本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
你最喜歡的音樂型別是什麼？
李爾·韋恩？AC/DC？除了鄉村音樂以外的任何音樂？
我們喜歡認為我們的音樂偏好在某種程度上是深刻獨特的，並且有意義地代表了我們作為個體的身份。但如果我告訴你，歸根結底，我們彼此之間並沒有那麼大的不同呢？事實上，大多數看似“細微”的音樂品味差異可以用僅僅五個因素來概括。
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因子到底是什麼？什麼是因子分析？
因子可以被認為是一個潛在的概念，它解釋了給定資料集中的變異性。
要理解因子分析背後的基本理論思想，請看這張來自《芝麻街》的布偶照片。從概念上講，因子分析就像在問：“我們如何才能用盡可能少的形容詞來解釋這些布偶彼此之間最大的不同之處？” 理想情況下，您需要使用足夠的描述符來做到詳盡，但又不會過分，或許可以專注於 2-5 個最關鍵、最能定義差異的特徵。單獨描述每個布偶並沒有什麼幫助，說“嗯，它們中的一些是毛茸茸的”也沒有什麼幫助。但是，如果您假設最重要的特徵是毛茸茸的程度、顏色和服裝，那麼您就很好地簡要（但徹底地）概括了布偶彼此之間差異的主要方式——而這些特徵也可以被認為是因子。
在所有數字、圖形和統計資料背後，這就是因子分析的概念基礎。
從布偶到音樂
為了理解音樂品味的科學性，彼得·倫特弗羅、劉易斯·戈德堡和丹尼爾·列維廷對音樂偏好進行了因子分析。與《芝麻街》的例子非常相似，研究人員正在尋找因子來解釋資料中的差異——只是現在我們研究的是人們對 15 秒音樂樣本的評分，而不是布偶。最終的“因子”集應該徹底（但簡潔地）解釋人們評分中總體“喜歡”和“不喜歡”的模式（例如，搖滾樂迷也傾向於喜歡朋克和重金屬的模式）。
為了進行這項分析，研究人員首先挑選了 52 首歌曲，這些歌曲聽起來類似於來自幾個主要流派的著名歌曲，但從未流行起來（以避免純粹過度曝光帶來的任何偏差）。
然後，他們要求所有參與者在 1 到 9 的量表上評價他們對每首歌曲 15 秒片段的喜愛程度。
下面列印的是歌曲的完整列表，右邊的數字是因子載荷。最上面的羅馬數字（I、II、III、IV 和 V）表示研究人員計劃找到的五個因子——相當於概括布偶差異的五個特徵的音樂等價物。
重要的是要注意，他們最終確定了五個因子是有原因的——他們首先嚐試了許多不同的可能性，而五個是最好地平衡了詳盡性和簡潔性的數字。我稍後會更詳細地討論這一點。
與此同時，您需要了解兩件事才能理解這些數字的含義：它們的範圍從 -1.0 到 1.0，並且一個高數字（最好超過 0.40）意味著這首歌“載入到”（或屬於）該因子。因子分析有點像拼圖；並不是說統計程式會為您吐出形容詞。您必須檢視哪些內容“載入到”每個“因子”上，然後自己找出描述符應該是什麼；沒有“正確答案”僅僅等待被發現。
例如，在第一列中，顯示高數字的樣本主要由古典音樂、爵士樂和器樂組成；現在您必須找到一個最能代表這些音樂作品的詞。研究人員稱之為“精緻”，但您可能會想出其他想法。第二列怎麼樣？鄉村搖滾、新鄉村、主流鄉村、藍草、搖滾……在這種情況下，研究人員選擇了“樸實”，但您可能會找到同樣合理的替代方案（或許是“鄉村”或“搖滾”）。研究人員將第三、第四和第五列分別定義為“強烈”、“柔和”和“現代”。
現在我們已經看到了統計資料，那麼圖形上是什麼樣子的呢？
研究人員運行了四次分析，每次都計劃使用不同數量的因子（2、3、4 或 5）。這是一個所有四種解決方案的圖形表示，五因子解決方案在最底部，兩因子解決方案在第二行。實際上，我們從檢視每種可能的解決方案中獲得了一些有用的資訊，這就是為什麼回顧所有選項而不是僅僅關注研究人員最終的五因子解決方案真的很有趣的原因。例如，雙因子解決方案在下面以紅色突出顯示
當研究人員尋找 2 個因子時，他們最終得到了精緻音樂 vs. 其他一切。這實際上告訴我們一些相當重要的事情：當您專門嘗試找到音樂偏好中最重要的“這個或那個”區別時，您最終會在一邊得到精緻，主要由古典音樂、爵士樂和器樂組成，另一邊是其他一切，包括從鄉村到重金屬的各種音樂。
讓我們回顧一下這篇文章的標題。難道有時候看起來每個人對“最喜歡的音樂”問題的預設回答都是除了鄉村音樂以外的任何音樂嗎？這可能是更常見的回答之一，但這可能不是真的。這個答案可能表明偏好某種組合的說唱、流行和/或搖滾音樂，但這些受訪者特別喜歡凱爾特音樂、瑞典死亡金屬或波爾卡舞曲的可能性極低。事實上，雙因子解決方案真正告訴我們的是：當談到音樂品味中的“這個”與“那個”的區別時，它不是“鄉村”與“其他一切”的區別——而是“精緻”與“其他一切”的區別。如果有人真的想對最喜歡的音樂問題給出全有或全無的回答，那麼他最好說他喜歡除了高雅音樂以外的任何音樂。或者，反過來說，除了低俗音樂以外的任何音樂。
此外，請注意，“精緻”框在每一行中都保持一致；這告訴我們的是，來自原始類別的歌曲往往不會移動併成為不同類別的一部分，即使出現更多潛在的選擇也是如此。這讓我們對那個音樂類別有了更深入的瞭解——它不僅在概念上與雙因子解決方案中的其他一切都不同，而且即使當更多類別開放並且有機會將該“框”中的一些歌曲與其他樣本重新分組時，它們也不會動搖。 “古典音樂、爵士樂和器樂”的分類似乎真的自成一派，並且與其他型別的音樂幾乎沒有共同之處。
一旦您允許第三個因子，來自“其他一切”類別的一些歌曲就會分離出來，進入另一個名為“強烈”的框。這意味著搖滾、重金屬和朋克歌曲正在從其餘歌曲中分離出來，將其餘歌曲留在模糊的包羅永珍的類別中（現在被研究人員稱為“樸實”）。一旦添加了第四個因子，那個包羅永珍的框就會進一步分解，併為“柔和”類別騰出空間。
（作為提示，您實際上可以透過箭頭上列印的數字來判斷哪些類別正在“分解”並將它們的一些歌曲丟失給新因子。數字越接近 1.00，該框從一行到另一行保持不變的程度就越高。數字越低，該框的變化就越大。）
研究人員最終確定的因子分組是一組他們巧妙地稱為 MUSIC 的因子：柔和 (Mellow)、樸實 (Unpretentious)、精緻 (Sophisticated)、強烈 (Intense) 和現代 (Contemporary)。這意味著什麼？很簡單：這些是用於對音樂進行分類和解釋我們音樂品味差異的五個最重要的描述符。如果我們喜歡“柔和”框中的一首音樂，我們可能也喜歡“柔和”框中的其他音樂。
音樂流派真的那麼重要嗎？
那麼這對我們理解音樂意味著什麼？
有趣的是，這是為數不多的不按流派細分結果的音樂偏好研究之一。基於這種 MUSIC 模型對音樂進行分類與說“如果你喜歡搖滾音樂，你就會喜歡其他搖滾音樂”是不同的。 MUSIC 形容詞看起來可能像流派，但實際上，數十種流派可以融入 MUSIC 類別中的一個。這項研究真正表明，歌曲的具體“流派”可能沒有那麼重要；真的，我們的品味可能更多地受到這些潛在的音樂特徵的引導，這些特徵跨越了各種行業強加的標籤。如果您喜歡巴里·懷特和傑克·約翰遜，根據流派對這些歌曲進行分類會讓您看起來很古怪，但如果您意識到它們都是柔和的，那就不會顯得那麼奇怪了。
潘多拉的過度複雜的盒子
您很可能熟悉網站 Pandora，音樂基因組計劃的一部分。如果不是，這是一個著名的專案，旨在“排序”各種歌曲；如果您輸入一首喜愛的歌曲或藝術家，它會將此偏好插入其演算法，以查詢您應該喜歡的其他歌曲。
本質上，Pandora 演算法根據 400 個音樂特徵對每首歌曲進行分類，範圍從主唱性別到電吉他失真程度。一旦您對給定的歌曲“點贊”，該軟體會自動檢視該歌曲在所有 400 個特徵上的得分，然後將其與資料庫中的每首其他歌曲進行比較；在最多數量的特徵上得分“最接近”的歌曲將在接下來播放。
這非常令人印象深刻，並且很多人使用（並喜歡）Pandora，但這項研究可以告訴我們一件事：這可能不是那麼必要的。當僅僅五個因素就可以很好地概括我們的音樂品味模式時，我們還需要 400 個特徵做什麼呢？
甚至有一些軼事證據支援這樣一種觀點，即儘管在其建立背後付出了所有努力，但 Pandora 可能比排序器甚至意識到的更依賴於這種五因子模型。我聽過無數關於 Pandora 在給定電臺中選擇看似隨機歌曲的故事；我最喜歡的個人軼事之一是，有一次我在工作時在後臺播放了李爾·韋恩 Pandora 電臺，最終意識到它播放的最後三首歌曲是曼迪·摩爾、傑西卡·辛普森和布蘭妮·斯皮爾斯。當時這沒有任何意義，但有趣的是：根據 MUSIC 模型，這可能是完全有道理的。畢竟，這四位藝術家都屬於最後一個“現代”框。李爾·韋恩和布蘭妮表面上看起來似乎沒有什麼共同之處，但在概念上，他們比蕾哈娜（現代）和 AC/DC（強烈）等藝術家更相似。
公平地說，我真的不能抱怨。我確實喜歡 Weezy 和 Brit。
參考文獻：Rentfrow PJ, Goldberg LR, & Levitin DJ (2011)。音樂偏好的結構：五因子模型。《人格與社會心理學雜誌》，100 (6), 1139-57 PMID: 21299309