复杂数据转化为音乐形式时更易解读

芬兰坦佩雷大学人机交互研究组坦佩雷单元（TAUCHI）与美国东华盛顿大学的研究人员团队开展了为期五年的研究项目。该研究由Business Finland资助。

该团队近期发布的研究论文阐述了在数据转换中使用乐音的理由，以此作为为解读提供新维度的手段。

论文第一作者是音乐理论与作曲教授、东华盛顿大学DMA乔纳森·米德尔顿，他同时担任坦佩雷大学客座研究员。米德尔顿及其合作研究者主要致力于展示定制化的"数据转音乐"算法如何能增强对复杂数据点的参与度。研究中他们使用了芬兰气象记录收集的数据。

"在数据收集与解读已融入日常生活的数字世界中，研究为解读体验提出了新视角，"米德尔顿表示。

据他所述，该研究通过音乐特性验证了他提出的数据解读'第四'维度。

"乐音作为纯听觉娱乐形式具有极强的感染力，因此能成为戏剧、电影、视频游戏、体育和芭蕾的有力补充。正因乐音具备高度吸引力，这项研究为通过听觉感官理解和解读数据开辟了新途径，"米德尔顿解释道。

"例如，想象在图表中看到心率数据的一维视图，再想象用数字、颜色和线条呈现的三维心率数据视图。现在，设想一个能实际聆听该数据的第四维度。米德尔顿研究的核心问题是：哪种呈现方式或维度最能帮助你理解数据？"

对许多人（尤其是依赖数据满足消费者需求的企业）而言，这项严谨的验证研究表明哪些音乐特性最能提升数据参与度。米德尔顿认为，该研究为数据分析中应用第四维度奠定了基础。