Avaliação da eficácia do Danceability do Echo Nest aplicado a músicas de forró

Autores

  • Larissa Lucena Vasconcelos Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus Monteiro
  • Cyran Costa Cunha Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus Monteiro
  • Guilherme Andrade Ferreira Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus Monteiro
  • Leandro Ferreira Rodrigues Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus Monteiro
  • Jadson Teixeira Souza Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus Monteiro

DOI:

https://doi.org/10.18265/1517-03062015v1n38p138-147

Palavras-chave:

Atratividade para Dança, Música, Computação e Música, Síncope, Forró

Resumo

O forró é o estilo musical característico da região Nordeste, mas está se difundindo por todo o país, o que leva à ampliação do mercado fonográfico dos artistas que trabalham com esse estilo. Hoje em dia, grande parte do lucro que esses artistas recebe advém de shows, seja por porcentagem de bilheteria ou disputa por artistas que levam mais pessoas a comprar ingressos, elevando, assim, os seus cachês. Um dos fatores que atraem mais pessoas a shows de forró é quão atrativas para a dança são as músicas tocadas. O Echo Nest, ferramenta de avaliação automática de características musicais, criou Danceability, métrica cuja finalidade é informar quão dançante é uma música de qualquer gênero musical, não especificamente do forró. Este trabalho se propôs a analisar a similaridade entre os valores retornados pelo danceability e as opiniões de consumidores de forró, para daí determinar se ele poderia ser utilizado como métrica para indicar aos artistas e produtores quais músicas devem tocar em um show ou como criar músicas mais convidativas à dança, atraindo mais pessoas aos shows, logo aumentando os lucros dos investidores. Os resultados obtidos mostraram que o danceability não consegue refletir bem a opinião dos consumidores de forró sobre a atratividade de músicas para dançar. De acordo com a literatura, o grau de sincopação da música tem relação com sua atratividade para dançar, logo, também foram feitas comparações entre vários tipos de sincopação e as respostas dos consumidores para determinar se haveria realmente alguma relação entre eles no tocante ao forró. A sincopação do contrabaixo, da melodia cantada e o andamento apresentaram correlação positiva, podendo ser utilizados como norte ao se compor novas músicas que sejam atrativas para a dança.

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Referências

ALVARENGA, O. A influência negra na música Brasileira. Boletim Latino Americano de Música, v. 6, p. 357-407,1946.

ANDRADE, M. Dicionário musical Brasileiro. BH: Editora ltatiaia, 1989.

BERNARDI, L.; PORTA, C.; SLEIGHT, P. Cardiovascular, cerebrovascular andrespiratory changes induced by different type of music in musicians and non-musicians: the importance of silence. Heart, v. 92, p. 445-452, 2006.

CANÇADO, T. M. L. O fator atrasado na música brasileira. Per Musi., Belo Horizonte, v. 2, p. 5-14, 2000.

CARPENTIER, A. La musica en Cuba. Mexico: Editorial Melo, S. A., 1980.

CASEY, M. et al. Content-Based Music Information Retrieval: Current Directions and Future Challenges. Proceedings of IEEE, v. 96, n. 04, p. 668-696, 2008.

DAVIES, M.; MADISON, G.; SILVA, P.; GOUYON, F. The Effect of Microtiming Deviations on the Perception of Groove in Short Rhythms. Music Perception, v. 30, n. 5, 2013.

DOWNIE, J. Music Information Retrieval. Annual Review of Information Science and Technology, v. 37, p. 295-340, 2003.

Echo Nest, 2005. Disponível em: <http://echonest.com>. Acesso em: 16 fev. 2016.

ECHO NEST. Developer Forum, 2011. Disponível em: http://developer.echonest.com/forums/thread/35. Acesso em: 17 fev. 2016

FERNANDEZ, R. A. P. La binarization de los ritmos ternarios Africanos en America Latina Habana. Casa de Las Americas, 1988.

FUTRELLE, J. DOWNIE, S. Interdisciplinary Research Issues in Music Information Retrieval: ISMIR 2000-2002. Journal of New Music Research, v. 32, n. 2, p. 121-131, 2003.

HOVE, M. et al. Superior time perception for lower musical pitch explains why bass-ranged instruments lay down musical rhythms. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. v. 111, n. 28, p.10383-10388, 2014.

HU, X.; LEE, J. A Cross-Cultural Study of Mucis Mood Perception Between American and Chinese Listeners. In:13TH INTERNATIONAL SOCIETY FOR MUSIC INFORMATION RETRIEVAL CONFERENCE (ISMIR), Portugal, 2012.

JUSLIN, P.; LAUKKA, P. Communication of emotions in vocal expression and music performance: Different channels, same code. Psychological Bulletin, v. 129, p. 770-814, 2003.

KUBIK, G. Angolan traits in black music, games and dances of Brazil, A study of African cultural extensions overseas. Lisboa: Junta de investigações científicas do Ultramar. Centro de estudos de antropologia cultural, 1979.

LIKERT, R. A Technique for the Measurement of Attitudes. Archives of Psychology, p. 1-55, 1932.

MADISON, G. et al. Modeling the Tendency for Music to Induce Moviment in Humans: First Correlations With Low-Level Audio Descriptors Across Music Genres. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance,v.37, n. 5, 2011.

MUKUNA, K. W. Contribuição Bantu na música popular Brasileira. São Paulo: Global, 1979.

MÜLLER, M. Information Retrieval for Music and Motion. Springer, 2007.

ORTIZ, F. Estudios etnosociológícos. Havana, Cuba: Editorial de Ciencias Sociales, 1991.

SAARMAN, E. Feeling the beat: Symposium explores the therapeutic effects of rhythmic music. Standford News, 2006. Disponível em: http://news.stanford.edu/news/2006/may31/brainwave-053106.html Acesso em: 24 jan. 2017.

SANDRONI, C. Transformations de Ja samoa à Rio de Janeiro:1917-1933. Tese (Doutorado em Musicologia)– Université de Tours: France, 1996.

Spotify, 2008. Disponível em: https://www.spotify.com. Acesso em: 15 Out. 2016.

VEGA, C. Las danzas populares Argentinas. Buenos Aires: Ministerio de Educacion de La Nación, 1952.

WEIGSDING, J.; BARBOSA, C. A influência da música no comportamento humano. Arquivos do MUDI, v. 18, n. 2, p. 47-62, 2014. Disponível em: http://www.periodicos.uem.br/ojs/index.php/ArqMudi/article/viewFile/25137/pdf_59. Acesso em: 24 jan. 2017.

WITEK, M. et al.. Syncopation, Body-Movement and Pleasure in Groove Music. PlosOne, v. 9, n. 4, abr. 2014.

WU, C. An Empirical study on the transformation of likert-scale data to numerical scores. Applied Mathematical Sciences, v. 1, n. 58, p. 2851-2861, 2007.

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Publicado

2018-02-15

Edição

Seção

Ciência da Computação