2021 ICM问题D真题

2021 ICM问题D：音乐的影响

音乐自古以来就是人类社会的重要组成部分，是文化遗产不可或缺的一部分。为了理解音乐在人类集体经验中所扮演的角色，我们被要求开发一种量化音乐演变的方法。当艺术家创作新音乐时，有许多因素会影响他们，包括他们天生的创造力、当前的社会或政治事件、获取新乐器或工具的机会，或其他个人经历。我们的目标是理解和衡量先前创作音乐对新音乐和音乐艺术家的影响。

一些艺术家可以列出十几位甚至更多的其他艺术家，他们说这些艺术家对他们的音乐作品产生了影响。也有人建议，可以通过歌曲特征(如结构、节奏或歌词)之间的相似程度来衡量影响。音乐有时会发生革命性的转变，提供新的声音或节奏，例如当一种新的流派出现，或者是对现有流派的重塑(如古典音乐、流行/摇滚、爵士乐等)。这可能是由一系列小变化、艺术家的合作努力、一系列有影响力的艺术家或社会内部的转变所导致的。

许多歌曲有相似的声音，许多艺术家为音乐类型的重大转变做出了贡献。有时这些转变是由于一位艺术家影响另一位艺术家。有时这是为了应对外部事件如重大世界事件或技术进步)而出现的变化。通过考虑歌曲的网络及其音乐特征，我们可以开始捕捉音乐艺术家对彼此的影响。也许，我们还可以更好地理解音乐如何随着时间的推移在社会中演变。

您的团队已被综合集体音乐(ICM)协会指定开发一种衡量音乐影响力的这个问题，要求您检查艺术家和音乐类型的进化和革命趋势。为此，您的团队已经获得了ICM提供的几个数据集:

1)"influence_data"1表示音乐影响者和粉丝，由艺术家自己报告，以及行业专家的意见。这些数据包含了过去90年中5,854名艺术家的影响者和粉丝。

2)"full music data"2提供了16个变量条目，包括音乐特征，如舞蹈性、节奏、响度和音调,以及98,340首歌曲的艺术家名称和艺术家ID。这些数据用于创建两个汇总数据集，包括:

a.艺术家的平均值"data_by_artisl"
b.指跨年份的“逐年数据”

注意:这些文件中提供的数据是较大数据集的子集。这些文件包含您应用于此问题的唯一数据。

为了开展这个具有挑战性的项目，ICM协会要求你的团队通过对音乐艺术家的影响来探索音乐的演变过程，具体做法如下:

使用influence data数据集或其部分创建音乐影响的有向网络(多个)其中影响者与追随者相连。开发捕捉该网络中“音乐影响”的参数。通过创建有向影响者网络的分支网络来探索音乐影响的一个子集。描述这个子网络。你的“音乐影响”衡量指标在这个子网络中揭示了什么?

使用full music data和/或两个音乐特征摘要数据集(带有艺术家和年份)，开发音乐相似性度量。使用您的度量，同一流派内的艺术家是否比不同流派之间的艺术家更相似?

比较流派之间和流派内部的相似性和影响。流派的区别是什么?流派如何随着时间的推移而变化?有些流派与其他流派相关吗?

请说明数据影响数据集中报告的相似性数据是否表明已识别的影响者实际上影响了各自的艺术家。这些“影响者”是否真的影响了追随者创作的音乐?有些音乐特征比其他特征更具“传染性”，还是它们在影响特定艺术家的音乐方面都扮演着类似的角色?

从这些数据中识别是否有可能标志着音乐演变中的革命(重大飞跃)的特征?哪些艺术家在你的网络中代表了革命者(重大变化的推动者)?

分析一个流派中随时间发生的音乐演变过程的影响。你的团队能否识别出揭示动态影响者的指标，并解释该流派或艺术家随时间如何变化?