音樂地理學

偶爾也來部落格報個 Paper。

兩位愛爾蘭學者 Conrad Lee 與 Pádraig Cunningham，上個月在 arXiv 網站上傳一篇音樂地理學論文。arXiv 是一學術論文開放平台，科學家常在完成研究後先將論文上傳至此，再投稿至正式學術期刊。

2002 年俄羅斯數學家佩雷爾曼 (Grigori Perelman) 曾接連在此網頁上傳三篇文章，證明了數學界七大難題之一的龐加萊猜想，由於佩雷爾曼從不將研究投稿至正式期刊，arXiv 平台因此受主流學界重視，目前網站上已有超過 75 萬篇論文。

(介紹這故事的新書「消失的天才」)

回到音樂地理學這篇新文章，兩位作者想探討音樂如何在不同城市間傳遞流行 (The Geographic Flow of Music)，是否存在引領音樂風潮的指標城市 ?

他們使用英國 Last.fm 網站的資料庫，Last.fm 可追蹤用戶在個人電腦或隨身播放器上的播放曲目，目前已有 232 國的 1500 萬名用戶，因此，依用戶所在地區分，資料庫可清楚看出各城市在不同時間喜愛的歌手與樂曲。

兩位作者分析了三年內的數十億筆資料，進行兩階段分析。

第一階段他們使用多變量分析中的群落分析 (Cluster analysis)，看不同城市音樂喜好間的相近程度，分群變數是最常播放的歌手排序。

樹狀圖結果將各大城市分成不同族群，圖中愈相鄰城市表音樂品味愈接近；而愈早被樹狀圖分支的城市群組，則代表與其他城市差異越大。

第一個研究發現是，相同國家的城市都在同群組中，這顯然和語言及地理位置有關；只有美國城市被分成兩群組，代表兩大類音樂品味。(USA 1 都是相對小的城市，USA 2 則是美國各大城)

英語系國家都在一個大群組中，包括美國、英國、愛爾蘭、加拿大、澳洲、紐西蘭；值得觀察的是加拿大魁北克，法語城市，雖與其他加拿大城市在不同群組，但仍緊緊相鄰，而不是落在法國區。(另一例子是瑞士的法語區城市，他們的音樂偏好與德奧較接近，而非法國)

(魁北克)

巴西與葡萄牙大概是用來說明語言與地理位置影響的最佳例子，巴西說明語言於音樂之重要性，葡萄牙語的巴西自成一群組，與它西班牙語的中南美近鄰如智利、墨西哥相距甚遠；但如語言決定一切，那麼葡萄牙應在巴西鄰側，事實不然，葡萄牙還是在歐洲區，最接近的鄰居是比利時，顯然語言與地理位置都會決定音樂文化。

(里約熱內盧)

整體來看，最早被分支的是日本，其次是華人區，再來是俄羅斯、波蘭、土耳其群組，這應代表與西方流行樂的偏離程度吧，原來最少聽西方音樂的國家是日本。

華人城市方面，作者把台北歸為廣義的 China 群組，但音樂喜好上是最早被分支出的城市，其次是廣州 (我覺得這可能是香港)，北京與上海品味差不多。

即使在同一國家，音樂喜好也不一定與地理距離有關，美國城市的例子說明這項觀察，與舊金山品味最接近城市是東岸紐約，地理相鄰的聖荷西在音樂愛好上卻有段距離。(矽谷人與舊金山本地居民確是不同族群的人)

(聖荷西)

同樣觀察也出現在德國，所有德國城市中，品味最相近是北部的漢堡與南部慕尼黑。

(漢堡)

在日本，關西關東亦無歧異，東京與大阪是喜好最接近城市。

(大阪)

也許同國家的大城市品味都較類似吧，住的是同一類的人。

幾個違反常識的城市值得注意，法蘭克福與其他德國城市根本落在樹狀圖兩端，自己是一獨立群組，品味接近北歐，這裡是歐洲最繁忙機場，也許品味也國際化了吧。

(法蘭克福)

莫札特故鄉，奧地利薩爾茲堡 (Salzburg) 也自成一獨立群組，且品味接近德國城市而非奧地利城市，這是莫札特的影響嗎 ? (不過薩爾茲堡與德國真的很近)

(薩爾茲堡)

丹麥哥本哈根也自成群組，緊鄰法國區，與其他北歐城市相距很遠，因丹麥與歐洲大陸連在一起的緣故嗎 ? (那也該接近德國音樂吧)

(哥本哈根)

分群只是第一階段，作者還想探討音樂的傳遞流行。因此，第二階段他們根據資料庫裡各城市收聽音樂的相似性與時間差，進行網路分析。

將全球城市都畫進網路圖顯然太複雜了，作者以美國與加拿大城市為例，根據 「所有音樂」(All music)、「獨立音樂」(Indie)、「繞舌音樂」(Hip-Hop) 三類，畫了三個網路圖範例。(Last.fm 網站會將樂曲加上類別標籤，常見六種標籤是搖滾、現場演奏、另類搖滾、獨立音樂、電子音樂、流行樂)

解釋一下網路圖符號，箭頭代表音樂風潮追隨方向，換言之，箭頭終點便是音樂最初流行的城市；各城市的黃色圓點面積表此地與其他城市關聯程度，面積越大關聯越高；各城市在圖中高度代表 PageRank，表此地音樂風潮被追隨的程度，這是一個權重計算值，被引領風潮的城市追隨，權重值較高；最後，黑色箭頭代表音樂追隨的時間在 3 週內，藍色箭頭則表 3 至 5 週。( PageRank 是 Google 創辦人 Larry Page 發明的演算法，可計算網頁被其他網頁超連結次數的權重值 )

第一個重要發現是，幾乎所有網路圖都是非週期性的 (acyclic)，也就是說，所有箭頭都是同向 (由下往上)，這說明音樂風潮真的有方向性，是一個城市一個城市傳遞的 (特別在美加這麼大區域，有太多地方電視台與廣播電台)，各城市間箭頭並非相互影響交錯的。

在「所有音樂」的網路圖中，可發現美加引領音樂風潮的指標城市依序是亞特蘭大、芝加哥、蒙特婁、匹茲堡、休士頓，而非紐約或洛杉磯等大城市；蒙特婁與其他城市關聯雖不大，卻是重要指標城市，因它影響了另一重要城市費城。

(蒙特婁)

不過作者也同意，「所有音樂」的網路圖其實意義不大，如亞特蘭大是 Hip-Hop領導城市，卻是獨立音樂的落後者，這些差異在所有音樂的計算中被抵銷了。

(亞特蘭大)

「獨立音樂」的網路圖，加拿大東岸兩大城引領風騷。

「繞舌音樂」網路圖，亞特蘭大是明顯的風潮發起者，與一般認知相符。

作者也分析了歐洲城市，在「所有音樂」網路圖，挪威奧斯陸取得非常顯著的領先，其次是斯德哥爾摩與漢堡，接著是兩位作者的故鄉，愛爾蘭都柏林。

(奧斯陸)

「獨立音樂」網路圖，巴黎是領導城市，顯然巴黎在其他音樂類別表現不太好，才在整體排名擠不進前五；另外獨立音樂很明顯是斯德哥爾摩的弱項。

(斯德哥爾摩)

歐洲網路圖與美加有一差別，在歐洲，高度越高的城市黃色圓圈也越大，美加地區則不然；這顯示在歐洲，指標音樂城市與其他城市的關聯也愈高，音樂傳遞是非常規則的，都是由指標城市依序往下分層傳遞，美加的傳遞則較混亂，這很可能與國境有關，在同國家內傳遞通常是不規則的。

(巴黎)

再看箭頭顏色，慕尼黑的訊息接收似乎比其他城市慢，不過不太容易解釋。(因為都在喝啤酒嗎)

(慕尼黑)

此外，歐洲城市的箭頭常是跨國連結，而非同一國各城市相互連結，例如，英國各城市間並不太傳遞音樂，而是同時連結至某外國城市；這似乎說明，在歐洲，音樂是穿越國境同時傳遞至國內各大城市，而非先傳進某城市，再由此城肩負任務傳播給國內各地。在全球化音樂時代，此現象也很合理。

若同時比較第一與第二階段研究結果，亦可發現類似現象。第一階段中同群組城市在第二階段通常不相互連結，這說明他們的相似音樂喜好不是來自交互影響，而是同步接收了某指標城市的流行訊息。因此，在相同群組中，音樂風潮的傳遞是很快的，受歡迎的歌手很快便能席捲同區域，而不是一個城市一個城市接力傳遞。(難怪大牌歌手開國外演唱會都蜻蜓點水就走了)

這篇還未正式發表的論文，揭開了音樂風潮與國家、語言、地理位置、城市規模間的關係，當然，社會科學研究都建立在研究假設上 (就如自然科學的 Boundary condition)，跳脫此假設框架，而要指出研究不合理或未完整處都是簡單的 (例如，沒考慮非 Last.fm 用戶的音樂愛好者)，但建設永遠要比批判難。

至少，我們可以確知，音樂流行真有方向性，真的存在某些指標城市，在引領我們的流行風尚，顯然在這眾聲喧嘩的時代，我們都需要指引；有識者或不免憂心，大音希聲，大相希形，這是否表示，音樂傳承並非百花齊放，許多城市在音樂聆賞上是盲從的，真正重要的聲音，反可能在指標城市與主流傳播路徑裡被忽略了 ?

也許尼采對音樂和語言的看法可提供點正面想像，他認為音樂可使語文和概念無用武之地，文字主分，音主合，只有音樂可使世界免於完全語言化。或許大家共同流行追隨的音樂，正代表某些共通情感與價值，超越在語言、城市與國界外，像是馬勒說的，「音樂中，最重要的並不在音符裡」(Das Wichtigste in der Musik steht nicht in den Noten)。

多少眼睛因瞭望而受傷
我是一個民歌手
我的歌
我涼涼的歌是一帖藥
敷在多少傷口上

-- 余光中 《民歌手》