Müzik ve beyin

Nilsu Çağla Hepsev’in yüksek lisans tez çalışması.

Araştırma Problemi

Hüzünlü bir şarkıyı dinlerken her zaman hüzünlenmeyiz. Müziğin ifade ettiğini düşündüğümüz duygu ile dinlerken bizim yaşadığımız duygu her zaman örtüşmüyor. Müzik psikolojisinde bu iki düzey algılanan ve hissedilen duygu olarak birbirinden ayrılıyor [1]. Bu konudaki çalışmaları derleyen bir değerlendirme de iki düzeyin kimi zaman örtüştüğünü, kimi zaman ayrıştığını ve dinleyicinin müzik tercihinin bu ilişkiyi değiştirebildiğini gösteriyor [2].

Bu ayrım, müzik dinlerken ölçülen beyin ve beden sinyallerini yorumlarken büyük önem taşıyor. Duygu kestirimi çalışmalarının çoğu tek bir genel “duygu” etiketiyle çalışıyor. Oysa bir sinyal değişimi müziğin ne anlattığına mı, yoksa dinleyicinin ne yaşadığına mı eşlik ediyor, bu ayrılmadan sorulamıyor.

Türk makam müziği bu soruyu incelemek için güçlü bir uyaran kaynağı. Her makamın kendine özgü bir seyri, yani melodinin hareket ettiği karakteristik bir yol haritası var ve bu seyirler kültürel olarak tanımlı duygusal çağrışımlar taşıyor. Makamların beyin etkinliğiyle ilişkisi daha önce de incelendi [8] ve akort sistemi gibi sunum özelliklerinin uyandırılan duyguyu etkileyebildiği gösterildi [9]. Bu çalışmanın katkısı, algılanan ve hissedilen duyguyu ayrı ölçüp bunları EEG ve deri iletkenliğiyle birlikte ilişkilendirmek ve geliştirilen modelleri daha önce görmedikleri katılımcılarda sınamak.

Araştırma Soruları

1. Aynı makam kaydı için algılanan ve hissedilen duygu ne ölçüde ayrışıyor?
2. Farklı makam kayıtlarına verilen duygusal değerlendirmeler aynı kişi içinde birbirinden ayrışıyor mu?
3. EEG ve deri iletkenliği, hissedilen duygunun hangi boyutlarıyla ilişkili?
4. EEG ve deri iletkenliğini birlikte kullanmak, tek bir sinyal kullanmaya göre yeni katılımcılarda duyguyu daha iyi kestirebiliyor mu?

Nasıl Çalışıyoruz?

Katılımcılar Rast, Hicaz, Hüseyni, Uşşak, Segâh, Nihavent, Kürdilihicazkâr ve Sabâ makamlarından seçilmiş, her biri yaklaşık 50 saniyelik sözsüz seyir kayıtlarını dinliyor. Duyguyu iki boyutta, olumsuzdan olumluya uzanan valans ve sakinden heyecanlıya uzanan uyarılma boyutlarında tanımlıyoruz [3]. Her dinletimin ardından katılımcılar, kelimeler yerine görsel figürlerle değerlendirme yapılan Self-Assessment Manikin yöntemiyle [4] hem müzikte algıladıkları hem de kendilerinin hissettikleri duyguyu ayrı ayrı puanlıyor.

Dinleme boyunca 32 kanallı EEG ile beyin etkinliğini, parmaktan alınan deri iletkenliği (GSR/EDA) ölçümüyle de bedenin uyarılma düzeyini eşzamanlı kaydediyoruz [5, 6]. EEG’den farklı frekans bantlarındaki güç değişimlerini, deri iletkenliğinden ise uzun süreli düzey değişimlerini ve kısa süreli tepkileri çıkarıyoruz. Ardından yalnız EEG, yalnız deri iletkenliği ve ikisinin birleşimini kullanan makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini karşılaştırıyor, algılanan ve hissedilen duyguyu ayrı hedefler olarak ele alıyoruz [7].

Kaynaklar

1. Gabrielsson, A. (2002). Emotion perceived and emotion felt: Same or different? Musicae Scientiae, 5(1_suppl), 123–147. doi:10.1177/10298649020050S105
2. Schubert, E. (2013). Emotion felt by the listener and expressed by the music: Literature review and theoretical perspectives. Frontiers in Psychology, 4, 837. doi:10.3389/fpsyg.2013.00837
3. Russell, J. A. (1980). A circumplex model of affect. Journal of Personality and Social Psychology, 39(6), 1161–1178. doi:10.1037/h0077714
4. Bradley, M. M., Lang, P. J. (1994). Measuring emotion: The Self-Assessment Manikin and the Semantic Differential. Journal of Behavior Therapy and Experimental Psychiatry, 25(1), 49–59. doi:10.1016/0005-7916(94)90063-9
5. Koelstra, S. ve ark. (2012). DEAP: A database for emotion analysis using physiological signals. IEEE Transactions on Affective Computing, 3(1), 18–31. doi:10.1109/T-AFFC.2011.15
6. Boucsein, W. ve ark. (2012). Publication recommendations for electrodermal measurements. Psychophysiology, 49(8), 1017–1034. doi:10.1111/j.1469-8986.2012.01384.x
7. Su, Y., Liu, Y., Xiao, Y., Ma, J., Li, D. (2024). A review of artificial intelligence methods enabled music-evoked EEG emotion recognition and their applications. Frontiers in Neuroscience, 18, 1400444. doi:10.3389/fnins.2024.1400444
8. Aker, S. N. (2014). Investigation of the effect of classical Turkish music makams by using EEG waveforms (Yüksek lisans tezi). Fatih Üniversitesi, Biyomedikal Mühendislik Enstitüsü.
9. Altun, F., Egermann, H. (2021). Temperament systems influence emotion induction but not makam recognition performance in Turkish makam music. Psychology of Music, 49(5), 1088–1101. doi:10.1177/0305735620922892