Как понять, что нам нравится?

О вкусах не спорят. Или все же спорят? Музыкальные психологи Патрик Жюслен и Даниэл Вастфьялл предполагают, что наши предпочтения сильно зависят от эмоций и даже в большей степени от контекста – от того, «что мы чувствовали», – чем от самой музыки. Они подозревают, что наши каждодневные чувства к музыке в значительной степени основаны на бессознательных ассоциациях, управляемых эмоциональными центрами подкоркового «примитивного» мозга в амигдале и мозжечке, хотя у нас может возникнуть и сознательное воспоминание об этих ассоциациях – эффект «Дорогая, они играют нашу мелодию», который обрабатывается в других частях мозга. У большинства взрослых людей особенно сильный «всплеск воспоминаний» приходится на период между пятнадцатью и двадцать пятью годами; хорошо известно, что мы склонны отдавать предпочтение музыке, знать о ней больше и более эмоционально реагировать на нее именно в этот период нашей жизни, а не годами раньше или позже.

Неудивительно, что наши вкусы в значительной степени зависят от не музыкальных факторов, но иногда эксперименты «слепой дегустации» показывают, насколько произвольными, не говоря уже о предвзятости, являются эти суждения. В рядах любителей классики, рока, фолка и джаза присутствуют снобы, мнение которых зависит в большей степени от социального давления, чем от объективной оценки качества музыки. В 1973 году социолог Йоран Нилоф из Университета Упсалы доказал, что оценка джазовой музыки, прослушанной поклонниками джаза, зависела от того, что им говорили о престиже или расе музыкантов (черные музыканты считались более «подлинными»). А социолог Карл Вейк и его коллеги проверили предубеждения джазовых музыкантов, представив двум оркестрам две неизвестные пьесы для исполнения (был еще третий – контрольный). Их убедили, что одно произведение написано «серьезным» джазовым композитором, а другое – коммерческим музыкантом, при этом каждому оркестру о каждом произведении дали противоположную информацию. Выяснилось, что музыканты с большим вниманием отнеслись к «серьезному» произведению: они реже ошибались и лучше помнили мелодию некоторое время спустя. Это тревожное послание для новых композиторов, которым только предстоит создать себе репутацию, раз уж они изо всех сил пытаются обеспечить своим произведениям достойную ротацию.

По‑видимому, существует и более абстрактная основа для развития музыкальных предпочтений. В 1960‑х годах психолог Дэниел Берлин из Университета Торонто решил выяснить, можно ли приписывать эстетические суждения измеримым характеристикам исследуемых объектов и, в частности, их «информационному содержанию». Он предположил оптимальное соотношение: недостаток «информации», например, если музыкальная композиция использует две ноты, приводит к негативным суждениям из‑за однообразия, а избыток информации, например, если в произведение слишком много микротонов или хроматических нот, расставленных наугад, отталкивает своей непостижимой трудностью. По сути, это подтверждение результатов психологических тестов Берлина: график предпочтений, упорядоченных по степени сложности, имеет форму перевернутой буквы U, где наибольшее предпочтение отдается объектам, которые имеют умеренную степень сложности (Рис. 11.5). Берлин применил этот тест для визуального восприятия, а его актуальность для музыки была установлена в 1966 году американским психологом Полом Витцем (впоследствии прославившимся благодаря исследованиям связей между психологией и религией). Витц представил слушателям ряды тонов с произвольно выбранными высотами и обнаружил, что их предпочтения следовали форме перевернутой буквы U в зависимости от сложности: последовательности становились все более случайными, сначала они нравились испытуемым больше, но в дальнейшем их предпочтения уменьшались. Интересно, что Витц не обнаружил эту модель в серии подобных экспериментов двумя годами раньше, когда он применял для исследования звуки тонов мажорной гаммы: тогда с ростом сложности предпочтения только продолжали расти. Похоже, это произошло потому, что испытуемые уже обладали организационной схемой для оформления прослушанного, – тональной иерархией, которая связывает ноты гаммы друг с другом. Подразумевается, что «сложность» музыкального произведения отчасти является субъективной величиной, которая зависит от того, обладаем ли мы умственной системой для ее осмысления.

Рис. 11.5 Обычно люди предпочитают мелодии оптимальной сложности – не слишком простые, но и не слишком трудные.

Эти исследования подтверждают нашу уверенность, что более сложная музыка требует настойчивости, но потенциально приятна для тех, кто ее придерживается. Для молодых классических композиторов, которые испытывают трудности при выведении своей музыки на публику, есть довольно разочаровывающее замечание: если их музыка амбициозна (а с новой музыкой, как правило, так и бывает), то может потребоваться несколько выступлений, прежде чем слушатели в достаточной степени освоят стиль и шаблоны для осуществления грамотной оценки.

Где находится пик предпочтения в сравнении со сложностью? Можно предположить, что у большинства людей он расположен ближе к Бенни Гудману, чем к Сесилу Тейлору. В поп‑музыке невозможен хит, который будет медленно зреть в умах слушателей по мере многократного прослушивания: популярное произведение должно увлекать с первого раза. Музыкальные психологи Туомас Эерола и Адриан Норт обнаружили уклон в сторону меньшей сложности в песнях «Тhe Beatles»: они разработали способы измерения сложности мелодий на основе нескольких теорий о возникновении музыкальных ожиданий, о которых мы говорили выше, например, посредством учета тональной иерархии нот, ожиданий о величине шага мелодии и ритмических шаблонов (вариативности, синкопы). Исследователи приложили к каждой мелодии меры сложности, которые количественно определили, насколько четко настроена мелодия и соответствует ли она ожиданиям в пространстве каждого из этих измерений, затем они определили, какое из измерений наиболее четко отразило восприятие слушателями мелодической сложности, сравнивая их с оценками участников (от нуля до десяти). Таким образом было определено пять ключевых параметров в модели; их объединение позволило создать единый рейтинг, рассчитанный исключительно по самой музыке и надежно предсказывающий, как слушатели станут оценивать ее сложность.

Эерола и Норт применили все измерения, чтобы вычислить «сложность» ста восьмидесяти двух песен «Битлз». Они обнаружили, что песни усложнялись с течением времени между 1962 и 1970 годами. Так как эта информация полностью совпадает с ощущениями любого фаната «Тhe Beatles» (сравните, например, песню «All My Loving» (1963) и «Mean Mr Mustard» (1969)), можно сделать вывод, что исследователям удалось прощупать реальное свойство музыки. Как эта тенденция воздействует на поведение покупающей музыку публики? Если судить о популярности на основе количества недель, в течение которых сингл находился на первых позициях музыкальных чартов Великобритании, систематическое повышение сложности негативно сказывается на его успехе; то же произошло и с целыми альбомами группы, что соответствовало оценке уровня сложности входивших в них песен.

Даже самые простые мелодии ранних «Битлз» уже находились на пике или за его пределами перевернутой U‑образной кривой предпочтений публики – это предположение обескураживает. Получается, что музыкальный вкус большинства из нас не ушел далеко от детских песенок (разумеется, «Тhe Beatles» смогли гениально исполнить даже песни такого рода, например, «Yellow Submarine» и «Ob‑La‑Di, Ob‑La‑Da»). Но если отойти от чисто коммерческой точки зрения, то утверждение, что общественное мнение не должно расцениваться в качестве значимой меры художественного успеха, оказывается спорным. В конце концов, более поздние работы «Битлз» повсеместно рассматриваются как самое четкое выражение их гения.

Интересно, что очень похожие отношения были описаны в работах Дина Кейта Саймонтона об «оригинальности» в классическом репертуаре. Измерение оригинальности Саймонтона – степень девиации от традиционных первых шести нот темы или мелодии – можно также использовать как определение сложности. Чем выше оригинальность, тем сложнее и менее предсказуема мелодия (измерение Саймонтона устроено проще, чем измерение Эеорла и Норта, так как в нем рассматривается только статистика тонов). Саймонтон обнаружил, что слушатели оживляются – становятся внимательнее, – если музыка «оригинальнее», чем можно было подумать. Но что им больше нравится: оригинальность или предсказуемость? Чтобы составить оценку по обширному списку композиций в примере Саймонтона (напомню, что оригинальность измеряется всего по первым шести нотам темы), он проверил частоту исполнения композиций на публике. По всей вероятности, таким образом можно выяснить, насколько хорошо каждое произведение вписалось в классический репертуар. Разумеется, найдется целый список факторов помимо популярности, которые влияют на частоту исполнения композиции (размер оркестра, например), но все равно данные подсчеты могут помочь составить некое общее представление. График популярности репертуара против «оригинальности» в очередной раз выглядел как перевернутая U (вообще‑то больше похоже на перевернутую J, так как начало находится на более высокой точке, чем конец) (Рис. 11.6).

Популярность, конечно, не самый лучший критерий художественной ценности. Но Саймонтон задался вопросом, говорит ли его измерение оригинальности что‑либо об эстетике и доступности. Ответы на эти вопросы неизбежно субъективны, но он все же решил полагаться на мнение одного человека – не свое собственное, а Ричарда С. Хэлси, чья огромная книга «Классическая музыка для дома и библиотеки», вышедшая в 1976 году, содержала как оценки «эстетической ценности», так и «уровень прослушивания» (доступности) всех перечисленных работ. По Хэлси, эстетическая ценность закрепляется за произведениями, которые выдержат повторные прослушивания и не поблекнут, а «доступность» выражается в их уместности для музыкальной школы и училища.

Рис. 11.6 Популярность репертуара классической музыки, высчитанная по количеству исполнений, представляет собой оптимальный фактор измерения «оригинальности». Таким образом можно наблюдать компромисс между доступностью и «эстетической ценностью».

Саймонтон обнаружил, что баллы Хэлси за эстетическое значение неуклонно росли по мере роста оригинальности, но доступность постоянно снижалась. Он полагал, что пик кривой популярности наступает, когда рост интереса к музыке, измеряемый ее эстетическим значением, перевешивается ее уменьшенной доступностью: это тот самый момент, когда люди начинают воспринимать музыку как слишком сложную и не стоящую усилий, потраченных на ее оценку.

Такое упражнение в количественной оценке эстетики, несомненно, некоторых приведет в ужас. В оправдание можно сказать, что все исследование основано только на мелодии, даже на мельчайшем ее фрагменте (судя по внешним признакам, однако, популярные вкусы на ритмы и гармонические прогрессии еще сильнее упрощены, о чем свидетельствует диско‑бум 1970‑х годов.) Но индустрию поп‑музыки редко беспокоит эстетическое превосходство, равно как и осуждение потомков: ей нужны только успешные хиты. Похоже, что подобные исследования предполагают, что в хитовых записях есть что‑то измеримое и предсказуемое: некий способ предугадать желание музыкальных потребителей. Насколько я знаю, до сих пор никто не задумывался всерьез, можно ли извлечь «формулу хита» из показателей музыкальной сложности. Но этот рецепт наверняка уже искали в других местах (я подозреваю, что формулу рассматривают как с социологической, так и с музыкальной точек зрения).[84]

Если звукозаписывающим компаниям нужны хиты, то аудитории нужна музыка, которая придется ей по душе. На Западе с его парализующе огромным диапазоном музыки мы склонны упрощать выбор, разбивая ее на жанры и стили, чтобы с уверенностью заявлять «я терпеть не могу эсид‑джаз» или «я обожаю мотеты эпохи Возрождения». Мы можем полностью настроиться на тонкости жанра: музыкальные психологи Роберт Джердинген и Дэвид Перротт обнаружили, что люди иногда способны определить общие жанры западной музыки (джаз, блюз, рок, классика, кантри), услышав музыкальный отрывок всего в четверть секунды длиной; за столь короткое время нельзя применить для оценки такие подсказки, как ритм или метр: слушатели полагаются на более или менее единичные тоны и поэтому, предположительно, строят догадки на основе чего‑то вроде тембра. Это, кажется, подтверждает мое недавнее утверждение о том, что тембр является гораздо более важным аспектом познания музыки, чем это признают. Более того, данная информация скорее подрывает привычный подход музыковедов к различиям стиля, который они реализуют на основе более масштабных структур, таких как мелодические или гармонические шаблоны. Конечно, настолько быстрая идентификация опирается на значительное знакомство со стилями и жанрами, о которых идет речь; немногие западные слушатели смогут так же быстро (если смогут вообще) отличить мбакуангу Южной Африки от макоссы Камеруна или мапуки из Кот‑д’Ивуар. И, естественно, мы склонны классифицировать и дифференцировать музыку, которую слышим чаще всего. С другой стороны, некоторые исследования показывают, что мы обладаем удивительной способностью интуитивно понимать стилистические различия без какого‑либо предварительного знания соответствующей музыки. Музыкальные психологи Изабель Перетц и Симона Далла Белла обнаружили, что как западные, так и китайские слушатели, не являющиеся музыкантами, оценивают отрывки западной классической музыки как более родственные, чем ближе они исторически, несмотря на то что испытуемые мало или совсем ничего не знают о самой музыке. Кажется, что слушатели использовали подсказки, основанные главным образом на вариациях темпа и ритма, чтобы оценить сходство (длительность соседних нот в западной музыке неуклонно увеличивается с течением времени) на основе специальных «правил», которые выяснили для себя.

Многие музыканты осуждают навешивание ярлыков на музыку. Но жанры существуют не только для облегчения работы музыкальных магазинов: они позволяют нам «оградить» один тип музыки от другого и таким образом развить различные ожидания относительно музыкальных структур и норм, не путаясь в них. Так, например, мы можем отыскать диссонансы, шокирующие у Баха, но вполне обыденные у Бартока.

Тем не менее растущее разнообразие музыкальных стилей и технологий их обработки ставит под вопрос некоторые традиционные рамки, определяющие жанр и стиль. Каждый, кто делает покупки онлайн, знает, что продавцы и рекламщики страшно хотят знать, какие продукты нам нравятся, чтобы предложить нам еще больше товаров из «нужного списка». В музыке предложения подобного рода весьма очевидны: это другие произведения любимого артиста. Но все чаще эти предложения определяются не грубым разделением на жанры, а статистической выборкой того, что вы и другие клиенты купили в прошлом: «Амазон» никогда не забывает сказать «с этим часто покупают». Такие сведения указывают на кластер «вкусов», которые могут или не могут отражать общие жанровые особенности.

Если вы соберете музыку, которая вам нравится, то будет непросто за ней уследить. Частью привлекательности режимов случайного воспроизведения в MP3‑плеерах является то, что многие люди забывают, что находится в их цифровой библиотеке: случайный выбор всегда готов преподнести приятный сюрприз. Но с таким же успехом он может неприятно шокировать, если копозиция не подойдет к вашему текущему настроению. Этот феномен окрестили «iPod‑травма»: если вы уже вошли в текучее и мягкое состояние Майлза Девиса, то не сможете выдержать удар «Тhe Pixies». Если, как заявляет Apple, «случайный выбор – это новый порядок», то у него есть свои недостатки.[85]

Выбирая музыку по жанрам, тоже нельзя обезопасить себя от такой «травмы»: допустим, вам нравится ритмичный ирландский напев, а ваше устройство вдруг выдает «Тhe Pogues»? Как вы сможете приказать плееру включить «радостного» Моцарта, а не Реквием? Традиционные музыкальные жанры не охватывают диапазон эмоций в каждой конкретной песне или композиции. По этой причине некоторые люди создают свои категории на iPod и сортируют музыку по актуальности под настроение или под конкретные цели: один плейлист для бега, другой – для романтического ужина. Но персональная цифровая музыкальная коллекция может насчитывать более десяти тысяч песен, а с такими объемами нелегко управляться.

Некоторые коммерческие продукты предлагают людям свою помощь в этом вопросе, а в процессе выдают новые способы осмысления «стиля» и тех акустических качеств, которые мы используем для обнаружения сходства в музыке. В 2000 году калифорнийская компания «Pandora Media» запустила музыкальный проект «Music Genome Project» («Музыкальный геном»). На момент выхода книги это была самая развитая из систем‑помощников, способная определять музыкальные признаки или «гены». В рекламе утверждалось, что она «улавливала уникальные и магические музыкальные качества песни – от мелодии, гармонии и ритма до инструментовки, оркестровки, аранжировки, стихов и вокальной гармонии». Команда из тридцати музыкальных аналитиков классифицировала песни по четырем сотням разных признаков, чтобы создать потоковую музыкальную онлайн‑станцию, которая за платную подписку обеспечивала музыкой из определенного региона «музыкальной вселенной», соответствующего определенной песне или исполнителю, выбранных пользователем. Библиотека «Пандоры» содержала более четыреста тысяч песен двадцати тысяч исполнителей, а ее рекомендации проходили через ряд тончайших настроек с помощью обратной связи от пользователей.

Существуют еще две конкурирующие программы: «Playola», написанная студентом Колумбийского университета в Нью‑Йорке, и поисковик «Search Inside the Music» компании «Sun Microsystems». «Playola» ищет внутри песен определенные шаблоны, позволяющие относить их к нетрадиционным жанрам; после прослушивания песни пользователь должен провести пальцем по слайдерам, чтобы настроить жанровые предпочтения: например, чуть больше «авторской песни» и чуть меньше «колледж‑рока». «Search Inside the Music» – детище Пола Ламера, разработчика программного обеспечения. Ранее он занимался конструктивным синтезом речи, а теперь работает в «компании по разработке музыкального интеллекта» «The Echo Nest» в городе Соммервиль в Массачусетсе. Система занимается поиском «акустических подобий» в песнях, таких как похожие мелодии, темпы, ритмы, тембры и инструментовки; пользователь может искать песни, которые «звучат похоже» на те, что ему нравятся, при этом акустические параметры можно комбинировать с пользовательскими предпочтениями, чтобы точнее настроить систему поиска. Ламер хочет, однако, чтобы обратная связь такого рода могла создавать «предубеждение популярности»: в результате хитовые композиции будут чаще попадаться в рекомендациях, чем менее успешные песни, а значит тренды будут заглушать собой новинки. В 2006 году социолог из нью‑йоркского Колумбийского университета провел исследование, выявившее, что информация о выборе других пользователей может заметно исказить рейтинги популярных песен по сравнению с тем случаем, когда каждый пользователь осуществляет свой выбор независимо: шквал отзывов может заставить сравнительно непримечательные песни подняться на первые позиции в списке популярных композиций. Когда автоматическая «система рекомендаций» пользуется только акустическими характеристиками, это искажение исчезает.

Соотносятся ли акустические параметры субъективной классификации и вкусов с традиционно рассматриваемыми качествами мелодии, ритма и так далее? Некоторые системы «музыкального подбора» не предполагают подобное В прототипе «AudioRadar» разработчика Отмара Хиллигеса и его команды из Мюнхенского университета музыка классифицировалась по четырем разным осям: быстро/медленно, ритмично/мелодично, спокойно/возбуждающе и шероховато/гладко. Последняя пара измерялась количеством ритмических и мелодических изменений в песне в коротких и длинных временных промежутках. Этот метод задает каждой песне ряд координат в четырехмерном пространстве, а расстояние между песнями, по‑видимому, определяет степень их подобия. Чтобы определить, какую музыку выбрать из этого пространства, пользователь указывает личные предпочтения по каждому из четырех признаков. Исследователи разработали метод проецирования результатов на двухмерный дисплей, где «эталонная песня» располагается в центре, окруженная концентрическими кругами из других песен. Пользователь может выбрать направление движения от текущей песни, например, ускорить темп с сохранением всех остальных характеристик, или же мр3‑плеер можно отправить в блуждание по пространству «определенного настроения».

Все еще не решены начальные проблемы этого нового подхода при разбивке на жанры: Хиллигес допускает, например, что «система не может различать неоригинальную ерунду от великолепных песен». Схема классификации испытывает перенапряжение, когда сталкивается с разными типами музыки: в пространстве «AudioRadar» классическая музыка расположена очень близко к хэви‑метал, что в результате может привести некоторых слушателей в ужас.[86]

Можно сделать логичный вывод, что такого рода путаница лишает смысла само существование систем поиска музыки, поскольку их показатели музыкального качества слишком грубы. Любая система, которая группирует «классическую музыку» (что бы это ни значило) в одну кучу с хэви‑метал не производит впечателние устройства, которое может объяснить принципы «слышания» музыки. И кажется, что в настоящее время в автоматизации не хватает чего‑то похожего на наше эстетическое чувство: разница между хорошим, посредственным и плохим суждением о западной классической музыке, и, вероятно, о любом другом жанре, чрезвычайно тонка. Даже если бы мы могли найти способ провести количественную оценку различий между, скажем, Францем Данци (немецкий композитор, 1763–1826) и Бетховеном, кажется маловероятным, что поисковая система помогла бы нам решить, кто из них лучше.

Тем не менее попытки музыкально‑информационных технологий найти новые классификации и подобия в музыке не остаются полностью бесплодными. Компьютерные программы могут, например, использовать систему чего‑то вроде аудиоиндексации, в которой музыкальные записи можно отсканировать, чтобы найти определенные элементы (такие как соло определенных джазовых музыкантов). Они могут помочь композиторам, сочиняющим музыку к фильмам, подобрать к конкретному настроению подходящую музыку, найдя ее в огромных библиотеках, или даже определить мелодии по напетым фрагментам (такая поисковая система, называемая «Musipedia», уже существует).

Беспокоит то, что потребители могут строить свой музыкальный мир с помощью автоматического поиска мелодий, которые им уже нравятся. Конечно, в этом подходе нет ничего нового: многие меценаты осаждали старых мастеров просьбами написать «что‑нибудь вроде Тициана». И нравится вам это или нет, но множество людей (по крайней мере на Западе) слушает музыку для регулирования настроения. Система, которую предполагают Ламер и другие, где пользователь может ввести определенный «профиль настроения» и дать компьютеру возможность делать выбор соответствующей музыки, кажется просто идеальным решением на этот случай. Было бы нечестным и бессмысленным считать такое «использование» музыки предосудительным.

Если все, чего мы хотим от музыки, это давать нам больше того, что мы уже знаем и любим, то она будет обеднять нас. Любая технология, которая расширяет доступную нам вселенную выборов, изначально кажется вполне приемлемой, но если конечный результат ее работы будет таким, то мы будем все время оставаться в пределах зоны комфорта и слушать только голоса, которые вызывают у нас симпатию. Мы ставим себя под угрозу пребывания в безыдейной пассивности, где наша креативность, воображение и интеллект будут перебиваться на безразличном, монотонном увещевании. Мы рискуем потерять из виду все богатство музыки.

12

Парландо