На одной волне музыки: межличностная и сенсомоторная синхронизация между музыкантами в дуэте




Что мы изучаем?


Мы изучаем межличностную и сенсомоторную синхронизацию между музыкантами-исполнителями в дуэте.

Цели исследования


В исследовании мы оцениваем параметры социального взаимодействи во время исполнения пьесы в различных видах лада – в мажоре и миноре

Параметры социального взаимодействия, которые мы рассматривали в исследовании: межличностная синхронизация, сенсомоторная синхронизация и личностные характеристики

Основные понятия

Межличностная синхронизация — это сонастройка двух и более людей во время социального взаимодействия, которая может происходить на разных уровнях: поведенческом, гормональном, физиологическом или нейрональном. Чаще всего она изучается среди таких пар, как мать-ребёнок, супруги или незнакомцы.

Сенсомоторная синхронизация — это подстройка движений человека под внешний стимул, например, под музыку. Нас интересует один из параметров такой синхронизации — индивидуальный темп, который отражает индивидуальный комфортный темп исполнения произведения.

Лад — система взаимоотношений между звуками. Самые распространенные разновидности гармонического лада (ладогармонической системы) — мажор и минор.

Что мы предположили?
  • 1
    Схожесть индивидуального темпа обоих исполнителей будет положительно связана с уровнем межличностной синхронизации.
  • 2
    Уровень эмпатии обоих исполнителей будет положительно связан с уровнем межличностной синхронизации.
  • 3
    Межличностная синхронизация будут выше при исполнении мажорной части, чем при исполнении минорной части пьесы
Задачи исследования
  • 1
    Подобрать опросники для оценки личностных характеристик и эмпатии участников.
  • 2
    Определить индивидуальный темп каждого исполнителя и параметр сенсомоторной синхронизации с помощью анализа звуковых дорожек.
  • 3
    Провести анализ музыкального текста пьесы для определения наклонения частей пьесы – мажорной и минорной частей.
  • 4
    Вычислить параметр сонастройки с помощью программы Motion Energy Analysis (MEA) и пакета rMEA.
Посмотреть, как участники играют пьесу!





Как мы собирали музыкальные данные


Как мы работали с данными

Мы работали с данными в два этапа: сначала мы предварительно обработали их, а затем выполнили статистический анализ. А вот с помощью каких программ мы это сделали — узнаете ниже!

Анализ в FL Studio
FL Studio — это многофункциональная программа для создания и редактирования музыки.

С помощью неё мы вычислили параметр сенсомоторной синхронизации в мелодии и узнали индивидуальный темп каждого из исполнителей во время исполнения мелодии и пьесы.
Анализ в MEA
Motion Energy Analysis (MEA) — это программа, которая позволяет автоматически оценить синхронность движения людей на видеозаписи на основании разницы в цвете пикселей между кадрами в выбранных зонах интереса.

С помощью этой программы мы измерили параметр межличностной синхронизации во время исполнения пьесы. Нашей зоной интереса для анализа была область головы участников.
Анализ данных в R Studio
R — это язык программирования для статистической обработки данных.

С помощью R Studio мы выявляли взаимосвязь между всеми переменными нашего исследования. Например, с помощью оценки корреляции.

Результаты исследования
Результаты
Ни одна из наших гипотез не подтвердилась. При этом полученные результаты противоречат другим исследованиям.

Мы планируем продолжить исследование на большей выборке, чтобы сформулировать практические рекомендации для улучшения музыкального образования и репетиционного процесса.
Послушать, как участники исполняют мелодию!
Наша команда
  • Алена Воднева
  • Ксения Быстрова
  • Максим Маркевич
  • Евгений Занин
  • Вероника Воронина
  • Полина Курышкина
  • Анна Карпова
  • Иван Куликов
  • Дарья Козлова
  • Елизавета Лаишевцева