MUSiNET: A Complex Network Model to Explore Underlying Relationship among Musics
이 논문은 내재적 및 외재적 음악적 특징을 통합하여 전역적인 곡 간의 관계를 매핑함으로써 문화적 통합과 인기도 역학에 관한 구조적 통찰을 밝혀내고, 추천 및 발견과 같은 응용 분야를 위한 전통적인 음악 분류에 대한 강력한 데이터 기반 대안을 제공하는 새로운 복합 네트워크 모델인 MUSiNET을 소개한다.
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음악은 오랫동안 보편적인 언어이자, 감정을 불러일으키고 광범위한 문화적 격차를 넘어 사람들을 연결할 수 있는 힘으로 이해되어 왔습니다. 수십 년 동안 과학자들과 기술자들은 이러한 연결 고리를 지도화하기 위해 노력해 왔으며, 종종 청취자들이 들리는 것을 어떻게 묘사하는지나 장르 라벨과 같은 광범위한 범주에 의존해 왔습니다. 그러나 이러한 전통적인 방식은 노래들을 하나로 묶어주는 미묘하고 보이지 않는 실타래를 놓치는 경우가 많습니다. 이 방식은 왜 한 나라의 노래가 다른 나라의 청취자에게 친숙하게 느껴지는지, 혹은 1980년대의 트랙이 어떻게 2020년대의 히트곡과 공명할 수 있는지 설명하는 데 어려움을 겪습니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 복잡계 네트워크 과학(complex network science)이라는 분야로 눈을 돌렸습니다. 이 접근법에서는 노래와 같은 개별 항목을 하나의 '점'으로 취급하고, 그들 사이의 관계를 '선'으로 그립니다. 이러한 연결의 형태를 연구함으로써, 과학자들은 노래를 하나씩 개별적으로 볼 때는 보이지 않던 패턴을 발견할 수 있습니다. 이러한 관점은 노래가 무엇으로 분류되는가에서 벗어나, 거대하고 글로벌한 집단 속에서 노래가 실제로 어떻게 행동하고 다른 노래와 관계를 맺는가로 초점을 전환합니다.
새로운 연구에서 인도 출신의 연구진은 MUSiNET이라 불리는 음악 관계의 디지털 지도를 구축했습니다. 연구진은 사람들에게 무엇을 좋아하는지 묻는 대신, 컴퓨터를 이용해 수천 곡의 노래를 분석함으로써 음악이 스스로 말하게 했습니다. 연구진은 영어, 벵골어, 힌디어, 스페인어, 한국어의 다섯 가지 언어로 된 5,000곡의 데이터셋을 수집했습니다. 각 노래에 대해 컴퓨터는 두 가지 유형의 정보를 조사했습니다. 첫째, 비트의 속도, 트랙의 에너지, 곡의 밝고 슬픈 정도와 같은 소리 자체를 조사했습니다. 둘째, 해당 곡을 수행한 아티스트, 발표 연도, 인기 등 노래를 둘러싼 사실들을 살펴보았습니다. 연구진은 그다음 모든 노래를 서로 비교하여 유사성을 나타내는 점수를 계산했습니다. 만약 두 노래가 충분히 비슷하다면 컴퓨터는 그 사이에 선을 그었습니다. 그 결과, 모든 노래가 노드(node)가 되고 모든 유사성이 연결선이 되는 거대하고 복잡한 웹이 만들어졌습니다.
연구진은 이 웹의 구조를 이해하기 위해 세 가지 다른 각도에서 검토했습니다. 가장 낮은 수준에서 그들은 개별 노래를 살펴보며 어떤 노래가 가장 중요한지를 확인했습니다. 그들은 가장 많이 연결된 노래들, 즉 '허브(hubs)'가 주로 스트리밍 알고리즘에 의해 부상한 최근의 히트곡들이라는 것을 발견했습니다. K-팝 장르나 다른 현대적인 스타일에서 자주 나타나는 이러한 트랙들은 중심적인 집결지 역할을 하고 있었습니다. 그러나 연구진은 또 다른 종류의 중요한 노래인 '브리지(bridges, 가교)'를 발견했습니다. 이들은 서로 결코 만날 수 없을 법한 서로 다른 음악 그룹들을 연결하는 트랙들이었습니다. 놀랍게도, 이 브리지들은 종종 수십 년 전의 오래된 노래들이었으며, 힌디어나 벵골어와 같은 지역 언어로 된 경우가 많았습니다. 현대적인 히트곡들이 유사한 새로운 음악들의 조밀한 클러스터를 형성했다면, 이 오래된 트랙들은 서로 다른 문화와 시대들을 연결하며 전체 네트워크를 결합하는 접착제 역할을 했습니다.
연구진이 전체 네트워크를 멀리서 바라보았을 때, 음악이 얼마나 통합되어 있는지에 대해 놀라운 사실을 발견했습니다. 대다수의 노래, 즉 99.58%가 하나의 거대한 단일 그룹에 속해 있었습니다. 이는 그들의 컬렉션에 있는 거의 모든 노래가 유사성의 사슬을 따라가면 다른 어떤 노래에도 도달할 수 있음을 의미합니다. 네트워크는 언어나 장르에 의해 고립된 섬들로 나뉘어 있는 것이 아니라, 청취자가 이론적으로 한국 팝송에서 스페인어 발라드로 이동할 수 있는 연속적인 풍경이었습니다. 연구진은 또한 노래들이 유사한 인기나 발표 연도를 가진 다른 노래들과 연결되는 경향이 있지만, 상당한 예외도 존재한다는 점에 주목했습니다. 예를 들어, 서로 다른 언어의 노래들이 유사한 리듬이나 에너지 수준을 공유할 경우 서로 연결되기도 했는데, 이는 음악적 연결이 언어의 장벽보다 더 강할 수 있음을 증명했습니다.
또한 연구는 노래의 길이와 발표 날짜가 이러한 연결에 어떤 영향을 미치는지 밝혔습니다. 약 3~4분 길이의 노래들이 가장 조밀한 클러스터를 형성했는데, 이는 음악적 유사성을 위한 최적의 지점임을 시사합니다. 한편, 네트워크는 음악이 종종 스스로에게 되돌아온다는 것을 보여주었습니다. 1980년대의 노래들이 유사한 스타일을 부활시킨 현대 트랙들과 강력한 연결을 갖는 것이 발견되었는데, 이는 과거와 현재가 서로 영향을 주고받는 루프를 형성합니다. 연구진은 스트리밍 플랫폼이 흔히 가장 인기 있고 알고리즘 친화적인 노래들을 상단으로 밀어 올리지만, 음악의 근본적인 구조는 훨씬 더 다양하고 상호 연결되어 있다고 결 결론지었습니다. 오늘의 '허브'는 새로운 히트곡일 수 있지만, 세계의 음악을 계속 연결해 주는 '브리지'는 종종 오랜 시간 동안 존재해 온 시대를 초월한 교차 문화적 트랙들입니다. 이 연구는 음악을 진정으로 이해하고 효과적으로 추천하기 위해서는 단순한 라벨과 인기 차트를 넘어, 소리 자체 내에 존재하는 깊고 구조적인 관계를 따라가야 함을 시사합니다.
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