O gosto musical de uma pessoa pode dar pistas sobre a maneira como ela pensa, e vice-versa, segundo pesquisadores da Universidade de Cambridge, na Inglaterra.
Publicado na plataforma Plos One, o estudo apontou que pessoas empáticas, com maior capacidade de se identificar com outra pessoa, preferiram músicas mais suaves, de baixa energia.
Já aquelas classificadas como “sistemáticas” – pessoas que procuram analisar padrões no mundo – optaram por punk, heavy metal e músicas em geral mais complexas.
Os pesquisadores afirmam que o trabalho pode ter implicações para a indústria musical.
Muitas pessoas tomam decisões instantâneas sobre músicas que gostam ou não gostam, mas cientistas afirmam que os mecanismos dessas preferências continuam pouco claros.
Pesquisa com ouvintes
Para investigar essa questão, pesquisadores recrutaram 4 mil participantes, que foram submetidos a diferentes testes.
Primeiramente, eles foram solicitados a preencher questionários com afirmações desenhadas para investigar se eram mais “empáticos” ou “sistemáticos”.
Os participantes responderam, por exemplo, se tinham interesse por design e construção de motores de carro, e se eram bons em prever o sentimento das pessoas.
Depois, foram submetidos a 50 trechos curtos de músicas, de 26 estilos diferentes, e tiveram que dar notas de 1 a 10 para cada trecho.
Pessoas com alto índice de empatia tiveram maior inclinação a gêneros como R&B, soft rock e folk.
Por outro lado, quem se aproximou mais do perfil “sistemático” teve tendência a gostar da música de bandas de heavy metal e de jazz contemporâneo.
Participantes com altos índices de empatia se aproximaram de músicas como a versão de Jeff Buckley para Hallelujah, de Leonard Cohen, e Come Away with Me, de Norah Jones.
E quem foi identificado como “sistemático” teve maior conexão com músicas como Enter Sandman, do Metallica.
Ao avançar na investigação, pesquisadores descobriram que dentro de um mesmo gênero musical havia diferenças na intensidade e no estilo de música preferido por cada grupo.
David Greenberg, doutorando em Cambridge, sugere que esses achados podem ser úteis à indústria da música.
“No Spotify e na Apple Music, por exemplo, há muito dinheiro sendo gasto com algoritmos para escolher quais músicas você deverá gostar”, afirma.
“E entendendo o estilo de pensamento de determinada pessoa, tais serviços poderão no futuro alinhar suas recomendações musicais a esses padrões.”