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Consonant polyrhythms?
exploring similarities in processing of tone intervals and polyrhythms
Jonathan David Pietsch
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Psychologie
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Psychologie
Betreuer*in
Ulrich Ansorge
DOI
10.25365/thesis.77665
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-25840.01887.915127-6
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Das „predictive coding of music”-Modell (PCM) von Vuust et al. (2022) vereinigt verschiedene kognitive Verarbeitungsmodelle von allen musikalischen Bereichen wie Töne (Di Stefano et al., 2022) und Rhythmen (Vuust & Witek, 2014) in ein umfassendes Modell der Musikwahrnehmung- und Verarbeitung basierend auf Prinzipien von „predictive coding“ (Rao & Ballard, 1999). Basierend auf PCM schlagen wir ein neues experimentelles Paradigma vor, um Ähnlichkeiten in der Verarbeitung von Bereichen zu finden, die noch nicht untersucht wurden. Es wird experimentell untersucht, ob Verarbeitungsunterschiede, die bisher nur bei Tonintervallen gefunden wurden (Basiński et al., 2023), auch bei Polyrhythmen zu finden sind, die die selben Frequenzverhältnisse haben wie Tonintervalle. Das Staircase-Design beinhaltet eine Diskriminationsaufgabe, wo Teilnehmer:innen zwischen zwei sehr ähnlichen tonalen oder atonalen Polyrhythmen unterschieden sollen. Die Ergebnisse zeigen, dass konsonante Polyrhythmen an genausten unterschieden werden konnten, was auf eine höhere Präzision des mentalen Modells von diesem Rhythmus hindeutet. Des Weiteren wurden bei dissonanten Polyrhythmen die höchsten Unterschiede gemessen, was sich mit keinem derzeit bekannten Modell erklären lässt. Durch Fehler im Versuchsdesign ist es nicht gelungen alternative Erklärungen wie Familiarität eindeutig auszuschließen und den Haupteffekt zu erklären. Für zukünftige Forschung werden Änderungen am Versuchsdesign diskutiert und eine Wiederholung mit verbessertem Design vorgeschlagen, um das Wissen für beide musikalische Bereiche zu erweitern.
Abstract
(Englisch)
The review of Vuust et al. (2022) proposes the predictive coding of music model, which unifies the different musical domains into one framework. Both pitch (Di Stefano et al., 2022) and rhythm processing (Vuust & Witek, 2014) have been studied extensively, we propose a new experimental paradigm based on PCM to find additional similarities of both domains by testing if processing advantages of consonant tone intervals (Basiński et al., 2023) are also affecting polyrhythms with the same ratio. We used a staircase design with a discrimination task, where participants decided which of two similar stimuli are more periodical. Since complexity and tonality of tone intervals highly correlate, the design accommodates measures to identify the source of the effect. While this has only been partly successful, the results show that consonant polyrhythms performed best, which suggests the highest precision in its cognitive model. Additionally, we found that dissonant polyrhythms performed worse than control stimuli. This result cannot be explained by current models, but proposals for mechanisms are made. Due to flaws in the experimental design, we are unable to exclude alternative explanations for these results like familiarity and explanations for the main effect remain inconclusive. Improvements to the experimental design are discussed and we recommend future research in this direction to extend the evidence for PCM and knowledge for both musical domains.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Polyrhythmus Kognitive Verarbeitung Tonverarbeitung Musikpsychologie Kognitionspsychologie Rhythmusverarbeitung Kognition
Schlagwörter
(Englisch)
predictive coding rhythm perception pitch perception staircase design polyrhythm predictive coding of music music psychology cognitive psychology
Autor*innen
Jonathan David Pietsch
Haupttitel (Englisch)
Consonant polyrhythms?
Hauptuntertitel (Englisch)
exploring similarities in processing of tone intervals and polyrhythms
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
56 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Ulrich Ansorge
Klassifikation
77 Psychologie > 77.31 Kognition
AC Nummer
AC17430320
Utheses ID
74230
Studienkennzahl
UA | 066 | 840 | |