Choral repertoire selection: an auxiliary device proposal for grading works by difficulty
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Data
Autores
Orientador
Mesquita, Marcos José Cruz 
Coorientador
Souza, Márcio Luís Moreira de
Pós-graduação
Música - IA
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Tese de doutorado
Direito de acesso
Acesso restrito
Resumo
Resumo (inglês)
This investigation started from the problem of the scarcity of devices to evaluate the difficulty degree of choral pieces in the process of repertoire selection apart from ready-made catalogs provided by publishers, institutions, and composers. The objective was to develop a partial formulation of an algorithm inherent to the difficulty process, implement and deploy the model as a software prototype, and test it. As delimitation, a conceptual model was specified for mixed adult amateur choirs seeking artistical excellence in preparing a cappella repertoire. Mendelssohn’s opuses 41, 48, 59, 88, and 100 were elected as the target repertoire due to their archetypical nature and pedagogical potential in the delimited context. Premises in programming were introduced as ground for the development of the algorithm model, and the need for work-choir relation for determining the difficulty degree was established. The literature review demonstrated that, although the difficulty assessment is not regarded as one of the most important criteria for repertoire choice, it is relevant enough for being mentioned in most titles. The target repertoire was analyzed following Jan LaRue’s SHMRG structure, generating a comprehensive dataset, of which the analysis included variables selection and aggregation, as well as heatmaps and PCA. The analysis unraveled, in the context of the target repertoire, the pieces with highest, intermediate, and lowest global complexity, respectively: Op. 59, No. 2; Op. 48, No. 6; and Op. 41, No. 2. The analysis results led to the development of the algorithm input data structure, which is divided into two data categories: compositional parameters and choir’s competencies. Next, an expert survey was conducted with highly qualified conductors, in which a comprehensive online questionnaire was adopted as the data-collection instrument. The data analysis of the expert survey resorted to PCA, Kendall Tau-b correlation, median analysis, line graphs, heatmaps, interrater reliability within-group index, and generalizability coefficient. Despite structural inconsistencies in the questionnaire, its effectiveness as a data-collection instrument was confirmed by the data analysis, which also validated the judgment sampling method. Several algorithm initial models were tested against the participants’ opinions, regarding the estimates of mean difficulty and of rehearsal time demand, for the three previously selected songs to be prepared by each respondent’s choir. The KC1.1 model was the most aligned with the participants’ evaluations. The difference between the model outputs and the participants’ estimates yielded, with 95% confidence, an interval of ±4.23 points on the difficulty scale (0-100). The KC1.1 model, now available at the Choral Calculator (www.choralcalculator.com), supplies resources – such as technical registration of choirs, for longitudinal learning assessment, and of works, for difficulty, rehearsal demand, and feasibility estimates, or for analysis – for choral conductors, teachers, students, researchers, and composers interested in the choral music field, providing statistically reliable outputs for most situations, thereby addressing the research problem.
Resumo (português)
Esta investigação partiu do problema da escassez de dispositivos para avaliar o grau de dificuldade de peças corais no processo de seleção de repertório, para além dos catálogos prontos fornecidos por editoras, instituições e compositores. O objetivo foi desenvolver uma formulação parcial de um algoritmo inerente ao processo da dificuldade, implementar o modelo como um protótipo de software e testá-lo. Como delimitação, estabeleceu-se um modelo conceitual para coros amadores adultos mistos em busca de excelência artística na preparação de repertório a cappella. Os opus 41, 48, 59, 88 e 100 de Mendelssohn foram escolhidos como repertório-alvo, devido a seu caráter arquetípico e a seu potencial pedagógico no contexto delimitado. Premissas em programação foram introduzidas como base para o desenvolvimento do modelo de algoritmo, e foi estabelecida a necessidade de uma relação obra-coro a fim de se determinar o grau de dificuldade. A revisão de literatura demonstrou que, embora a avaliação da dificuldade não seja considerada um dos critérios mais importantes na escolha de repertório, ela é relevante o suficiente para ser mencionada na maioria das publicações. O repertório-alvo foi analisado seguindo-se a estrutura SHMRG de Jan LaRue, gerando-se um extenso banco de dados, cuja análise incluiu seleção e agregação de variáveis, mapas de calor e ACP. A análise revelou, no contexto do repertório-alvo, as peças com maior, média e menor complexidade global, respectivamente: Op. 59, No. 2; Op. 48, No. 6; e Op. 41, No. 2. Os resultados da análise levaram ao desenvolvimento da estrutura de dados de entrada do algoritmo, dividida em duas categorias de dados: parâmetros composicionais e competências do coro. Em seguida, foi conduzido um expert survey com regentes altamente qualificados, no qual foi adotado um extenso questionário online como instrumento de coleta de dados. A análise desses dados recorreu a ACP, correlação de Kendall Tau-b, análise de medianas, gráficos de linha, mapas de calor, índice de confiabilidade entre avaliadores intragrupo e coeficiente de generalizabilidade. Apesar de inconsistências estruturais no questionário, sua eficácia como instrumento de coleta de dados foi confirmada pela análise de dados, que também validou o método de amostragem por julgamento. Vários modelos iniciais de algoritmo foram testados, em relação às opiniões dos participantes acerca das estimativas de dificuldade média e de demanda de tempo de ensaio, para as três canções anteriormente selecionadas serem preparadas pelo coro de cada respondente. O modelo KC1.1 foi o que apresentou maior alinhamento com as avaliações dos participantes. A diferença entre os resultados do modelo e as estimativas dos participantes apresentou, com 95% de confiança, um intervalo de ±4,23 pontos na escala de dificuldade (0-100). O modelo KC1.1, já disponível na Calculadora Coral (www.calculadoracoral.com.br), oferece recursos – tais como registro técnico de coros, para avaliação longitudinal da aprendizagem, e de obras, para estimativas de dificuldade, demanda de ensaio e viabilidade, ou para análise – para regentes de coros, professores, estudantes, pesquisadores e compositores interessados no campo da música coral, fornecendo resultados estatisticamente confiáveis para a maioria das situações e contribuindo, portanto, no enfrentamento ao problema de pesquisa.
Descrição
Palavras-chave
Música - Análise, apreciação, Música coral, Coros (Música), Programas de computador, Música e Tecnologia
Idioma
Inglês
Citação
COELHO, Willsterman Sottani. Choral repertoire selection: an auxiliary device proposal for grading works by difficulty. Advisor: Prof. Dr. Marcos José Cruz Mesquita. Co-advisor: Prof. Dr. Márcio Luís Moreira de Souza. 2025. 331 f. Dissertation (PhD in Music) – São Paulo State University (UNESP), Institute of Arts, São Paulo, 2025.
