Sonic & iconic: W&M团队在音乐影响力模型国际数据分析竞赛中获得最高荣誉
美国歌手、词曲作者、制作人、视觉艺术家、两次格莱美奖得主弗兰克·奥森（Frank Ocean）现在可以说，数学证明了他是21世纪最具影响力的艺术家。
Ocean可以把他的新地位归功于来自William & 玛丽的三名本科生，他们的数学模型分析音乐影响最近为三人赢得了COMAP主持的国际数学建模竞赛（MCM）的“杰出获胜者”称号。
COMAP是数学及其应用联盟，一个致力于促进各年龄段数学教育的非营利性组织。COMAP每年都会赞助一场竞赛，提供一套开放式的数学问题供分析。
今年的比赛几乎在一个周末举行，从2月4日到2月8日，在此期间，三名学生组成的团队研究，建模并编写了一个开放式跨学科建模问题的解决方案。
共有16,059支队伍参加了MCM的跨学科建模比赛，只有19支队伍被选为“优胜者”。威廉玛丽是中国以外唯一获得此称号的团队。
William & 玛丽还被评为整个比赛的前四名之一，赢得了国际COMAP奖学金，9000美元的奖学金将由团队成员分享，1000美元奖励给所代表的学校。William & 玛丽还被美国数学协会（MAA）和工业与应用数学协会（SIAM）评为顶级团队。
威廉玛丽学院的三名成员，23岁的克莱尔·海因堡、21岁的斯图尔特·托马斯和21岁的伊桑·谢尔本，都是1693学者，这是一个从威廉玛丽学院最优秀、最聪明的申请者中挑选出来的四年研究型精英群体。
Shelburne是去年团队的一员，该团队也获得了“杰出获奖者”的称号，并获得了莱昂哈德·欧拉奖和10,000美元的COMAP奖学金。
“这对我们来说是背靠背的胜利，”W&M大学数学系助理教授Anh Ninh说，他是今年团队的顾问。“我希望我们能延续这一传统，在校园里有更多的学生——不仅仅是数学——参加像这样的数据分析和建模竞赛，因为它们本质上是跨学科的。拥有来自数学、计算机科学和商业等不同领域的人才将在未来为我们打造伟大的团队。”
托马斯和谢尔本第一次参加比赛是在大一的时候，他们在第一年获得了“成功的参与者”，在大二的时候再次参加比赛时获得了“荣誉奖”。现在，谢尔伯恩四年来一直是威廉和玛丽团队的一员，他们两次获得了“杰出冠军”。
“我很高兴第二年赢得了这项比赛，我非常感谢我出色的队友；对音乐和数学的热爱这次真的得到了回报，”谢尔本说，他称自己是一个“音乐宅男”，将在英属哥伦比亚大学攻读数学研究生。
海因堡说，尽管她缺乏比赛经验，但托马斯和谢尔本让她觉得自己是球队不可或缺的一部分。
“我想尽我所能，发挥我的优势：编码和组织，”海恩博说，他是计算机科学专业的学生，使用Python和神经网络来聚集数据，并为团队验证指标。
谢尔本和托马斯都说，在过去的四年里，他们见证了自己作为研究人员和作家的成长。
“我很荣幸这个结果反映了这一进步，”托马斯说，他是一名物理学专业的学生，明年将在UMD学院公园开始他的博士课程，专注于凝聚态理论。他还是校园嘻哈舞蹈团体Syndicate的成员，也是W&M俱乐部击剑队和交响乐团的成员，他在交响乐团吹长号。
他说：“我很高兴把我对音乐的热爱与对数学的热爱结合起来，参加今年的比赛。”“这是一种我不常去探索的关系。”
D问题
根据比赛的网站，跨学科建模竞赛“旨在培养科学、技术、工程、数学（STEM）和人文学科的跨学科解决问题的能力，以及数据科学和书面交流的能力。”
参赛者从一组问题中选择一个问题，这些问题需要数据分析，创造性建模和科学方法来解决，以及有效的写作和可视化交流。
William & 玛丽的团队选择了问题D，即运筹学/网络科学问题，这通常与W&M计算运筹学项目中教授的解决问题的方法相一致。今年的问题D涉及分析艺术家对音乐的影响，以及这种影响如何体现在他们创作的音乐的属性中。
研究小组从综合集体音乐协会获得了四个数据集。学生们分析了5854位艺术家的音乐数据，建立了一个模型来衡量艺术家的影响力，并追踪音乐的相似性。他们使用这两种测量方法来理解音乐的演变，分析艺术家之间的音乐影响，并确定艺术革命者。
评委在新闻发布会上表示，由于这些问题涉及多个学科，参赛队伍采用了不同的方法和工具来解决这些问题。
William & 玛丽的团队构建了一个基于数据的模型，能够分析过去90年来音乐在流派和内容方面的影响，并将每个十年划分为自己的音乐时期。该团队设计了一种量化方法来评估任何艺术家的直接和间接影响，以及艺术家对自己和其他流派的影响。他们使用了四个因素的组合，所有这些因素都基于艺术家的影响力网络。
“其中三个是‘Katz中心性’的变体，这是一个图论概念，量化了给定艺术家对网络的中心程度，”Thomas解释说。“直接网络中心性衡量的是即时影响，间接网络中心性衡量的是深远影响，直接类型中心性衡量的是对艺术家自身类型的影响，而类型熵衡量的是艺术家影响力的变化程度。在之前的研究基础上，我们使用物理学中的熵的概念来衡量艺术家影响的‘混沌’。”
综合所有这些因素，该团队发现Frank Ocean是21世纪最具影响力的艺术家。该团队将直接和间接影响作为衡量单个艺术家对整个音乐网络影响的一种方式。在他们的获奖论文中，该团队举了一个例子，许多艺术家将埃尔维斯·普雷斯利（Elvis Presley）列为主要影响。
“（他们）无疑会想起他的热门歌曲《猎犬》。然而，《猎犬》是由不太知名的艺术家大妈妈桑顿创作的。因此，埃尔维斯的任何追随者都可能受到桑顿大妈的影响，即使他们不把她列为影响对象。”
Sonic & iconic
在试图进一步将数据分解为类型时，团队遇到了障碍。他们发现，音乐类型并不能预测或与音乐元素相关，所以在一个新颖的解决方案中，该团队仅根据听觉数据创建了自己的分类。
该团队开发了四种“声音流派”，以著名歌曲命名，大致代表了每个类别的声音。他们为民间音乐创造了“太阳来了”类型，为高能音乐创造了“雷击”类型，为舞曲创造了“我将生存”类型，为器乐创造了“天鹅湖”类型。然后，他们训练了一个序列建模的神经网络，从声音变量中预测类型，而不是既定的类型。
他们写道：“因此，我们可以根据我们所知道的流派和自然从声音内容中产生的‘声音流派’来制作详细的、平行的音乐演变历史。”“有了这些工具，我们相信我们可以识别和发现许多迷人的变化时期；也许有一天巴里·怀特会像披头士一样被视为革命性的人物。”
在他们的模型中开发了分析整个网络和子网中音乐影响和声音相似性的工具后，该团队开始对音乐革命进行分类。
该团队的模型表明，20世纪30年代是过去90年来音乐声音特性变化最显著的时期。研究小组认为布鲁斯艺术家豪林·沃尔夫和爵士艺术家纳特·金·科尔是那个时期出道的两位顶级革命者。
该团队写道：“我们尽了最大努力通过背景研究来支持我们的选择，但最终的艺术家名单被认为是有影响力和革命性的，无法与基本事实相对照。”“这说明了用数学来确定音乐革命和影响的本质；有些因素总是主观的，难以公平地量化。”
