你的音乐品味透露了你怎样的人格?研究是这样说的
开放性较高的人更偏爱复杂、非传统的音乐。但音乐品味与人格之间的关联,比大多数人想象的要弱得多。
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简短的回答:你的音乐品味确实能透露一些关于你人格的信息,但远没有网上那些趣味测试说的那么多。最明确、也最常被重复验证的关联来自开放性:开放性得分高的人往往更喜欢复杂、多样和非传统的音乐,例如古典乐、爵士乐和实验音乐。其他大五人格特质的关联更弱,也更不稳定,而即便是开放性的效应也很小。
音乐往往是人们初次相识时最先分享的话题之一。二十多年来,研究者一直在探究其中的原因。得出的结果比“你最爱的音乐类型能揭示你是谁”这种说法更有意思,也更低调。
主要发现
- 开放性与音乐品味的关联最为明确。开放性较高的人往往更偏爱复杂、精致和激烈的音乐。
- 音乐品味可以归纳为几个宽泛的维度,例如复杂的、激烈的、柔和的、富有节奏感的和欢快的音乐,而不是几十种彼此独立的音乐类型。
- 大型研究表明,人们对音乐的反应,甚至他们在 Facebook 上给音乐人点的赞,都能在一定程度上预测人格,其中最突出的是开放性和外向性。
- 一项针对以往研究的元分析发现,人格与偏好的音乐风格之间的大多数关联都接近于零。其中最强的关联来自开放性,但仍然很小。
- 音乐品味只是一种统计上的线索,而不是人格测试。年龄、文化、朋友以及单纯的接触机会也会塑造它。
从音乐类型到音乐维度
关于这个问题的现代研究,始于心理学家 Peter Rentfrow 和 Samuel Gosling 在 2003 年发表的一系列研究。他们分析了 3,500 多人的音乐偏好,发现人们对各种音乐类型的偏好可以归为四个更宽泛的维度:
- 沉思与复杂(Reflective and complex),例如古典乐、爵士乐、蓝调和民谣
- 激烈与叛逆(Intense and rebellious),例如摇滚、另类音乐和重金属
- 欢快与传统(Upbeat and conventional),例如流行乐、乡村音乐和影视原声
- 活力与节奏(Energetic and rhythmic),例如说唱、灵魂乐和电子音乐
每个维度都与一种不同的人格特质、自我认知和能力模式相关。最稳定的关联来自开放性:开放性较高的人往往既偏爱沉思与复杂的音乐,也偏爱激烈与叛逆的音乐。
Rentfrow 及其同事后来提出的模型不再依赖音乐类型标签,而是让人们对简短的音乐片段作出反应。他们的分析指向五个潜在维度,通常被称为 MUSIC 模型:柔和(mellow)、都市(urban,节奏感强、以打击乐为主)、精致(sophisticated,例如古典乐、歌剧、世界音乐和爵士乐)、激烈(intense)以及乡土(campestral,直接、质朴的风格,例如乡村音乐和唱作人音乐)。
为什么开放性与音乐密切相关
开放性描述的是好奇心、想象力、审美敏感度,以及对新想法和新感受的兴趣。你可以在我们关于开放性的文章中进一步了解这一特质。
这种特质会体现在音乐上,从直觉上也说得通。和声独特、结构宏大或带有即兴成分的复杂音乐,会回报好奇心和专注的聆听。开放性高的人也往往更爱追求新鲜事物,所以他们可能只是探索过更多的音乐风格。
针对音乐属性而非音乐类型的研究也支持这一点。在 2016 年一项有 9,454 名参与者的研究中,David Greenberg 及其同事发现,人们在音乐中听到的特质可以归纳为三个维度:唤醒度(arousal,音乐有多充满能量)、效价(valence,音乐听起来有多积极)和深度(depth,音乐在智识和情感上有多复杂)。即使考虑了年龄和其他人口统计因素,人们对这些属性的偏好仍然反映出他们的人格。开放性是最常与喜欢有深度的音乐联系在一起的特质。
不过,开放性并不是单一的东西。Fabio Setti 和 Jeffrey Kahn 的一项研究考察了 374 名学生在开放性各个子维度上的得分,发现这些子维度与音乐偏好之间的关联,在把开放性作为一个总分来测量时就会消失。换句话说,开放性中审美、智识和冒险的不同侧面,可能各自以不同的方式与音乐相关联。
音乐能预测你的人格吗?
为了检验这些关联在问卷之外是否依然成立,Gideon Nave 带领的团队进行了两项大型在线研究,并于 2018 年发表在《Psychological Science》(心理科学)上。
- 在第一项研究中,22,252 人对简短、陌生的音乐片段进行了评分。他们的反应能够预测人格差异,其中最突出的是开放性和外向性,而且超出了年龄和其他人口统计信息所能解释的范围。
- 在第二项研究中,21,929 人分享了他们在 Facebook 上的点赞记录。他们点赞过哪些音乐人,同样能预测他们的人格。
这是音乐偏好确实包含人格信息的最有力证据。但在这类研究中,“预测”指的是在大量人群中比随机猜测更准确。它并不意味着你看一个人的歌单就能知道他的人格。
这些关联到底有多强?
这是整个故事中最重要的部分。2017 年,Thomas Schäfer 和 Claudia Mehlhorn 通过元分析汇总了以往研究的结果,考察大五人格特质与不同音乐风格偏好之间的关联有多强。
他们发现的大多数相关都接近于零。只有少数相关虽小但有意义,大约在 .1 到 .2 之间,而在这个尺度上,1 代表完全相关。开放性是关联最明确的特质,尤其是与偏爱复杂和激烈的音乐相关,但即便是这些效应也不大。
这在实际中意味着什么?知道某人热爱爵士乐,会让他在开放性上得分高于平均水平的可能性稍微大一点。但仍有很多爵士乐爱好者得分较低,也有很多主要听流行乐的人得分较高。
其他特质呢?
其他大五人格特质的关联更弱,在不同研究中也更不一致:
- 外向性与喜欢充满活力、富有节奏感和欢快的音乐有关,而且在 2018 年的研究中,它是最能通过音乐反应预测出来的两种特质之一。
- 在一些研究中,宜人性和尽责性与偏爱欢快、传统的音乐有关。
- 神经质的规律最不一致。
喜欢主流流行乐并不代表你思想封闭。音乐品味还受到年龄、文化、朋友听的音乐、你成长过程中听到的音乐,以及身边单纯在播放什么音乐的影响。
这对你意味着什么
你的歌单是你的一部分,但它是一个很差的人格测试。研究给出了三点有用的启示:
- 品味更多反映好奇心,而不是性格。音乐中最明确的信号,是对新鲜和复杂体验的开放程度。
- 单一音乐类型说明不了多少。跨越多种风格的整体模式,以及你为什么喜欢它们,比某一种最爱的音乐类型更能说明问题。
- 想了解自己的人格,就直接测量它。经过验证的问卷对你的人格特质的描述,远比你的听歌历史准确。
你的人格画像是什么样的?
好奇你的音乐品味是否与你的人格相符?我们的免费测试会测量全部五种特质:开放性、尽责性、外向性、宜人性和神经质,以及每种特质下的六个子维度。
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参考资料
- Greenberg, D. M., Kosinski, M., Stillwell, D. J., Monteiro, B. L., Levitin, D. J., & Rentfrow, P. J. (2016). The song is you: Preferences for musical attribute dimensions reflect personality. Social Psychological and Personality Science, 7(6), 597–605. doi:10.1177/1948550616641473
- Nave, G., Minxha, J., Greenberg, D. M., Kosinski, M., Stillwell, D., & Rentfrow, J. (2018). Musical preferences predict personality: Evidence from active listening and Facebook likes. Psychological Science, 29(7), 1145–1158. doi:10.1177/0956797618761659
- Rentfrow, P. J., & Gosling, S. D. (2003). The do re mi's of everyday life: The structure and personality correlates of music preferences. Journal of Personality and Social Psychology, 84(6), 1236–1256. doi:10.1037/0022-3514.84.6.1236
- Rentfrow, P. J., Goldberg, L. R., & Levitin, D. J. (2011). The structure of musical preferences: A five-factor model. Journal of Personality and Social Psychology, 100(6), 1139–1157. doi:10.1037/a0022406
- Schäfer, T., & Mehlhorn, C. (2017). Can personality traits predict musical style preferences? A meta-analysis. Personality and Individual Differences, 116, 265–273. doi:10.1016/j.paid.2017.04.061
- Setti, F., & Kahn, J. H. (2024). Evaluating how facets of openness to experience predict music preference. Musicae Scientiae, 28(1), 143–158. doi:10.1177/10298649231174751

