Análisis estadístico y generación de redes a partir de Solos de Jazz

• Autores: Guralnik, Iván
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Riera, Pablo Ernesto
• Materia: CONTEO DE FRECUENCIAS; DISTRIBUCIONES EXPONENCIALES; ZIPF; LEY DE POTENCIAS; REDES; DISTRIBUCION DE GRADOS; JAZZ; SOLOS DE JAZZ; FREQUENCY COUNT; EXPONENTIAL DISTRIBUTIONS; ZIPF; POWER LAW; NETWORKS; DEGREE DISTRIBUTIONS; JAZZ; JAZZ SOLOS
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

En este trabajo se analizan solos de Jazz de intérpretes reconocidos y fundamentales del género, mediante la confección de distribuciones de rankings de frecuencias y construcción y análisis de redes a partir de una representación simbólica de estos. El estudio de las distribuciones busca contribuir en la búsqueda de unidades de representación simbólica que permitan encontrar un comportamiento de Ley de Potencias (también llamadas unidades de Zipf) en piezas musicales, pero también proveer ajustes con otras distribuciones utilizadas en el campo de estudio de conteo de frecuencias en lingüística, haciendo un paralelo entre unidades e ideas musicales y distintos tipos de particiones de texto y lenguaje, sean fonemas, palabras, frases, etc. Los resultados obtenidos reafirman que las notas como símbolo único de codificación se ajustan mejor por distribuciones exponenciales que por Ley de Potencias, mientras que modelos más compuesto tienden a suavizar la curva de frecuencias y también de grados, acercándose a una posible unidad de Zipf. Junto a estos estudios también se realizaron análisis comparativos sobre clases de metadatos como el estilo de los solos, las décadas, los intérpretes, los tipos de tonalidad, etc. Los resultados coinciden con estudios musicológicos e históricos del género, posibilitando una confirmación de dichos trabajos a partir del análisis de datos.
In this study, we analyze jazz solos performed by recognized and influential artists in the genre. This involves creating frequency ranking distributions and constructing networks based on a symbolic representation of the solos for further analysis. The analysis is conducted within two broad frameworks: frequency distributions and the construction and analysis of networks. Both studies are based on the same sets of symbols proposed for encoding the analyzed Jazz solos. The examination of distributions aims to contribute to the search for coding units that allow the identification of Power Law behavior in musical pieces. Additionally, it seeks to provide comparisons with other distributions used in the field of frequency count analysis in linguistics. This involves drawing parallels between musical units and ideas and various types of text and language partitions, such as phonemes, words, phrases, etc. The results obtained reaffirm that individual notes as a unique coding symbol align better with exponential distributions than with Power Law. On the other hand, more complex models tend to smooth out the frequency and degree curves, approaching a potential Zipfian unit. Alongside these studies, comparative analyses were conducted on metadata classes such as solo styles, decades, performers, tonality types, etc. The findings align with musicological and historical studies of the genre, providing confirmation of such works through data analysis.
Fil: Guralnik, Iván. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.