Guilherme Rosa
Veja online
Eles se basearam no gosto musical de mais de 7.000 pessoas para criar melodias sem autor
(Thinkstock)
DarwinTunes: usuários selecionaram os melhores trechos de música,
que se acasalaram e formaram novas gerações
Uma nova pesquisa de cientistas do Imperial College London mostrou que nem sempre o autor é a principal força por trás da composição de uma música. O público pode ter um papel até mais importante, ao fazer a seleção de quais são os melhores ritmos e melodias. Os pesquisadores criaram um programa de computador baseado na seleção natural de Darwin que, a partir do barulho e da escolha de voluntários, conseguiu criar musicas completas.
A ideia saiu da mente de Bob MacCallum, um bioinformacionista que cria ferramentas para a pesquisa genética de insetos, e Armand Leroi, um biólogo que estuda a evolução de minhocas. Eles criaram um programa de computador que produz trechos aleatórios de música e analisa a opinião de voluntários, que escolhem quais são seus ritmos preferidos. Como na evolução das espécies, os trechos mais “adaptados” se cruzam, produzindo novos ritmos e melodias a partir de sua mistura.
Como resultado, eles conseguiram desenvolver música sem um compositor, apenas baseados no gosto musical de mais de 7.000 usuários. Para participar da seleção de futuros trechos musicais, basta entrar no site DarwinTunes.
O algoritmo criado pela equipe usa uma população de 20 trechos de música que duram 8 segundos. Cada um deles é avaliado pelos usuários numa escala que vai de 1 a 5, do “Não suporto” ao “Eu amo!”. O DarwinTunes então “acasala” os dez mais bem pontuados e mistura seus elementos musicais, colocando-os como pais de uma nova geração de 20 trechos musicais.
A cada mudança de geração, os cientistas produzem algumas alterações aleatórias nos sons, para simular as mutações espontâneas que acontecem nos seres vivos. Até agora, o trabalho já passou por 5.690 gerações.
Para saber se a música estava realmente melhorando, os cientistas pediram para outros voluntários, que não participaram do resto da pesquisa, que comparassem a qualidade de trechos musicais de diferentes gerações. Eles avaliaram as músicas mais evoluídas como as mais prazerosas de se ouvir.
Em sua pesquisa, os cientistas testaram a teoria de que as mudanças culturais na linguagem, arte e música se produzem pela seleção natural darwiniana, de modo parecido com o de seres vivos. Segundo os pesquisadores, o resultado ajuda a entender porque a música popular não para de evoluir. A pesquisa foi publicada no Proceedings of the National Academy of Sciences(PNAS).
Veja abaixo a entrevista completa com Bob MacCallum, bioinformacionista do Imperial College London, responsável pela criação do DarwinTunes:
"Chamamos nossos dois primeiros trechos de Adão e Eva."
De onde surgiu essa ideia de misturar teoria da evolução com música?
A ideia surgiu quase que por acidente. Eu tenho trabalhado em computação evolucionária e programação genética por muitos anos, além de conhecer um pouco de música. O [biólogo] Armand Leroi já trabalhou comparando culturas etnomusicais e descobrindo similaridades entre culturas geograficamente distantes que tenham migrações antigas, o que sabemos graças a estudos de DNA mitocondrial.
Algum músico está envolvido no projeto?
Não, mas nós temos músicos amadores trabalhando no projeto. Eu sou um deles.
Como sua pesquisa mostra que os processos culturais podem ser explicados pela seleção natural?
Vários dos processos culturais certamente evoluíram pela seleção natural, como as piadas. Nós pensamos que a música também poderia passar por uma dinâmica de evolução darwiniana, mas é muito difícil provar que isso aconteceu com a música do mundo real. Nosso estudo foi feito para provar justamente essa hipótese bastante extrema: que a música pode evoluir sem nenhum compositor humano. O resultado mostra que a seleção do ouvinte pode ser uma força poderosa, mas nós não podemos ter certeza do quanto essa força é forte na música do mundo real.
O estudo pode explicar a evolução constante que a música passou no século 20?
Nós não podemos explicar isso, mas nossos resultados sugerem que mecanismos efetivos de transmissão (como a imprensa, as gravadoras, as mídias digitais e as redes sociais) são importantes para a evolução das músicas complexas. Pode ser por contra disso que as culturas musicais mais antigas mudaram numa velocidade muito menor, por causa de sua rota de transmissão menos eficiente.
A maior força por trás da indústria musical é o público e não os autores?
Não conseguimos provar isso, mas mostramos que esse poder de seleção é bastante forte. Na música do mundo real há compositores que criam novas variantes musicais de forma mais eficiente do que nosso algoritmo. Ainda não estudamos esse efeito.
E como foram selecionados os primeiros trechos musicais de seu estudo?
Eles foram criados a partir dois trechos aleatórios. Chamamos esses dois primeiros trechos de Adão e Eva. Nós não os escutamos, mas fizemos com que eles tivessem um certo número de genes (assim, os trechos musicais não seriam silenciosos ou insanamente barulhentos). Depois disso, essa população foi expandida para 100 ao cruzar esses dois genes e evoluí-los por seleção aleatória por um tempo.
O público concorda sobre quais são os melhores trechos?
Eles quase sempre concordam. Nós temos dados sobre isso, mas ainda não publicamos.
E até que geração os senhores esperam levar o estudo?
Não temos nenhum plano de parar. A menos que a taxa de alteração das musicas se torne muito lenta entre as visitas dos usuários e aí eles parem de nos visitar. Sem suas visitas, teremos menos evolução e podemos ter que parar com o experimento. Se isso acontecer, teremos que procurar outra coisa para fazer.
A bioinformática é um campo que usa a ciência da computação para o estudo da biologia. Esses profissionais criam algoritmos e usam bancos de dados, softwares e estatísticas para estudar diversos processos biológicos, entre eles a evolução natural e a regulação de genes nos organismos.
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A bioinformática é um campo que usa a ciência da computação para o estudo da biologia. Esses profissionais criam algoritmos e usam bancos de dados, softwares e estatísticas para estudar diversos processos biológicos, entre eles a evolução natural e a regulação de genes nos organismos.