Why are song lyrics becoming simpler? a time series analysis of lyrical complexity in six decades of American popular music
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Notice bibliographique
Résumé
Song lyrics are rich in meaning. In recent years, the lyrical content of popular songs has been used as an index of culture's shifting norms, affect, and values. One particular, newly uncovered, trend is that lyrics of popular songs have become increasingly simple over time. Why might this be? Here, we test the idea that increasing lyrical simplicity is accompanied by a widening array of novel song choices. We do so by using six decades (1958-2016) of popular music in the United States (N = 14,661 songs), controlling for multiple well-studied ecological and cultural factors plausibly linked to shifts in lyrical simplicity (e.g., resource availability, pathogen prevalence, rising individualism). In years when more novel song choices were produced, the average lyrical simplicity of the songs entering U.S. billboard charts was greater. This cross-temporal relationship was robust when controlling for a range of cultural and ecological factors and employing multiverse analyses to control for potentially confounding influence of temporal autocorrelation. Finally, simpler songs entering the charts were more successful, reaching higher chart positions, especially in years when more novel songs were produced. The present results suggest that cultural transmission depends on the amount of novel choices in the information landscape.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle