“不止于词”：通过歌词关联音乐偏好与道德价值观

本研究通过对歌词应用文本分析技术，探讨音乐偏好与道德价值观之间的关联。我们从 Facebook 托管的应用程序中收集数据，将 1386 名用户的心理测量得分与其偏爱的音乐艺术家（由 Facebook 主页点赞得出）前五首歌曲的歌词进行匹配。我们提取了一组与每首歌曲总体叙事、道德效价、情感倾向和情绪相关的歌词特征。我们设计了一个机器学习框架，利用回归方法评估歌词特征在推断道德价值观方面的预测能力。结果表明，人们喜爱的艺术家热门歌曲的歌词反映了其道德观。等级与传统美德的预测得分（$.20 \leq r \leq .30$）高于共情与平等价值观（$.08 \leq r \leq .11$），而基本人口统计变量在模型可解释性中仅占很小一部分。这显示了通过歌词偏好评估的音乐聆听行为在捕捉道德价值观方面的独立重要性。我们讨论了技术与音乐学意义以及可能的未来改进。