Выбор мелодии отражает настроение, настроения связаны с динамикой бизнес-цикла. Анализ больших данных по массовым музыкальным предпочтениям дает возможность оценивать и прогнозировать состояние экономики.
22 июля 2019   |   Ольга Кувшинова Эконс

Потребительское поведение – один из основных факторов экономики: если люди уверены в своих будущих доходах и в экономике в целом, они будут больше тратить; если нет – сберегать на черный день. Изучение потребительских настроений было впервые предпринято еще в 1946 г. Джорджем Катоной из Мичиганского университета, одним из первых ученых, приблизивших психологию к макроэкономике; впоследствии разработанные им методы оценки потребительского доверия стали основой индекса потребительских настроений Мичиганского университета (Michigan Consumer Sentiment Index), который используется в том числе банками Федеральной резервной системы. Подобные опросы проводятся в десятках стран. Индексы потребительской уверенности по ряду стран, включая Россию, публикует, например, ОЭСР. В США, где потребительские расходы превышают две трети в структуре ВВП и вносят критически важный вклад в динамику экономического роста, данные опросов потребителей включаются в состав сводного опережающего экономического индекса, который публикует Conference Board (влиятельная неправительственная организация) и который прогнозирует развороты экономического тренда (такой же сводный индекс Conference Board публикует еще для 11 стран, а также для еврозоны и мировой экономики в целом).

На выбор и предпочтения людей влияет и эмоциональное состояние, и развитие технологий сделало возможным извлекать эти данные без непосредственного общения, необходимого при опросах. На основе текстового анализа постов в LiveJournal, записей в твиттере, новостей на интернет-ресурсах составляются индексы, помогающие предсказывать развитие ситуации в экономике и на финансовых рынках.

Поведенческая экономика за последние годы произвела взрыв, изменив взгляды экономистов на то, как люди принимают решения – довольно часто и существенно отклоняясь от правил рациональности, признал главный экономист Банка Англии Энди Холдейн. Но улавливать чувства и предпочтения людей дьявольски тяжело, опросы не всегда это позволяют, отметил Холдейн, призвав изучать с помощью big data нетрадиционные способы выявления настроений потребителей и приведя в пример музыкальные предпочтения людей.

Угадать мелодию

Первая попытка найти связь между музыкальными предпочтениями и экономическими изменениями была сделана в 1991 г. (см. врез), после чего экономисты к этой теме почти не возвращались (хотя за пределами экономики, в музыкальной психологии, исследований о взаимосвязи между музыкой и эмоциональным или психофизиологическим состояниями довольно много). В 2018 г. Хисам Сабуни из Университета Клермонта, используя данные онлайн-сервиса потокового аудио Spotify, впервые проанализировал и мелодии, и тексты музыкальных хитов, выяснив, что доминирующие в них настроения предсказывают динамику потребительских настроений не хуже, чем знаменитый Мичиганский опрос потребителей. На это исследование и сослался Холдейн.

С помощью Spotify, использующего музыкальных психологов и специалистов по машинному обучению для составления рекомендаций своим пользователям и раскрывающего часть своих алгоритмов, Сабуни проанализировал еженедельные списки Billboard Hot 100 (США) и ежемесячные Official Charts Company Top 100 (Великобритания) за 2000–2016 гг.

Мелодии исследователь оценивал по пяти показателям: танцевальность, энергичность, тональность, громкость и валентность. Энергичность измеряет, насколько интенсивной и активной воспринимается мелодия (так, дэт-метал имеет высокую энергию, а фуги Баха – низкую), а валентность – насколько музыка позитивна (треки с низкой валентностью воспринимаются как негативные, например грустные или злые, с высокой – выражают позитивные эмоции, например радость или эйфорию).

Одновременно был проведен текстовый анализ хитов на соответствие восьми основным эмоциям: радость, грусть, гнев, страх, доверие, отвращение, ожидание и удивление. Тексты были проанализированы и закодированы с помощью той же программы обработки языка, которая используется для анализа новостей или твитов. Доминирующие в тексте эмоции были дополнительно соотнесены с валентностью мелодии.

После выявления эмоциональных компонентов песен исследователь построил собственные индексы доминирующих чувств и настроений слушателей.

Применив полученные индексы к периоду до и после глобального финансового кризиса, автор выяснил, что музыка вполне могла бы просигналить о грядущем спаде: индексы ожидания, отвращения, грусти, страха и гнева достигли пика и стали встречаться намного чаще, чем позитивные компоненты, еще до того, как S&P 500 пробил дно. Автор также обнаружил корреляцию эмоциональности песен с индексами NASDAQ и Dow Jones – правда, только в краткосрочном периоде: увеличение негативных песен предшествовало падению, позитивных – росту. А с Мичиганским индексом потребительских настроений, как показал анализ, музыкальный индекс находится в статистически значимом долгосрочном равновесии, означая, что музыка может быть вполне достоверным индикатором уверенности потребителей.

Индекс музыкальных настроений довольно чуткий индикатор, который может быть полезен для анализа динамики потребительских настроений и финансовых рынков, заключает автор. В будущем исследования в этом направлении можно провести, анализируя другие «эмоциональные товары» –кинофильмы, телешоу, популярные романы, заключает автор. «А зачем останавливаться на музыке? Пристрастия людей к книгам, ТВ, радио также могут приоткрыть окно в их душу», – согласен с автором Энди Холдейн.