İçindekiler
- 1. Giriş
- 2. Metodoloji
- 3. Makine Öğrenmesi Sınıflandırması
- 4. Anlamsal Alan Analizi
- 5. Tarz İlişkilerinin Ağ Analizi
- 6. Sonuçlar ve Tartışma
- 7. Teknik Çerçeve ve Matematiksel Temeller
- 8. Analiz Çerçevesi Örneği
- 9. Gelecekteki Uygulama ve Araştırma Perspektifleri
- 10. Eleştirel Analiz: Temel Kavrayışlar ve Değerlendirme
- 11. Kaynakça
1. Giriş
UNESCO tarafından insanlığın somut olmayan kültürel mirası olarak kabul edilen Flamenko, İspanya'nın Endülüs bölgesinin kültürel kimliğinin derin bir ifadesidir. Bu çalışma, farklı Flamenko stillerini (palos) kapsayan 2000'den fazla şarkı sözünü hesaplamalı yöntemlerle analiz ederek bu alandaki nicel araştırma boşluğunu doldurmaktadır. Çalışma, kelime çeşitliliğinin stil sınıflandırmasında nasıl doğru sonuçlar sağladığını kanıtlamakta ve her stile özgü anlamsal kalıpları ortaya çıkarmaktadır.
2. Metodoloji
2.1 Veri Toplama
Araştırma, Soleá, Bulerías, Seguiriyas ve Tangos gibi çeşitli stilleri kapsayan 2147 flamenko şarkı sözünden oluşan kapsamlı bir derlem oluşturmuştur. Veriler profesyonel flamenko arşivlerinden temin edilmiş ve özgünlüğünü sağlamak için alan uzmanları tarafından doğrulanmıştır.
2.2 Metin Ön İşleme
Metin normalleştirme, küçük harfe dönüştürme, duraklama kelimelerinin çıkarılması ve İspanyolca dilbilim kurallarına dayalı kök bulmayı içerir. Flamenko'ya özgü terminoloji ve kalıplaşmış ifadelerin korunmasına özellikle dikkat edilmiştir.
2.3 Özellik Çıkarımı
Her belge için TF-IDF (Terim Frekansı-Ters Belge Frekansı) vektörü, tek kelimeleri ve yaygın ifadeleri yakalamak üzere (1,2) n-gram aralığı kullanılarak hesaplanır.
3. Makine Öğrenmesi Sınıflandırması
3.1 Çok Terimli Naive Bayes
Sınıflandırma için Çok Terimli Naif Bayes algoritması kullanılmıştır. Olasılık hesaplama formülü: $P(c|d) \propto P(c) \prod_{i=1}^{n} P(w_i|c)^{x_i}$ şeklindedir. Burada $P(c|d)$, $d$ belgesi verildiğinde $c$ sınıfının olasılığını, $P(c)$ $c$ sınıfının önsel olasılığını, $P(w_i|c)$ ise $c$ sınıfı verildiğinde $w_i$ kelimesinin olasılığını temsil eder.
3.2 Model Değerlendirme
Model çapraz doğrulamada %84.3 doğruluk oranına ulaşmış olup, ana türlerde hem hassasiyet hem de duyarlılık %80'i aşmaktadır. Karışıklık matrisi analizi, tarihsel olarak ilişkili türler arasında en yüksek karışma seviyesi gösterir.
4. Anlamsal Alan Analizi
Otomatik olarak her tarzın karakteristik anlamsal alanlarını tanımlayarak, benzersiz tematik modeller ortaya çıkarılmıştır. Soleá sözleri ıstırap ve dini temaları vurgularken, Bulerías daha çok festivaller ve sosyal içerik sergiler. Bu analiz, tarzlar arası göreceli frekans karşılaştırması yöntemini kullanır.
5. Tarz İlişkilerinin Ağ Analizi
Jensen-Shannon ıraksamasını kullanarak tarzlar arası mesafeyi ölçme: $D_{JS}(P||Q) = \frac{1}{2}D_{KL}(P||M) + \frac{1}{2}D_{KL}(Q||M)$, burada $M = \frac{1}{2}(P+Q)$. Ağ görselleştirmesinde gözlemlenen kümeleme modelleri, flamenko evriminin tarihsel kayıtlarıyla uyumludur.
6. Sonuçlar ve Tartışma
Araştırma, kelime örüntülerinin flamenko tarz sınıflandırması için güvenilir belirteçler olarak kullanılabileceğini başarıyla kanıtlamıştır. Ağ analizi, tarzlar arasındaki tarihsel bağlantılara nicel kanıt sağlayarak geleneksel müzikoloji teorisini hesaplamalı verilerle desteklemiştir.
7. Teknik Çerçeve ve Matematiksel Temeller
Araştırma, kelime segmentasyonu, ki-kare istatistiğine dayalı özellik seçimi $\chi^2(t,c) = \sum_{e_t\in\{0,1\}}\sum_{e_c\in\{0,1\}} \frac{(N_{e_te_c} - E_{e_te_c})^2}{E_{e_te_c}}$ ve temel bileşen analizi ile boyut indirgeme dahil olmak üzere eksiksiz bir doğal dil işleme iş akışı kullanmaktadır. Matematiksel titizlik, temel doğal dil işleme araştırmalarındaki hesaplamalı dilbilim metodolojileriyle uyumludur.
8. Analiz Çerçevesi Örneği
Vaka Çalışması: Soleá Tarzı Analizi
Girdi: Ham şarkı sözü metni → Ön işleme (durdurma sözcüklerinin kaldırılması, kök bulma) → Özellik çıkarımı (TF-IDF vektörü) → Sınıflandırma (Çok Terimli Naive Bayes) → Anlamsal alan tanıma → Çıktı: Tarz sınıflandırma güveni 0.92, tanımlanan temel tematik unsurlar: 'acı' (frekans: 0.045), 'ruh' (0.038), 'Tanrı' (0.031).
9. Gelecekteki Uygulama ve Araştırma Perspektifleri
Potansiyel uygulamalar arasında Flamenko arşivlerinin otomatik düzenlenmesi, Flamenko araştırma eğitim araçları ve kültürlerarası müzik analizi bulunmaktadır. Gelecekteki araştırmalar, müzik bilgi erişimi alanındaki modellerden yararlanarak ses özelliklerini entegre etmeli, diğer sözlü geleneklere genişlemeli ve canlı performanslar için gerçek zamanlı sınıflandırma sistemleri geliştirmelidir.
10. Eleştirel Analiz: Temel Kavrayışlar ve Değerlendirme
Temel Kavrayışlar:Bu çalışma, geleneksel müzikoloji ile hesaplamalı analiz arasındaki boşluğu başarıyla kapatarak flamenko sözlü geleneğinde ölçülebilir sözcük kalıpları bulunduğunu ve bunların tür farklılıklarını doğru şekilde yansıtabildiğini kanıtlamıştır. Araştırma, daha önceleri öznel olduğu düşünülerek hesaplamaya elverişsiz görülen kültürel ifadelerin aslında sistematik olarak incelenebileceğini göstermektedir.
Mantıksal Çerçeve:Araştırma, veri toplamadan ön işleme, özellik çıkarımı, sınıflandırma ve ağ analizine kadar titizlikle tasarlanmış bir süreci takip etmektedir. Her aşama, önceki adımlar üzerine mantıksal olarak inşa edilerek kapsamlı bir analiz çerçevesi oluşturulmuştur. Bireysel tarz sınıflandırmasından tarz ilişkilerinin haritalanmasına geçiş, derinlemesine bir araştırma tasarımını yansıtmaktadır.
Güçlü ve Zayıf Yönler:Araştırmanın temel gücü, olgunlaşmış doğal dil işleme yöntemlerini yeterince keşfedilmemiş bir alana yenilikçi şekilde uygulamasında yatmaktadır. Çoklu analiz yöntemlerinin (sınıflandırma, anlamsal analiz, ağ teorisi) kullanımı üçgen doğrulama sağlamıştır. Ancak, çalışmada şarkı sözü seçiminde potansiyel örnekleme yanlılığı bulunmakta ve flamenko ifadesi için hayati önem taşıyan müzikal özellikler dikkate alınmamıştır. Zaman boyutu analizinin eksikliği, tarz evrimine ilişkin içgörüleri sınırlandırmaktadır.
Uygulanabilir Öneriler:Kültür kurumları sözlü geleneği kataloglamak için benzer hesaplama yöntemleri benimsemelidir. Araştırmacılar kelime analizinin ötesine geçerek ses özelliklerini entegre eden çok modlu yöntemlere genişletmelidir. Bu yaklaşım, Afrika davul dillerinden Native American anlatı geleneklerine kadar diğer sözlü geleneklere uygulanma potansiyeli göstermektedir. Sonraki çalışmalar, türlerin evrimini izlemek için zaman boyutunu dahil ederek tarihsel dilbilim yöntemlerinden yararlanmalıdır.
11. Kaynakça
- UNESCO. (2010). Flamenco İnsanlığın Somut Olmayan Kültürel Mirası İlan Edildi.
- Manning, C.D., vd. (2014). İstatistiksel Doğal Dil İşlemenin Temelleri.
- McCallum, A., Nigam, K. (1998). Naive Bayes Metin Sınıflandırması için Olay Modeli Karşılaştırması.
- Knight, S. (2018). Etnomüzikolojide Hesaplamalı Yöntemler.
- Müller, M. (2015). Müzik İşlemenin Temelleri.
- Goodfellow, I., vd. (2016). Deep Learning (Teknik Metodoloji Karşılaştırmaları İçin).