1
Een voorspelbare melodie helpt bij het
voorspellen van ritme
Bachelor scriptie Brein & Cognitie, Universiteit van Amsterdam
Naam : Laureen Ouweneel
Studentnummer : 10458182 Begeleidster : Fleur Bouwer
Datum : 02-06-2017
Versie : 2
Aantal woorden : 3355
Abstract
In dit onderzoek werd onderzocht of een voorspelbare melodie kan helpen bij het voorspellen van een ritme en of muzikaliteit dit effect versterkt. Hiervoor luisterden 33
proefpersonen naar geluidsfragmenten met regelmatige of onregelmatige ritmes en voorspelbare of onvoorspelbare melodieën. Hun taak was om zo snel mogelijk devianten in het ritme te herkennen. Daarnaast werd hun muzikaliteit gemeten met de MSI-gold. Het bleek dat men beter is in het herkennen van afwijkingen in ritme bij geluidsfragmenten met voorspelbare melodieën. Muzikaliteit bleek over het algemeen de interactie tussen melodie en ritme bij de perceptie van muziek niet te versterken. Muzikale mensen waren wel sneller bij een onregelmatig ritme maar minder snel bij regelmatige ritmes in combinatie met een voorspelbare melodieën.
2 Inleiding
Het voorspellen van wat er gaat gebeuren en wanneer is erg behulpzaam bij het verwerken van en reageren op zintuigelijke informatie (Morillon, Schroeder, Wyart & Arnal, 2016; Pecenka & Keller, 2011). Deze voorspellingen vergemakkelijken de interactie tussen cognitieve, motor en sociale processen (Pecenka & Keller, 2011). Dit geldt vooral voor de verwerking van auditieve stimuli. Muziek is een vorm van een auditieve stimulus waarbij tijdens de verwerking veel gebruik wordt gemaakt van voorspelbaarheid. Door gebruik te maken van deze voorspelbaarheid kan het menselijk brein direct inspelen op wat er in de omgeving gebeurt. De mens reageert namelijk anders op
gebeurtenissen die proportioneel voorspelbaarder zijn dan onvoorspelbaar (Pearce et. al, 2009). Binnen de muziek is het zo dat men trager reageert op onvoorspelbare gebeurtenissen dan voorspelbare vanwege een langer integratieproces.
Tijdens het luisteren naar muziek is er sprake van een interactie effect tussen voorspellen wat er gaat gebeuren (melodie) en wanneer er iets gaat gebeuren (ritme). Onderzoek van Lawrance, Harper, Cooke en Schnupp (2014) liet zien dat als mensen weten wanneer iets komt, ze gemakkelijker
kunnen voorspellen wat er komt. Zij lieten proefpersonen naar een aantal geluidsfragmenten luisteren die afwijkingen in de melodie bevatten. Wanneer deze afwijkingen periodisch voorkwamen bleek dat men beter en sneller was in het voorspellen ervan dan wanneer deze op willekeurige momenten voorkwamen. Met de resultaten van dit onderzoek kan echter niet gesteld worden dat deze interactie ook andersom plaatsvindt. Dus als men weet wat er komt binnen muziek, helpt dit dan om te voorspellen wanneer het komt? Er zijn tot op heden nog geen onderzoeken bekend die dit hebben onderzocht. De hypothese is dat men afwijkingen in het ritme makkelijker kunnen
voorspellen als de melodie voorspelbaar is dan wanneer dit niet zo is. Deze hypothese is gebaseerd op het feit dat melodie en ritme elkaar beïnvloeden wanneer men naar muziek luistert (Lawrance et. al, 2014) en dat men sneller reageert op voorspelbare dan onvoorspelbare gebeurtenissen binnen muziek (Pearce et. al, 2009). Ook zal een regelmatig ritme t.o.v. een onregelmatig ritme het makkelijker maken om afwijkingen in een ritme te horen, omdat regelmaat ook een voorspellende waarde heeft (Grahn & Rowe, 2009).
Daarnaast is het de vraag of deze interactie tussen melodie en ritme aan te leren is. Op langere termijn, kan veelvuldig gebruik van hersengebieden en functies, de werking van het brein permanent veranderen. Zo lieten Grahn en Rowe (2009) in een studie met fMRI zien dat bij 19 proefpersonen die langer dan vijf jaar muzikale training hadden gehad de verbinding tussen de auditieve en de motor cortex sterker was bij het luisteren naar een geluidsfragment met een sterke beat dan bij 17 proefpersonen die geen muzikale training hadden gehad.
3
Voorgaand onderzoek liet al zien dat muzikale training de werking van de hersenen bij het detecteren van een beat kan doen veranderen. Fujioko, Trainor, Ross, Kakigi en Pantev (2004) lieten zien dat zowel afwijkingen in ritmes als afwijking in melodieën anders worden verwerkt bij
muzikanten dan bij niet muzikanten. Zij toonden aan dat er een grotere mismatch negativity (MMN) aanwezig was bij muzikanten voor zowel afwijkingen binnen een melodie als afwijkingen binnen een ritme dan bij niet muzikanten. Dit leidt tot de hypothese dat ook de interactie tussen ritme en melodie bij de perceptie van muziek sterker is bij muzikanten dan bij niet muzikanten.
Een ander onderzoek wat heeft geleid tot deze hypothese is het onderzoek van Ono et. al (2011). Zij lieten zien dat niet-muzikanten rechter hemisferische dominantie hebben bij het
detecteren van afwijkende auditieve stimuli, terwijl muzikanten bilaterale symmetrie laten zien. Bij muzikanten worden de linker en de rechter hersenhelft even sterk geactiveerd bij melodische schendingen. De linker hersenhelft is over het algemeen meer van belang voor het verwerken van temporele aspecten van stimuli, terwijl de rechter hersenhelft vooral verwerkt ‘wat’ er binnenkomt (Gazzaniga, 2013, pp. 120-159). De hersenhelft die ritme verwerkt wordt bij muzikanten dus meer geactiveerd bij melodische schendingen dan bij niet muzikanten. Dit leidt tot de hypothese dat muzikanten meer gebruik kunnen maken van melodie bij het voorspellen van ritme.
Het doel van het huidige onderzoek is daarom om te onderzoeken of het weten wat (melodie) er komt binnen de muziek kan helpen om te voorspellen wanneer het komt (ritme) en of dit effect sterker aanwezig is naarmate men muzikaler is. Dit zal gedaan worden door 33
proefpersonen naar een aantal geluidsfragmenten te laten luisteren die verschillende eigenschappen bevatten. De geluidsfragmenten hebben een voorspelbare of onvoorspelbare melodie en een
regelmatig of onregelmatig ritme. Er wordt gekeken hoe goed proefpersonen zijn in het opmerken van devianten (tonen die onverwachts later komen) bij regelmatige en onregelmatige ritmes en voorspelbare en onvoorspelbare melodieën. Proefpersonen dienen een knop in te drukken wanneer zij denken een deviant te horen. Daarnaast zal onderzocht worden hoe muzikaal proefpersonen zijn door ze een vertaling van de Goldsmiths Musical Sophistication Index (Gold-MSI) (Müllensiefen, Gingras, Musil & Stewart, 2014) in te laten vullen. De verwachting is dat de reactietijd van
proefpersonen het kortst is en de hitrate het hoogst bij devianten in de regelmatige condities en in de voorspelbare condities. Dit omdat men sneller reageert op voorspelbare stimuli (Pearce et. al, 2009) en regelmaat ook een voorspellende waarde biedt. Tevens wordt er een interactie effect verwacht tussen voorspelbaarheid en regelmaat bij de perceptie van muziek omdat ritme het voorspellen van melodie vergemakkelijkt (Lawrance, Harper, Cooke & Schnupp, 2014) en er dus al aangetoond is dat er sprake is van een interactie tussen ritme en melodie bij de perceptie van muziek. Wanneer er een regelmatig ritme is zal men hier extra baat bij hebben, namelijk een lagere
4
reactietijd en een hogere hitrate behalen, in combinatie met een voorspelbare melodie t.o.v. een onvoorspelbare melodie.
De verwachting van de invloed van muzikaliteit is dat naarmate men hoger scoort op de Gold-MSI men binnen alle condities van de twee factoren een kortere reactietijd en hogere hitrate zal hebben (bij alle condities in dezelfde mate). Dit omdat bij muzikanten een groter gedeelte van de hersenen actief wordt bij het luisteren naar muziek (Ono et. al, 2012) en hun hersenen sterker reageren op afwijkingen (Fujioko et. al, 2014).
Methode Deelnemers
Aan het onderzoek deden 33 deelnemers mee. Proefpersonen die aangaven enige vorm van gehoorbeschadiging, neurologische en/of psychiatrische stoornis(sen) te hebben werden uitgesloten. De deelnemers werden geworven via de lab website van de Universiteit van Amsterdam
(www.uva.lab.nl). Dit werd gedaan binnen de Nederlands bevolking. De deelnemers kregen een beloning van twee proefpersoon punten. Het onderzoek is goedgekeurd door de Commissie Ethiek van de Universiteit van Amsterdam.
Materialen
Voor de stimuli werd gebruik gemaakt van opgestelde geluidsfragmenten. Deze
geluidsfragmenten zijn opgebouwd uit marimba geluiden met toonhoogtes C4, Es4, Fis4 en A4 waar ritmische patronen van vijf intervallen uit zijn opgebouwd. Dit houdt in dat de tonen uit het 4e octaaf
komen en respectievelijk een toonhoogte van 261,6 Hz., 311,1 Hz., 369,9 Hz. en 440 Hz. Hebben. Er is een set met een regelmatig ritme van vier patronen die zijn samengesteld uit de intervallen met ratio’s van 1, 2, 2, 3, en 4 en er is een onregelmatige set van vier patronen die zijn samengesteld uit de intervallen met ratio’s van 1, 1.4, 1.4, 3, 5.2. Dit houdt in dat bijvoorbeeld interval 3, drie keer zo lang duurt als interval 1. In iedere sequentie wordt één patroon gekozen en steeds herhaald, zodat het ritme altijd voorspelbaar is. De 5 tonen van het ritme hebben toonhoogtes die uit de set van 4 toonhoogtes gekozen zijn. Elk patroontje bevat een set toonhoogtes die bestaat uit alle vier de gebruikte toonhoogtes plus één toonhoogte die twee keer voorkomt. Er zijn voorspelbare melodieën waar één willekeurig gekozen configuratie van de vier tonen steeds wordt herhaald. Bij de
onvoorspelbare melodieën wordt steeds opnieuw een willekeurig patroontje van vijf tonen met de set van vier gekozen. In 25% van de patronen komen devianten voor - tonen die onverwachts later
5
komen dan verwacht. Die zitten altijd na interval 3 en 1, zodat dit in regelmatige en onregelmatige condities vergelijkbaar is. 18,75% van de devianten zit na andere intervallen (1.4, 2, 4, en 5.2), zodat het voorkomen van de deviant niet te voorspelbaar wordt. Die devianten worden niet gebruikt voor de analyse. De ene helft van de devianten zit op de beat en de andere helft niet. Voor het huidige onderzoek zullen alleen de devianten die op de beat zitten worden meegenomen omdat deze factor voor het huidige onderzoek niet van belang is. Er is gekozen om alleen gebruik te maken van de devianten op de beat omdat men volgens de Dynamic Attention Theory (Jones & Boltz, 1989) accurater is in het voorspellen van een gebeurtenis die constant op de beat (op tijd) voorkomen dan wanneer deze niet ‘op tijd’ (na de beat) voorkomen als gevolg van het verschuiven van aandacht.
De patronen met de devianten zijn 60% langer dan de normale. Het experiment bestaat uit 16 trials (vier van elke conditie) van 128 ritmes (patronen). Hierbij duurt een interval met ratio 1, 150 ms en zo dus een interval met ratio 2, 300ms. Alle 16 trials samen duren in totaal ongeveer een uur.
Om muzikaliteit te meten wordt gebruik gemaakt van een Nederlandse vertaling van de Goldsmiths Musical Sophistication Index (Gold-MSI)(Müllensiefen, Gingras, Musil & Stewart, 2014). Dit is een inventarisatie aan de hand van zelfrapportage die individuele verschillen in alle facetten van muzikaliteit meet. De vragenlijst meet 5 facetten van muzikaliteit: actieve muzikale deelname (hoeveel tijd/geld iemand aan muziek spendeert), perceptuele vaardigheden (bijvoorbeeld muzikale luistervaardigheid), muzikale training (hoeveelheid training in muziek), zingvaardigheid, emotionele deelname met muziek (bijvoorbeeld de vaardigheid om over emoties te praten die muziek uitdrukt).
De test bestaat uit 31 items die beoordeeld kunnen worden met een getal tussen de 1 en de 7, waar 1 staat voor totaal niet mee eens en 7 voor geheel mee eens. Daarnaast bevat de test nog 8 open vragen die het aantal uren/jaren dat iemand iets heeft beoefend meet (bijvoorbeeld: ‘Op het hoogtepunt van mijn muziekstudie studeerde ik 0/0.5/1/1.5/2/3-4/5 of meer uur per dag op mijn primaire instrument’).
Procedure
Bij aankomst in het lab krijgen de proefpersonen de informed consent te lezen en wordt hen gevraagd deze in tweevoud te ondertekenen. Er wordt verteld dat het gehele experiment ongeveer twee uur zal duren. Vervolgens wordt hen gevraagd of ze gehoorbeschadiging hebben of psychische aandoeningen en als dit niet het geval is kunnen zij plaatsnemen achter de computer. Er wordt aan hen uitgelegd dat ze een testje gaan doen en dat het programma hen er doorheen leidt. Er wordt verteld dat er eerst twee oefentrials zijn waarna het programma aangeeft dat de proefpersoon de
6
proefleider erbij dient te halen. Na de oefentrials wordt gekeken of de proefpersoon meer dan 50% hits en minder dat vijf false alarms in beide trials had en wordt gevraagd of de proefpersoon nog behoefte heeft om even te oefenen. Als alles in orde is kan de proefpersoon beginnen aan de echte trials. Na ongeveer 16 minuten volgt het eerste pauze moment en zal de proefpersoon de proefleider waarschuwen. Als de proefpersoon geen vragen heeft en voldoende pauze heeft gehad naar eigen zeggen kan worden gestart met het volgende blok van ongeveer 16 minuten. Hierna volgt het tweede pauze moment waar de proefleider wordt gehaald en de proefpersoon gevraagd wordt om een papieren versie van de Gold-MSI in te vullen. Hierna mag de proefpersoon verder gaan op de computer en volgen The Beat Alignment Test (Iversen & Patel, 2008) en de Melodic Memory test (Müllensiefen, Gingras, Musil & Stewart, 2014). Deze datasets worden echter niet meegenomen voor het huidige onderzoek. Deze duren samen wederom ongeveer 16 minuten en hierna volgt weer een zelfde pauze moment zoals de eerste pauze. Hierna volgt het laatste blok met trials van ongeveer 16 minuten. Na afloop worden ze bedankt, gevraagd of ze nog vragen hebben en worden ze beloond met twee proefpersoon punten indien van toepassing.
7 Resultaten
Er deden 33 proefpersonen mee aan het onderzoek waarvan er één is uitgevallen doordat het programma halverwege vastliep. Deze dataset was incompleet en is daarom niet meegenomen. De dataset van één andere proefpersoon is niet meegenomen in de analyse omdat deze de taak niet goed genoeg begreep en bij bepaalde condities geen score behaalde. Er waren uiteindelijk 14 mannen en 17 vrouwen met een leeftijd tussen de 18 en 25 jaar en een gemiddelde leeftijd van 21 jaar. Alle deelnemers waren studenten, maar bij verschillende universiteiten en/of studies. Alle datapunten die op twee maal de standaarddeviatie plus of min het gemiddelde (van een persoon per conditie) lagen kunnen worden beschouwd als outliers (Field, 2009, p153), dus deze zijn ook niet meegenomen in de analyse. Er werden twee analyses uitgevoerd die hieronder beschreven worden.
Hitrate
Om te kijken of er een hoofdeffect en/of interactie effect van regelmaat en voorspelbaarheid op hitrate is, werd een repeated measures ANOVA uitgevoerd. Daarnaast werd er gekeken of dit effect beïnvloed werd door de Gold-MSI score, dus deze werd toegevoegd als covariaat. De Gold-MSI heeft een goede interne validiteit en test-hertest betrouwbaarheid (Müllensiefen et al., 2014). Bij deze ANOVA was de afhankelijke variabele hitrate en de onafhankelijke variabelen regelmaat (regelmatig of onregelmatig ritme) en voorspelbaarheid (voorspelbare of onvoorspelbare melodie).
Om deze toets te mogen uitvoeren moest aan een aantal assumpties worden voldaan. Zo moesten de data van de afhankelijke variabelen normaal verdeeld zijn, moet er sprake zijn van homogeniteit van de varianties, mochten de data geen outliers bevatten, moesten de observaties onafhankelijk zijn en tot slot moest de afhankelijke variabele op interval niveau zijn gemeten (Field, 2009, p359).
De uitkomsten van de Kolmogorov-Smirnov test lieten zien dat dataset van de condities voorspelbaar & regelmatig (D(31)=0,19, p=.007) en voorspelbaar & onregelmatig (D(31)=0.18, p=.010) niet normaal verdeeld waren. Omdat de ANOVA een robuuste test is wanneer alle condities even groot zijn kan er toch parametrisch getest worden (Field, 2009, p.360).
Er werd automatisch voldaan aan de assumptie voor sphericity, omdat er maar twee niveau’s waren bij de onafhankelijke variabelen. Aan alle overige assumpties werd voldaan.
Er was alleen een significant hoofdeffect van voorspelbaarheid (F(1)=5.84 p =.022). De gemiddelde score van de onvoorspelbare condities (M=.715, SD=.031) waren lager dan de
8
gemiddelde score van de twee voorspelbare condities (M=.852, SD=.024). Tegen verwachting in is er geen hoofdeffect van regelmaat gevonden (F(1)=.318, p=.577) en geen interactie effect tussen voorspelbaarheid en regelmaat (F(1)=.135, p=.716). Zie tabel 1 voor de gemiddelde scores per conditie. Daarnaast is er geen invloed gevonden van de Gold-MSI scores op de scores van de afhankelijke variabelen (F(1)=3.842, p=.06). Dit was ook tegen verwachting in.
Tabel 1
Gemiddelden Hitrates (in procenten) en Standaarddeviaties (tussen Haakjes), n=31
Conditie Regelmatig Onregelmatig
Voorspelbaar 88,40 (10,93) 82,01 (18,45)
Onvoorspelbaar 75,12 (18,70) 67,92 (18,53)
Reactietijd
Naast de hitrates is ook gekeken naar een effect op reactietijd. Er is een repeated measures ANOVA met reactietijd als afhankelijke variabele, regelmaat en voorspelbaarheid als onafhankelijke variabelen en MSI-gold score als covariaat uitgevoerd. Om deze toets te mogen uitvoeren moest de dataset aan dezelfde assumpties voldoen als beschreven in de vorige paragraaf.
Kolmogorov-Smirnov test liet zien dat de reactie tijd van de onregelmatige voorspelbare conditie niet normaal verdeeld was (D(31)=.223, p=.000) en van de regelmatige voorspelbare
conditie ook niet (D(31)=.199, p=.003. Wederom is de ANOVA robuust genoeg om toch parametrisch te kunnen testen. Aan alle overige assumpties werd voldaan.
Er was zoals voorspeld een hoofdeffect van voorspelbaarheid F(1)=7.525, p=.010 op de reactietijd. Deelnemers hadden gemiddeld een langere reactietijd bij de onvoorspelbare condities (M=546.18, SD=30.25) dan bij de voorspelbare condities (M=432.14, SD=27.23). Alle gemiddelden zijn weergeven in tabel 2. Tegen verwachting in was er geen hoofdeffect van regelmaat (F(1)=.423, p=.521). Er was echter wel een interactie effect zoals voorspeld tussen regelmaat en
voorspelbaarheid F(1)=8.659, p=.006. Dit interactie effect bleek echter samen te hangen met een derde factor dus zal in de volgende paragraaf besproken worden.
Tegen verwachting in had de MSI-Gold score geen effect op de reactietijd (F(1)=.49, p=.491. Er was echter wel een interactie effect tussen de MSI-Gold, regelmaat en voorspelbaarheid
9
F(1)=9.939, p=.004. Dit interactie effect was niet verwacht. De richting hiervan is in beeld gebracht in figuur 1 waarbij de MSI score categorisch is gemaakt door alle scores boven het gemiddelde
(M=78,87, SD= 19,51) te beschouwen als hoog en daaronder als laag. Uit figuur 1 blijkt dat de proefpersonen met een hoge MSI score een veel lagere reactietijd hebben dan proefpersonen met een lage MSI score wanneer het ritme regelmatig is, maar dat dit alleen het geval is wanneer de melodie onvoorspelbaar is. Dit is tegen verwachting in, want er werd verwacht dat muzikalere mensen bij alle condities beter zouden scoren. Wanneer het ritme regelmatig is en de melodie voorspelbaar blijken proefpersonen met een lage MSI score zelfs een lagere reactietijd te hebben dan proefpersonen met een hoge MSI. Wanneer het ritme echter onregelmatig is behalen proefpersonen met een hoge MSI score een lagere reactietijd dan die met een lage MSI score. Dit geldt zowel bij onvoorspelbare melodieën als voorspelbare melodieën.
Tabel 2
Gemiddelden Reactietijden (ms) en Standaarddeviaties (tussen Haakjes), n=31
Conditie Regelmatig Onregelmatig
Voorspelbaar 409,35 (146,93) 454,93 (174,82)
10
Figuur 1. Gemiddelde reactietijd in ms per conditie bij hoge en lage MSI scores
Noot. Deze grafiek is ter illustratie want in werkelijkheid is de MSI score als continue covariaat opgenomen.
11 Discussie
In deze studie werd onderzocht of het voorspellen van wanneer iets komt in muziek
makkelijker is als je al weet wat er komt en of dit effect groter wordt naarmate je muzikaler bent. Er werd gevonden dat men beter was in het voorspellen wanneer men wist wat er zou komen (een voorspelbare melodie) dan wanneer men dit niet wist. Deelnemers herkenden namelijk meer en sneller afwijkingen in een ritme bij een voorspelbare melodie, zowel bij een regelmatig als
onregelmatig ritme. Weten wat er komt binnen de muziek helpt dus om te voorspellen wanneer het komt.
Een regelmatig ritme alleen bleek niet te helpen om meer en sneller afwijkingen te horen. Er was echter wel sprake van een interactie tussen melodie en ritme in de perceptie van muziek en deze interactie bleek samen te hangen met de covariaat muzikaliteit.
Muzikaliteit bleek over het algemeen geen effect te hebben op het herkennen van afwijkingen, maar er was wel een interactie met regelmaat en voorspelbaarheid. Bij een
onregelmatig ritme waren muzikale mensen wel sneller in het voorspellen van wanneer iets kwam. Dit terwijl de combinatie van een regelmatig ritme en een voorspelbare melodie ervoor zorgden dat muzikale mensen minder snel waren dan niet muzikale mensen in het herkennen van afwijkingen.
De interactie effecten en het hoofdeffect van voorspelbaarheid komen overeen met de hypotheses uit de inleiding. Het ontbreken van een hoofdeffect van muzikaliteit is echter in strijd met de gestelde hypotheses. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat de Gold-MSI niet betrouwbaar genoeg is als meting van muzikaliteit. Deze berust namelijk op zelf-rapportage, wat subjectief is. Mensen kunnen een verkeerd beeld hebben van hun eigen muzikaliteit waardoor dit niet correleert met hun scores bij het herkennen van afwijkingen in ritmes.
Wat ook in strijd is met de hypotheses is dat muzikale mensen minder snel waren in het herkennen van afwijkingen bij een regelmatig ritme en een voorspelbare melodie. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat muzikale mensen wellicht bij een regelmatig ritme en voorspelbare melodie verveeld raken omdat zij meer ervaring met muziek hebben en minder aandachtig luisteren waardoor zij langzamer reageren dan niet-muzikale mensen.
Een andere beperking van dit onderzoek is dat de stimuli heel eentonig (allemaal dezelfde geluiden, tempo’s, ritmes en melodieën) waren waardoor men moeilijk geconcentreerd kon blijven op de taak zoals aangegeven door een aantal proefpersonen. De stimuli hadden weinig weg van echte muziek want waren versimpeld. De vraag is of de gevonden effecten ook toepasbaar zijn op echte muziek.
12
Een vervolgonderzoek zou kunnen kijken of het gevonden effect ook plaatsvind bij echte muziek en of de invloed van muzikaliteit groter is als deze niet gemeten wordt door zelfrapportage maar bijvoorbeeld door objectievere meetinstrument zoals de The Beat Alignment Test (Iversen & Patel, 2008) en de Melodic Memory test (Müllensiefen et. al, 2014).
Concluderend kan gezegd worden dat de resultaten van dit onderzoek laten zien dat men ritme beter kan voorspellen wanneer er een voorspelbare melodie is en dat muzikalere mensen hier anders gebruik van maken.
13
Literatuur
Fujioka, T., Trainor, L. J., Ross, B., Kakigi, R., & Pantev, C. (2004). Musical training enhances automatic encoding of melodic contour and interval structure. Journal of cognitive
neuroscience, 16(6), 1010-1021.
Gazzaniga, M. S., Ivry, R. B., & Mangun, G. R. (2013). Cognitive neuroscience: The biology of the mind (4e druk, pp. 120-159). New York: Norton.
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.
Iversen, J.R. and Patel, A.D. (2008). The Beat Alignment Test (BAT): Surveying beat processing abilities in the general population. International Conference on Music Perception and Cognition, 10, 465-468.
Jones, M. R., & Boltz, M. (1989). Dynamic attending and responses to time. Psychological
review, 96(3), 459.
Lawrance, E. L., Harper, N. S., Cooke, J. E., & Schnupp, J. W. (2014). Temporal predictability enhances auditory detection. The Journal of the Acoustical Society of America, 135(6), EL357-EL363.
Morillon, B., Schroeder, C. E., Wyart, V., & Arnal, L. H. (2016). Temporal prediction in lieu of periodic stimulation. Journal of Neuroscience, 36(8), 2342-2347.
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.
Ono, K., Nakamura, A., Yoshiyama, K., Kinkori, T., Bundo, M., Kato, T., & Ito, K. (2011). The effect of musical experience on hemispheric lateralization in musical feature
processing. Neuroscience letters, 496(2), 141-145.
Pecenka, N., & Keller, P. E. (2011). The role of temporal prediction abilities in interpersonal sensorimotor synchronization. Experimental Brain Research, 211(3-4), 505-515.
Pearce, M. T., Ruiz, M. H., Kapasi, S., Wiggins, G. A., & Bhattacharya, J. (2010). Unsupervised statistical learning underpins computational, behavioural, and neural manifestations of musical expectation. NeuroImage, 50(1), 302–313.
