Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
ул. Седова 55/2, каб. 211
телефон: 644-59-10
(доб. 61315)
Основная миссия департамента социологии – подготовка думающих и созидающих специалистов в области сравнительного социального анализа и социальной информатики. Более двадцати лет мы стремимся к совершенству не только в преподавании учебных дисциплин, но и в реализации исследовательских проектов. Для этого в департаменте создана деловая и творческая атмосфера, которая позволяет подготовить конкурентоспособных и ответственных профессионалов для современного рынка труда.
Simpson A., Simpson R., Baker D. T. et al.
Bristol: Bristol University Press, 2024.
ИНТЕРакция. ИНТЕРвью. ИНТЕРпретация. 2024. Т. 16. № 2. С. 29-49.
In bk.: Gendering Place and Affect: Attachment, Disruption and Belonging. Bristol: Bristol University Press, 2024. P. 154-166.
Hartle L., Bortolini T., Karl J. et al.
PsyArXiv. OSF. Open Science Framework, 2024
Интерес исследователей к тому, какие черты личности подталкивают людей заниматься музыкой, появился не так давно. Поначалу ученые изучали темперамент профессиональных музыкантов, чтобы понять, чем они отличаются от других людей. Одно из таких исследований провел Энтони Кемп в 1996 году и выяснил, что люди из музыкальной индустрии чаще других склонны к тревоге и интроверсии.
«Это может быть связано с тем, что музыка помогает справиться со своими эмоциями: через нее музыканты выплескивают чувства, которые не могут выразить другими способами», — комментирует Элина Цигеман, младший научный сотрудник Лаборатории социальной и когнитивной информатики.
Затем ученых стали интересовать все, кто так или иначе занимается музыкой. Изучая музыкальность и особенности характера разных людей, исследователи заметили, что музыкой чаще занимаются открытые новому опыту люди.
«Открытость — это черта личности, которая связывается со всей культурной жизнью человека. То есть люди, у которых она сильнее выражена, чаще интересуются искусством, постоянно ищут новые впечатления и тянутся к знаниям», — объясняет Элина Цигеман. При этом исследования в основном касались взрослых людей, а подростки оставались без внимания.
Исследований среди подростков немного, а тема интересная, потому что для подростков музыка играет большую роль, чем для взрослых. Она помогает школьникам социализироваться и находить друзей, а иногда, наоборот, мешает: подростку трудно примкнуть к той или иной группе, если он не слушает конкретного исполнителя.
Элина Цигеман вместе с группой зарубежных ученых проанализировала музыкальность подростков. Исследователи стремились выяснить, какие черты личности связаны с музыкальностью и как поменяются результаты в зависимости от выборки.
В исследовании приняли участие 2211 учеников общеобразовательных школ: 346 из России, 751 из Великобритании и 1114 из Германии. Подростки прошли два опросника. В первом оценивалась музыкальность школьников по пяти критериям: музыкальная вовлеченность (AE), умение замечать эмоции (EM), музыкальная подготовка (MT), слух (PA) и певческие способности (SA). Показатель музыкальной вовлеченности учитывал любой интерес к музыке: покупку альбомов и билетов на концерт, вдумчивое прослушивание песен. Слух и певческие способности ребята могли оценить самостоятельно.
Второй опросник определял у подростков черты личности из «большой пятерки»: открытость опыту (Ope), добросовестность (Con), экстраверсия (Ext), доброжелательность (Agr) и эмоциональная стабильность (Ems). Участникам нужно было указать, насколько те или иные утверждения соответствуют их характеру. Во всех выборках использовались разные опросники из-за языковых особенностей — это одно из ограничений исследования.
Результаты двух опросников легли в основу сетевой модели. Она позволяет проследить, насколько сильны связи между разными аспектами музыкальности и чертами личности.
Оказалось, что самую сильную связь музыкальность имеет с открытостью новому опыту. То есть, если подросток открыт по характеру, он с большей вероятностью умеет замечать эмоции в музыке, обладает музыкальной подготовкой и слухом, а также умеет петь.
Для российских и немецких подростков важной оказалась экстраверсия. Чем выше она была у подростков из этих стран, тем лучше у них было с музыкальным слухом и пением. Выборка по Великобритании таких результатов не показала.
На музыкальность мало влияет добросовестность — об этом говорят результаты в России и Великобритании. И хотя от этой черты характера зависит, будет ли ученик усидчив и внимателен, в случае музыкальных занятий ее роль оказывается не так велика. Почти не зависит музыкальность и от доброжелательности. Уступчивые и дружелюбные подростки лучше понимают эмоции в музыке, однако к развитию музыкальных талантов эта черта не имеет отношения.
Музыкальные тренировки помогают развивать память, моторику, слух. Последнее особенно полезно для тех, кому нравится изучать иностранные языки: натренированный слух восприимчив не только к музыке, но и к речи. Все это дает основание рекомендовать музыкальные уроки не только детям, но и взрослым. Помимо этого, музыкальные занятия могут быть связаны и с интеллектом.
«Одно из исследований обнаружило связи между музыкальностью и интеллектом. Ребята, которые занимались в музыкальной школе, показывали более высокие академические результаты. Однако нельзя сказать наверняка, в каком направлении проходят связи, а недавние исследования показали, что такой связи и вовсе нет. Поэтому нужны более длительные исследования», — рассказывает Элина Цигеман.
Еще одна область применения результатов — активно развивающиеся рекомендательные сервисы.
Люди охотнее подписываются на те музыкальные платформы, которым удается угадывать их музыкальные предпочтения. Есть попытки по-разному кастомизировать музыкальные приложения, но результаты пока скромные. Например, при помощи машинного обучения аналитики анализируют информацию о пользователях социальных сетей и стараются подобрать для них музыку, которая им может понравиться. Но выдающихся результатов в этом направлении пока нет.