Мейнстрим умер: как формируются музыкальные вкусы нового поколения
Плейлисты любителей музыки сегодня настолько индивидуальны, что молодые люди могут только догадываться, что слушают их сверстники
Образ жизниПреподаватели музыки из Университета Южной Калифорнии Линн Снайдер и Беатрис Илари провели любопытное исследование музыкальных предпочтений среди студентов. Неожиданные результаты заставляют задуматься о новой революции в музыкальном мире.
На протяжении четырех лет мы ведем курс лекций о музыке и психологии. В начале каждого семестра мы просим студентов заполнить небольшую анкету о музыкальном образовании, любимых песнях и исполнителях.
Наши студенты обладают разным уровнем музыкального образования: от полного отсутствия до более чем десятилетнего опыта занятий и выступлений. Мы заметили, что с каждым годом список любимых песен и исполнителей становится все длиннее и разнообразнее. Когда мы спрашиваем всю группу об определенной песне, часто оказывается, что никто, кроме того студента, который упомянул ее в анкете, такой песни не слышал.
Результаты этих опросов соответствуют недавним исследованиям, которые свидетельствуют о разнообразных и эклектичных музыкальных предпочтениях подростков. В ходе исследования музыкальных вкусов учащихся средних школ Лос-Анджелеса было обнаружено, что они ценят исполнителей, представляющих самые разные жанры, от к-pop (BTS) до хэви-метал (System of a Down) и Бетховена.
Но почему при этом молодые люди не знают, что популярно у их сверстников? Имеет ли значение то, что подростки выбирают ту музыку, которую из их окружения никто не слушает?
Тайные предпочтения
На протяжении веков единственным способом узнать мелодию было прослушивание ее вживую, в домашней обстановке или в концертном зале. Радиоприемники и проигрыватели изменили способы взаимодействия с музыкой. Но поскольку эти устройства изначально были стационарными, в их прослушивании по-прежнему присутствовал социальный элемент. Вы могли собраться у друга, чтобы послушать хиты по радио, устроить вечеринку по случаю выхода нового альбома, записать специальный сборник и поделиться им или горланить любимую песню в машине с лучшим другом, вторя радио.
В 1979 году появился портативный плеер Sony Walkman, это был очередной поворотный момент в том, как люди слушают музыку. Она превратилась в глубоко личное переживание, что еще больше усилилось с появлением iPod и, позднее, смартфонов.
Наушники дают большую самостоятельность: мы сами себе диджеи, определяем, что и когда будем слушать. И никто и никогда не узнает, что в нашем плейлисте, если мы захотим сохранить это в тайне.
Для подростков это особенно важно. Это создает защитный пузырь, который может заменить нехватку личного пространства в школе или дома.
Молодые люди слушают много музыки в течение дня: во время выполнения домашних заданий, спортивных тренировок, еды или даже сна. В этом есть элемент контроля настроения: песни могут отвлекать от неприятных эмоций или вызывать положительные, а также побуждать к размышлениям во время сложных переживаний.
В ритме алгоритма
Чтобы составить плейлист раньше, нужно было проигрывать кассеты и записывать отдельные песни на другую кассету или дождаться, когда по радио зазвучит песня, и быстро нажать «запись» на кассетном плеере. Так, песня за песней, можно было собрать сборник любимой музыки.
Теперь прослушивание часто происходит в другом формате, когда искусственный интеллект и платформы социальных сетей объединяются, чтобы предложить нам плейлист.
Пока мы слушаем музыку и делимся ею в социальных сетях, искусственный интеллект отслеживает эту активность и сравнивает ее с данными других слушателей; таким образом, он увеличивает точность прогноза того, что нам захочется услышать в будущем.
ИИ используется не только для того, чтобы узнать, что хочет услышать пользователь, он может предсказать следующий хит. До недавнего времени возможности ИИ в таких прогнозах, в основном, зависели от характеристик песен — энергичности, зажигательности, танцевального ритма, — а точность составляла около 50%.
В других исследованиях анализировались физиологические реакции на музыку, например частота сердечных сокращений, которую можно узнать из биоданных на смарт-часах подростков, чтобы предсказать главные хиты.
Эти данные усиливают существующие опасения: помимо использования личной информации и данных, это вызывает иную тревогу. Можно ли доверять искусственному интеллекту и не будет ли он манипулировать людьми в конечном итоге? Когда речь идет о наших музыкальных пристрастиях, можем ли мы быть уверены в том, что песня нравится нам сама по себе, а не потому, что алгоритмы уже приучили нас к похожему звучанию, чтобы новое знакомство неизбежно породило симпатию?
Некоторые слушатели считают, что алгоритмическая подборка приводит к тому, что они слушают одно и тоже. В плейлистах есть песни и исполнители, о которых мы никогда не слышали, но все они звучат до жути похоже.
Положительная сторона
Раньше подросток мог даже не заметить, что попал в «колею». Молодые люди слушали одни и те же песни, которые сначала звучали по радио, а затем на музыкальных каналах, и привыкали к творчеству исполнителей из списка популярной музыки. Музыкальный вкус формировался широко распространенным, хотя, возможно, и ограниченным, репертуаром музыкальных впечатлений.
Плейлисты, созданные искусственным интеллектом, нарушили этот процесс, и нельзя сказать, что это однозначно плохо. Молодым людям доступен потрясающий выбор музыки, а влиятельные радиостанции, рейтинги и звукозаписывающие компании не выступают в роли всемогущих диктаторов.
В настоящее время Spotify перечисляет тысячи жанров и каждый год создает новые, чтобы, как объясняет компания, они были более узнаваемыми, выразительными и целостными для слушателей и сообществ.
Это похоже на драгоценный дар, о существовании которого вы бы никогда не узнали, пока не увидели его сами. Сегодня молодые люди могут познакомиться с прекрасной музыкой, с сопутствующими ей культурными традициями, которую они вряд ли открыли бы самостоятельно, будь то индийская поп-музыка, японский рок или афро-джуджу, стиль нигерийской популярной музыки.
Если подростки считают, что плейлисты, составленные под влиянием искусственного интеллекта, скучны, то все равно есть возможность подбирать музыку самостоятельно. То, что алгоритмы и искусственный интеллект могут предлагать песни, не мешает слушателям самостоятельно искать и находить музыку, а также делиться плейлистами с друзьями и родственниками.
Если что-то существует, то это можно найти. И музыкальный мир открыт всегда.
Личность, сообщество и музыка
Вернемся к результатам небольшого исследования в колледже: мы заметили, что вкусы студентов практически ни в чем не сходятся. И вместо того, чтобы слушать только мегазвезд музыкальной индустрии, студенты продемонстрировали открытость самым разным жанрам и поджанрам, которые предложит ИИ.
Когда их попросили назвать самую актуальную песню или произведение, оказалось, что 6% слушали R&B-певицу SZA, 2% — певицу Рене Рапп, 2% — поп-сенсацию Тейлор Свифт и 2% — поп-рокеров The 1975.
Остальные 80 с лишним композиций представляли множество жанров: компьютерная музыка, рок, поп, рэп, кантри, реггетон, музыка из кинофильмов, хэви-метал, инди и латино-американские баллады.
На пороге взрослой жизни значение приобретают два, на первый взгляд, противоположных друг другу процесса: формирование уникальной личности и возможность быть частью общества. Важную роль в этом играют музыкальные предпочтения.
Плейлисты, созданные искусственным интеллектом, могут существенно повлиять на этот переход.
Делают ли алгоритмы процесс самопознания проще, а создания связей с другими — сложнее? Или, наоборот, ИИ предлагает более широкий спектр для самоисследования и общения?
Правда в том, что никто не может сказать наверняка.
Тревога из-за новых технологий стала уже привычной. Например, когда телевидение вышло из моды, вместе с ним исчезло и множество тем для обсуждения и общения. Будут ли 50 миллионов человек снова смотреть финальную серию ситкома, как это было с сериалом «Друзья» в 2004 году?
Если ИИ действительно способствует трансформации опыта подростков в области прослушивания музыки, то плейлисты на основе работы ИИ — это не просто удобный способ найти следующую мелодию для тренировки. Это революция, на которую стоит обратить внимание.