국내 대중가요 노랫말을 바탕으로 한 작사가 네트워크 분석

Abstract

음악은 누구나 쉽게 즐길 수 있는 문화의 한 종류로서, 특히 대중 가요는 당시 시대 상황의 영향을 강하게 받으며 가사에는 그러한 내용들이 함축적으로 담겨있다. 본 연구에서는 이러한 국내 대중가요를 분석하기 위해 음원 스트리밍 서비스에서 제공하는 노랫말 데이터를 수집하고 연구하였다. 가수마다 등록된 음원 수 분포에서 멱함수 법칙(power law)이 성립하는 것을 확인하였다. 한 곡에서 함께 작업한 가수와 작사가를 이어 가수 –작사가의 협업 이분 네트워크(bipartite network)를 만들고 여기에서도 멱함수의 법칙이 성립하는 것을 확인하였다. 이때 지수는 -3으로 척도없는 네트워크(scale free network)의 선호적 연결(preferential attachment)로 설명할 수 있는 것을 확인하였다. 노랫말의 자연어 처리(natural language processing) 을 통해 가사에서도 Zipf’s law와 Heap’s law가 모두 성립하는 것을 확인하였다. 코사인 유사도(cosine similarity)를 이용하여 작사가 사이의 작사 스타일 유사도를 구하고 작사가 네트워크를 만들어 국내 대중가요에서 작사가들간의 연결구조를 살펴보았다.

;Music is one of the most important aspects of culture that people can easily enjoy. Especially, pop music is influenced by the lifestyle of the people at that time, and lyrics implicitly contain much information on that lifestyle. In this study, we collect and quantitatively analyze Korean-pop (K-pop) lyrics provided by a music streaming service. We find that the K-pop consuming market exhibits a power-law distribution in the number of released songs for each artist. We create an artist-writer collaboration network by using a bipartite network between artists and writers who collaborate on a song and measure the network properties that obey the power laws in this network. All exponents of the power laws are -3, which can be explained by using a preferential attachment, the rich get richer. We found that both Zipf’s law and Heap’s law hold for K-pop lyrics even in different music styles and genres, and we created a style-similarity network among K-pop writers by incorporating the cosine similarity of word frequencies to uncover the relationships between K-pop writers. © 2018 The Korean Physical Society. All Rights Reserved.