada postdoctoral en la Universidad de Exeter. Se especializa en la evolución del comportamiento humano, incluido el aprendizaje social, la evolución cultural, las jerarquías sociales y las diferencias sexuales en el comportamiento.
Este artículo fue publicado originalmente en el Aeon y ha sido republicado bajo Creative Commons.
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