Music for Psilocybin Therapy and the Temporal Arc of Psychedelic Experience
यह अध्ययन मशीन लर्निंग का उपयोग करके आठ साइलोसिबिन थेरेपी प्लेलिस्ट से लगभग 47 घंटों के संगीत का विश्लेषण करता है और पाता है कि, इस सैद्धांतिक आवश्यकता के बावजूद कि संगीत को साइकेडेलिक अनुभव के ऑनसेट-पीक-रिटर्न (शुरुआत-चरम-वापसी) मॉडल के अनुरूप होना चाहिए, वर्तमान क्यूरेटोरियल प्रथाओं में इन चरणों में सुसंगत ध्वनिक और भावनात्मक संरचना का अभाव है।
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संगीत की कल्पना एक गुप्त भाषा के रूप में करें जो सीधे आपके मस्तिष्क से बात करती है, तर्क और भाषा के सामान्य फिल्टरों को दरकिनार कर देती है। दशकों से, वैज्ञानिक इस बात की खोज कर रहे हैं कि कैसे कुछ शक्तिशाली पदार्थ, जैसे कि साइलोसाइबिन (साइलोसाइबिन, जो "मैजिक मशरूम्स" का सक्रिय घटक है), लोगों को अवसाद या चिंता जैसे गहरे मानसिक संघर्षों से उबरने में मदद कर सकते हैं। लेकिन ये पदार्थ शून्य में काम नहीं करते; उन्हें एक सुरक्षित, सहायक वातावरण की आवश्यकता होती है, जिसे अक्सर "सेट और सेटिंग" कहा जाता है। "सेटिंग" को उस मंच के रूप में सोचें जहाँ उपचार होता है, और संगीत वहां लाइटिंग, साउंड सिस्टम और बैकड्रॉप—तीनों का मिश्रण है। यह केवल पृष्ठभूमि का शोर नहीं है; यह एक मार्गदर्शक है जो लोगों को अनुभव के उतार-चढ़ाव भरे भावनात्मक सफर में नेविगेट करने में मदद करता है।
वह बड़ा विचार जिसने वर्षों से थेरेपिस्ट का मार्गदर्शन किया है, वह यह है कि यह अनुभव तीन अलग-अलग अध्यायों में होता है: ऑनसेट (जब ट्रिप शुरू होती है और आपको इसके प्रभाव महसूस होने लगते हैं), पीक (तीव्र, अद्भुत मध्य भाग जहाँ सब कुछ जादुई और अजीब लगता है), और रिटर्न (जब आप वापस वास्तविकता में आते हैं और इसका अर्थ समझने लगते हैं)। सिद्धांत यह कहता है कि संगीत को इन अध्यायों के लिए एक आदर्श मेल होना चाहिए: शुरुआत में शांत और स्थिर, पीक पर जंगली और विस्तृत, और अंत में कोमल और परिचित। यह एक यात्रा के लिए सेट तैयार करने वाले डीजे की तरह है, जो यात्री की जरूरत के अनुसार बिल्कुल सही समय पर वाइब बदल देता है। लेकिन यहाँ करोड़ों का सवाल है: क्या वास्तव में थेरेपी सत्रों में उपयोग किए जाने वाले प्लेलिस्ट वास्तव में इस आदर्श स्क्रिप्ट का पालन करते हैं, या यह केवल एक अच्छा विचार है जो संगीत की फाइलों तक पूरी तरह नहीं पहुँच पाया है?
द ग्रेट प्लेलिस्ट डिटेक्टिव स्टोरी
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और अन्य संस्थानों के शोधकर्ताओं के एक दल ने इन प्रसिद्ध प्लेलिस्ट को सूक्ष्मदर्शी के नीचे रखने का निर्णय लिया। उन्होंने केवल अपने कानों से नहीं सुना; उन्होंने वास्तविक ध्वनि तरंगों का विश्लेषण करने के लिए सुपर-स्मार्ट कंप्यूटर प्रोग्रामों का उपयोग किया, जिसमें आठ अलग-अलग थेरेपी प्लेलिस्ट से 46.9 घंटे का संगीत शामिल था। यह 369 ट्रैक (डुप्लिकेट हटाने के बाद) का एक विशाल संग्रह है, जो शीर्ष अनुसंधान केंद्रों में उपयोग किए जाने वाले "गोल्ड स्टैंडर्ड" संगीत का प्रतिनिधित्व करता है।
टीम यह देखना चाहती थी कि क्या संगीत का व्यक्तित्व वास्तव में सत्र के ऑनसेट से पीक और फिर रिटर्न की ओर बढ़ते हुए बदलता है। उन्होंने संगीत को एक पहेली की तरह माना, और पूछा: "क्या एक कंप्यूटर केवल उसके साउंड को सुनकर यह बता सकता है कि कोई गाना यात्रा के किस हिस्से से संबंधित है?"
परिणाम: ध्वनि तरंगों में एक आश्चर्य
जवाब थोड़ा चौंकाने वाला था। जब शोधकर्ताओं ने संगीत की "भावनात्मक सामग्री" (emotional content)—कि वह कितना ऊर्जावान या खुशमिजाज सुनाई देता है—को देखा, तो प्लेलिस्ट बहुत ही बिखरी हुई थीं। कुछ प्लेलिस्ट नियमों का पालन करती हुई लग रही थीं, लेकिन अधिकांश नहीं। यह वैसा ही था जैसे किसी एक्शन सीन के दौरान फिल्म के साउंडट्रैक के तेज होने की उम्मीद करना, लेकिन यह पाना कि वॉल्यूम या तो समान रहा या और भी कम हो गया।
फिर उन्होंने अधिक विस्तृत संगीत विवरणों का उपयोग किया, जैसे टेम्पो (ताल कितनी तेज है) और डांसेबिलिटी (नृत्य की क्षमता)। उन्होंने एक कंप्यूटर को सत्र के चरण का अनुमान लगाने के लिए प्रशिक्षित किया। परिणाम क्या रहा? कंप्यूटर एक रैंडम अनुमान लगाने में भी मुश्किल से बेहतर था। यह केवल 44% बार सही हो सका, जो कि 33% के करीब है—जो तब होता यदि आप हर बार केवल "पीक" का अनुमान लगाते। यहाँ तक कि जब उन्होंने ध्वनि तरंगों के सूक्ष्म, तकनीकी विवरणों (जैसे विशिष्ट फ्रीक्वेंसी और समय के साथ ध्वनि कैसे बदलती है) को देखा, तो कंप्यूटर केवल थोड़ा ही बेहतर हो सका, जो लगभग 58% बार सही था।
इसका अर्थ यह है कि हालांकि संगीत में कुछ बहुत छोटे अंतर हैं, वे इतने सूक्ष्म और मिश्रित हैं कि आप केवल सुनकर यह नहीं बता सकते कि "शुरुआत" का संगीत "मध्य" के संगीत से कैसे अलग है। प्लेलिस्ट में कोई स्पष्ट, सुसंगत संरचना नहीं थी।
"अदृश्य" संरचना
यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे पूरी तरह से आश्वस्त हो सकें, शोधकर्ताओं ने एक अलग तरीका आजमाया। कंप्यूटर को यह बताने के बजाय कि, "यह पीक है, वह रिटर्न है," उन्होंने कंप्यूटर को अपने आप समूहों को खोजने के लिए छोड़ दिया, जिससे वह प्राकृतिक पैटर्न देख सके। यदि प्लेलिस्ट वास्तव में व्यवस्थित होती, तो कंप्यूटर गानों को तीन स्पष्ट ढेरों में विभाजित करने में सक्षम होना चाहिए था: शुरुआत, मध्य और अंत।
लेकिन कंप्यूटर ऐसा नहीं कर सका। तीनों चरणों के गाने एक बड़े, अस्त-व्यस्त ढेर में मिले हुए थे। "क्लस्टरिंग" स्कोर इतने कम थे कि वे लगभग शून्य थे। यह सुझाव देता है कि संगीत स्वाभाविक रूप से इन सुव्यवस्थित श्रेणियों में नहीं आता है। चरणों के बीच के अंतर इतने धुंधले हैं कि वे केवल तभी दिखाई देते हैं जब आप एक बहुत ही विशिष्ट, सख्त सेट नियमों के साथ कंप्यूटर को उन्हें खोजने के लिए मजबूर करते हैं। एक मानव श्रोता (या पैटर्न खोजने वाला कंप्यूटर) के लिए, पूरा संगीत पूरे सफर के दौरान लगभग एक जैसा ही सुनाई देता है।
इसका क्या अर्थ है?
यह शोध पत्र सुझाव देता है कि वर्तमान में थेरेपी में उपयोग की जाने वाली प्लेलिस्ट उस सख्त "ऑनसेट-पीक-रिटर्न" स्क्रिप्ट का पालन नहीं कर रही हैं, जिसे कई विशेषज्ञ जरूरी मानते हैं। क्यूरेटर (वे लोग जो गाने चुनते हैं) शायद अपने दिमाग में इस सिद्धांत का पालन कर रहे हैं, लेकिन वास्तविक संगीत फाइलें इसे प्रदर्शित नहीं करती हैं।
इसका मतलब यह नहीं है कि संगीत मददगार नहीं है! लेखक सावधानीपूर्वक कहते हैं कि उपचार की प्रक्रिया में संगीत एक बहुत बड़ा हिस्सा है। शायद जादू संगीत की संरचना में नहीं है, बल्कि इस बात में है कि संगीत सुनने वाले व्यक्ति के साथ कैसे जुड़ता है। शायद सबसे महत्वपूर्ण बात यह नहीं है कि पीक पर संगीत "बड़ा" हो जाए, बल्कि यह है कि उस क्षण में अनुभव करने वाले व्यक्ति को वह कैसा महसूस होता है।
संक्षेप में, अध्ययन ने पाया कि हालांकि एक पूरी तरह से टाइम की गई संगीतमय यात्रा का विचार लोकप्रिय है, लेकिन आज उपयोग की जाने वाली प्लेलिस्ट की वास्तविकता हमारी सोच से कहीं अधिक अराजक और कम संरचित है। संगीत शायद उन तरीकों से अपना काम कर रहा है जिन्हें हम अभी पूरी तरह से नहीं समझते हैं, लेकिन यह निश्चित रूप से हमारी अपेक्षा के अनुसार "शांत शुरुआत, जंगली मध्य, कोमल अंत" के टेक्स्टबुक स्क्रिप्ट का पालन नहीं कर रहा है।
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