Este artículo inaugura una serie que se titula Estadística en la musicología. El título de la serie puede parecer una provocación, pero no es así, y ello merece una explicación. La musicología -en su definición más amplia- es el estudio de la música. El musicólogo Richard Parncutt [Par07] da una definición de musicología que se inspira en la entrada correspondiente del prestigioso diccionario The New Grove Dictionary of Music and Musicians [SSE01] (nuestra traducción, sus cursivas):

“Sugiere (el diccionario) que la musicología hoy comprende todas las disciplinas que estudian toda la música en todas sus manifestaciones y en todos sus contextos, sean estos, físicos, acústicos, digitales, multimedias, sociales, sociológicos, culturales, históricos, geográficos, etnológicos, psicológicos, médicos, pedagógicos, terapéuticos, o en relación a cualquier otra disciplina o contexto musicalmente relevante”.

A pesar de que la edición del diccionario es de 2001 y el artículo de Parncutt de 2004 todavía echo de menos disciplinas que se han ocupado muy activamente de la música como objeto de estudio, como por ejemplo: las neurociencias, los estudios (auto-)etnográficos, los estudios de género, la estética, la semiótica, la antropología, pero también las ciencias de la computación1 y, lo que es pertinente a esta columna, las matemáticas. Por su longitud y amplitud, la lista anterior puede intimidar un poco, pero hay que advertir que ni todos los enfoques ni todos los métodos son válidos en musicología. De hecho, se pueden encontrar casos en que la aplicación de ciertos métodos ha producido extralimitaciones conceptuales.

Sin embargo, esta rica mezcla de disciplinas aplicadas al estudio de la música no se formó sino hace relativamente poco tiempo, unas cuatro o cinco décadas aproximadamente. Al principio, la musicología era simplemente el estudio de la música occidental, principalmente con métodos históricos. Como disciplina más o menos independiente se encontraba la musicología comparada, que más tarde devino en la etnomusicología. Poco a poco el fenómeno musical se fue investigando en un sentido más amplio y otras disciplinas se incorporaron a su estudio, si bien esas disciplinas pertenecían fundamentalmente al campo de las humanidades. Se estudiaba la música desde la perspectiva histórica, literaria, filosófica o del análisis musical occidental. Poco a poco se empezó a aceptar que había otras músicas, con sus propias estructuras, estilos e instrumentos. Más tarde se unieron otras disciplinas, pero destacan dos que han dado un fuerte impulso a la investigación y señalado ángulos de estudio necesarios para la consolidación de una musicología moderna: la psicología y las ciencias de la computación. La música tiene una componente cognitiva muy importante que hasta finales de los años sesenta había sido casi ignorada por completa. Con trabajos pioneros como los de Diana Deutch se inauguró una intensa era de investigación de los mecanismos perceptuales y cognitivos de la música; véase [RB03] para una excelente visión del campo. Respecto a las ciencias de la computación, los modelos computacionales se hicieron totalmente necesarios para la comprensión de la música así como para su procesamiento. Por ejemplo, Jackendoff y Lerdahl [LJ83], inspirándose en las teorías de la gramática generativa de Chomsky, desarrollan una teoría generativa de la música que identifica estructuras y propone reglas de transformación.

Según su metodología, la musicología se ha clasificado en cualitativa, cuantitativa y etnográfica2. La musicología cualitativa usa métodos cualitativos (entrevistas, observaciones, análisis de documentos, archivística, interpretación de textos, estudio de casos, etc.). Estos métodos provienen principalmente de las humanidades. Los métodos etnográficos consisten en la investigación vía la integración del investigador en el contexto de la investigación; si el investigador mismo es el protagonista se habla entonces de métodos autoetnográficos (por ejemplo, el musicólogo que entra en una formación musical de una cultura dada para investigarla desde dentro y no como observador externo). Dentro de los métodos (auto-)etnográficos se encuentra la redacción de diarios, los cuadernos de campo, las grabaciones en audio y vídeo, así como técnicas específicas de análisis.

Por último, está la musicología más reciente, la cuantitativa, que en buena medida es computacional. Esta musicología reconoce que la música tiene aspectos cuantificables y modelizables computacionalmente y busca construir modelos, reconocer estructuras y producir algoritmos que permitan procesar la música para su mejor comprensión y análisis. Un ejemplo sencillo de este tipo de musicología lo tenemos en el procesamiento automático de música. Con los nuevos medios de representación y almacenamiento, podemos disponer de corpus de música de varios cientos de horas. Buscar una característica común -digamos un cierto patrón melódico-, a mano (a oído, más bien), puede llevar al menos tantas horas como el corpus mismo. Un procesamiento adecuado del corpus puede localizar ese patrón en cuestión de minutos, y darnos datos de los que sacar información valiosa. Incluso hoy en día, la musicología cuantitativa no goza de la aceptación incondicional de toda la comunidad de estudiosos de la música.

En este artículo, como decía más arriba, vamos a ver unas cuantas aplicaciones de la estadística a la musicología. La serie está pensada más para músicos que para matemáticos y en la entrega de hoy exploraremos las posibilidades de la estadística descriptiva. El resto de este artículo sigue la presentación del excelente libro Statistics in Musicology [Ber04], de Jan Beran, capítulo uno. Recomiendo vivamente la lectura de este libro.


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Bibliografía

[Ber04] J. Beran. Statistics in Musicology. Chapman & Hall/CRC, 2004.

[LJ83] F. Lerdahl and R. Jackendoff. A Generative Theory of Tonal Music. MIT Press, Cambridge, Massachussetts, 1983.

[Par07] Richard Parncutt. Systematic musicology and the history and future of western musical scholarship. Journal of Interdisciplinary Music Studies, 1:1–32, 2007.

[POD11] R. Peck, C. Olsen, and J.L. Devore. Introduction to Statistics and Data Analysis. Brooks/Cole, 2011.

[RB03] R. E. Radocy and D. J. Boyle. Psychological Foundations of Musical Behaviors. Charles C. Thomas, Springfield, Ill., 2003.

[RES00] V. Rohatgi and A. K. Ehsanes Saleh. An Introduction to Probability and Statistics. Wiley-Interscience, 2000.

[SSE01] John Tyrrell (Editor) Stanley Sadie (Editor). The New Grove Dictionary of Music and Musicians. Akal, 2001.