論文の概要: Do Music Preferences Reflect Cultural Values? A Cross-National Analysis Using Music Embedding and World Values Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13199v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 08:05:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.781319
• Title: Do Music Preferences Reflect Cultural Values? A Cross-National Analysis Using Music Embedding and World Values Survey
• Title（参考訳）: 音楽の嗜好は文化的価値を反映しているか? : 音楽埋め込みと世界価値調査による全国横断分析
• Authors: Yongjae Kim, Seongchan Park,
• Abstract要約: 本研究は,国民音楽の嗜好が文化的価値を反映する程度について考察する。 われわれは、西欧と非西欧の62か国にわたるYouTube Music Chartsから、長期にわたるポピュラー音楽データを収集した。 LP-MusicCaps と GPT-based summarization を用いて各トラックのセマンティックキャプションを生成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study explores the extent to which national music preferences reflect underlying cultural values. We collected long-term popular music data from YouTube Music Charts across 62 countries, encompassing both Western and non-Western regions, and extracted audio embeddings using the CLAP model. To complement these quantitative representations, we generated semantic captions for each track using LP-MusicCaps and GPT-based summarization. Countries were clustered based on contrastive embeddings that highlight deviations from global musical norms. The resulting clusters were projected into a two-dimensional space via t-SNE for visualization and evaluated against cultural zones defined by the World Values Survey (WVS). Statistical analyses, including MANOVA and chi-squared tests, confirmed that music-based clusters exhibit significant alignment with established cultural groupings. Furthermore, residual analysis revealed consistent patterns of overrepresentation, suggesting non-random associations between specific clusters and cultural zones. These findings indicate that national-level music preferences encode meaningful cultural signals and can serve as a proxy for understanding global cultural boundaries.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,国民音楽の嗜好が文化的価値を反映する程度について考察する。 我々は、西欧地域と非西欧地域を対象とする62か国にわたるYouTube Music Chartsから、長期にわたるポピュラー音楽データを収集し、CLAPモデルを用いてオーディオ埋め込みを抽出した。 これらの定量的表現を補完するために,LP-MusicCaps と GPT に基づく要約を用いて各トラックのセマンティックキャプションを生成した。 各国は、グローバルな音楽規範からの逸脱を強調する対照的な埋め込みに基づいてクラスタ化された。 得られたクラスターは、可視化のためにt-SNEを介して二次元空間に投影され、世界価値調査(WVS)によって定義された文化的ゾーンに対して評価された。 MANOVAとchi-squared testを含む統計分析により、音楽ベースのクラスタが確立した文化的グループと著しく一致していることが確認された。 さらに, 残差分析の結果, 過剰表現のパターンが一貫し, 特定のクラスタと文化ゾーンの非ランダムな関係が示唆された。 これらの結果から,全国レベルの音楽嗜好が有意義な文化的シグナルを符号化し,グローバルな文化的境界を理解するための指標となる可能性が示唆された。

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