Kvantitativ musikanalyse

Af
| DMT Årgang 41 (1966) nr. 06 - side 175-178

Artiklen er indscannet fra det trykte magasin; der tages forbehold for fejl

Annonce

Edition s

Annonce

Annoncér hos Seismograf

Jens Brinker:

Kvantitativ musikanalyse

Datamaskinerne og de hermed forbundne kvantitative metoder synes at vinde større og større indpas i musikforskningen. Jens Brincker, der er en dansk pionér på området, opridser her visse sider af den kvantitative musikforsknings problemstilling; måske er der tale om et nyt kapitel i musikforskningens historie.

En påfaldende interesse for teknologi og kvantitative metoder har i de senere år præget den moderne musik og musikforskning. Hvor seriøs denne interesse er, hvor stor indflydelse den vil få på musikkens udvikling og på vor viden om de elementer, der karakteriserer et musikværk, er det selv sagt svært at danne sig et billede af, før fænomenet er kommet tilpas på afstand. Nu - hvor udviklingen endnu accellererer - følges denne formæling mellem teknologien og tonerne, mellem musikforskningen og de kvantitative metoder af de mest forskelligartede reaktioner svingende fra altoverskyggende fanatisme til total afvisning, mens flertallet af interesserede endnu forholder sig forsigtigt afventende til dette nye, der trænger sig på.

Selv om man derfor - som altid i Storm Petersens fædreland skal vare sig for at spå, er det svært at tie om alle de perspektiver, som i hvert fald musikforskningens anvendelse af kvantitative metoder åbner. Thi selv om høsten fra den kvantitave ager på musikforskningens vidtstrakte arbejdsmark endnu har været beskeden, ja målt med den anvendte møje forsvindende, er det for nemt og for risikabelt at affeje disse metodiske studier (for således karakteriseres de fleste forsøg på kvantitativ analyse bedst) som et videnskabeligt modelune.

Man kommer ikke uden om at se de kvantitative metoder i sammenhæng med den kritik af de traditionelle metoder, der har dannet baggrund for mange af dette århundredes betydelige bidrag til musikforskningen. Og jævnsides hermed må man tage i betragtning, at anvendelsen af kvantitative metoder i større udstrækning først er bleven muliggjort gennem den tekniske udvikling, der især har fundet sted efter anden verdenskrig på databehandlingens område. Disse to faktorer, en vis skepsis over den faglige overlevering og en pludselig forøgelse af de tekniske hjælpemidler, danner baggrunden for den kvantitative musikforskning.

Nyest - og i denne sammenhæng mest ukendt - er databehandlingen, som den kan finde sted med vor tids mest avancerede elektroniske hjælpemidler, nemlig de såkaldte »elektronhjerner«, »computere« eller »datamaskiner«. Derfor skal der ofres nogen plads på at fortælle lidt om datamaskinen og dens musikvidenskabelige relevans.

En datamaskine (elektronhjerne/computer) er blevet kaldt en »informationstransformationsautomat«. Den modtager information i form af data, der er kodet i et sprog, den forstår. Den transformerer disse data ved hjælp af Operationsregler, det såkaldte program, og den afleverer de transformerede data i form af beskrevne ark, kurvetegninger eller kodeband. I den tekniske jargon kan computeren beskrives som en »black box«, der i input-siden har et indlæsningsapparat og i output-siden en linjeskriver, kurvetegner el. lign.

Første led i maskinen er inputafdelingen, der modtager ens data og ens program. Dataindlæsningen foregår på forskellige måder alt efter maskintyperne og dataernes mængde. Den klassiske metode er hulkode-metoden, der ved hjælp af hulkort, papirkode-bånd eller magnetiske tapes indeholder dataerne oversat til et kodesprog. Mere avancerede indlæsnings-metoder kendes fra de nye checks, hvor der benyttes magnetskrift, og på trapperne er en ny, optisk indlæsningsmetode, der i princippet vil tillade maskinen at læse data direkte fra et beskrevet ark, ganske som et menneske læser, men med betydelig større læsehastighed. Såvidt dataindlæsningen - på nuværende stadium er den optiske indlæsning under udvikling og endnu ikke kommet længere, end at den stiller større krav til typernes tydelighed end det normale menneskeøje.

Afgørende for fremstilling af optiske læsere er selvfølgelig standardiseringen af skriften. Og her rammer det musikforskeren hårdt, at der ingen standardiseret nodetypografi findes. Nodeskrivemaskinen er endnu ikke slået igennem og deri ligger en alvorlig hindring i optisk indlæsning af musikdata. For musikforskningen ligger det endvidere mere lige for at vente på en akustisk »indlæsning«, så man kan indlæse et musikværks data direkte fra en grammofonplade eller et bånd. Den akustiske indlæsning er ikke ren fantasi. Der arbejdes ihærdigt på problemet i USA, hvor man foreløbig har opnået at få en datamaskine til at sige sine output, og hvor der eksperimenteres med konversationer mellem mennesker og datamaskiner. Foreløbig er den tekniske lydkvalitet dog så ringe, at resultaterne ingen praktisk betydning har for musikvidenskaben.

Vil man anvende datamaskine i musikforskning, må man derfor regne med foreløbig at skulle kode materialet, enten til bogstavskrift, der kan indlæses optisk, eller til traditionelle hulbånd. Og begge dele kræver en gennemgang af al det materiale, der skal undersøges og en afskrift af det i kode. Dette triste faktum er den første alvorlige indvending mod EDB i musikforskningen. Og den kan med det samme give anledning til den første overvejelse over anvendeligheden af computere. Det må nemlig være klart, at undersøgelser, der kan foretages ved én gennemsøgning af et materiale ikke egner sig til datamaskinebehandling. Den tid, det tager af kode materialet, vil nemlig være lige så lang som den, det tager at foretage undersøgelsen i hånden.

Men selv denne - tilsyneladende indlysende indskrænkning er dog kun foreløbig. På samme måde, som man i dag kan skaffe sig den information, et musikværk indeholder, ved at købe en grammofonplade med værket eller ved at rekvirere en mikrofilm af manuskriptet, - på samme måde er det teoretisk muligt at anskaffe en kopi af værket i EDB-kode. Er et papirkodebånd eller et tape først én gang fremstillet, kan det nemlig kopieres uden synderlig udgift af maskinel vej. Det kræver blot, at der internationalt standardiseres en musikkode, og at der bliver så stort behov for kodede værker, at det kan betale sig kommercielt at udnytte behovet. Men endnu er dette som sagt fremtidsmusik sammen med den akustiske indlæsning. Den aktuelle anvendelse af EDB kræver kodning af hver enkelt node, man vil undersøge.

Når dataerne er indlæst, kommer næste problem: hvordan skal man forklare maskinen, hvad den skal foretage sig med dem - hvordan kommunicere med en datamaskine? Rent fysisk foregår det ved en konsol, der indeholder en stor elektrisk skrivemaskine og en række knapper. Skrivemaskinen er i forbindelse med maskinens styreenhed, der direkte reagerer på de ordrer, man udsteder. Ordrerne skal formuleres i et sprog, maskinen kender, det såkaldte programmeringssprog.

Beherskelsen af programmeringssprogene er nødvendig, hvis man selv skal lave sine programmer, og nødvendig hvis man vil danne sig et dybere indblik i, hvilke opgaver, der er maskin-fähige. Men almindeligvis kan man nøjes med et ringe eller overfladisk kendskab til programmeringssprogene og lade kommunikationen med maskinen foregå ved hjælp af en programmør, som man på almindeligt dansk forklarer sit problem.

Tilsyneladende ligger heri endnu en indskrænkning i databehandlingens anvendelighed i musikvidenskaben. Men kun tilsyneladende. For det første er det nemlig en god skole at formulere sin problemstilling klart og logisk, før man starter løsningen af problemerne. Og programmøren vil forlange en ganske klar og logisk redegørelse af de processer, datamaskinen skal foretage med materialet. For det andet er programmøren ofte i besiddelse af et program, der - skønt det måske stammer fra helt andre fagområder - på forhånd passer til ens problemstilling. Og endelig kan kendskabet til andre forskningsområders arbejde med analoge opgaver virke befrugtende på ens egen forskning.

Man skal derfor ikke kimse ad programmøren som mellemled mellem ens data og deres behandling, men tværtimod hilse denne specialiseringens triumf velkommen som en paradoksal mulighed for at overvinde nogle af specialiseringens uheldige følger. Kan vi ikke forstå hinandens videnskaber og overskue betydningen af andres arbejde, må det dog hilses med tilfredshed, hvis vi - når forskningen er skåret ned til data og logiske problemstillinger - på dette plan kan drage nytte af andres arbejde.

Idet vi nu er kommet så langt, at vi kan forlade inputsiden af maskinen og se på selve den »sorte kasse«, vil det være naturligt at spørge, hvad en regnemaskine kan lave?

Svaret er meget enkelt: Alt, hvad man kan fremstille logisk for den med papir og blyant. Tilsyneladende er det uhyre meget; men i relation til de humanistiske videnskaber og måske især musikvidenskaben ligger her den største begrænsning. Maskinen kan besvare alle spørgsmål, som man kan stille logisk i alle detaljer med papir og blyant; men hvormange af de spørgsmål, der normalt konstituerer en musikvidenskabelig afhandling, kan stilles logisk i alle detaljer?

Dette undlader man ofte at gøre sig klart. Og skal man anvende EDB er det nødvendigt, at gøre sig lysende klart, hvad man undersøger i hver fase af en analyse, og hvilke arbejdsprocesser undersøgelsen kræver.

I praksis kan man anvende en tommelfingerregel: Alt, hvad man kan forklare en intelligent, men aldeles umusikalsk programmør og få ham til at lave, kan undersøges på en datamaskine.

Vi kan dermed straks udskyde nogle væsentlige led i den musikvidenskabelige undersøgelse som uegnede til databehandling: Alt, hvad der kræver fortolkning af nodebilledet. Alt, hvad der bygger på intuition eller på en viden, der ikke kan deduceres af noderne i det undersøgte materiale. Og alt, hvad der kræver vurdering og skøn. Datamaskinens force er, at den kan besvare logisk stillede spørgsmål med en uhyre hastighed ved at gennemsøge et materiale. Den kan aldrig stille spørgsmål til materialet. Og den kan ikke uopfordret kombinere svarene, sammenligne dem og uddrage konklusioner af dem.

Vi kan hermed indkredse den musikvidenskabelige situation, der involverer datamaskinen:

1. En undersøgelse af et materiale har resulteret i en eller flere hypoteser, der er så klart formulerede, at de kan afkræftes eller bekræftes af en række analyser af materialet.

2. Materialet er af en sådan størrelse, at det ikke umiddelbart kan overskues af forskeren.

3. Hypotesernes verificering vil kræve så omfattende undersøgelser af materialet, at de tager længere tid end kodningen af noderne.

Det første af disse krav skyldes maskinens fødte begrænsning. Den er en informationstransformationsautomat og kan som sådan kun foretage logiske operationer med data. Andet krav har en dobbelt begrundelse. Dels er det meningsløst at bruge maskinen til noget, man selv kan klare i hovedet; dels arbejder datamaskiner ofte med statistiske metoder, der kræver store datamængder for at resultaterne skal blive nøjagtige. Tredie krav skyldes kodningsprocessens langsommelighed og skal kun opretholdes så længe indlæsningen foregår på traditionel vis og sålænge man er nødt til selv at kode sit materiale.

Såvidt datamaskinen og dens muligheder for at indtræde i det musikvidenskabelige apparatur på linje med grammofonen, båndoptageren og mikrofilmen. Den anden faktor, den faglige skepsis, der betingede anvendelsen af kvantitative metoder, fortjener også et par uddybende bemærkninger.

Det er karakteristisk for den videnskabelige beskrivelse af et musikværk, at den bygger på to elementer: Analyse og interpretation. Ingen af delene kan undværes, da analysen er nødvendig for at man kan tale tale om videnskab, mens interpretationen er nødvendig for at man kan beskrive et kunstværk. Det er imidlertid først i nyere tid, at man er begyndt at interessere sig for forholdet mellem analyse og interpretation. Specielt har det været en skødesynd at interpretere under den analytiske proces og således at gøre analysen subjektiv; fremfor at analysere mest muligt objektivt og derpå interpretere resultatet. Det er en farlig spøg, at analysere og interpretere under ét, og resultatet af en sådan begrebssammenblanding kan beskues, hvor man træffer på modstridende udsagn om samme musikværk fra kompetent musikologisk side.

Det er denne - ikke ukendte - situation, der tvinger generationer af forskere til groft sagt at kassere forgængernes arbejde og at begynde forfra - simpelt hen fordi man kun kan stole på eksisterende analyser i det omfang, man kender den pågældende analysators temperament og pålidelighed. Man kan let forestille sig, hvilke mængder af elementær analytisk virksomhed, dette faktum bebyrder musikforskeren med. Og man kan sikkert også forestille sig, hvilken hårdhudethed det kræver ikke at få anfægtelser om anvendeligheden af egne analyser. Det ligger derfor lige for, at opsøge en analysemetode, der er »objektiv« i den forstand, at den kan beskrives klart i alle sine led, at den er uafhængig af de analyserede værker, og ikke korrumperes af forskerens forventede resultater etc.

Sådanne analysemetoder kalder netop på den moderne databehandlings hjælpemidler, som de er beskrevet i det foregående.

Nået så vidt, at man erkender nødvendigheden af analysemetoder, der er objektive i den ovenfor skitserede forstand, og derfor inddrager databehandlingen i musikforskningen, stilles man over for »eksakthed«; ikke som en status der er ønskelig, men som et krav, der følger af analysemetoderne og den grad af nøjagtighed, de implicerer. Der er noget selvmodsigende i at sætte hele det store og kostbare apparat i gang for at analysere mest muligt nøjagtigt og under overholdelse af en række objektivitetskriverier, for derefter at interpretere sine resultater i et fagsprog, der er så unøjagtigt, at hver enkelt term snarere dækker et kompleks af beslægtede fænomener end et skarpt defineret begreb. Man tvinges til at revidere sine gængse faglige forestillinger og prøve at bringe sin privatterminologi i overensstemmelse med den skarphed, man forlanger af analyserne.

Denne korrespondance tilvejebringes ikke ved en blot-og-bar »defineren løs«. Man kan ikke bare fastlægge en terminologi, da dette »bare« sandsynligvis vil resultere i en gold formalisme uden forbindelse med musikken og uden garanteret anvendelighed til interpretation af de analytiske resultater. Vejen er i praksis længere, idet man må opstille analytiske modeller, hvis objektivitet er sikker, og derefter teste disse modellers relevans på musikværker og undersøge deres overensstemmelse med den musikologiske terminologi. Først når man råder over anvendelige analytiske metoder og et stort antal analyser, kan man fastlægge terminologien ved - så at sige - at slutte baglæns og definere termerne med analyserne.

Vejen til »eksakthed« er - om overhovedet farbar - i hvert fald lang, og det kan derfor lønne sig at spørge: Hvad kan vindes ved »eksakthed«? Er det nøglen til øget forståelse af musikværkets art? eller er det begyndelsen til en dehumanisering af musikforskningen, der i det lange løb vil udhule den og gøre den meningsløs?

Nu turde det være helt klart, at ovenstående spørgsmål ikke kan besvares ud fra en fornemmelse af den betydning, foreliggende forsøg med kvantitativ analyse har. Dels er det hele i sin vorden. Dels har de eksisterende analyser nærmest værdi som metodetest.

Men der er et aspekt, som ikke må forglemmes: Har man én gang fundet en anvendelig og interpreterbar analysemetode, så er ikke blot metoden, men også alle analyser hele fagets eje. Takket være objektiviteten kan man bruge andre forskeres analyser og så at sige stå på ryggen af sine forgængere i stedet for at kassere deres arbejder. Og dermed åbnes mulighed for en faglig udvikling, der placerer forskeren som den, der i kraft af et stort analysemateriale er i stand til at hellige sig interpretationen af stoffet.

Et andet positivt aspekt, der allerede er berørt før, ligger i de tværvidenskabelige muligheder, der åbnes, når alle forskningsgrene omsider råder over veldefinerede begreber og objektive metoder. Metoderne og de tekniske hjælpemidler vil nemlig påvirke problemstillingerne ensartet og muliggøre analogislutninger fra kunstart til kunstart. Vel at mærke sådanne, der er ægte analogier og ikke pseudo-, hvis tilstedeværelse skyldes terminologiske unøjagtigheder.

Men de negative aspekter kan heller ikke overses. Ikke blot er de kvantitative analyser, der nødvendigvis må være det første skridt på vejen til eksakt forskning, ret primitive og utilfredsstillende i forhold til de - yderst fintmærkende - kvalitative analyser musikforskningen råder over. Men endelig har man ingen garanti for, at det overhovedet er muligt at nå til en eksakt musikforskning. Det kan ikke på forhånd antages for givet, at man med kvantitative analyser og deres krav om logiske problemstillinger kan sige noget meningsfyldt om kunst. Det er muligt, den aristoteliske definition af mennesket som et »tænkende dyr« er forkert, og at beviset herfor netop ligger i menneskets evne til at frembringe kunstværker, der skyldes en overrationel skaberakt. Og i så fald må kunstforskning være irrationel eller meningsløs.

Dette spørgsmål kan ikke besvares, og det må blive en temperaments- eller trossag, om man vil føle sig tiltrukket af tanken om eksakt musikforskning eller frastødt af den. Og - mere væsentligt - svaret er uden relevans, for alle grene af musikforskningen - såvel de mere konkrete som de mere metafysiske - er så langt fra denne problematik, at det ikke volder besvær at leve med den. Og overlade det til fjernere generationer at overkomme den med en art »kunstens komplementaritetsteori«.

Derfor står de kvantitative analyser - med alle de betænkeligheder af praktisk, principiel eller filosofisk art, man måtte have over for den - som et af de mest perspektivrige fænomener i det musikvidenskabelige repertoire! Måske begyndelsen til et nyt kapitel i musikforskningens historie.

Årgang 41/1966, nr. 06