본 연구는 Taylor Swift의 음악을 사례로 하여, 음악이 유발하는 다양한 감정이 어떻게 음악의 성공에 기여하는지를 규명하고자 하였다. Spotify API와 Last.fm의 MuSe 데이터를 기반으로 음악 분류 모델과 감정 분석 모델을 구축하고, 두 데이터 간의 상관관계를 분석하였다.
<br>분석 결과, Taylor Swift의 음악은 Valence(긍정/부정), Arousal(활기/침착), Dominance(지배적/순종적) 축에서 다양한 감정적 특징을 나타내며, 청중에게 다양한 정서적 경험을 제공한다는 것을 확인하였다.
<br>특히, 곡의 음악적 특징과 청중의 감정적 반응 간에는 유의미한 상관관계가 존재하며, 이는 음악이 청중의 감정에 미치는 영향을 예측할 수 있음을 시사한다. 또한, 3차원 감정 분석 모델을 통해 곡의 감정적 특징을 더욱 세밀하게 분석하여, 곡이 청중에게 주는 감정적 영향을 보다 명확하게 보여주었다.
<br>Taylor Swift 음악의 성공 요인은 다양한 감정적 경험 제공, 개인적 경험 반영, 음악적 구성의 다양성, 감정의복잡성 이해 등 네 가지로 설명될 수 있다. 이러한 결과는 음악이 단순한 오락을 넘어, 청중의 감정적 경험을 풍부하게 만들어주는 중요한 매체임을 강조한다. 향후 연구에서는 다양한 아티스트의 음악을 분석하여 일반화 가능성을 높이고, 딥러닝 모델을 활용한 더욱 정확하고 세밀한 감정 분석을 수행할 수 있다.
