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ジャズの季節
赤道から離れるほど季節の変動は大きくなります。
アラスカ州アンカレッジでは、真冬の厳寒期に太陽は午前10時過ぎに昇り、数時間地平線近くを漂い、午後4時少し前に再び沈みます。つまり、日照時間はわずか5時間28分です。この冬至(ちょうどクリスマスの時期)の頃になると、世界の最北端に住むSpotifyリスナーは、音楽の音量を控えめにし、より穏やかでリラックスできる音楽を選ぶようになります。
いいえ、落ち着いたクリスマスのプレイリストのせいではありません。南半球では正反対のことが起こり、12月の夏至直後にピークを迎えます。今週Nature Human Behavior誌に掲載された論文は、世界中の約100万人のSpotifyリスナーの聴取データを用いて、人々の音楽の聴き方の日ごとおよび季節ごとの変化を説明しています。研究者たちは、この結果は、おそらく馴染みのある普遍的な人間の習慣、つまり気分に合わせて、そして気分を変えるために音楽を選ぶという習慣を示唆していると示唆しています。
朝の音楽 vs. 昼の音楽
コーネル大学の博士課程学生、ミンス・パーク氏とその同僚たちは、音楽の選択における大衆のトレンドが、人々の感情生活における音楽の役割のリズムをどのように表すのかに興味を持っていました。そこで、Spotifyでインターンシップをすることになったパーク氏は、Spotifyの同僚や指導教官と協力し、人々の音楽選択に関する膨大な情報を掘り下げる機会を得ました。
Spotifyはリスナーに音楽を推奨していますが、調査対象となった2016年には、80%以上の曲がユーザーの個人的な選択だったと報告されています。また、研究者たちは、ユーザーが気に入らない曲や気分に合わない曲はスキップするだろうという理由から、最後まで再生された曲に焦点を絞りました(おそらく、Spotifyの無料アカウントにおけるスキップ制限は、調査結果を大きく覆すほど大きな問題ではないと判断したのでしょう)。
研究者たちは51カ国のリスナーからデータを収集し、サンプルが各国の人口統計と一致することを確認したが、それ以外はランダムにユーザーを抽出した。Spotifyが提供した音楽データを用いて、彼らは「音楽の強度」と呼ぶ変数を追跡した。これは「非常にリラックスできるもの(アコースティック、インストゥルメンタル、アンビエント、平坦または低テンポ)から非常にエネルギッシュなもの(強いビート、ダンサブル、大音量、弾むような音)までの範囲」である。
これらの強度の好みは、予想通り、日々のリズムをほぼ正確に反映していました。朝は低めの強度の曲が流れ、通常の勤務時間まで上昇し、その後は安定し、夕方には低下しますが、週末は少し様子が異なります。この結果は、Twitterユーザーの発言における感情を追跡した以前の研究とよく一致していましたが、ある点が異なっていました。言語は午後に低下する傾向が見られましたが、音楽の選択にはそのような低下が見られなかったのです。著者らは、人々が気分を高めてくれる音楽を選んでいる可能性を示唆しています。
また、データはいくつかの文化的な違い(平均的にはラテンアメリカではよりエネルギッシュな音楽、アジアではよりリラックスした音楽)と半球による性差(女性は北半球ではそれほど激しくない音楽を聴き、南半球ではより激しい音楽を聴く)も示している。
季節の強さ
しかし、年間変動は真に興味深いもので、音楽の選択が日長に左右されることを示唆しています。音楽の強さのピークは両半球とも夏至と一致し、緯度が高いほどその変動は顕著でした。赤道付近では年間を通して音楽の強さの変化は比較的緩やかでしたが、日長の変動が大きい北緯と南緯の地域では、音楽の好みの変化がより顕著でした。日長は、他の選択肢よりも音楽の強さをより的確に説明していました。
これは、気温や日光といった要因に対する人間の反応を示す明白な例のように聞こえるかもしれませんが、そこには文化的な側面も深く関わっている可能性があります。長くはっきりとした秋の季節を持つ文化では、秋が意味するもの――味覚、服装、感情――に関する膨大な連想が人々の音楽の選択に影響を与える可能性があります。夏の休暇中にダンスミュージックが増えるのも理にかなっています。こうした文化的要因は、生物学的要因や環境的要因の影響も受けますが、全てが複雑に絡み合い、解きほぐすのは容易ではありません。
もちろん、この研究には留意すべき点がある。まず、研究者たちはユーザーを人口統計と地理的地域に分類するために、IPアドレスとユーザープロファイルに依存している。ユーザーは嘘をついたりVPNを使用したりする可能性もあるため、データには多少の曖昧さが含まれる可能性がある。また、結果はすべて単なる記述的なものであり、人々が本当に意図的に気分に影響を与えるために音楽を利用しているかどうかなど、パターンの理由について確かなことは何も教えてくれない。直感で空白を埋めることはできるが、その直感を裏付けるには、実験室での研究など、異なる種類の研究が必要になるだろう。
このような大規模なデータセットには多くのノイズが含まれており、特に奇妙な結果や紛らわしい結果が無視され、報告されない場合、パターンと誤認される可能性があります。そしてもちろん、Spotifyユーザーは独特な(そして比較的裕福な)ユーザー層であり、必ずしもすべての人間の経験を正確に反映したモデルではありません。
Nature Human Behaviour、2018年。DOI: 10.1038/s41562-018-0508-z(DOIについて)。

キャスリーンはArs Technicaの科学記者として、行動科学と生命科学を専門としています。認知科学の博士号を取得しています。
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