(iz tiskane izdaje, datum izida: 27. marec 2020)
Nagli vzpon tehnologije v 20. stoletju je pospešil modernizacijo vseh področij, med njimi tudi muzikologije, ki je začela posodabljati metodološke prijeme, zlasti po letu 1970. Nuja po tehnoloških inštrumentih se je v stroki sicer pokazala že ob koncu 19. stoletja, na primer z izumom fonografa (1877). Orodja za snemanje, reprodukcijo in obdelavo posnetkov ter drugi (glasbeno-analitični) aparati so najprej pomenili dobrino finančno močnejših izbrancev, danes pa so v najrazličnejših oblikah dostopni širši množici. Preprosta razpoložljivost virov je stimulirala izoblikovanje več struj digitalne humanistike, ki so se zatekle v svet računalništva in informatike.
Kdo je bil prvi?
Četudi so se tehnološki aparati v »muzikologijo « postopoma vključevali že od 19. stoletja, bi lahko začetke digitalne muzikologije začrtali v šestdeseta leta prejšnjega stoletja. Takrat najpogosteje uporabljeno orodje so bile luknjane kartice, katerih storilnost je bila strogo omejena, hkrati pa so si jih lahko privoščili le premožnejše univerze in inštituti. Eden izmed prvih in bolj odmevnih projektov je bil zagotovo DARMS, ki je sprožil vrsto drugih poskusov. Postopki v sedemdesetih so bili usmerjeni v ustvarjanje globalnih, enotnih računalniških postopkov, v osemdesetih pa se je pristop iz »vsesplošnega« preusmeril na »prilagojeno« oz. »po meri«. Tako so se nekateri posvečali analizi starejše glasbe (Sandra Pinegar), drugi analizi tradicijskih glasbenih elementov, tretji tekstovni analizi besedil (John Walter Hill) in tako naprej. Digitalna muzikologija se je razvijala in iskala navdih v digitalni humanistiki, tj. množica raziskovalnih metodologij, iz katerih se s pomočjo tehnologije razvijajo najrazličnejši humanistični projekti. Bolj zgodnje analize so se oblikovale predvsem v jezikoslovju v sredini 20. stoletja. V osemdesetih letih so jezikoslovci začeli projekt TEI (Text Encoding Initiative), ki je omogočal razčlenitev obširnih korpusov literarnih besedil. Razširjen prijem »tekstovno rudarjenje« izvaja analizo besednih vzorcev, fraz in mnogo drugih parametrov. TEI je neposredno vplival na razvoj enega od ključnih muzikoloških pripomočkov – MEI (Music Encoding Initiative), ki je model prikrojil glasbenim prvinam.
Računalničar, muzikolog ali nekaj vmes?
Poimenovanja, kot so digitalna muzikologija, računalniška glasbena analiza ali glasbena informatika, odpirajo vprašanje: »So vodilo tega področja muzikologi ali programerji?« Odgovor ni enoznačen. Mnogo razvitih projektov je bilo delo izključno enih oz. drugih, a gre največkrat za interdisciplinarno sodelovanje. Uporabljene digitalne metode in statistika za analizo glasbenih struktur (akordi, notni atributi, motivi, ritmi in drugo) so primerljive prijemom podatkovne znanosti, a ne smemo pozabiti, da digitalne humanistike ne iščejo le objektivnosti konkretnih analiz, temveč v večini štejejo digitalna orodja za podaljšek oz. »pomagalo« pri raziskavi. Kaj so vendarle prednosti digitalne analize? Računalnik operira z omejenim številom informacij, ki so vpete v analitični program, za kar dobi raziskovalec objektiven »pravi« odgovor. Prav tako lahko programi nato preizkušajo in raziskujejo mnogo hipotez, ne da bi vanje posegla človeška pristranskost. Iz baze podatkov, ki sme biti veliko večja in hkrati hitreje obvladljiva, lahko računalnik s tehnikama »iskanje« ali »strojno učenje« ponudi najbolj verjetno, hitro analizo.
Metode analiz digitalne muzikologije se »v grobem« delijo na tri glavne sklope, ki niso izključujoči. Pogoj za analizo z računalnikom imenujemo glasbeno kodiranje, saj morajo biti glasbeni dokumenti razumljivo zapisani, za računalnik in človeka. Pri tem se pojavi kopica težav, saj je določene glasbene elemente težko jasno opredeliti in pojasniti. Zaradi subjektivne narave opazovanega in opazovalca je rezultat oz. že vnos podatkov zaokrožen oz. poenostavljen. Podatki so najpogosteje obdelani s korpusnimi študijami, ki vključujejo zbiranje, analiziranje in primerjanje nabora večjega korpusa oz. zbirke glasbenih del. Zadnja, glasbena informatika (»Music Information Retrieval«) je interdisciplinarno področje, ki išče, razvija in uporablja glasbene informacije. V to kategorijo spadajo klasifikacija zvrsti in žanra, indeksiranje glasbe, iskanje podobnosti v melodijah, samodejna transkripcija, optično glasbeno prepoznavanje in drugo.
Vanessa Nina Borsan