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格伦·米勒（Glen Miller）的作品《花样年华》（In The Mood）为旋律改变方向的位置之间的意外梯度参数显示了创纪录的值。这是迷恋旋律的决策树中的三个主要预测因子之一。

为什么有些旋律似乎卡在了我的脑海？这些黏黏的歌曲似乎具有一些特殊的属性，迫使人们哼哼或吹口哨。在心理学中，它们被称为侵入旋律（在科学文献中-非自愿音乐形象或INMI）。根据定义，即使在播放之后，这种旋律也会在头部不自觉地自发重复。

在科学文献中已经对这种现象进行了广泛的研究，包括伴随的现象学，INMI发生的情况以及个体大脑中出现INMI的先决条件。总的来说，科学家得出的结论是，INMI是每天都相当普遍的事件，各种情况因素都可能以INMI的形式触发各种音乐的再现。

先前的研究已经证实了几种明显的模式。例如，歌曲的频率和识别度增加了发生INMI的可能性，而最常见的INMI触发是最近收听旋律。

尽管对这个问题一直有兴趣，但是关键问题仍然很模糊。为什么有些歌曲更经常卡在我的头上而另一些却不那么频繁？这个问题尤为复杂，因为许多肌内因素（旋律的特征，歌曲的歌词）和许多肌外因素（INMI表现的背景，与歌曲的先前关联，对含义的个人理解等）都会影响INMI的表现。

直接的音乐特征INMI由Finkel领导的一组研究人员于2010年首先进行了研究，结果发表在“非自愿的音乐意象：研究
预测predict虫的音乐特征”的著作中。在这项研究和随后的2012年研究中，比较了29首INMI歌曲和29首未归类为强迫性音乐的歌曲。这些歌曲在特殊的音乐分析软件FANTASTIC（功能分析技术访问统计）中进行了分析。结果表明，强迫性旋律通常包含较长的音符和较短的音高间隔音符。

研究人员威廉姆森（Williamson）和马伦西芬（Mullensifen）后来提出，强迫性旋律的这种特征有助于其哼唱。他们还注意到，经常唱歌的人会遇到更频繁和更长的INMI。

现在，来自英国，德国和丹麦的一组研究人员发表了新的科学著作。，它扩大了前辈的研究范围，使用了更多的受访者样本（3,000人）和更多的旋律（200人）。

首先，受访者填写了一份调查表，其中指出了他们认为属于强迫性旋律类型的歌曲的名称。要求这些歌曲按痴迷程度排序。根据调查，针对该听众列出了最具干扰性的音乐列表。值得注意的是，在以音乐剧天才 Lady Gaga为名的才华横溢的歌手的作品中，最具侵入性的旋律在前9名中三度提及。

1. “ Bad Romance”，Lady Gaga，共33篇参考资料。
2. “无法让你摆脱困境”，Kylie Minogue，24参考。
3。“不要停止相信”，《旅途》，21参考。
4. “我曾经认识的人”，Gotye，19参考。
5. “像贾格尔一样运动”，栗色5，引用17。
6. “ California Gurls”，Katy Perry，15个参考文献。
7. 《波西米亚狂想曲》，女王，共14篇。
8. 《亚历杭德罗》，Lady Gaga，十二篇。
9. “扑克脸”，Lady Gaga，11次提及。

然后，研究人员试图确定INMI歌曲的音乐特征。 MIDI格式的旋律是从Geerdes MIDI音乐数据库中提取的，每个旋律都具有所有特征。问卷共提及101首INMI歌曲。研究人员还考虑了调查参与者最常记住的歌曲的特定片段。因此，选择了这个MIDI片段进行分析。如果受访者未指明歌曲的特定部分，则将合唱用于研究，因为在以前的研究中，发现合唱是INMI中最常见的一种。使用相同的FANTASTIC软件对片段进行统计分析。

为了比较INMI与非INMI的音乐特性，使用了随机森林法（“随机森林”）是一种机器学习算法，包括使用决策树整体。该结构决策树是一个“叶子”和“分支”。在决策树的边缘（“分支”）上记录了目标函数所依赖的属性，在“叶”中记录了目标函数的值，在其他节点上则记录了区分情况的属性。

决策树表明，强迫性旋律更可能成为流行音乐具有相同一般旋律模式的歌曲。该图显示了具有最高变量值的旋律示例，该旋律对应于普通旋律模式（B1和B2），以及具有最不寻常旋律模式的旋律（A1和A2）。

普通旋律模式因素是区分强迫性旋律和常规歌曲的12个因素中最重要的。所有其他因素及其重要性在由决策树组成的表格中指出。

实际上，只有这个列表中的前三个因素满足了谈论INMI歌曲和普通歌曲之间区别的重要性标准。除了一般的旋律模式外，这是一个相对较快的节奏，是旋律改变方向的位置之间最意外的梯度（旋律转折点之间的平均梯度），如以下示例A1和A2中所示。

科学家仅考虑了这三个因素，便编制了新的决策树。通过此模型，您可以预测特定的旋律是否会变得具有侵入性，其可靠性为62.5％。

使用三个预测变量的决策树

该模型的进一步改进很可能会自动生成旋律，该旋律几乎可以肯定属于INMI类，也就是说，可靠地卡在了收听者的头上。对于第一个学习如何正确应用此模型的作者，这将自动在YouTube上产生音乐热曲和数百万个观看次数。

另一方面，普通用户可以将这种侵入性音乐的预测器用作垃圾邮件过滤器，从而自动阻止音乐的播放，从而很难从头部清除音乐。

该科学文章于2016年11月3日发表在《美学，创造力和艺术心理学》杂志上 （doi：10.1037 / aca0000090）。

已经创建了软件强制性旋律预测器

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