P09 : Synchronie musicale de LIVELab
Carmen Tu
Synchronie musicale et coordination interpersonnelle
Vous êtes chercheur dans une académie de musique en Ontario. Vous souhaitez comprendre comment les musiciens d’un quatuor à cordes se coordonnent et se synchronisent entre eux. Pour ce faire, vous recrutez deux groupes de musiciens pour le laboratoire Large Interactive Virtual Environment (LIVELab, https://livelab.mcmaster.ca) à l’Université McMaster où les données comportementales en direct des musiciens peuvent être enregistrées. Plus précisément, le balancement du corps a été mesuré à l’aide d’un système de capture de mouvement optique infrarouge, qui nécessite que chaque musicien porte une casquette en feutre avec des marqueurs réfléchissants.
Les deux groupes de musiciens sont deux quatuors à cordes. Un quatuor à cordes se compose d’un premier violoniste (étiqueté M1), d’un deuxième violoniste (M2), d’un altiste (M3) et d’un violoncelliste (M4). Les deux quatuors à cordes ont interprété le même extrait musical de 2 minutes trois fois (c’est-à-dire trois essais). Un quatuor à cordes a interprété l’extrait dans la même pièce (la condition “vue”), tandis que l’autre quatuor à cordes a interprété dans une pièce où il y avait des séparateurs entre les musiciens pour les empêcher de se voir (la condition “pas de vue”).
Le balancement du corps a été mesuré comme le changement de position en millimètres dans la direction antéro-postérieure. Les données peuvent être trouvées [ICI]. Les mesures ont été prises à une fréquence de 8hz (c’est-à-dire 8 échantillons de temps par seconde). Un enregistrement de 2 minutes donnera donc 960 points de données d’échantillons de temps par musicien.
La synchronie musicale et la coordination interpersonnelle peuvent être analysées en comparant à quel point la série temporelle du balancement du corps d’un musicien est similaire à celle d’un autre musicien (c’est-à-dire une corrélation croisée entre deux séries temporelles) ainsi qu’à savoir si la série temporelle d’un musicien est capable de prédire la série temporelle d’un autre musicien (c’est-à-dire une analyse de causalité de Granger entre les séries temporelles), ce qui est également connu sous le nom de flux d’information.
En tant que chercheur de l’académie de musique, vous aimeriez comprendre les questions suivantes :
Est-ce que les quatuors à cordes dans les conditions de vue et de non-vue deviennent plus synchronisés à chaque essai successif ? Le quatuor à cordes dans la condition de soupir est-il plus synchronisé que le quatuor à cordes dans la condition de non-vue ? Est-ce que la série temporelle du premier violoniste “prévoit” la série temporelle des autres musiciens ? Pour répondre à la question ci-dessus, veuillez compléter les analyses statistiques suivantes :
- Tracez une série temporelle de graphiques en ligne pour chaque musicien dans chaque essai. Comparez visuellement les séries de lignes entre les quatuors dans la condition de vue vs la condition de non-vue.
2. Convertissez les données de la chronologie de chaque musicien en scores z.
3. Exécutez une analyse de corrélation croisée de fenêtre entre les paires suivantes de musiciens dans chaque essai et dans chaque condition (il y a six combinaisons de paires possibles) :
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- M1 et M2
- M1 et M3
- M1 et M4
- M2 et M3
- M2 et M4
- M3 et M4
4. Effectuez une analyse de causalité de Granger entre les paires suivantes de musiciens dans chaque essai et chaque condition (il y a 12 combinaisons de paires possibles)
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- M1 -> M2 et M2 <- M1
- M1 -> M3 et M3 <- M1
- M1 -> M4 et M4 <- M1
- M2 -> M3 et M3 <- M2
- M2 -> M4 et M4 <- M2
- M3 -> M4 et M4 <- M3
5. En utilisant la modélisation à effets mixtes linéaires, déterminez si les corrélations croisées ont augmenté au fil des essais. Si c’est le cas, cela peut indiquer que le balancement du corps entre les musiciens devient plus similaire à mesure qu’ils se familiarisent avec la pièce.
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- Les variables de résultat sont la similarité de groupe (corrélations croisées) et le flux d’information (causalité de Granger)
- Les essais sont l’effet fixe (3 essais)
- Il y a un effet aléatoire de paire (6 paires pour la similarité de groupe et 12 paires pour le flux d’information)
Fichiers à télécharger :
Références et lectures complémentaires :
Wood, E. A., Chang, A., Bosnyak, D., Klein, L., Baraku, E., Dotov, D., & Trainor, L. J. (2022). Creating a shared musical interpretation: Changes in coordination dynamics while learning unfamiliar music together. Annals of the New York Academy of Sciences, 1516(1), 106-113.
