danstraining
Universiteit van Amsterdam Marisa Pit (10746943) Bachelorscriptie Psychologie: Brein en Cognitie
Scriptie Begeleider: Fleur Bouwer Aantal woorden: 4980
Abstract
In elke cultuur komt een muziekvorm voor waarin een beat aanwezig is. De vaardigheid om de beat, de onderliggende regelmatige pulse, in de muziek te kunnen waarnemen wordt beatperceptie genoemd. In deze studie werd de invloed van muziektraining en danstraining op de verbetering van beatperceptie onderzocht. Achtenveertig deelnemers maakten een
testbatterij bestaande uit zeven beat- en ritmeperceptie taken. Daarnaast gaven deelnemers aan hoeveel jaren muziektraining en hoeveel jaren danstraining zij hebben gehad. Het aantal jaren muziektraining leek van invloed te zijn op de verbetering van beatperceptie, maar er was meer sprake van een trend. Het aantal jaren danstraining leek niet van invloed op de verbetering van beatperceptie. Ter discussie staat of de meting van beatperceptie voldoende valide was en of de steekproef groot genoeg was.
Inhoudsopgave
1. Inleiding 4
- De Invloed van Muziektraining op Beatperceptie 6
- De Invloed van Danstraining op Beatperceptie 7
2. Methode 8 - Deelnemers 8 - Materialen 9 - Procedure 13 3. Resultaten 13 - Berekening Scores 14 - Beschrijvende Statistieken 14 - Hoofdanalyse 17 - Exploratieve Analyses 21 4. Discussie 22 5. Literatuurlijst 24
Inleiding
Muziek is een onderdeel van elke cultuur en in elke cultuur komt een muziekvorm voor waarin een beat in aanwezig is (Patel & Iversen, 2014; Patel, Iversen, Bregman & Schulz, 2009). De vaardigheid om die beat, de onderliggende regelmatige pulse, in de muziek te kunnen waarnemen wordt beatperceptie genoemd (Honing, ten Cate, Peretz & Trehub, 2015). Doordat mensen op verschillende manieren met muziek in aanraking komen zijn er ook individuele verschillen in beatperceptie bij mensen (Paquette, Fujii & Schlaug, 2017). Er bestaan zelfs mensen voor wie het onmogelijk is om de beat waar te nemen (Phillips-Silver et al., 2011). Deelname aan muzikale activiteiten en dansactiviteiten kan hierdoor lastig zijn (Phillips-Silver et al., 2011). Interessant is of mensen die moeite hebben met het waarnemen van de beat hun beatperceptie zouden kunnen verbeteren.
Pasgeboren baby’s zijn in staat de beat te horen in muziek (Winkler, Háden, Ladinig, Sziller, & Honing, 2009). Hieruit blijkt dat beatperceptie deels een aangeboren vaardigheid is. Er wordt verondersteld dat beatperceptie een vaardigheid is die uniek is voor het menselijke ras, maar er zijn een onderzoeken bekend waaruit lijkt dat dieren ook beatperceptie hebben (Honing, Merchant, Háden, Prado, & Bartolo, 2012; Patel et al., 2009).
Mensen bewegen vaak automatisch mee wanneer zij naar muziek luisteren waar een beat in zit (Drake, 2000). Dit geeft enige aanwijzing dat beatperceptie berust op een motorisch systeem in de hersenen. Uit meer recentelijk onderzoek blijkt ook dat motorgebieden, zoals de supplementaire motorische schors, de basale ganglia en het cerebellum, betrokken zijn bij beatperceptie (Bengtsson, 2009; Chen, Zatorre, & Penhune, 2006; Grahn, 2009; Grahn & Brett, 2007; Grahn & Rowe, 2009; Kung et al., 2013). Verder is gevonden dat individuele verschillen in beatperceptie een neurale basis hebben in de hersenen (Grahn & McAuley, 2009). De mogelijke oorzaken hiervan worden in latere paragrafen besproken.
Meebewegen met de beat zou kunnen helpen met het waarnemen van regelmaat (Su & Pöppel, 2012; Manning & Schutz, 2013; Manning & Schutz, 2016). Uit deze onderzoeken bleek het waarnemen van de beat lastiger zijn dan het waarnemen van de beat wanneer deelnemers konden meetikken met de beat. Dit duidt op een verschil tussen beatperceptie en beatproductie. Wanneer iemand goed is in beatproductie, wil dit nog niet zeggen dat iemand ook goed is in beatperceptie, en andersom. Het is daarom belangrijk om deze twee
constructen apart van elkaar te onderzoeken.
Er zijn een aantal testen en testbatterijen bekend die beatperceptie meten. Tranchant en Vuvan (2015) geven het belang aan van de ontwikkeling van goede beatperceptie testen en noemen ook een aantal potentieel interessante huidige testen en testbatterijen: de Harvard Beat Assessment Test (Fujii & Schlaug, 2013), de Battery for the Assessment of Auditory Sensorimotor and Timing Abilities (Dalla Bella et al., 2013) en de Beat Alignment Test (Iversen & Patel, 2008). In deze drie testen wordt een onderscheid gemaakt tussen
beatperceptie en beatproductie. Fujii & Schlaug (2013) benadrukken ook het belang van het onderscheid tussen beatperceptie en beatproductie. Verder kunnen ecologisch meer valide geluidsfragmenten niet alleen beroep doen op beatperceptie, maar ook op emotie en op de waarneming van pitch, melodie, harmonie en timbre (Fujii & Schlaug, 2013). Het gebruik van zo’n instrument bij het meten van beatperceptie wordt daarom afgeraden (Fujii & Schlaug, 2013). Ondanks dit argument is de eerdergenoemde BAT een ecologisch valide en
veelgebruikte beatperceptie taak (Iversen & Patel, 2008). Er zijn echter verschillende versies van de BAT. Zo bestaan er ook versies waar alleen gebruik wordt gemaakt van het
beatperceptie gedeelte (Dalla Bella et al., 2013; Müllensiefen, Gingras, Musil, & Stewart, 2014). Het zou interessant kunnen zijn om individuele verschillen in beatperceptie te
onderzoeken door het afnemen van een aantal van deze beatperceptie taken en te controleren in hoeverre deze verschillende testen onderling samenhangen.
De Invloed van Muzikale Training op Beatperceptie
Mensen die muziektraining hebben gehad lijken beter te zijn in beatperceptie ten opzichte van mensen die geen muziektraining hebben gehad (Ehrlé & Samson, 2005; Madison & Merker, 2002; Matthews, Thibodeau, Gunther, & Penhune, 2016).
Onderzoeksmethoden naar beatperceptie zijn wisselend en kwalitatief niet altijd voldoende. Zo was in het onderzoek van Ehrlé & Samson (2005) slechts één taak gebruikt waar de focus lag op beatperceptie. Daarbij was deze taak maar bij vijf mensen afgenomen, wat het
interpreteren van de data lastiger maakt. Uit meer recentelijk onderzoek kwamen ook
resultaten naar voren waar muzikanten beter leken in het vinden van de beat ten opzichte van niet muzikanten (Grahn, 2009). De taken die bij dit onderzoek werden gebruikt waren echter meer taken die een beroep deden op ritmeperceptie. Beat moet niet worden verward met ritme. Een ritme is een opeenvolging van gebeurtenissen in de tijd, welke worden gescheiden door intervallen in de tijd (Cameron & Grahn, 2014). Deze intervallen zijn qua tijdsduur niet altijd hetzelfde, wat wel het geval is bij de beat. Een valide en goed werkende testbatterij zou deze methodologische problemen kunnen ondervangen.
In het onderzoek van Matthews et al. (2016), welke zich richtte op ritmeperceptie en productie, werd ook een beatperceptie taak afgenomen. Hieruit bleek dat er geen verschillen zitten in beatperceptie tussen verschillende soorten muzikanten. Er zou verwacht kunnen worden dat iemand die muziektraining krijgt tijdens deze training actief bezig is met het vinden van de beat. Mensen die in een koor zingen bijvoorbeeld moeten tegelijk kunnen zingen en op elkaar in kunnen spelen. Het is belangrijk dat de beat op zo’n moment goed waargenomen wordt. Uit onderzoek blijkt tevens dat muzikanten tijdens een muziektraining aandacht leren te schenken aan het waarnemen van onder andere timing (Kraus, &
blijkt dat bij het maken van muziek motorgebieden zijn betrokken in de hersenen (Herholz & Zatorre, 2012; Tramo, 2001). Daarnaast is ook bewijs gevonden dat verschillende motorische gebieden in de hersenen anatomisch gezien verschillen tussen muzikanten en niet muzikanten (Gaser & Schlaug, 2003; Hutchinson, Lee, Gaab, & Schlaug, 2003). Zoals eerder genoemd doet beatperceptie ook een beroep op de motorische gebieden in de hersenen. Hierdoor zou het kunnen dat muzikanten door de training van hun motorgebieden in de hersenen de beat beter kunnen waarnemen.
Er is een andere activiteit waarbij ook gebruik wordt gemaakt van beatperceptie en waar ook een activiteit in de motorische gebieden verwacht zou kunnen worden. Dit is danstraining en zal in de volgende paragraaf uitbundiger worden besproken.
De Invloed van Danstraining op Beatperceptie
Muziek is één van de krachtigste triggers van lichaamsbeweging bij mensen (Olshansky et al., 2014). Muziek kan sterke lichamelijke beweging teweegbrengen, vooral wanneer er een onderliggende beat aanwezig is in de muziek (Olshansky et al., 2014). Deze lichaamsbeweging kan zich bijvoorbeeld uiten in het concept dat men ‘dans’ noemt. In deze vorm van beweging wordt in de Westerse wereld vaak gesynchroniseerd met een beat
(Rajendran, Teki & Schnupp, 2017). Uit onderzoek van Tramo (2001) wordt duidelijk dat bij dansen motorgebieden in de hersenen zijn betrokken. Ook hier valt een link te maken tussen de eventuele training van motorgebieden in de hersenen door dans, en het gebruik van de motorgebieden door beatperceptie. Naar de effecten van danstraining op beatperceptie is in de literatuur weinig over te vinden, maar zou wel interessante resultaten op kunnen leveren. Niet alleen door de betrokkenheid van motorische hersengebieden bij dans, maar ook omdat bedacht kan worden dat een danser tijdens zijn training actief bezig is met het waarnemen van de beat, om er vervolgens op te kunnen bewegen.
In deze studie staat de vraag centraal of muziektraining en danstraining beatperceptie kunnen verbeteren. Uit de theorie zou de hypothese gevormd kunnen worden dat door de training van motorische gebieden in het brein door middel van muziektraining of
danstraining, beatperceptie kan worden verbeterd. Deze hypothese wordt getoetst door de afname van een aantal beatperceptietaken in het lab, in de vorm van een testbatterij. Daarnaast worden deelnemers gevraagd naar hun jaren muziektraining en danstraining en naar de uren dat zij per week actief bezig zijn met muziek maken of dansen. Verwacht wordt hoe hoger het aantal jaren muziektraining en danstraining, hoe beter de score op de beatperceptie
testbatterij.
Methode Deelnemers
Achtenveertig mensen namen deel aan het onderzoek, twaalf mannen en zesendertig vrouwen. De leeftijd van de deelnemers lag tussen de 18 en 27 jaar (M = 21,9, SD =2,3). Alleen voor eerstejaars Psychologie studenten van de Universiteit van Amsterdam was er de mogelijkheid een participatiepunt te verdienen. Werving van de deelnemers was via een aankondiging op de uva.lab website en via mond op mond reclame binnen het netwerk van de onderzoekers.
Materialen
Een vragenformulier werd opgesteld voor de operationalisatie van muziektraining en danstraining. Muziektraining werd door middel van twee vragen geoperationaliseerd: (a) Hoeveel jaren muziektraining heeft u gehad?, en (b) Hoeveel uur muziektraining heeft u per week? Danstraining werd ook door middel van twee vragen geoperationaliseerd: (a) Hoeveel jaren danstraining heeft u gehad?, en (b) Hoeveel uur danstraining heeft u per week? Vraag a
betrof het aantal jaren formele training, maar niet de lessen die vallen onder het standaard lesmateriaal van het basis- of middelbare onderwijs. Vraag b betrof het aantal uren training per week, zowel met een docent of instructeur, als individuele training. Voor het laten uitvoeren van de beatperceptietaken is een computer nodig met een toetsenbord en een muis, waarop het programma Presentation is geïnstalleerd. Verder is er een over-ear koptelefoon nodig die in de computer kan worden geplugd.
Verantwoording testen
De gebruikte testen in deze studie zijn afkomstig uit verschillende beatperceptie en beatproductie testbatterijen (Dalla Bella et al, 2013; Fujii & Schlaug 2013; Müllensiefen et al., 2014). Voor het beantwoorden van de hoofdvraag is alleen het beatperceptie gedeelte van deze testen gebruikt. Naast ecologisch meer en minder valide beatperceptie taken is er ook voor gekozen om twee ritmeperceptie taken in de testbatterij te plaatsen ter controle. Zo kan gecheckt worden of het goede construct is gemeten. Daarnaast is de eerste taak die wordt besproken, de duration discrimination taak, een taak die een lage moeilijkheidsgraad heeft. Hiermee kan gecontroleerd worden of deelnemers serieus deel hebben genomen aan het onderzoek.
Duration discrimination taak (Dalla Bella et al., 2017)
De duration discrimination taak is een taak om te testen hoe goed iemand het verschil tussen toonlengtes kan waarnemen. Deelnemers kregen twee tonen achter elkaar te horen. Het interval tussen deze tonen was 600 ms. De duur van de standaard toon was 600 ms en werd steeds als eerste gepresenteerd. De tweede toon was vervolgens even lang, of langer. De duur van de tweede toon werd aangepast door middel van het stair-case paradigma (zie sectie
‘stair-case paradigma’). Deelnemers gaven aan of de tweede toon langer was door middel van de 1 of de 0 toets op het toetsenbord.
Duration interval taak (Dalla Bella et al., 2017)
De duration interval taak is een taak om te testen hoe goed iemand absolute tijdsduren waarneemt. Deelnemers worden gepresenteerd met twee inter onset intervals (IOI’s). Een IOI is de tijd tussen het waargenomen begin van één toon en het begin van de volgende toon. Deze twee IOI’s worden afgebakend door twee tonen paren. De eerste IOI werd gevarieerd van 600 tot 1000 ms en aangepast door middel van het stair-case paradigma (zie sectie ‘stair-case’ paradigma). Deelnemers gaven aan of de intervallen gelijk waren of van elkaar
verschilden door middel van de 1 of de 0 toets op het toetsenbord.
Anisochronie detectie taak (Dalla Bella et al., 2017)
De anisochronie detectie taak meet hoe goed mensen kunnen horen of een sequentie van tonen regelmatig is of niet. Deelnemers krijgen een sequentie van vijf tonen te horen. De tonen duren elk 150 ms. De isochrone sequentie heeft een constante IOI. Bij de anisochronie sequentie is de vierde toon eerder te horen dan verwacht. Hierdoor is het interval tussen de tonen drie en vier verkort, en tussen de tonen vier en vijf verlengd. Het normale IOI tussen de tonen is 600 milliseconden. Door middel van het stair-case paradigma wordt de IOI
aangepast in de volgende trials (zie sectie stair-case paradigma). Deelnemers geven aan of de sequentie regelmatig of onregelmatig is met de 1 of 0 toets op het toetsenbord.
Beat Saliency Test (BST) (Fujii & Schlaug, 2013)
De BST meet hoe goed mensen verschil in toonvolume kunnen waarnemen. Deelnemers krijgen achtereenvolgens 21 tonen te horen en geven aan of het een duple of
triple meter is. Bij een duple meter ligt het accent op elke tweede toon, bij een triple meter ligt het accent op elke derde toon. Het verschil tussen een toon met en zonder accent is aan het begin 20 dB. Deelnemers moeten kunnen horen op welke toon het accent ligt, welke dus harder is. Dit verschil in toonvolume wordt door middel van het stair-case paradigma aangepast (zie sectie ‘stair-case paradigma’). Bij het horen van een duple meter drukken deelnemers de 1 toets in op het toetsenbord, bij het horen van een triple meter een 0 toets.
Beat interval test (BIT) (Fujii & Schlaug, 2013)
Deelnemers krijgen 21 tonen te horen, die versneld of langzaam worden afgespeeld. Het eerste interval is 500 milliseconden, en wordt in de eerste trial steeds met 20 ms versneld of vertraagd. Dit wordt aangepast door middel van het stair-case paradigma (zie sectie ‘stair-case paradigma’). Deelnemers geven aan of deze reeks tonen versneld of vertraagd wordt afgespeeld. Deelnemers drukken de 1 toets in op het toetsenbord bij een vertraging en de 0 toets op het toetsenbord bij een versnelling.
Beat finding and interval test (BFIT) (Fujii & Schlaug, 2013)
Deelnemers krijgen een reeks van 27 tonen te horen van hetzelfde volume, maar met verschillende afhankelijke timing. Deze reeks wordt vertraagd of versneld afgespeeld. Het interval tussen twee beats (IBI) werd aangepast, waardoor de versnelling of vertraging plaatsvond. In de eerste trial werd IBI steeds met 20 ms verhoogd of verlaagd. Hierna werd dit aangepast aan de hand van het stair-case paradigma (zie kopje ‘stair-case paradigma’). Deelnemers geven dit aan door de 1 toets in te toetsen bij een versnelling en de 0 toets bij een vertraging.
Deelnemers luisteren naar zeventien korte instrumentele fragmenten van tien tot maximaal zestien seconden lang. De fragmenten komen uit negen verschillende muzikale stukken en beslaan drie verschillende genres: jazz, rock en populaire klassieke muziek. Over deze fragmenten is een metronoom te horen. Bij vier van deze fragmenten is de metronoom op de beat. Bij de rest van de fragmenten valt de metronoom naast de beat. Dit was mogelijk op drie manieren: met een shift van 10% of 17.5% van de beat periode, of een tempo
verhoging van 2% in verhouding tot de beat van de muzikale track. Deelnemers geven aan of de metronoom op de beat is of naast de beat is door de 1 of 0 toets in te drukken op het toetsenbord.
Stair-case paradigma
Bij alle taken, met uitzondering van de BAT, is gebruikt gemaakt van een stair-case paradigma. Dit is een algoritme die ervoor zorgt dat de trials moeilijker of makkelijker worden, afhankelijk van de prestatie van de deelnemer. Hierdoor kan per taak de
drempelwaarde van de deelnemer worden bepaald (Fujii & Schlaug, 2013). Bij de BST is het verschil tussen geaccentueerde tonen en niet geaccentueerde tonen bij de eerste trial 20 dB. De verandering van het inter stimulus interval (ISI), dit is het interval tussen twee stimuli, begon vanaf 20 ms in de BIT en de BFIT. Er wordt gebruik gemaakt van een two-down one-up stair-case. Wanneer een deelnemer de trial fout maakt, wordt het aantal decibel of milliseconden van de ISI verdubbeld. Wanneer een deelnemer twee trials achter elkaar goed doet, wordt de ISI gehalveerd. De volgende trial wordt dan moeilijker. Elke keer wanneer er van richting wordt veranderd, dus van halveren naar verdubbelen, of van verdubbelen naar halveren, wordt dit gezien als een turnaround point. Bij de BST, de BIT en de BFIT sloot de taak automatisch af bij het bereiken van zes turnaround points. Bij de DDT de DDI en de Anisochronie taak was dit na acht turnaround points.
Procedure
Het onderzoek duurde maximaal één uur. Deelnemers namen plaats voor een
computer. Deelnemers werden vooraf aan het onderzoek verzocht om tijdens het onderzoek zo stil mogelijk te blijven zitten en niet mee te bewegen met de beat van de muziek. Verder werd deelnemers uitgelegd dat zij zeven computertaken zouden gaan maken en dat de instructies van de verschillende taken per taak duidelijk uitgelegd zouden worden op het scherm. De eerder besproken taken werden afgenomen in de volgorde waarop ze zijn
besproken. Elke taak had voorafgaand vier oefentrials. Als een deelnemer een fout maakte bij de oefentrials moesten de oefentrials opnieuw worden gemaakt. Pas wanneer alle oefentrials goed waren beantwoord kon de deelnemer verder met het experiment. Het aantal trials verschilde per taak en per deelnemer, aangezien er gebruik werd gemaakt van het stair-case paradigma (zie ‘stair-case paradigma’). Na afloop van de computertaken vulden de
deelnemers het vragenformulier in.
Resultaten Berekening score
Door middel van de turnaround points kan de drempelwaarde van een deelnemer worden bepaald. De drempelwaarde is gemiddeld het laagste verschil in toonduur of
toonvolume wat iemand kan waarnemen. In deze studie betekent een lagere drempelwaarde betere beatperceptie. Bij de BST, de BIT en de BFIT werd het gemiddelde genomen van de zes turnaround points, zoals ook in het artikel van Fuji & Schlaug (2013) beschreven is. Bij de Duration Discrimination taak, de Anisochronie detectie taak en de Duration Interval taak werd het gemiddelde genomen van de laatste vier turnaround points. Dit werd ook zo
van het aantal correct beantwoorde vragen. De drempelwaardes werden computermatig berekend met behulp van een MATLAB script.
Beschrijvende statistieken
Van de 48 deelnemers was er geen sprake van uitval. Wel waren er uitbijters. Een uitbijter wordt beschouwd als een deelnemer met een score die meer dan drie
standaarddeviaties (SD) afwijkt van het gemiddelde (M). Dit duidt bij alle testen op een extreem lage score. Dit doet vermoeden dat een test in dat geval wellicht niet serieus is gemaakt. Hieruit bleken drie deelnemers uitbijters te zijn. De gegevens van deze deelnemers zijn daarom niet meegenomen in de verdere dataverwerking. Daarnaast is bij de
onafhankelijke variabelen op dezelfde manier gecheckt voor uitbijters. Hieruit bleek één deelnemer een uitbijter. Deze deelnemer kon door zijn extreem hoge aantal jaren muziekles een grote invloed uitoefenen op de analyse. Ook deze deelnemer is geëxcludeerd uit verdere analyses. In Tabel 1 worden de gemiddelden en standaarddeviaties weergegeven per test, na de exclusie van de uitbijters. De gemiddelden en standaarddeviaties leken in lijn met de gemiddelden en standaarddeviaties in eerder onderzoek (Fuji & Schlaug, 2013; Müllensiefen et al., 2014; Dalla Bella et al., 2013. Verder verscheen er tijdens de BIT bij drie personen een error tijdens het maken van de test. De scores van deze personen zijn hierdoor niet goed opgeslagen en deze waardes missen daardoor in de dataset. Deze waardes zijn niet
meegenomen in de verdere analyses. Hierdoor komt het aantal deelnemers voor de BIT op een totaal van 41 deelnemers.
Tabel 1
Gemiddelden en standaarddeviates van de scores per test
M SD SE Duration discrimination (ms) 16,38 7,94 1,20 Duration interval (ms) 17,43 9,14 1,38 Anisochronie (ms) 9,20 3,98 0,60 BST (dB) 2,88 1,92 0,29 BIT (ms) 1,81 1,53 0,24 BFIT (ms) 1,42 0,97 0,15 BAT 81,75 13,80 2,08
Ook is de constructvaliditeit gecheckt door te kijken hoe de verschillende testen onderling met elkaar samenhangen. Hiervoor is een bivariate correlatie analyse uitgevoerd. Tabel 2 geeft de correlaties tussen de testen weer.
Tabel 2
Correlaties tussen de testen uit de samengestelde testbatterij
DDT DDI Ani BST BIT BFIT BAT
DDT 1 .441** [.127, .698] .566** [.305, .753] .249 [-.094, .539] .516** [.179, .756] .225 [-.103, .522] -.215 [-.527, .088] DDI 1 .428** [.139, .634] -.034 [-.285, .223] .345* [.059, .582] .154 [-.147, .476] -.170 [-.461, .113] Ani 1 .313* [.045, .547] .424** [.069, .686] .483** [.196, .718] -.383* [-.574, -.180] BST 1 .194 [-.125, .480] .370* [.037, .607] -.373* [-.665, -.017] BIT 1 .174 [-.121, .475] -.417** [-.623, -.216] BFIT 1 -.448** [-.655, -.180] BAT 1
* = p < .05, ** = p < .01. BCa bootstrap 95% betrouwbaarheidsintervallen zijn gerapporteerd tussen haakjes.
De belangrijkste bevinding is dat de Anisochronie taak significant correleert met alle andere taken in de testbatterij. Verder is tussen de BAT en alle andere taken een negatieve correlatie. Dit is wat ook verwacht zou worden, omdat bij de BAT de score telling precies andersom is dan bij de andere zes taken. De DDT en de DDI zijn beiden in de testbatterij meegenomen
voor praktische redenen en meten verder niet specifiek beatperceptie. Aangezien de twee testen significant met elkaar correleren en de focus in dit onderzoek ligt op beatperceptie, wordt alleen de DDT meegenomen in de verdere analyses.
Hoofdanalyse
Voor de hoofdanalyse zijn zes robuuste lineaire regressies uitgevoerd. Er is gekozen voor een robuuste methode, omdat de assumptie van normaliteit en homoscedasticiteit voor een aantal taken geschonden werd. Vanwege het gebrek aan spreiding bij Dansuren per week en Muziekuren per week is besloten deze factoren uit te sluiten bij de regressie. Tabel 3 tot en met tabel 8 geven de coefficiënt, de standaardfout van de coëfficient, de beta en de
significantie weer van de zes taken weer.
Tabel 3
Lineair model van de voorspellers van de score op Duration Tone, met 95% bias
gecorrigeerde intervallen tussen haakjes. Betrouwbaarheidsintervallen en standaardfouten gebaseerd op 1000 bootstrap samples.
b SE B ß p Constant 16,76 (13,07, 20,53) 2,00 ,001 Muziekles -0,31 (-0,88, 0,39) 0,29 -,15 ,279 Dansles 0,39 (-0,34, 1,14) 0,41 ,15 ,351 R² = ,034, p = ,488.
Tabel 4
Lineair model van de voorspellers van de score op Anisochronie, met 95% bias gecorrigeerde intervallen tussen haakjes. Betrouwbaarheidsintervallen en standaardfouten gebaseerd op 1000 bootstrap samples. b SE B ß p Constant 9,72 (7,86, 11,66) 1,00 ,001 Muziekles -0,25 (-0,51, 0,07) 0,14 -,24 ,076 Dansles 0,21 (-0,13, 0,53) 0,18 ,16 ,259 R² = ,064, p = ,258. Tabel 5
Lineair model van de voorspellers van de score op BST, met 95% bias gecorrigeerde intervallen tussen haakjes. Betrouwbaarheidsintervallen en standaardfouten gebaseerd op 1000 bootstrap samples. b SE B ß p Constant 2,57 (1,78, 3,56) 0,50 ,001 Muziekles 0,05 (-0,14, 0,25) 0,09 0,10 ,617 Dansles 0,06 (-0,14, 0,21) 0,11 0,09 ,436 R² = ,021, p = ,649.
Tabel 6
Lineair model van de voorspellers van de score op BIT, met 95% bias gecorrigeerde intervallen tussen haakjes. Betrouwbaarheidsintervallen en standaardfouten gebaseerd op 1000 bootstrap samples. b SE B ß p Constant 2,01 (1,39, 2,72) 0,34 ,002 Muziekles -0,07 (-0,14, 0,21) 0,04 -,18 ,066 Dansles 0,03 (-0,12, 0,21) 0,09 ,06 ,709 R² = ,03, p = ,566. Tabel 7
Lineair model van de voorspellers van de score op BFIT, met 95% bias gecorrigeerde intervallen tussen haakjes. Betrouwbaarheidsintervallen en standaardfouten gebaseerd op 1000 bootstrap samples. b SE B ß p Constant 1,49 (1,16, 1,87) 0,21 ,001 Muziekles -0,05 (-0,14, 0,04) 0,04 -,20 ,193 Dansles 0,06 (-0,04, 0,18) 0,06 ,18 ,312 R² = ,056, p = ,304.
Tabel 2
Lineair model van de voorspellers van de score op BAT, met 95% bias gecorrigeerde intervallen tussen haakjes. Betrouwbaarheidsintervallen en standaardfouten gebaseerd op 1000 bootstrap samples. b SE B ß p Constant 77,83 (70,53, 85,39) 3,38 ,001 Muziekles 1,03 (0,26, 1,73) 0,44 ,29 ,026 Dansles -0,09 (-1,18, 0,98) 0,61 -,02 ,878 R² = ,079, p = ,185.
Uit bovenstaande resultaten valt te zien dat er bij de BAT een significant effect was gevonden voor jaren muziektraining (p < 0,05). Voor de andere tests was er geen sprake van een
significant effect. Wel valt te zien in tabel 3 tot en met 8 dat er sprake was van een trend in de juiste richting voor het aantal jaren muziektraining. De richting van de Beta coëfficiënt bij muziektraining was bij elke taak volgens verwachting, met uitzondering van de BST. Daar was een tegenovergesteld effect gevonden, wat overigens niet significant was. Voor de invloed van jaren danstraining op beatperceptie was geen significant effect gevonden. Verder was de richting van de Beta coëfficiënt van jaren danstraining bij alle taken in de verkeerde richting. Waar deze positief werd verwacht was deze negatief en andersom.
Exploratieve Analyses
Vanwege het gebrek aan spreiding en de kleine steekproef is er ook een regressieanalyse gedaan met categorische variabelen. Door gebruik te maken van
dummyvariabelen was het mogelijk om de continue data in twee categorieën te verdelen. Dit was voor muziekles een groep van nul tot drie jaar ervaring en een groep van vier of meer jaar ervaring. Voor dansles was dit een groep met nul jaar danservaring en een groep van één jaar of meer danservaring. Het effect van groep was niet significant.
Discussie
In deze studie werd de invloed van muziektraining en danstraining op de verbetering van beatperceptie onderzocht. Er werd een klein effect van muziektraining gevonden: uit één test van de testbatterij bleek muziektraining een positieve invloed te hebben op de verbetering beatperceptie. Bij de rest van de testen was er meer sprake van een trend voor muziektraining. Het aantal jaren muziektraining lijkt enigszins verbetering op beatperceptie te kunnen
voorspellen. De hypothese dat muziektraining beatperceptie kan verbeteren kan hiermee deels worden aangenomen. Voor de invloed van danstraining op de verbetering van beatperceptie werd geen effect gevonden. Daarnaast is opvallend dat er bij danstraining sprake is van een tegenovergesteld effect bij alle testen ten opzichte van wat verwacht werd. De hypothese dat danstraining beatperceptie kan verbeteren kan hiermee worden verworpen.
Dat muziektraining lijkt te kunnen zorgen voor een verbetering van beatperceptie is in lijn met eerder onderzoek waaruit blijkt dat muzikanten beter presteren op beatperceptie taken dan niet muzikanten (Madison & Merker, 2002; Ehrlé & Samson, 2005; Matthews et al., 2016). Verder is het ook in lijn met de theorie dat de training van motorische gebieden door middel van muziektraining kan zorgen voor een verbetering van beatperceptie. Een mogelijke verklaring voor het zwakke effect dat is gevonden kan zijn dat de validiteit van de gebruikte
testbatterij niet goed is. In het artikel van Tranchant & Vuvan (2015) werd een taak
omschreven die lijkt op de BST die is gebruikt in dit onderzoek. Hierover werd gezegd dat een deelnemer bij deze taak waarschijnlijk meer een andere strategie gebruikt dan
beatperceptie. De BST bleek daarnaast de enige taak in de batterij waar er voor
muziektraining een omgekeerd effect werd gevonden. Dit trekt de validiteit van deze test in twijfel. Ook opmerkelijk is dat er wel een positief verband was tussen de BIT en de DDI en DDT, de twee ritmeperceptie taken in de testbatterij, maar bijvoorbeeld niet tussen de BIT en de BFIT, twee taken die beatperceptie beoogden te meten en daarbij beiden uit dezelfde testbatterij afkomstig zijn.
Een andere mogelijke verklaring zou kunnen zijn dat de leeftijd van de start van de muziektraining van belang is bij het trainen van beatperceptie (Bailey & Penhune, 2012). Zo blijkt dat muzikanten die zijn begonnen met muziektraining voor hun zevende levensjaar beter presteerden op visuele-motor en auditieve-motor synchronisatietaken, ongeacht of de vroege starters en late starters hetzelfde totaal aantal jaren training hadden gehad.
In deze studie werd geen steun gevonden de hypothese dat danstraining kan zorgen voor een verbetering van beatperceptie. Dit is niet in lijn met de theorie dat met het trainen van de motorische gebieden door middel van danstraining, beatperceptie zou kunnen worden verbeterd. Opmerkelijk was dat bij alle testen sprake was van een omgekeerd verband. Dit zou toegewijd kunnen worden aan het geringe aantal mensen met veel danservaring. Hierdoor zijn de deelnemers met veel jaren danservaring extreme waarden van deze onafhankelijke variabele. Het zou kunnen dat zij hierdoor een grote negatieve invloed hebben uitgeoefend op het onderzochte verband. In zo’n geval worden dit invloedrijke observaties genoemd. Er is gekozen voor het uitvoeren van een lineaire regressieanalyse, omdat het afbakenen van verschillende groepen in de praktijk lastig bleek.
Verder werd in de inleiding geponeerd dat tijdens een danstraining mensen actief bezig zijn met het waarnemen van de beat. Het zou kunnen dat dit minder zo is dan gedacht. Ten eerste kan een danstraining bestaan uit puur doornemen van de stappen, waarbij niet per se beatperceptie nodig is. Daarnaast wordt er ook wel gedanst zonder gebruik te maken van muziek, en daardoor ook zonder gebruik te maken van beatperceptie. De inhoud van een danstraining verschilt ook per soort dans. Bij een dans als flamenco moeten dansers altijd in staat zijn om de beat te horen, omdat zij met hun voeten vervolgens het ritme aangeven (Flores, 2008). Bij een moderne dans is dit minder het geval. Ook zou het kunnen dat dansers tijdens hun training meer bezig zijn met beatproductie dan met beatperceptie.
Belangrijk voor vervolgonderzoek is het onderzoeken van de validiteit van de bestaande beatperceptie tests. Dit zou bijvoorbeeld kunnen door middel van een factor
analyse, waarmee wordt gekeken naar de convergente validiteit van de beatperceptie taken en naar de divergente validiteit van een beatperceptietaak en een taak die een ander construct meet, zoals waarneming van ritme of melodie. Ook zou de samengestelde beatperceptie batterij die in deze studie is gemaakt nogmaals afgenomen kunnen worden in een nieuwe en grotere steekproef en vergeleken kunnen worden met de resultaten van deze studie.
Ook zou er in vervolgonderzoek specifiek gekeken kunnen worden naar de invloed van bijvoorbeeld de leeftijd waarop iemand is begonnen met muziektraining of een
onderscheid kunnen worden gemaakt tussen verschillende soorten danstraining.
Als laatste optie zouden er twee groepen afgebakend kunnen worden om problemen met spreiding te kunnen ondervangen. Hierbij is het belangrijk dat er twee uiterste groepen worden genomen. Bijvoorbeeld mensen die nooit danstraining hebben gehad en mensen die dertig jaar danstraining hebben gehad. Zo kan geen verwarring ontstaan over wat veel en wat weinig danservaring is en kunnen er twee compleet verschillende groepen worden gemaakt.
Het is bij zo’n onderzoek echter niet mogelijk om te kijken of beatperceptie ook verbeterd naarmate je meer training hebt gehad.
Verder onderzoek zou nodig zijn om specifieker te achterhalen wat er precies voor zorgt dat er individuele verschillen zijn in beatperceptie bij mensen. Of muziektraining en danstraining individuen met beatperceptie problemen kan helpen is nog niet geheel duidelijk.
Literatuurlijst
Bailey, J. A., & Penhune, V. B. (2010). Rhythm synchronization performance and auditory working memory in early-and late-trained musicians. Experimental Brain Research, 204(1), 91-101.
Bengtsson, S. L., Ullén, F., Ehrsson, H. H., Hashimoto, T., Kito, T., Naito, E., ... & Sadato, N. (2009). Listening to rhythms activates motor and premotor cortices. cortex, 45(1), 62-71.
Brown, S., Martinez, M. J., & Parsons, L. M. (2005). The neural basis of human dance. Cerebral cortex, 16(8), 1157-1167.
Cameron, D. J., & Grahn, J. A. (2014). Neuroscientific investigations of musical rhythm. Acoustics Australia, 42(2).
Chen, J. L., Penhune, V. B., & Zatorre, R. J. (2008). Moving on time: brain network for auditory-motor synchronization is modulated by rhythm complexity and musical training. Journal of cognitive neuroscience, 20(2), 226-239.
Dalla Bella, S., Farrugia, N., Benoit, C. E., Begel, V., Verga, L., Harding, E., & Kotz, S. A. (2013). BAASTA: battery for the assessment of auditory sensorimotor and timing abilities. Behavior research methods, 49(3), 1128-1145.
Drake, C., Penel, A., & Bigand, E. (2000). Tapping in time with mechanically and
expressively performed music. Music Perception: An Interdisciplinary Journal, 18(1), 1-23.
Ehrlé, N., & Samson, S. (2005). Auditory discrimination of anisochrony: influence of the tempo and musical backgrounds of listeners. Brain and Cognition, 58(1), 133-147. Everett, B. (2010). The Cambridge Dictionary of Statistics (4nd end) Cambridge. UK: Cambridge University.
Flores, E. O. (2008). Dance Improvisation Rules and Practice in the Cuadro Flamenco. The world of music, 33-47.
Madison, G., & Merker, B. (2002). On the limits of anisochrony in pulse attribution. Psychological Research, 66(3), 201-207.
Fujii, S., & Schlaug, G. (2013). The Harvard Beat Assessment Test (H-BAT): a battery for assessing beat perception and production and their dissociation. Frontiers in human neuroscience, 7.
Gaser, C., & Schlaug, G. (2003). Brain structures differ between musicians and non-musicians. Journal of Neuroscience, 23(27), 9240-9245.
Gingras, B., Honing, H., Peretz, I., Trainor, L. J., & Fisher, S. E. (2015). Defining the biological bases of individual differences in musicality. Phil. Trans. R. Soc. B, 370(1664), 20140092.
Grahn, J. A., & Brett, M. (2007). Rhythm and beat perception in motor areas of the brain. Journal of cognitive neuroscience, 19(5), 893-906.
Grahn, J. A., & Brett, M. (2009). Impairment of beat-based rhythm discrimination in Parkinson's disease. Cortex, 45(1), 54-61.
Grahn, J. A., & Rowe, J. B. (2009). Feeling the beat: premotor and striatal interactions in musicians and nonmusicians during beat perception. Journal of Neuroscience, 29(23), 7540-7548.
Grahn, J. A., & McAuley, J. D. (2009). Neural bases of individual differences in beat perception. NeuroImage, 47(4), 1894-1903.
Herholz, S. C., & Zatorre, R. J. (2012). Musical training as a framework for brain plasticity: behavior, function, and structure. Neuron, 76(3), 486-502.
Honing, H., Ladinig, O., Háden, G. P., & Winkler, I. (2009). Is Beat Induction Innate or Learned?. Annals of the New York Academy of Sciences, 1169(1), 93-96.
Honing, H., ten Cate, C., Peretz, I., & Trehub, S. E. (2015). Without it no music: cognition, biology and evolution of musicality.
Honing, H., Merchant, H., Háden, G. P., Prado, L., & Bartolo, R. (2012). Rhesus monkeys (Macaca mulatta) detect rhythmic groups in music, but not the beat. PloS one, 7(12), e51369.
Hutchinson, S., Lee, L. H. L., Gaab, N., & Schlaug, G. (2003). Cerebellar volume of musicians. Cerebral cortex, 13(9), 943-949.
Iversen J. R., Patel A. D. (2008). The beat alignment test (BAT): Surveying beat processing abilities in the general population, in The 10th International Conference on Music Perception, and Cognition (ICMPC 10).
Kraus, N., & Chandrasekaran, B. (2010). Music training for the development of auditory skills. Nature Reviews Neuroscience, 11(8), 599-605.
Kung, S. J., Chen, J. L., Zatorre, R. J., & Penhune, V. B. (2013). Interacting cortical and basal ganglia networks underlying finding and tapping to the musical beat. Journal of
cognitive neuroscience, 25(3), 401-420.
Manning, F., & Schutz, M. (2013). “Moving to the beat” improves timing perception. Psychonomic bulletin & review, 20(6), 1133-1139.
Manning, F. C., & Schutz, M. (2016). Trained to keep a beat: movement-related enhancements to timing perception in percussionists and
Matthews, T. E., Thibodeau, J. N., Gunther, B. P., & Penhune, V. B. (2016). The impact of instrument-specific musical training on rhythm perception and production. Frontiers in psychology, 7.
Müllensiefen, D., Gingras, B., Musil, J., & Stewart, L. (2014). The musicality of
non-musicians: an index for assessing musical sophistication in the general population. PloS one, 9(2), e89642. Chicago
Patel, A. D., Iversen, J. R., Bregman, M. R., & Schulz, I. (2009). Studying synchronization to a musical beat in nonhuman animals. Annals of the New York Academy of
Sciences, 1169(1), 459-469.
Patel, A. D., Iversen, J. R., Chen, Y., & Repp, B. H. (2005). The influence of metricality and modality on synchronization with a beat. Experimental brain research, 163(2), 226-238.
Paquette, S., Fujii, S., Li, H. C., & Schlaug, G. (2017). The cerebellum's contribution to beat interval discrimination. NeuroImage, 163, 177-182.
Phillips-Silver, J., Toiviainen, P., Gosselin, N., Piché, O., Nozaradan, S., Palmer, C., & Peretz, I. (2011). Born to dance but beat deaf: a new form of congenital amusia. Neuropsychologia, 49(5), 961-969.
Rajendran, V. G., Teki, S., & Schnupp, J. W. (2017). Temporal Processing in Audition: Insights from Music. Neuroscience.
Su, Y. H., & Pöppel, E. (2012). Body movement enhances the extraction of temporal structures in auditory sequences. Psychological research, 76(3), 373-382.
Tramo, M. J. (2001). Biology and music: Music of the hemispheres. Science, 291(5501), 54– 56.
Tranchant, P., & Vuvan, D. T. (2015). Current conceptual challenges in the study of rhythm processing deficits. Frontiers in neuroscience, 9.
Winkler, I., Háden, G. P., Ladinig, O., Sziller, I., & Honing, H. (2009). Newborn infants detect the beat in music. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106(7), 2468-2471.
