楊季澤　高旖

音樂作為一種在時間中展現(xiàn)的聽覺藝術(shù)，在過去漫長的時間中，都是以抽象、難以捉摸的形象出現(xiàn)。隨著時代的發(fā)展，近些年來計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)平臺涌現(xiàn)了一批可視化分析測量工具，并開始逐漸應(yīng)用于音樂的可視化。音樂可視化是對音樂表達(dá)的一種非主觀的，科學(xué)的判斷和解釋方法，是為理解、分析、比較音樂的表現(xiàn)力和內(nèi)部結(jié)構(gòu)提供的一種呈現(xiàn)技術(shù)。在這個網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展的信息化時代，各種科學(xué)的手段和技術(shù)進(jìn)入人文藝術(shù)領(lǐng)域自然是大勢所趨，在學(xué)術(shù)領(lǐng)域，可視化音樂也逐漸成為了國內(nèi)研究的熱點(diǎn)問題。

通過CiteSpace的可視化技術(shù)，可以精準(zhǔn)分析海量文獻(xiàn)信息，得出清晰，直觀的視圖，可以全景式探析一個領(lǐng)域的發(fā)展趨勢和熱點(diǎn)變遷。目前，在音樂領(lǐng)域，已經(jīng)出現(xiàn)了一些使用可視化技術(shù)對目前某一熱點(diǎn)研究現(xiàn)狀分析的文獻(xiàn)，例如巫宇軍采用Cite Space（5.3.R4）可視化分析技術(shù)、計量學(xué)分析法及CNKI統(tǒng)計功能對我國近十年來發(fā)表在中國知網(wǎng)（CNKI）上關(guān)于我國音樂類非遺研究的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行了分析；劉苗，周莉，許頌采取定量分析結(jié)合定性研究的方法，文獻(xiàn)研究法、知識圖譜分析法、內(nèi)容分析法對1957-2020年CNKI上所收錄的關(guān)于云南音樂的期刊文獻(xiàn)進(jìn)行了可視化分析。但是在可視化音樂方面，目前國內(nèi)尚無相關(guān)文獻(xiàn)。

本文采用了文獻(xiàn)計量的方法，運(yùn)用CiteSpace（6.1.R3），選擇1997—2022中國知網(wǎng)（CNKI）上可視化音樂相關(guān)的文獻(xiàn)資料為數(shù)據(jù)來源，從發(fā)表數(shù)量，作者及機(jī)構(gòu)聯(lián)系，關(guān)鍵詞聚類，突變率檢測對目前國內(nèi)可視化音樂研究現(xiàn)狀進(jìn)行可視化分析，探究發(fā)展趨勢，研究群體特點(diǎn)和研究熱點(diǎn)變遷，旨在為國內(nèi)可視化音樂研究提供借鑒。

一、研究方法和數(shù)據(jù)來源

（一）研究設(shè)計

本文基于文獻(xiàn)計量和科學(xué)圖譜的方法，使用CiteSpace（6.1.R3）和CNKI統(tǒng)計功能進(jìn)行研究，通過對作者、機(jī)構(gòu)、關(guān)鍵詞的共現(xiàn)與聚類，以及關(guān)鍵詞突變率進(jìn)行可視化呈現(xiàn)，探究學(xué)術(shù)發(fā)展的歷程和知識拐點(diǎn)，了解目前研究現(xiàn)狀和已經(jīng)存在的不足之處。

（二）數(shù)據(jù)來源

本文選擇中國知網(wǎng)（CNKI）期刊音樂數(shù)據(jù)庫為數(shù)據(jù)來源，對主題“可視化音樂”及“音樂可視化”進(jìn)行檢索，最終檢索出中文文獻(xiàn)共270條，通過人工整理與去重，剔除明顯不符合本主題的結(jié)果，最終得到有效中文文獻(xiàn)214條。得到最早的一篇期刊為李霞，劉征，劉遵仁，邵峰晶1997年12月30日在青島大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）發(fā)表的《關(guān)于音樂可視化的研究——聲音格式與音樂格式的轉(zhuǎn)換》。因此本文將以知網(wǎng)上1997年12月至2022年10月的關(guān)于可視化音樂的文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行可視化分析。

二、可視化音樂相關(guān)文獻(xiàn)的可視化分析

（一）文獻(xiàn)年度統(tǒng)計分析

根據(jù)知網(wǎng)的可視化圖譜工具分析可知，自1997年發(fā)表了第一篇關(guān)于可視化音樂的論文后，關(guān)于可視化音樂的研究很長時間里發(fā)展都十分緩慢，直到2008年才迎來一波小高峰。以2008年為分水嶺，之后開始逐年上升，尤其是在2017年之后，更是發(fā)展迅速，在近幾年達(dá)到最高峰。

1997年至2007年為可視化音樂研究的萌芽期，這些年文章發(fā)表的數(shù)量基本為個位數(shù)，甚至有些年份發(fā)文數(shù)為0。直至2005年至2008年間楊健建立了Vmus.net音樂可視化分析平臺并發(fā)表了一系列關(guān)于音樂可視化的論文，可視化音樂在學(xué)界開始逐漸應(yīng)用于音樂表演相關(guān)的學(xué)術(shù)研究中。又經(jīng)過了近十年的積累，于2017年迎來井噴，發(fā)文數(shù)量逐年飆升，成為近年來的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)之一。

（二）研究群體特征分析

（1）核心學(xué)者群體與相關(guān)機(jī)構(gòu)

將發(fā)文量最多的作者及其發(fā)文數(shù)（楊健，8）及總被引最多作者及其發(fā)文數(shù)（楊健，172）帶入普賴斯公式N=0.749x√N(yùn)max、M=0.749x√Mmax，并四舍五入可以得出N≥2，M≥10，即符合發(fā)文量≥2且被引數(shù)≥10的學(xué)者可以視為本領(lǐng)域核心學(xué)者。綜合上述兩點(diǎn)可得出本領(lǐng)域目前核心學(xué)者有以下八位，按順序排列分別為“楊健，總發(fā)文8，總被引172，最新發(fā)文年數(shù)2022”“黃鶯，總發(fā)文4，總被引76，最新發(fā)文年數(shù)2022”“童玲卡、黃東軍、曲天喜，總發(fā)文2，總被引91，最新發(fā)文年數(shù)2008”“蔣達(dá)、房婷，總發(fā)文2，總被引21，最新發(fā)文年數(shù)2013”“張艷鵬，總發(fā)文2，總被引17，最新發(fā)文年數(shù)2013”。

從上方數(shù)據(jù)可以得出，目前在可視化音樂領(lǐng)域，楊健作為核心學(xué)者中的代表，從2008年開始一直活躍至今，不論是發(fā)文量還是被引數(shù)，都是一騎絕塵。同時通過觀察上圖中發(fā)文年數(shù)的信息，可以發(fā)現(xiàn)一個令人擔(dān)憂的事實，即雖然關(guān)于可視化音樂的發(fā)文量逐年攀升，但除去楊健和黃鶯，其他核心作者已慢慢淡出該領(lǐng)域，從數(shù)量上來看近年來可視化音樂相關(guān)的文章雖在逐年增加，但是卻并未有新的核心學(xué)者出現(xiàn)。

（2）作者，機(jī)構(gòu)合作情況分析

為研究本領(lǐng)域內(nèi)各學(xué)者以及各機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系，本文利用CiteSpace軟件對主要發(fā)文作者和機(jī)構(gòu)分別進(jìn)行共性分析，得出圖一。

通過對可視化音樂文獻(xiàn)相關(guān)的作者進(jìn)行篩選，合并，去重，將一些相同的機(jī)構(gòu)進(jìn)行合并，最終得出了上圖。圖中作者及機(jī)構(gòu)名稱節(jié)點(diǎn)越大，代表其發(fā)文數(shù)量越多。節(jié)點(diǎn)年輪的顏色越淺，代表著發(fā)文年限越接近，越深，代表著年份越久遠(yuǎn)。聯(lián)結(jié)節(jié)點(diǎn)之間的曲線代表著作者及機(jī)構(gòu)之間的合作情況。

從圖中的連線情況可知，目前各個學(xué)者之間的合作較少，大部分都是獨(dú)立研究。除去楊健與黃鶯；王旭，孫洋，王碩及張輝等作者，南京藝術(shù)學(xué)院，上海音樂學(xué)院音樂工程系，南京航天航空大學(xué)音樂系三所機(jī)構(gòu)之外，近些年幾乎沒有什么穩(wěn)定的研究團(tuán)體出現(xiàn)。

（三）研究熱點(diǎn)分析

（1）關(guān)鍵詞分析

為了解目前本領(lǐng)域的研究內(nèi)容，本文使用了CiteSpace軟件對關(guān)鍵詞進(jìn)行了可視化分析，將Keyword設(shè)置為Node Type，時間切片設(shè)為1997年至2022年，時間間隔為1，將經(jīng)過人工篩選的CNKI數(shù)據(jù)庫中關(guān)于可視化音樂的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，最終得到關(guān)鍵詞共現(xiàn)性圖譜（圖二），通過人工梳理，將對義關(guān)鍵詞進(jìn)行合并刪除去重，去除“可視化”“音樂”兩大類，按照出現(xiàn)頻次排序，最終得到了出現(xiàn)頻次最高的十個關(guān)鍵詞，即“音樂表演”“特征提取”“新媒體”“音樂教育”“節(jié)奏伸縮”“體態(tài)律動”“演奏風(fēng)格”“器樂演奏”“虛擬現(xiàn)實”“參數(shù)分析”。

關(guān)鍵詞共現(xiàn)性圖譜（圖二）中節(jié)點(diǎn)N總數(shù)為254，連線E為322，網(wǎng)絡(luò)密度為0.01，Q值為0.7869（>0.3），Mean Silhouette值為0.9854（>0.4），這代表該圖表結(jié)構(gòu)合理，可信度較高。

根據(jù)圖二可得，目前在國內(nèi)可視化音樂領(lǐng)域內(nèi)，關(guān)于音樂表演的研究是當(dāng)前最熱門的主題，其節(jié)點(diǎn)大小是除去可視化和音樂兩大節(jié)點(diǎn)之外體量最大的，出現(xiàn)頻次高達(dá)11，并且除了音樂表演本身之外，節(jié)奏伸縮（排名5，詞頻7），演奏風(fēng)格（排名7，詞頻5），器樂演奏（排名8，詞頻5）等幾大關(guān)鍵詞，同樣也屬于音樂表演領(lǐng)域的相關(guān)名詞。除此之外總量最多的便是特征提取（排名2，詞頻7），虛擬現(xiàn)實（排名9，詞頻5），參數(shù)分析（排名10，詞頻5）等，他們共同歸屬于可視化音樂軟件的算法和優(yōu)化相關(guān)的計算機(jī)領(lǐng)域。除此之外便是新媒體（排名3，詞頻7），音樂教育（排名4，詞頻7）等，涉及媒體傳播以及教學(xué)領(lǐng)域的實際應(yīng)用。

目前在可視化音樂領(lǐng)域中，對于音樂表演的研究可以說是“獨(dú)占鰲頭”，在實際表演中難以捉摸的律動、結(jié)構(gòu)、姿態(tài)等非理性因素，通過可視化音樂的分析，可以更加直觀、清晰地表現(xiàn)出來，為表演者打開全新的思路，一定程度上緩解了目前音樂學(xué)科寫作存在的“數(shù)據(jù)量不足”的困境。并且隨著“Sonic Visualiser”，“Vmus.net”等軟件和平臺的出現(xiàn)和逐漸完善，讓可視化音樂分析的入門門檻在一定程度有所降低，僅需稍加嘗試熟悉便可熟練掌握，并且得出的結(jié)果也更加準(zhǔn)確，科學(xué)，這吸引了一大批學(xué)者進(jìn)入本領(lǐng)域。

（2）關(guān)鍵詞突現(xiàn)詞分析

突現(xiàn)詞的變化，即是學(xué)術(shù)熱點(diǎn)的變遷，越接近當(dāng)前時間的突現(xiàn)詞，就越能代表當(dāng)前的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，利用CiteSpace軟件對突現(xiàn)詞進(jìn)行分析，總結(jié)出其中的八個突現(xiàn)詞，得出下面的突現(xiàn)詞演變軌跡圖（圖三）。

從上圖可以得出，自1997年以來，可視化音樂的研究熱點(diǎn)多次轉(zhuǎn)變，在2007年至2013年間，“特征提取”以1.48的突變率成為學(xué)術(shù)前沿，這一時期也是可視化音樂的理論建設(shè)時期，特征提取作為可視化音樂分析的重要分析方法成為了這一時期的研究熱點(diǎn)。

近些年來，音樂教育作為熱點(diǎn)開始逐漸出現(xiàn)在可視化音樂的領(lǐng)域之中，尤其是自2019年開始，小學(xué)音樂成為了這段時間最新的學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，這與國家近些年來相繼提出的政策是密不可分的。在北京召開的“第六屆中小學(xué)數(shù)字化研討會”也進(jìn)一步引發(fā)了學(xué)者對音樂可視化在教學(xué)實踐中應(yīng)用的思考和研究，可視化音樂也從音樂表演和音樂分析領(lǐng)域開始進(jìn)入了實際教學(xué)應(yīng)用中。

三、研究結(jié)論

度過了漫長的萌芽期，如今的可視化音樂已經(jīng)進(jìn)入了快速發(fā)展時期，文章數(shù)量逐年攀升，不斷加入的新學(xué)者，產(chǎn)生的新技術(shù)，也為可視化音樂的發(fā)展帶來了全新的活力。作者構(gòu)成方面也已形成以楊健、黃鶯為代表的核心學(xué)者群體和合作團(tuán)體。更重要的是，研究并沒有僅僅停留在音樂表演和音樂分析方面，開始出現(xiàn)向新媒體傳播、音樂教育方面延伸的趨勢。

但是目前的可視化音樂領(lǐng)域依舊存在一定的不足。首先，雖然發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)量在逐年增加，進(jìn)入本領(lǐng)域的青年學(xué)者也越來越多，但是卻再無具有影響力的成果產(chǎn)出，如此下去定會造成學(xué)術(shù)斷層，嚴(yán)重影響學(xué)科的繼承與發(fā)展。其次，學(xué)者及機(jī)構(gòu)之間的合作性不強(qiáng)，大多數(shù)依然在進(jìn)行獨(dú)立研究，長此以往定會影響具有影響力文獻(xiàn)的產(chǎn)出。最后，雖然目前有部分理論研究能夠落實到實際應(yīng)用中，但是總量仍然是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足的，只有大量產(chǎn)出能服務(wù)于實踐的研究成果，才能長久、良性地發(fā)展下去。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃鶯，楊?。骸犊吹靡姷暮寐曇簟嬎銠C(jī)可視化輔助聲樂教學(xué)之案例分析》，《南京藝術(shù)學(xué)院學(xué)報（音樂與表演版）》2012年第4期。

[2]楊?。骸?0世紀(jì)西方器樂演奏風(fēng)格的結(jié)構(gòu)特征及其形成原因——基于計算機(jī)可視化音響參數(shù)分析的研究結(jié)果概述》，《南京藝術(shù)學(xué)院學(xué)報（音樂與表演版）》2008年第3期。

[3]巫宇軍：《我國音樂類非遺保護(hù)研究20年回顧與反思——基于CNKI期刊論文的可視化計量分析》，《中國音樂》2022年第1期。

[4]劉苗，周莉，許頌：《云南音樂相關(guān)文獻(xiàn)的可視化分析》，《復(fù)旦學(xué)報（自然科學(xué)版）》2021年第3期。

[5]屈天喜，黃東軍，童卡娜：《音樂可視化研究綜述》，《計算機(jī)科學(xué)》2007年第9期。

[6]鐘文娟：《基于普賴斯定律與綜合指數(shù)法的核心作者測評——以〈圖書館建設(shè)〉為例》，《科技管理研究》2012年第2期。

楊季澤 南京藝術(shù)學(xué)院音樂學(xué)院碩士研究生

高 旖 南京藝術(shù)學(xué)院音樂學(xué)院講師

（責(zé)任編輯 于洋）