Dissertation im Bereich Computational Musicology / Musikstilometrie
Ausgangslage: Projektstand und Profil
Die bisherige Arbeit hat im Themenfeld digitale Musikwissenschaft und Musikstilometrie einen eigenständigen Schwerpunkt zur C64-Chiptune-Musik und der High Voltage SID Collection (HVSC) entwickelt. Die HVSC dient dabei sowohl als Forschungsgegenstand des digitalen Kulturerbes als auch als potenzieller Großkorpus für computergestützte Musikanalysen.
Der Projektstand umfasst:
- eine fundierte theoretische Verortung in Ludomusikologie, Digital Humanities und digitalem Kulturerbe,
- detaillierte Analysen zur Architektur und den Kompositionstechniken des SID-Chips,
- einen implementierten technischen Workflow zur Konvertierung der HVSC von SID zu MIDI mittels eines hybriden Ansatzes aus JSIDPlay2 und desidulate,
- die Definition mehrerer Korpora (u.a. eines Komponisten-Korpus auf Basis der DeepSID-Metadaten),
- ein ausgearbeitetes methodisches Konzept zur stilometrischen Analyse der C64-Musik, das deskriptive Statistik, Feature-Korrelationen, maschinelles Lernen und Clusteranalysen integriert.
Die geplanten Analyseschritte ab der systematischen Auswertung der extrahierten Features sind als Methodik vollständig formuliert, konnten jedoch bisher aus Zeitgründen nicht empirisch umgesetzt werden.
Thema und Ziel der Dissertation
Das Dissertationsprojekt ist um die zentrale Leitidee herum aufgebaut, die HVSC als musikstilometrisch erschließbaren Großkorpus zu behandeln und damit eine Forschungslücke im Bereich quantitativ orientierter Studien zu historischer Spiel- und Chiptune-Musik zu schließen.
Zielsetzungen sind u.a.:
- die systematische Identifikation und Quantifizierung charakteristischer musikalischer Merkmale in der C64-Chiptune-Musik,
- die stilometrische Unterscheidung und Gruppierung von Komponisten in der HVSC,
- die Untersuchung der Rolle technischer Limitationen des SID-Chips und darauf basierender Kompositionstechniken für die Ausprägung musikalischer Stile,
- die Einbettung der Ergebnisse in eine kultur- und technikgeschichtliche Perspektive auf digitale Musikpraktiken und Born-digital Heritage.
Beiträge für Forschungsgruppen
Eine aktive Betreuung der Dissertation bietet Forschungsgruppen im Bereich Computational Musicology mehrere Mehrwerte:
Datenbasis und Infrastruktur: Der SID-zu-MIDI-Workflow ist konzeptionell und technisch vorbereitet und kann in bestehende Pipelines integriert oder als Fallstudie für Musik-als-Code-Szenarien dienen.
Methodische Tiefe: Das Projekt verknüpft klassische musikstilometrische Verfahren mit spezifischen Herausforderungen prozedural generierter Musik und timbraler Merkmale.
Interdisziplinärer Anschluss: Die Verbindung von musiktheoretischen, technikhistorischen und kulturwissenschaftlichen Perspektiven schafft Anknüpfungspunkte zu Digital Humanities, Ludomusikologie und Heritage Studies.
Potenzial für Drittmittel: Das Projekt kann als Kern eines größeren Vorhabens dienen, etwa zur digitalen Erschließung historischer Spielekulturen oder zur Entwicklung von Methoden zur Analyse prozeduraler Musik.
Anforderungen an die Betreuung
Gesucht werden eine Betreuung bzw. Forschungsgruppe, die:
- im Feld Computational Musicology, Music Information Retrieval oder verwandten Bereichen ausgewiesen sind,
- über Erfahrung mit größeren Musikkorpora und Feature-Extraktion (z.B. music21, musif, eigene Toolchains) verfügen,
- bereit sind, einen bestehenden Projektentwurf mit eigenem Profil aufzunehmen und weiterzuentwickeln,
- Möglichkeiten zur formalen Betreuung der Dissertation (Promotion) und idealerweise zur finanziellen Unterstützung (Stipendium, Projektmittel, Anstellung) bieten.
Methodische Kooperationsbereitschaft ist zentral: Die vorhandene Konzeption versteht sich nicht als starres Gerüst, sondern als Ausgangspunkt für gemeinsame Weiterentwicklung, etwa durch Einbezug zusätzlicher Features, alternativer ML-Ansätze oder eine stärkere Nutzung von Registerdaten.
Erwartete Rolle der Betreuung
Die/der Betreuer:in bzw. Forschungsgruppe sollte insbesondere:
- die empirische Umsetzung der geplanten Analysen durch Zugang zu Rechenressourcen, Software unterstützen,
- bei der Feinjustierung der stilometrischen Verfahren (Feature-Selektion, Validierungsstrategien, Auswertungsdesign) beratend mitwirken,
- bei der Einbindung der Ergebnisse in bestehende Forschungslandschaften (Computational Musicology, Digital Musicology, Game Studies) begleiten,
- gemeinsam mit dem Dissertationsprojekt Perspektiven für Anschlussprojekte und Publikationen entwickeln.
Profil
Interessierte Betreuer:innen bzw. Research Groups werden eingeladen, sich in einer kurzen Interessensbekundung zu melden, die u.a. folgende Punkte adressiert:
- Kurzbeschreibung der eigenen Forschungsgruppe und ihrer thematischen Schwerpunkte,
- vorhandene Infrastruktur und Tools für Musikdatenanalyse,
- mögliche Kontexte, in denen die Dissertation formell verankert werden könnte (Institut, Graduiertenkolleg, Forschungsprojekt),
- Optionen für die Finanzierung (z.B. laufende Projekte, geplante Anträge, Stipendien).