[論文レビュー] Cross-cultural Mood Perception in Pop Songs and its Alignment with Mood Detection Algorithms

Harin Lee, Frank Höger+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 2, 2021

Neuroscience and Music Perception参考文献 39被引用数 5

ひとこと要約

本研究は、ブラジル、韓国、米国におけるポップ音楽の気分の文化的な違いを調査し、英語、韓国語、ポルトガル語で記述された9つの気分カテゴリーについて360曲の多言語データセットを用いて評価した。文化的な違いがあるにもかかわらず、『夢心地』や『恋愛』といった複雑な気分の認識には差が見られたが、気分検出アルゴリズムはすべての文化において人間の評価と均一に高い整合性を示し、ポップ音楽の文脈において信頼できる客観的ツールである可能性を示している。

ABSTRACT

Do people from different cultural backgrounds perceive the mood in music the same way? How closely do human ratings across different cultures approximate automatic mood detection algorithms that are often trained on corpora of predominantly Western popular music? Analyzing 166 participants responses from Brazil, South Korea, and the US, we examined the similarity between the ratings of nine categories of perceived moods in music and estimated their alignment with four popular mood detection algorithms. We created a dataset of 360 recent pop songs drawn from major music charts of the countries and constructed semantically identical mood descriptors across English, Korean, and Portuguese languages. Multiple participants from the three countries rated their familiarity, preference, and perceived moods for a given song. Ratings were highly similar within and across cultures for basic mood attributes such as sad, cheerful, and energetic. However, we found significant cross-cultural differences for more complex characteristics such as dreamy and love. To our surprise, the results of mood detection algorithms were uniformly correlated across human ratings from all three countries and did not show a detectable bias towards any particular culture. Our study thus suggests that the mood detection algorithms can be considered as an objective measure at least within the popular music context.

研究の動機と目的

• 異なる文化圏の人々がポップ音楽の気分を同様に認識するかどうかを検討すること。
• 多様な文化的なグループにおいて、自動気分検出アルゴリズムが人間の評価とどの程度一致するかを評価すること。
• 西洋音楽で訓練された気分検出モデルが、文化的な文脈を越えてバイアスを示すかどうかを調査すること。
• 英語、韓国語、ポルトガル語で意味的に同等の気分記述子を用いた、ポップ音楽の多言語的・文化的なデータセットを作成すること。

提案手法

• ブラジル、韓国、米国の国内音楽チャートから、360曲の最近のポップ音楽を収集した。
• 文化的な違いを避けるために、英語、韓国語、ポルトガル語で意味的に同一の気分記述子を開発した。
• 3カ国から166名の参加者に、楽曲のなじみやすさ、好み、および9つの気分カテゴリーについて評価を実施した。
• 同じ楽曲データセットに対して、4つの最先端の気分検出アルゴリズムを適用し、人間の評価と比較した。
• 文化的な文脈を越えて、人間の評価とアルゴリズムの予測との整合性を測るために、相関分析を実施した。
• 特定の気分カテゴリーについて、文化的グループ間での認識の有意差を同定するための統計的検定を実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ブラジル、韓国、米国の住民は、ポップ音楽の気分を同様に認識するのか？
• RQ2 自動気分検出アルゴリズムは、異なる文化的背景を持つ人々の気分評価とどの程度一致するのか？
• RQ3 気分検出アルゴリズムは、予測において西洋文化の基準にバイアスを示すのか？
• RQ4 どの気分属性が文化的な違いにおいて最も顕著に変化するのか？

主な発見

• 『悲しい』『明るい』『活発』といった基本的な気分属性について、3カ国すべてで人間の評価が高く類似していた。
• 『夢心地』や『恋愛』といったより複雑な気分記述子については、文化的な違いが顕著に観察され、認識の違いが示された。
• 気分検出アルゴリズムは、3カ国すべてで人間の評価と均一に高い相関を示し、文化的バイアスは検出されなかった。
• 参加者の文化的背景に関係なく、アルゴリズムの予測は人間の評価と一貫して整合性を示した。
• 意味的に同等の気分記述子を用いた本研究の多言語データセットにより、文化的な比較が有効に行えた。
• 結果から、現在の気分検出アルゴリズムは、ポップ音楽における気分分類のための客観的で文化的に頑健なツールとして機能可能であると考えられる。