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Escrito por Paco Gómez Martín (Universidad Politécnica de Madrid) |
Martes 09 de Febrero de 2021 |
1. ¿Qué es la musicología?La musicología es, simple y llanamente, el estudio de la música. Y modernamente ese estudio se efectúa desde muchas ramas del conocimiento como corresponde al espíritu de los tiempos. Tradicionalmente, la musicología se ha dividido en tres grandes ramas: la musicología histórica, la musicología sistemática, y la etnomusicología. Durante un cierto tiempo la rama dominante fue la musicología histórica, al menos en España (pero también en otras partes de Europa). Sin embargo, desde hace unas décadas la musicología sistemática y la etnomusicología han cobrado fuerza e influencia. En el caso de la musicología sistemática, su éxito se ha basado en su carácter interdisciplinar. De las tres ramas, esta es la que ha sabido incorporar más acertadamente metodologías y conocimientos de otras disciplinas. El musicólogo Richard Parncutt [Par07] da una definición de musicología que a su vez se inspira en la entrada correspondiente del prestigioso diccionario The New Grove Dictionary of Music and Musicians [SSE01] (nuestra traducción, sus cursivas): “Sugiere (el diccionario) que la musicología hoy comprende todas las disciplinas que estudian toda la música en todas sus manifestaciones y en todos sus contextos, sean estos, físicos, acústicos, digitales, multimedia, sociales, sociológicos, culturales, históricos, geográficos, etnológicos, psicológicos, médicos, pedagógicos, terapéuticos, o en relación a cualquier otra disciplina o contexto musicalmente relevante”. En ese mismo artículo, en el resumen inicial, Parncutt da una definición de musicología sistemática que refleja el carácter interdisciplinar de que hablamos (nuestra traducción): La musicología sistemática es un término general, usado principalmente en Centroeuropa, para las subdisciplinas de la musicología que principalmente estudian la música en general más bien que las manifestaciones específicas de la música. (…) La musicología sistemática científica (o musicología científica) es principalmente empírica y orientada a los datos; en ella están implicadas disciplinas tales como la psicología empírica, la sociología, la fisiología, la neurociencia, las ciencias cognitivas, la computación y la tecnología. Como hemos dicho antes, esta combinación fértil de disciplinas aplicadas al estudio de la música se formó hace apenas unas cuatro o cinco décadas. Anterior a eso, la musicología se ocupa del estudio de la música occidental, principalmente usando métodos históricos. La mayor parte de los departamentos de musicología estaban formados por musicólogos históricos. Junto a la musicología histórica se encontraba se encontraba la etnomusicología (que al principio se denominaba musicología comparada, término que se abandono por eurocéntrico). Según la investigación musical se fue abordando desde dimensiones más amplias, otras disciplinas fueron uniéndose a su estudio. Al principio, lo hicieron disciplinas humanísticas, que aportaron perspectivas históricas, literarias o filosóficas. Posteriormente, se incorporaron otras disciplinas provenientes de las ciencias. Entre estas, destacan dos en particular, las cuales dieron un gran impulso a la investigación musicológica: la psicología y las ciencias de la computación. En este punto, es innegable la importancia de la componente cognitiva en la investigación musical. Diana Deutsch fue una pionera en la investigación de la música desde el prisma de la percepción y la cognición. Véase el excelente libro de Radocy y Boyle [RB03] para un amplio y profundo tratamiento de la cognición musical, sus logros, su investigación y sus retos actuales. Respecto a las ciencias de la computación, los modelos computacionales se hicieron totalmente necesarios para la comprensión de la música así como para su procesamiento. Por ejemplo, Jackendoff y Lerdahl [LJ83], inspirándose en las teorías de la gramática generativa de Chomsky, desarrollan una teoría generativa de la música que identifica estructuras y propone reglas de transformación de varios fenómenos musicales a varios niveles. Temperley [Tem10] construye modelos probabilísticos de los fenómenos musicales; Mavromatis [Mav05] usa modelos de Markov para estudiar la estructura interna de la música, por citar unos cuantos ejemplos. Según el tipo de metodología, la musicología se puede clasificar como musicología cualitativa, cuantitativa y etnográfica1 . Véase el libro Research methods in education [CMM13], que aunque se centra en la educación, se trata de una concisa y a la vez profunda exposición de estos métodos y su aplicación totalmente transferible al campo de la musicología. Como es lógico, la musicología cualitativa usa métodos cualitativos (entrevistas, observaciones, análisis de documentos, archivística, interpretación de textos, estudio de casos, etc.). Estos métodos provienen principalmente de las humanidades. Los métodos etnográficos consisten en la investigación vía la integración del investigador en el contexto de la investigación; si el investigador mismo es el protagonista se habla entonces de métodos autoetnográficos (por ejemplo, el musicólogo que entra en una formación musical de una cultura dada para investigarla desde dentro y no como observador externo). Dentro de los métodos (auto-)etnográficos se encuentra la redacción de diarios, los cuadernos de campo, las grabaciones en audio y vídeo, así como técnicas específicas de análisis. En último lugar está la musicología cuantitativa, de más reciente aplicación y que en gran medida es computacional debido a la pujanza del pensamiento computacional y la tecnología de los ordenadores. Esta musicología se basa en la idea de que la música tiene aspectos cuantificables y modelizables computacionalmente y, por tanto, se busca construir modelos, reconocer estructuras y producir algoritmos que permitan procesar la música para su mejor comprensión, análisis y procesamiento. Ejemplos de esta musicología sistemática se pueden encontrar en varios artículos de esta columna: el problema de la similitud musical y su cuantificación [Góm11], modelos de binarizaciones y ternarizaciones de ritmos en el contexto de la música afro-cubana [Góm13b], modelos computacionales de la música flamenca [Góm13a], modelos probabilísticos en música [Góm15], el problema del consenso entre experto en música [Góm16a], o teoría geométrica de la música [Góm16b], entre otros. 2. Musicología Sistemática: su investigaciónEn el artículo de este mes queremos analizar la situación de la investigación en musicología sistemática en este país, al menos desde nuestra modesta perspectiva. Dado que estamos considerando la investigación, pensemos en un estudiante de doctorado que quiera investigar en musicología sistemática. ¿Qué conocimientos y destrezas debería adquirir para abordar la realización de una tesis doctoral con éxito? Su mundo se va a componer del estudio de artículos sobre el problema de su tesis, en hacer efectiva su investigación y por último de la escritura de los resultados en forma de artículos publicables en revistas de prestigio (más sobre esto más adelante). Ese estudiante debe contar con las siguientes capacidades:
3. Musicología Sistemática y métodos cuantitativos de investigaciónDentro del apartado de metodología que mencionábamos antes, el estudiante de doctorado tiene que usar todos los métodos a su disposición para resolver el problema planteado en su tesis. Dada la interdisciplinariedad de la musicología sistemática, con frecuencia ese estudiante se enfrentará a artículos en que expongan resultados cuantitativos y él/ella tendrá a su vez que llevar a cabos estudios cuantitativos también. Tendrá que interpretar contrastes de hipótesis, tests de correlación, análisis ANOVA, entender el formulamiento de las preguntas de investigación, analizar críticamente un diseño experimental, entre otros. Es aquí donde hago una reflexión —y hasta una crítica —de la situación en que se encuentran estos estudiantes. En los Conservatorios, me pesa decir, no se proporciona tal formación en las especialidades de Musicología. En algunos másteres de investigación musical tocan esos métodos pero desde una perspectiva bastante limitada. Por ejemplo, no he oído de ningún máster de ese tipo donde lleguen a cubrir algo tan esencial como es un análisis ANOVA y en muy pocas ocasiones lo que es un contraste de hipótesis. Sin embargo, la bibliografía de investigación de la musicología sistemática está llena de resultados cuantitativos en forma de estadística descriptiva, de contrastes de hipótesis, de correlaciones, de regresiones múltiples, de análisis ANOVA, entre otros. Urge que a los estudiantes de maestría y doctorado de esta rama de la musicología se les dote de la debida formación matemática y computacional para desarrollar una carrera competitiva en el mundo actual. A continuación propones una plausible asignatura de Métodos de Investigación en Musicología Sistemática (incluimos métodos cuantitativos y cualitativos). Esta asignatura podría impartirse o bien como una asignatura completa en un máster o como actividades formativas en un programa de doctorado. Primero van los resultados de aprendizaje y luego el temario. Resultados de aprendizaje Tras la superación de las pruebas de evaluación del curso, el alumno deberá haber adquirido los siguientes resultados de aprendizaje.
Descripción de la asignatura
Como recursos, sugeriríamos los siguientes:
4. ConclusionesEn este punto es posible que el estudiante de doctorado en musicología sistemática se sienta intimidado por el anterior programa. Probablemente, se trate de un alumno que tuve malas experiencias con las matemáticas (la docencia de las mismas es mala en este país, siento reconocer). Sin embargo, es posible enseñar el material de más arriba si se usan los métodos adecuados. Entre ellos, mencionaríamos los métodos de aprendizaje activo y el aprendizaje basado en destrezas. Un investigador de verdad debe conocer los métodos cuantitativos tanto como los cualitativos y ello es especialmente cierto en el caso de los musicólogos.
Nota:1 También se encuentra la expresión de estudios performativos de la música, que tiene difícil traducción en castellano. Hemos preferido llamarlos estudios etnográficos. Bibliografía[Ber04] J. Beran. Statistics in Musicology. Chapman & Hall/CRC, 2004. [CMM13] Louis Cohen, Lawrence Manion, and Keith Morrison. Research methods in education. Routledge, 2013. [Cor11] IBM Corporation. Guía breve de IBM SPSS Statistics 20. IBM Corporation, 2011. ftp://public.dhe.ibm.com/software/analytics/spss/documentation/statistics/20.0/es/client/Manuals/IBM_SPSS_Statistics_Brief_Guide.pdf. [CSI21] CSIC. Anuario Musical. http://anuariomusical.revistas.csic.es/index.php/anuariomusical/about/submissions#authorGuidelines, consultada en febrero de 2021. [Fie17] Andy Field. Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. SAGE Publications Ltd, 2017. [Góm11] Paco Gómez. Distancia y similitud musical. http://www.divulgamat.net/index.php?option=com_content&view=article&id=12763&directory=67, mayo de 2011. [Góm13a] Paco Gómez. COFLA: la música flamenca y su estudio computacional. http://www.divulgamat.net/index.php?option=com_content&view=article&id=15959&directory=67, agosto de 2013. [Góm13b] Paco Gómez. Transformaciones rítmicas: de binarizaciones y ternarizaciones. http://www.divulgamat.net/index.php?option=com_content&view=article&id=15246&directory=67, agosto de 2013. [Góm15] Paco Gómez. Música y probabilidad. http://www.divulgamat.net/index.php?option=com_content&view=article&id=16871&directory=67, noviembre de 2015. [Góm16a] Paco Gómez. Consenso entre expertos en música: un enfoque matemático. http://www.divulgamat.net/index.php?option=com_content&view=article&id=17164&directory=67, abril de 2016. [Góm16b] Paco Gómez. La geometría de la música. http://www.divulgamat.net/index.php?option=com_content&view=article&id=18000&directory=67, abril de 2016. [LJ83] F. Lerdahl and R. Jackendoff. A Generative Theory of Tonal Music. MIT Press, Cambridge, Massachussetts, 1983. [Mav05] P. Mavromatis. A hidden markov model of melody production in greek church chant. Computing in Musicology, 14:93–12, 2005. [Par07] Richard Parncutt. Systematic musicology and the history and future of western musical scholarship. Journal of Interdisciplinary Music Studies, 1:1–32, 2007. [POD11] R. Peck, C. Olsen, and J.L. Devore. Introduction to Statistics and Data Analysis. Brooks/Cole, 2011. [Ran21] Scimago Journal & Country Ranks. Music Journals. https://www.scimagojr.com/journalrank.php?category=1210, consultado en febrero de 2021. [RB03] R. E. Radocy and D. J. Boyle. Psychological Foundations of Musical Behaviors. Charles C. Thomas, Springfield, Ill., 2003. [SED21] SEDEM. Revista de Musicología. https://www.sedem.es/es/revista-de-musicologia/tematica-y-alcance.asp, consultada en febrero de 2021. [SSE01] John Tyrrell (Editor) Stanley Sadie (Editor). The New Grove Dictionary of Music and Musicians. Akal, 2001. [Tem10] D. Temperley. Music and Probability. MIT Press Ltd, 2010. [Uni21] Universidad Complutense de Madrid. Revista Electronica Complutense de Investigación Musical. https://revistas.ucm.es/index.php/RECI/about/submissions, consultada en febrero de 2021. |
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