國(guó)內(nèi)可視化音樂研究現(xiàn)狀

楊季澤　高旖

音樂作為一種在時(shí)間中展現(xiàn)的聽覺藝術(shù)，在過去漫長(zhǎng)的時(shí)間中，都是以抽象、難以捉摸的形象出現(xiàn)。隨著時(shí)代的發(fā)展，近些年來計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)涌現(xiàn)了一批可視化分析測(cè)量工具，并開始逐漸應(yīng)用于音樂的可視化。音樂可視化是對(duì)音樂表達(dá)的一種非主觀的，科學(xué)的判斷和解釋方法，是為理解、分析、比較音樂的表現(xiàn)力和內(nèi)部結(jié)構(gòu)提供的一種呈現(xiàn)技術(shù)。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展的信息化時(shí)代，各種科學(xué)的手段和技術(shù)進(jìn)入人文藝術(shù)領(lǐng)域自然是大勢(shì)所趨，在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，可視化音樂也逐漸成為了國(guó)內(nèi)研究的熱點(diǎn)問題。

通過CiteSpace的可視化技術(shù)，可以精準(zhǔn)分析海量文獻(xiàn)信息，得出清晰，直觀的視圖，可以全景式探析一個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和熱點(diǎn)變遷。目前，在音樂領(lǐng)域，已經(jīng)出現(xiàn)了一些使用可視化技術(shù)對(duì)目前某一熱點(diǎn)研究現(xiàn)狀分析的文獻(xiàn)，例如巫宇軍采用Cite Space（5.3.R4）可視化分析技術(shù)、計(jì)量學(xué)分析法及CNKI統(tǒng)計(jì)功能對(duì)我國(guó)近十年來發(fā)表在中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）上關(guān)于我國(guó)音樂類非遺研究的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行了分析；劉苗，周莉，許頌采取定量分析結(jié)合定性研究的方法，文獻(xiàn)研究法、知識(shí)圖譜分析法、內(nèi)容分析法對(duì)1957-2020年CNKI上所收錄的關(guān)于云南音樂的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行了可視化分析。但是在可視化音樂方面，目前國(guó)內(nèi)尚無相關(guān)文獻(xiàn)。

本文采用了文獻(xiàn)計(jì)量的方法，運(yùn)用CiteSpace（6.1.R3），選擇1997—2022中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）上可視化音樂相關(guān)的文獻(xiàn)資料為數(shù)據(jù)來源，從發(fā)表數(shù)量，作者及機(jī)構(gòu)聯(lián)系，關(guān)鍵詞聚類，突變率檢測(cè)對(duì)目前國(guó)內(nèi)可視化音樂研究現(xiàn)狀進(jìn)行可視化分析，探究發(fā)展趨勢(shì)，研究群體特點(diǎn)和研究熱點(diǎn)變遷，旨在為國(guó)內(nèi)可視化音樂研究提供借鑒。

一、研究方法和數(shù)據(jù)來源

（一）研究設(shè)計(jì)

本文基于文獻(xiàn)計(jì)量和科學(xué)圖譜的方法，使用CiteSpace（6.1.R3）和CNKI統(tǒng)計(jì)功能進(jìn)行研究，通過對(duì)作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞的共現(xiàn)與聚類，以及關(guān)鍵詞突變率進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，探究學(xué)術(shù)發(fā)展的歷程和知識(shí)拐點(diǎn)，了解目前研究現(xiàn)狀和已經(jīng)存在的不足之處。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文選擇中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）期刊音樂數(shù)據(jù)庫(kù)為數(shù)據(jù)來源，對(duì)主題“可視化音樂”及“音樂可視化”進(jìn)行檢索，最終檢索出中文文獻(xiàn)共270條，通過人工整理與去重，剔除明顯不符合本主題的結(jié)果，最終得到有效中文文獻(xiàn)214條。得到最早的一篇期刊為李霞，劉征，劉遵仁，邵峰晶1997年12月30日在青島大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）發(fā)表的《關(guān)于音樂可視化的研究——聲音格式與音樂格式的轉(zhuǎn)換》。因此本文將以知網(wǎng)上1997年12月至2022年10月的關(guān)于可視化音樂的文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行可視化分析。

二、可視化音樂相關(guān)文獻(xiàn)的可視化分析

（一）文獻(xiàn)年度統(tǒng)計(jì)分析

根據(jù)知網(wǎng)的可視化圖譜工具分析可知，自1997年發(fā)表了第一篇關(guān)于可視化音樂的論文后，關(guān)于可視化音樂的研究很長(zhǎng)時(shí)間里發(fā)展都十分緩慢，直到2008年才迎來一波小高峰。以2008年為分水嶺，之后開始逐年上升，尤其是在2017年之后，更是發(fā)展迅速，在近幾年達(dá)到最高峰。

1997年至2007年為可視化音樂研究的萌芽期，這些年文章發(fā)表的數(shù)量基本為個(gè)位數(shù)，甚至有些年份發(fā)文數(shù)為0。直至2005年至2008年間楊健建立了Vmus.net音樂可視化分析平臺(tái)并發(fā)表了一系列關(guān)于音樂可視化的論文，可視化音樂在學(xué)界開始逐漸應(yīng)用于音樂表演相關(guān)的學(xué)術(shù)研究中。又經(jīng)過了近十年的積累，于2017年迎來井噴，發(fā)文數(shù)量逐年飆升，成為近年來的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)之一。

（二）研究群體特征分析

（1）核心學(xué)者群體與相關(guān)機(jī)構(gòu)

將發(fā)文量最多的作者及其發(fā)文數(shù)（楊健，8）及總被引最多作者及其發(fā)文數(shù)（楊健，172）帶入普賴斯公式N=0.749x√N(yùn)max、M=0.749x√Mmax，并四舍五入可以得出N≥2，M≥10，即符合發(fā)文量≥2且被引數(shù)≥10的學(xué)者可以視為本領(lǐng)域核心學(xué)者。綜合上述兩點(diǎn)可得出本領(lǐng)域目前核心學(xué)者有以下八位，按順序排列分別為“楊健，總發(fā)文8，總被引172，最新發(fā)文年數(shù)2022”“黃鶯，總發(fā)文4，總被引76，最新發(fā)文年數(shù)2022”“童玲卡、黃東軍、曲天喜，總發(fā)文2，總被引91，最新發(fā)文年數(shù)2008”“蔣達(dá)、房婷，總發(fā)文2，總被引21，最新發(fā)文年數(shù)2013”“張艷鵬，總發(fā)文2，總被引17，最新發(fā)文年數(shù)2013”。

從上方數(shù)據(jù)可以得出，目前在可視化音樂領(lǐng)域，楊健作為核心學(xué)者中的代表，從2008年開始一直活躍至今，不論是發(fā)文量還是被引數(shù)，都是一騎絕塵。同時(shí)通過觀察上圖中發(fā)文年數(shù)的信息，可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)令人擔(dān)憂的事實(shí)，即雖然關(guān)于可視化音樂的發(fā)文量逐年攀升，但除去楊健和黃鶯，其他核心作者已慢慢淡出該領(lǐng)域，從數(shù)量上來看近年來可視化音樂相關(guān)的文章雖在逐年增加，但是卻并未有新的核心學(xué)者出現(xiàn)。

（2）作者，機(jī)構(gòu)合作情況分析

為研究本領(lǐng)域內(nèi)各學(xué)者以及各機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系，本文利用CiteSpace軟件對(duì)主要發(fā)文作者和機(jī)構(gòu)分別進(jìn)行共性分析，得出圖一。

通過對(duì)可視化音樂文獻(xiàn)相關(guān)的作者進(jìn)行篩選，合并，去重，將一些相同的機(jī)構(gòu)進(jìn)行合并，最終得出了上圖。圖中作者及機(jī)構(gòu)名稱節(jié)點(diǎn)越大，代表其發(fā)文數(shù)量越多。節(jié)點(diǎn)年輪的顏色越淺，代表著發(fā)文年限越接近，越深，代表著年份越久遠(yuǎn)。聯(lián)結(jié)節(jié)點(diǎn)之間的曲線代表著作者及機(jī)構(gòu)之間的合作情況。

從圖中的連線情況可知，目前各個(gè)學(xué)者之間的合作較少，大部分都是獨(dú)立研究。除去楊健與黃鶯；王旭，孫洋，王碩及張輝等作者，南京藝術(shù)學(xué)院，上海音樂學(xué)院音樂工程系，南京航天航空大學(xué)音樂系三所機(jī)構(gòu)之外，近些年幾乎沒有什么穩(wěn)定的研究團(tuán)體出現(xiàn)。

（三）研究熱點(diǎn)分析

（1）關(guān)鍵詞分析

為了解目前本領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容，本文使用了CiteSpace軟件對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行了可視化分析，將Keyword設(shè)置為Node Type，時(shí)間切片設(shè)為1997年至2022年，時(shí)間間隔為1，將經(jīng)過人工篩選的CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)于可視化音樂的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，最終得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)性圖譜（圖二），通過人工梳理，將對(duì)義關(guān)鍵詞進(jìn)行合并刪除去重，去除“可視化”“音樂”兩大類，按照出現(xiàn)頻次排序，最終得到了出現(xiàn)頻次最高的十個(gè)關(guān)鍵詞，即“音樂表演”“特征提取”“新媒體”“音樂教育”“節(jié)奏伸縮”“體態(tài)律動(dòng)”“演奏風(fēng)格”“器樂演奏”“虛擬現(xiàn)實(shí)”“參數(shù)分析”。

關(guān)鍵詞共現(xiàn)性圖譜（圖二）中節(jié)點(diǎn)N總數(shù)為254，連線E為322，網(wǎng)絡(luò)密度為0.01，Q值為0.7869（>0.3），Mean Silhouette值為0.9854（>0.4），這代表該圖表結(jié)構(gòu)合理，可信度較高。

根據(jù)圖二可得，目前在國(guó)內(nèi)可視化音樂領(lǐng)域內(nèi)，關(guān)于音樂表演的研究是當(dāng)前最熱門的主題，其節(jié)點(diǎn)大小是除去可視化和音樂兩大節(jié)點(diǎn)之外體量最大的，出現(xiàn)頻次高達(dá)11，并且除了音樂表演本身之外，節(jié)奏伸縮（排名5，詞頻7），演奏風(fēng)格（排名7，詞頻5），器樂演奏（排名8，詞頻5）等幾大關(guān)鍵詞，同樣也屬于音樂表演領(lǐng)域的相關(guān)名詞。除此之外總量最多的便是特征提?。ㄅ琶?，詞頻7），虛擬現(xiàn)實(shí)（排名9，詞頻5），參數(shù)分析（排名10，詞頻5）等，他們共同歸屬于可視化音樂軟件的算法和優(yōu)化相關(guān)的計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。除此之外便是新媒體（排名3，詞頻7），音樂教育（排名4，詞頻7）等，涉及媒體傳播以及教學(xué)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用。

目前在可視化音樂領(lǐng)域中，對(duì)于音樂表演的研究可以說是“獨(dú)占鰲頭”，在實(shí)際表演中難以捉摸的律動(dòng)、結(jié)構(gòu)、姿態(tài)等非理性因素，通過可視化音樂的分析，可以更加直觀、清晰地表現(xiàn)出來，為表演者打開全新的思路，一定程度上緩解了目前音樂學(xué)科寫作存在的“數(shù)據(jù)量不足”的困境。并且隨著“Sonic Visualiser”，“Vmus.net”等軟件和平臺(tái)的出現(xiàn)和逐漸完善，讓可視化音樂分析的入門門檻在一定程度有所降低，僅需稍加嘗試熟悉便可熟練掌握，并且得出的結(jié)果也更加準(zhǔn)確，科學(xué)，這吸引了一大批學(xué)者進(jìn)入本領(lǐng)域。

（2）關(guān)鍵詞突現(xiàn)詞分析

突現(xiàn)詞的變化，即是學(xué)術(shù)熱點(diǎn)的變遷，越接近當(dāng)前時(shí)間的突現(xiàn)詞，就越能代表當(dāng)前的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，利用CiteSpace軟件對(duì)突現(xiàn)詞進(jìn)行分析，總結(jié)出其中的八個(gè)突現(xiàn)詞，得出下面的突現(xiàn)詞演變軌跡圖（圖三）。

從上圖可以得出，自1997年以來，可視化音樂的研究熱點(diǎn)多次轉(zhuǎn)變，在2007年至2013年間，“特征提取”以1.48的突變率成為學(xué)術(shù)前沿，這一時(shí)期也是可視化音樂的理論建設(shè)時(shí)期，特征提取作為可視化音樂分析的重要分析方法成為了這一時(shí)期的研究熱點(diǎn)。

近些年來，音樂教育作為熱點(diǎn)開始逐漸出現(xiàn)在可視化音樂的領(lǐng)域之中，尤其是自2019年開始，小學(xué)音樂成為了這段時(shí)間最新的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，這與國(guó)家近些年來相繼提出的政策是密不可分的。在北京召開的“第六屆中小學(xué)數(shù)字化研討會(huì)”也進(jìn)一步引發(fā)了學(xué)者對(duì)音樂可視化在教學(xué)實(shí)踐中應(yīng)用的思考和研究，可視化音樂也從音樂表演和音樂分析領(lǐng)域開始進(jìn)入了實(shí)際教學(xué)應(yīng)用中。

三、研究結(jié)論

度過了漫長(zhǎng)的萌芽期，如今的可視化音樂已經(jīng)進(jìn)入了快速發(fā)展時(shí)期，文章數(shù)量逐年攀升，不斷加入的新學(xué)者，產(chǎn)生的新技術(shù)，也為可視化音樂的發(fā)展帶來了全新的活力。作者構(gòu)成方面也已形成以楊健、黃鶯為代表的核心學(xué)者群體和合作團(tuán)體。更重要的是，研究并沒有僅僅停留在音樂表演和音樂分析方面，開始出現(xiàn)向新媒體傳播、音樂教育方面延伸的趨勢(shì)。

但是目前的可視化音樂領(lǐng)域依舊存在一定的不足。首先，雖然發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量在逐年增加，進(jìn)入本領(lǐng)域的青年學(xué)者也越來越多，但是卻再無具有影響力的成果產(chǎn)出，如此下去定會(huì)造成學(xué)術(shù)斷層，嚴(yán)重影響學(xué)科的繼承與發(fā)展。其次，學(xué)者及機(jī)構(gòu)之間的合作性不強(qiáng)，大多數(shù)依然在進(jìn)行獨(dú)立研究，長(zhǎng)此以往定會(huì)影響具有影響力文獻(xiàn)的產(chǎn)出。最后，雖然目前有部分理論研究能夠落實(shí)到實(shí)際應(yīng)用中，但是總量仍然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，只有大量產(chǎn)出能服務(wù)于實(shí)踐的研究成果，才能長(zhǎng)久、良性地發(fā)展下去。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃鶯，楊?。骸犊吹靡姷暮寐曇簟?jì)算機(jī)可視化輔助聲樂教學(xué)之案例分析》，《南京藝術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)（音樂與表演版）》2012年第4期。

[2]楊?。骸?0世紀(jì)西方器樂演奏風(fēng)格的結(jié)構(gòu)特征及其形成原因——基于計(jì)算機(jī)可視化音響參數(shù)分析的研究結(jié)果概述》，《南京藝術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)（音樂與表演版）》2008年第3期。

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[4]劉苗，周莉，許頌：《云南音樂相關(guān)文獻(xiàn)的可視化分析》，《復(fù)旦學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）》2021年第3期。

[5]屈天喜，黃東軍，童卡娜：《音樂可視化研究綜述》，《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2007年第9期。

[6]鐘文娟：《基于普賴斯定律與綜合指數(shù)法的核心作者測(cè)評(píng)——以〈圖書館建設(shè)〉為例》，《科技管理研究》2012年第2期。

楊季澤 南京藝術(shù)學(xué)院音樂學(xué)院碩士研究生

高 旖 南京藝術(shù)學(xué)院音樂學(xué)院講師

（責(zé)任編輯 于洋）