但纷繁复杂的版权保护措施阻碍了他们收集大规模音乐数据样本，因为在没有得到许可的情况下对音乐录音进行数据挖掘也是违法的。为了解决采样的问题，英国伦敦大学玛丽皇后学院的计算机科学家MatthiasMauch与他的研究小组把目光放在美国Billboard每周最热单曲前100名榜单上。受到鼓舞的研究小组进而用演化分析方法分析了大量的数据，将歌曲中的普遍统计特性当作生物学特性来处理。此外，流行音乐并不是逐渐缓慢演化的，而是有几次剧烈的革命。
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Snoop Dogg这样的说唱艺术家彻底改变了流行音乐的面貌。
(“科学美国人”中文版《环球科学》杂志报道）在90年代初，说唱音乐忽然占领了所有的电台：大街小巷都在播放着Snoop Dogg和Jay Z这类歌手的歌曲。这到底是音乐界的一场革命，抑或只是人们的喜好随着时间逐渐演变的结果？经过史上规模最大的流行音乐数据研究，研究者现在已经能够回答这个问题了。他们将生物学的演化理论应用到这个数据集上来，结束了几十年以来关于流行音乐几项纷纷扰扰的争论。
在所有的艺术形式中，音乐似乎格外适合用数据来进行分析。毕竟，将一段音乐和另一段区分开来的关键特征是节奏、和声和旋律，它们在本质上都是数学性的。生物学家用严密的数学工具研究了物种的演化，而研究者也一直很想用同样严密的工具来研究音乐的演化。但纷繁复杂的版权保护措施阻碍了他们收集大规模音乐数据样本，因为在没有得到许可的情况下对音乐录音进行数据挖掘也是违法的。同时，要想测量真正能代表特定时间特定地点的音乐文化的作品也是很难的：比方说，哪怕我们现在有数百万份巴洛克时期的乐谱，我们还是不知道它们在当时被演奏的频率有多高。
为了解决采样的问题，英国伦敦大学玛丽皇后学院的计算机科学家Matthias Mauch与他的研究小组把目光放在美国Billboard每周最热单曲前100名榜单上。他们从Billboard网站上提取数据，收集了1960年到2010年之间进入榜单的共17 000首歌。
但要想得到所有歌曲的实际录音，就更困难一点了。幸运的是，Mauch曾经在英国在线音乐推荐网站Last.fm工作过，他知道这个公司有个很大的曲库，收集各个歌曲30秒的样本录音（不超过30秒就不违反版权法），而30秒的长度对开展大型比较研究来说已经足够了。
研究组并没有使用人工判断来对歌曲进行比较，而是用统计方法提取出录音的音色与和声特征，再将它们分组。为了确保分出来的组是有意义的，他们还将统计方法分出来的组与Last.fm上数百万用户人工分出来的组进行了比对：像Snoop Dogg、Ludacris和Jay Z的歌，用户把它们归到“说唱”一类，而仅仅通过分析音色与和声特性也能把它们归到同一类。受到鼓舞的研究小组进而用演化分析方法分析了大量的数据，将歌曲中的普遍统计特性当作生物学特性来处理。
结果发现，当今的流行乐坛远远不像某些乐评所批判的那样“公式化、同质化”：研究人员发现，现在的流行音乐跟以往一样充满多样性。此外，流行音乐并不是逐渐缓慢演化的，而是有几次剧烈的革命。第一次革命出现在1964年，摇滚和灵魂音乐（rock and soul music）诞生，披头士乐队作为杰出的代表吸引了大批人群；下一次革命出现在1983年，迪斯科、新浪潮和重摇滚纷纷诞生；而最近的一次是在1991年，说唱和嘻哈音乐爆炸一般地横空出世。Mauch和他的团队在发表于《英国皇家学会开放科学》（Royal Society Open Science）上的论文中得出这样的结论：“说唱的产生，是近50年来改变了美国排行榜结构的唯一最重要的事件。”它对流行音乐结构的影响一直持续到今天，现在很多摇滚音乐中间也会插入说唱片段了。
“这一研究是严谨的，其他研究者也应该借鉴这种方法。”哈佛大学与帕兰提尔技术公司的数据科学家Jean-Baptiste Michel说。2010年他在Science上发表了一篇论文，使用定量的方法分析庞大的数据集来研究流行文化。Michel认为，Mauch他们最突出的发现就是流行音乐与生物演化一样，有着“间断平衡”这一特性，即大多数时间处于渐变过程，但过一段时间就会出现爆炸式增长。生物演化中的最著名的例子就是寒武纪大爆发了：根据化石记录，5.42亿年前地球上的生物的多样性出现了突然的爆炸式增长。“当然，流行音乐的演变和生物演化之间也是有差异的，”Michel说，“生物演化中毕竟有着直接的亲子关系，而就算是在生物学中我们也并不清楚演化的机理。我们还是得小心谨慎。”（撰文 John Bohannon 翻译 丁家琦）
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