Zeitschrift der Gesellschaft für Musiktheorie (Nov 2021)
Using Linear Mixed-Effects Models to Analyze Historical Trends in Performance Strategies . Commentary on Majid Motavasseli’s Article “Interpretation of Cyclic Form in Bach’s ‘Goldberg Variations’ through Performance History”
Abstract
The usefulness of advanced statistical approaches in performance-based analysis has been demonstrated in several recent publications. Here, I expand on Majid Motavasseli’s article “Interpretation of Cyclic Form in J. S. Bach’s “Goldberg Variations” through Performance History” (2021) by applying his data to further address issues related to the performance history of the “Goldberg Variations.” Using a tempo measurement database comprising seventy-six selected recordings of the “Goldberg” cycle, I built a linear mixed-effects model predicting the main tempo for each recording from the following parameters: performer, variation number, instrument (piano or harpsichord), year of recording, variation type, and finally mode (major/minor) of the variation. Two statistically significant interactions emerged: a two-way interaction between instrument and mode, and a three-way interaction between instrument, year of recording, and variation type. I discuss the musical meaning of these interactions and suggest further avenues for applying advanced statistical approaches in the field of music performance research. Die Nützlichkeit fortgeschrittener statistischer Ansätze in der Analyse musikalischer Aufführung wurde in mehreren neueren Veröffentlichungen gezeigt. Hier erweitere ich Majid Motavasselis Artikel »Interpretation of Cyclic Form in J. S. Bach’s ›Goldberg Variations‹ through Performance History« (2021), indem ich seine Daten anwende, um weitere Fragen im Zusammenhang mit der Aufführungsgeschichte der ›Goldberg-Variationen‹ zu behandeln. Unter Verwendung einer Datenbank mit Tempomessungen von 76 ausgewählten Aufnahmen des ›Goldberg‹-Zyklus habe ich ein lineares Mixed-Effects-Modell erstellt, welches das Haupttempo für jede Aufnahme aus den folgenden Parametern vorhersagt: Interpret*in, Variationsnummer, Instrument (Klavier oder Cembalo), Jahr der Aufnahme, Variationstyp sowie Tongeschlecht der Variation. Es ergaben sich zwei statistisch signifikante Interaktionen: eine Zwei-Wege-Interaktion zwischen Instrument und Tongeschlecht und eine Drei-Wege-Interaktion zwischen Instrument, Aufnahmejahr und Variationstyp. Ich diskutiere die musikalische Bedeutung dieser Interaktionen und schlage weitere Wege zur Anwendung fortgeschrittener statistischer Ansätze im Bereich der Musikperformanceforschung vor.
Keywords
