音楽の借用の技術
アーティストが音楽を再利用して新しくてワクワクするものを作る方法を探ってる。
Guilherme Soares S. dos Santos, Flavio Figueiredo
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音楽はどこにでもあって、よく聴くと、いろんな曲に同じメロディが出てくるのがわかるかも。これはアーティストたちが古い曲からちょっとした部分を借りて、新しいものを作るからなんだ。これを「音楽の借用」って呼んでて、サンプリングやリミックス、カバーみたいにいろんな形があるんだよ。誰かの作品からインスピレーションを受けて、新しい命を吹き込む感じかな。
音楽の借用って何?
音楽の借用っていうのは、作曲家が既存の曲のメロディや歌詞、ビートを使って新しい曲を作ること。シェフが古典的なレシピから食材を借りるみたいに、ミュージシャンも過去の曲から音やリズムを借りるんだよ。
たとえば、ビヨンセの2003年のヒット曲「Crazy in Love」を見てみよう。この曲はただのソロ作品じゃなくて、70年代のThe Chi-Litesの「Are You My Woman」からサンプリングした音楽パーツが含まれてるんだ。ビヨンセの曲は大ヒットしたけど、その波の一部は古い曲の影響を受けて作られたんだ。ヴィンテージの服を着ると急に流行るみたいな感じ!
音楽の借用の世界は、デジタル技術が音楽の制作や共有、楽しみ方に与える影響も示してるよ。インターネットやテクノロジーのおかげで、アーティストたちは広大な音楽の海から簡単にスニペットを使って、新しい音を作りながら元の曲に敬意を表してるんだ。
音楽の借用の3つの形
サンプリング: サンプリングは、アーティストが既存の曲から短い部分を取り出して、自分の音楽にミックスすること。70年代後半に人気が出て、ヒップホップやエレクトロニック音楽の定番になってるんだ。レゴブロックを一つのセットから取って、別のセットに加えて何かユニークなものを作るような感じ。
リミックス: リミックスは、オリジナルの曲に新しいアレンジを加えること。音楽の改装みたいなもので、アーティストが曲の構成やビート、テンポを変えて、違うオーディエンスにアピールしたり、古い曲に新しい命を吹き込んだりするんだ。時には、リミックスがオリジナルよりも人気になることもあって、クラシック映画がモダンなリブートを受けて皆がその話をするみたいな。
カバー: カバーは、アーティストが既存の曲を新しいバージョンで演奏すること。しばしば自分なりのひねりを加えるんだ。たまに、これらのカバーがオリジナルよりも大ヒットすることもあるよ!友達が何度も聞いたことのあるジョークを言ってくるけど、彼らの言い方でまた笑っちゃうみたいな感じ。
法的な側面
音楽の借用は楽しいしクリエイティブだけど、著作権法の問題を引き起こすこともあるんだ。著作権って、ホテルの「コピーしないでください」みたいなもので、特定の創作物は誰かに属してるってことを思い出させてくれる。アーティストが他の誰かの作品から借りると、オリジナルのクリエイターの市場にどう影響するかについて議論が起こることがあるんだ。この空間での重要な議論の一つは「フェアユース」って何かってこと。
研究によると、音楽の借用、たとえばサンプリングは、オリジナルの曲の売上を増加させることもあるんだって。借りたものがオリジナルアーティストの作品を発見する人が増えるきっかけになるって考えるのも面白いよ。お気に入りの本を友達に貸したら、彼らがそれをとても気に入って自分のコピーを買うような感じ。
借用の影響を測る
この借用がオリジナル曲の人気にどう影響するかをしっかり理解するために、研究者たちはいくつかのスマートな技術を使ってるんだ。彼らは新しい曲が古い曲にどんな影響を与えるかを調べるために、いろんなデータを分析してるんだ。
短期的および長期的影響
この研究で使われた主な2つの方法:
回帰不連続デザイン (RDD): この方法は、新しい曲のリリースがオリジナル曲への関心にどう影響するかをチェックするんだ。新しいレストランがオープンしたら、近くのカフェの人出が増えるか見るみたいな感じ。
グレンジャー因果関係: この技術は、過去の出来事(新しい曲のリリース)が未来の出来事(オリジナル曲への検索関心)を予測できるかどうかを見る。誰かの新しい髪型が友達に影響を与えて、彼らも髪型を変えたくなるか見るみたいな。
発見
約884の音楽の借用についてのデータを深掘りした結果、研究者たちは新しい曲の人気が古い曲への関心を高める場合があることに気づいたんだ。調査した借用の中で、かなりの割合(約9.3%)が新しい曲と古い曲の間にしっかりとした関係があることを示してた。
だから、もしキャッチーなメロディを口ずさんでるときに、驚かないで!それがあなたの人生で必要だった古いクラシック曲につながるかもしれないから。
音楽の借用の良い面と悪い面
いくつかの借用はオリジナル曲への関心を直接引き上げるけど、そうじゃない場合もあるんだ。たとえば、ラナ・デル・レイが「Body Electric」で自分の曲「Summertime Sadness」をサンプリングしたとき、オリジナルへの関心が落ちちゃったんだ。愛されてる映画の続編が興行収入でコケて、観客が首をかしげるみたいなもの。
でも、サンプリングが古いクラシック曲の関心を再燃させることもたくさんあって、時には流行のブログ記事で引用された本みたいに、新しい世代に見つけられることもあるんだ。
音楽の影響の豊かな歴史
音楽の借用を大きな視点で見ると、それは単なる音符やリズムだけじゃなくて、文化的・社会的な問題にも触れるんだ。ずっと前からさまざまなアーティストが互いに影響を与えてきたことや、特定のグループが他からアイデアを盗んできた歴史的な問題が議論されてきたんだ。
これによって、音楽が社会のダイナミクスを反映していることが明らかになってる。スタイルや影響のブレンドは、何年にもわたって音楽を作り上げてきて、ジャンルや世代を超えたユニークなサウンドを生み出してきたんだ。
次はどうなる?
これを考えると、音楽の借用に関する研究は、曲の作成と評価に影響を与える複雑な影響の網を明らかにしてるね。音楽の借用は、単にコピーすることじゃなくて、音を通じて異なる歴史や文化を再イメージし、つなげることなんだ。
この旅はまだ終わらないよ!もっと多くのアーティストが曲をサンプリング、リミックス、カバーするのを見るにつれて、今日の音楽界でのオリジナリティとは何かという疑問が生まれてくる。ラジオで聴く曲は、過去の音楽の宝庫とつながっていて、スタイルや思い出が予想外の形で一緒になることがあるんだ。
だから次にキャッチーなメロディを口ずさんでいるとき、もしかしたら新しいオーディエンスのために再イメージされて活性化されたクラシックのリミックスを楽しんでるかもしれない。そして、あなたが気に入るとは思わなかった音楽の宝石を見つけるかもしれない!
結局、音楽の借用は、みんなが自分の料理(または曲)を持ち寄る大きな音楽の家族再会みたいなもの。みんなが歴史の一部を味わえるし、時には新しい料理が古いお気に入りを超えることもある!だから、音楽に乾杯だ-古いもの、新しいもの、そしてその間のすべてが時を超えて響き合ってるんだ!
タイトル: Assessing the Impact of Sampling, Remixes, and Covers on Original Song Popularity
概要: Music digitalization has introduced new forms of composition known as "musical borrowings", where composers use elements of existing songs -- such as melodies, lyrics, or beats -- to create new songs. Using Who Sampled data and Google Trends, we examine how the popularity of a borrowing song affects the original. Employing Regression Discontinuity Design (RDD) for short-term effects and Granger Causality for long-term impacts, we find evidence of causal popularity boosts in some cases. Borrowee songs can revive interest in older tracks, underscoring economic dynamics that may support fairer compensation in the music industry.
著者: Guilherme Soares S. dos Santos, Flavio Figueiredo
最終更新: 2024-11-02 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2411.01242
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2411.01242
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://github.com/uai-ufmg/whosampleddata
- https://doi.org/10.1111/ablj.12137
- https://www.whosampled.com
- https://trends.google.com
- https://www.whosampled.com/about
- https://en.wikipedia.org/wiki/Freebase
- https://trends.google.com/trends/explore?q=/m/0zjw3z_
- https://docs.python.org/3/library/difflib.html
- https://trends.google.com/trends/explore?q=/m/0zjw3z