1. Введение

Тексты популярных песен является удобным материалом для наблюдения за тем, как культурные продукты меняются на протяжении десятилетий: они массовы, точно датированы и сопоставимы между собой. Varnum с соавторами проанализировали 14 661 композицию из Billboard Hot 100 за 1958–2016 годы, приняв сжимаемость текста за меру лирической простоты, и обнаружили устойчивое движение в сторону более простой лирики

[1][2][3][4][5][6]

Цель настоящей работы — воспроизводимо описать, как менялись формальные лингвистические характеристики песенных текстов в собранном корпусе за 1955–2025 годы. Анализ строится на четырёх принципах. Во-первых, все показатели рассчитаны непосредственно по полным текстам, а не по предварительно агрегированным данным. Во-вторых, каждое наблюдение снабжено устойчивым идентификатором, складывающимся из года и имени файла. В-третьих, наряду с характеристиками длины учитываются лексическое разнообразие и местоименная перспектива. В-четвёртых, каждая оценка тренда сопровождается мерой неопределённости, поправкой на множественность сравнений и проверкой устойчивости к точным дубликатам текстов.

2. Методы и принципы исследования

Материалом послужили 1 699 текстов песен из годовых перечней популярных англоязычных композиций за 1955–2025 годы. Каждый текст хранился отдельным файлом в каталоге соответствующего года; итоговый состав выборки приведён в таблице 1.

Точные текстовые совпадения не удалялись автоматически: один и тот же текст может относиться к разным чартовым позициям или к разным версиям песни. Такие группы выявлялись и учитывались на этапе контроля качества. Чтобы проверить устойчивость выводов, дополнительно был сформирован набор из 1 598 уникальных текстов: для каждого SHA-256-хэша в нём оставлена самая ранняя запись.

Текст сегментировался по терминальным знакам (. ! ?) и по исходным строкам после нормализации. Предложение считалось повторным, если нормализованная последовательность его токенов уже встречалась в той же песне; доля повторов вычислялась как 100 × (число предложений — число уникальных нормализованных предложений) / число предложений. Это узкая мера дословного повтора строки: она не описывает ни повторяемость припева, ни рифму, ни мелодию, ни смысловую близость фрагментов.

Во избежание терминологической путаницы оговорим: основной мерой читаемости здесь служит уровень Флеша–Кинкейда (Flesch–Kincaid Grade Level), а не шкала Flesch Reading Ease, которая рассчитывалась лишь дополнительно. Уровень Флеша–Кинкейда вычислялся по формуле 0,39 × (слов/предложений) + 11,8 × (слогов/слов) — 15,59

[7][8][9][10]

Лексическое разнообразие описывалось двумя взаимодополняющими индексами: скорректированным

[11][12][13][14][15]

Индексы читаемости опираются главным образом на длину слов и предложений и ничего не говорят о том, насколько слушателю знакома лексика, насколько связен текст и как он воспринимается на слух. Поэтому далее мы называем их структурными текстовыми индексами, а не прямыми показателями понятности песни

[16]

Для каждого года рассчитывалось равновзвешенное среднее по песням, чтобы длинные тексты не получали преимущества перед короткими. На рисунках приведены годовые средние и 7-летние центрированные скользящие средние; последние служат исключительно описательной визуализации. Для каждой из 13 основных метрик оценивались наклон Тейла–Сена

[17][18][19]

Отдельные частеречные теги рассматривались как самостоятельное разведочное семейство из 34 лексических тегов Penn Treebank

[20]

Дополнительный отбор тегов проводился уже после просмотра всех результатов и опирался на два независимых разведочных правила. По первому из ещё не представленных тегов отбирались те, для которых в основной годовой панели FDR ≤ 0,05, направление наклона Тейла–Сена совпадает с полученным на уникальных текстах, а средняя распространённость составляет не менее 0,10%; отобранные теги ранжировались по абсолютной величине стандартизированного наклона. По второму среди остальных тегов с той же минимальной распространённостью выбирались ряды с наибольшим размахом 7-летней центрированной средней, а затем — с наибольшей суммарной вариацией сглаженной кривой. Второе правило представляет собой описательный апостериорный отбор и новых статистически подтверждённых выводов не даёт.

Годовые ряды дополнительно проверялись на периодичность разведочным спектральным анализом (FFT). Перед преобразованием из рядов удалялся линейный тренд; рассматривались только периоды от 2,0 до 23,7 года, то есть укладывающиеся в 71-летний ряд не менее трёх раз, а максимальные пики сопоставлялись с 5 000 AR(1)-суррогатами с последующей FDR-коррекцией. Ни один пик коррекцию не пережил, поэтому результаты FFT не вошли в основные и не рассматриваются как свидетельство устойчивой периодичности.

3. Основные результаты

В основной выборке оба структурных индекса снижаются (табл. 2, рис. 1). Средний уровень Флеша–Кинкейда упал с 2,73 в 1955–1964 годах до 2,30 в 2016–2025 годах: наклон Тейла–Сена −0,082 класса за десятилетие (95% ДИ [−0,125; −0,033]), p = 0,016. Индекс Колмана–Лиау снизился заметнее — с 3,36 до 2,23, наклон −0,154 класса за десятилетие, p < 0,001. За первой динамикой стоит прежде всего сокращение средней длины предложения с 9,29 до 7,62 слова, тогда как средняя слоговая длина слова достоверного тренда не показала (p = 0,636).

Доля повторяющихся предложений выросла с 27,28% до 30,24%, что отвечает наклону Тейла–Сена +0,688 процентного пункта за десятилетие (p = 0,029). При этом данные о словаре не подтверждают привычный тезис об «обеднении» лексики: скорректированный TTR увеличился с 3,76 до 4,56, а Yule’s K снизился с 293,55 до 220,05 (рис. 2). Оба сдвига указывают в одну сторону — на более разнообразное словоупотребление, хотя оговорка о зависимости этих индексов от длины текста сохраняет силу. Иными словами, структурная компактность и рост дословных повторов уживаются здесь с растущим лексическим разнообразием.

Разбор отдельных тегов делает частеречный профиль нагляднее, чем сводный график с общей шкалой. После HAC-оценки и FDR-коррекции направление тренда сохранилось при проверке на уникальных текстах у 13 из 34 лексических тегов. Девять наиболее содержательных представлены в таблице 3 и на рисунке 3, ещё три разбираются в разделе 3.3; один редкий тег со средней распространённостью ниже 0,10% отдельно не рассматривается. Доля личных местоимений (PRP) выросла с 7,12% до 8,93% (наклон Тейла–Сена +0,301 п.п. за десятилетие, p = 0,004), тогда как притяжательные местоимения (PRP$) сократились с 3,69% до 2,42% (p < 0,001). Растёт доля сравнительных прилагательных (JJR), снижаются экзистенциальное there (EX) и глаголы прошедшего времени (VBD) — эти направления также устойчивы к FDR-коррекции. Одновременно увеличивается доля VBP, то есть глагольных форм настоящего времени не третьего лица единственного числа; без ручной проверки разметки и учёта контекста этот результат требует осторожного толкования.

Теги JJS и UH вынесены на отдельный описательный рисунок 4: их наклоны выглядят содержательно, но после коррекции по 34 тегам значимости не сохраняют (p = 0,813 в обоих случаях). В основной перечень подтверждённых направлений они не входят, и трактовать их как самостоятельные долговременные изменения нельзя.

Личные местоимения PRP заметно поднимаются к концу 1970-х – 1980-м годам и далее держатся выше исходного уровня; притяжательные PRP$, напротив, после 1970-х снижаются, задержавшись на промежуточном плато. Местоименный профиль, следовательно, перестраивается неравномерно и не сводится к росту всех местоименных форм сразу. VBD падает к концу 1970-х – 1980-м, затем частично восстанавливается, но прежнего уровня не достигает, тогда как VBP особенно прибавляет после 1980-х. RP растёт с поздним локальным максимумом, DT в целом снижается, временами отыгрывая назад. Всё сказанное относится к частотам тегов и само по себе не обосновывает ни тематических, ни психологических, ни причинных объяснений.

Из тегов, не попавших на предыдущие рисунки, критерию устойчивого тренда отвечают ещё три (табл. 4, рис. 6): сочинительные союзы CC (−0,077 п.п. за десятилетие, p = 0,045), модальные глаголы MD (−0,050 п.п., p = 0,045) и сравнительные наречия RBR (−0,007 п.п., p = 0,050, то есть ровно на границе порога). У всех трёх направление наклона Тейла–Сена сохраняется и на уникальных текстах. Их отрицательные наклоны дополняют описанную выше картину, однако RBR встречается настолько редко, что требует особой осторожности.

Теги NN, JJ и VB отобраны по другому основанию — высокой изменчивости 7-летней средней: размах сглаженной траектории составил 5,34, 2,54 и 2,47 п.п. соответственно. В этих рядах чередуются локальные подъёмы, спады и частичные восстановления, которые единственная линия OLS неизбежно упрощает. Однако значения p после FDR-коррекции (0,906, 0,813 и 0,813) общего долгосрочного тренда не подтверждают, и приводятся эти ряды как описательные примеры формы сглаженных кривых, а не как новые результаты.

На уровне годовых средних (табл. 5) повторяемость отрицательно связана с уровнем Флеша–Кинкейда (ρ = −0,757), индексом Колмана–Лиау (ρ = −0,620) и средней длиной предложения (ρ = −0,476). Связь со скорректированным TTR слабее (ρ = −0,268), но выдерживает FDR-коррекцию. Все эти ряды разделяют общую временную структуру, поэтому обнаруженные соответствия не доказывают, что изменение одного признака вызывает изменение другого.

Проверка на наборе уникальных текстов, где на каждый текст оставлена самая ранняя запись, подтвердила направление 12 наклонов из 13. Единственное расхождение пришлось на долю существительных, но устойчивого тренда для неё не было ни в одном из вариантов анализа. Ключевые выводы — снижение обоих структурных индексов, рост повторяемости, рост скорректированного TTR, снижение Yule’s K, сокращение длины предложения и увеличение доли первого лица — на уникальных текстах воспроизводятся. Наполненность выборки по годам и средний годовой объём лирики показаны на рисунке 7.

4. Обсуждение

Полученные результаты уточняют расхожий тезис об упрощении песенной лирики. Тенденция к более коротким предложениям, более низким значениям структурных индексов и большей доле дословных повторов данными подтверждается и по направлению согласуется с предшествующими работами, опиравшимися на другие корпуса и другие операционализации простоты

[1][2]

Раздельная визуализация тегов объясняет, почему сводного графика с общей шкалой недостаточно: редкие, но систематически меняющиеся категории различимы только на собственных панелях. А 7-летнее центрированное среднее обнаруживает локальные подъёмы, плато и частичные восстановления, которые прямая OLS скрывает. К перечню устойчивых результатов — росту PRP, JJR, VBP и RP и снижению PRP$, EX, VBD, TO и DT — дополнительный отбор прибавляет снижение CC, MD и редкого RBR, причём направление сохраняется и при проверке на уникальных текстах. Ряды NN, JJ и VB, напротив, показывают лишь изменчивость сглаженных траекторий: они отобраны апостериорно, FDR-коррекции не выдерживают и основной перечень трендов подкреплять не могут. Линейные регрессии, центрированные средние и диаграммы размаха ценны здесь как прозрачные описательные инструменты, а не как доказательство причинных связей.

Разведочный спектральный анализ не обнаружил устойчивой периодичности: после удаления линейного тренда, сопоставления с AR(1)-суррогатами и FDR-коррекции ни один пик не сохранился. Объяснения, апеллирующие к циклам, этот 71-летний ряд наблюдений не поддерживает, и в основные выводы они не вошли.

Наконец, различия между периодами могут отражать не только сам язык песен, но и меняющийся состав чартов, практики публикации текстов, доступность источников, пропуски пунктуации и жанровую структуру выборки.

5. Ограничения

Во-первых, корпус составлен из конкретных годовых перечней популярных композиций и не представляет генеральную совокупность англоязычной музыки; число наблюдений по годам к тому же заметно колеблется (рис. 7). Во-вторых, происхождение текстов, их полнота и редакторские особенности ограничивают прямое сопоставление с корпусами других исследований. В-третьих, сегментация предложений и подсчёт слогов особенно уязвимы к песенной орфографии, стяжениям, повторам строк и произвольной пунктуации, а это затрагивает все показатели, опирающиеся на границы предложения. В-четвёртых, автоматическая частеречная разметка не заменяет ручной лингвистической аннотации и ошибается на неполных фразах, именах собственных, диалектных формах и нестандартной грамматике. В-пятых, читаемость, вычисленная по формуле, — не то же самое, что понимание или слуховое восприятие

[16]

6. Заключение

На очищенном и заново пересчитанном корпусе из 1 695 песенных текстов за 1955–2025 годы структурные характеристики меняются согласованно: оба индекса, опирающиеся на длину предложений и слов, снижаются, а доля повторяющихся предложений растёт. Показатели лексического разнообразия дают противоположную картину: в поздней части выборки скорректированный TTR выше, а Yule’s K ниже. Анализ отдельных частеречных тегов эту картину уточняет — рост личных местоимений и форм VBP соседствует со снижением притяжательных местоимений, экзистенциального there, маркера to, VBD, а также сочинительных союзов CC и модальных глаголов MD; снижаются и редкие сравнительные наречия RBR, хотя их низкая частотность требует особой осторожности в выводах. Семилетние центрированные средние показывают, что эти сдвиги идут через локальные колебания, а не по ровной годовой траектории, а JJS и UH устойчивого долгосрочного тренда не обнаруживают. Обобщение о линейном «упрощении языка песен» оказывается, таким образом, слишком грубым. Точнее сказать, что в этой чартовой выборке лирика стала структурно компактнее и более повторяющейся, но не менее разнообразной на уровне словоформ. Дальнейшая работа должна сопоставить жанры, страны и рынки, источники текстов и альтернативные алгоритмы сегментации; особенно полезны здесь открытая публикация списка песен и версий текстов, а также заранее зафиксированный статистический план.

The additional file for this article can be found as follows: