Las canciones que comparten una melodía común forman lo que se conoce como una familia melódica. En el Meertens Institute, Berit Janssen llevó a cabo una investigación sobre estas familias dentro del Liederbank, desarrollando un programa informático capaz de detectar elementos recurrentes en las melodías.
Si buscas “Había una niña en los Países Bajos recientemente”, aparecen decenas de resultados: no solo distintas versiones de la misma canción, sino también textos diferentes que utilizan la misma melodía, como “De aquí a ’t Groenewout”, “Con este dulce tiempo de Navidad”, “Escucha al pequeño Jan”, “Había un molinero recientemente”, entre otros. Todas esas piezas pertenecen a la misma familia melódica y, por ello, están vinculadas en la base de datos de canciones holandesas.
La estudiante de doctorado Berit Janssen explica cómo surgieron esas relaciones: por un lado, empleados del Liederbank las detectaron a oído; por otro, el programa informático desarrollado por su colega Peter Kranenburg, un motor de búsqueda melódico que compara partituras. De este modo, se identificaron similitudes que el oído humano no percibía de inmediato.
Las familias melódicas fueron el punto de partida de la investigación de Janssen. La cuestión central era: ¿qué motivos aparecen en todas las canciones de una familia? En análisis musical, un motivo es la unidad mínima de una frase melódica.
Ordenador vs. ser humano
Sin embargo, la respuesta no resultó sencilla. Janssen comenta: “Por ejemplo, tenía quince versiones diferentes de una canción popular, recogidas en distintas regiones y todas transcritas. Ninguna era idéntica; incluso en motivos de dos o tres notas ya había pequeñas variaciones”.
La tecnología informática que utilizaba inicialmente solo detectaba fragmentos idénticos, lo que resultó insuficiente. Cambió de enfoque: hizo que el ordenador analizara la frecuencia con la que aparecen fragmentos melódicos ligeramente variantes en las distintas versiones. Primero, expertos evaluaron si esos fragmentos se parecían entre sí; luego, Janssen intentó replicar esas decisiones en un modelo computacional. Así pudo llevar a cabo un estudio a gran escala que habría consumido demasiado tiempo al oído humano.
Destacados por los editores
Medicina: ¿Qué hacen los microplásticos en mi protector solar?
Astronomía: Sol, mar y ciencia
Biología: Expedición a tierras en deshielo
Canciones desconocidas
Posteriormente, el programa comparó 1 700 melodías a partir de sus partituras. Todas provienen de la colección de cantos populares del Meertens Tune Collections, recopilada en gran parte por Wil Scheepers y Ate Doornbosch para el programa de radio Onder de Groene Linde. En los años 50, los investigadores realizaron cientos de grabaciones de campo de personas de todo el país, y la colección también incluye versiones de libros de canciones de los siglos XIX y XX.
Janssen, para evitar sesgos, escuchó lo menos posible durante esta fase. “Solo revisé los fragmentos melódicos estables que el ordenador había extraído, y apenas escuché unas 50 de esas 1 700 canciones”. Algunas son bien conocidas, como “Había una niña…”, “Kortjakje siempre está enferma”, pero la mayoría son anónimas; los cantantes no transmitieron esas versiones a sus hijos, y solo sobrevivieron en esas grabaciones.
Cognición humana
Con la ayuda del ordenador, Janssen identificó fragmentos que aparecen con mayor frecuencia. Luego investigó qué propiedades poseen esos fragmentos, es decir, ¿qué partes se quedan mejor en la memoria? La transmisión oral explica la variación entre versiones: los fragmentos más fáciles de recordar tienden a persistir.
Janssen propuso cinco predictores: la posición dentro de la melodía (un fragmento al inicio puede ser más memorable), la presencia de repetición interna, la longitud de las notas (las combinaciones cortas son más fáciles), la existencia de un patrón repetitivo dentro del fragmento y la expectativa musical que genera. Sorprendentemente, la combinación de los cinco factores resultó ser el mejor predictor.
“Hay muchísimos factores que influyen en la transmisión oral de una canción, más allá de la música: la afinidad con el intérprete, la frecuencia de escucha, etc. No pude medirlos, pero es fascinante que podamos predecir la preservación de fragmentos solo a partir de sus propiedades musicales”, concluye la doctoranda.
