‘Het is niet zo gek om de vergelijking te maken tussen hoe ziektes zich verspreiden en hoe muziek dat doet. Honderdduizenden jaren ging muziek namelijk over van mens op mens, dus via sociale netwerken. Mensen zongen samen of drumden samen, en namen zo elkaars melodieën en ritmes over. Aanstekelijke liedjes hadden een grotere kans om rond te blijven gaan dan minder aanstekelijke. Er is een betrekkelijk korte periode geweest waarin het er anders aan toeging; toen speelden massamedia als radio en televisie een belangrijke rol. En nu zijn we eigenlijk gedeeltelijk weer terug bij de sociale netwerken. De onderzoekers hebben gebruikgemaakt van een dataset van MixRadio – een oud systeem voor Nokia-telefoons – waarin gegevens zitten over het muziekdownloadgedrag van een zeer grote groep mensen. Vervolgens hebben ze wiskundige epidemiologische modellen toegepast op deze dataset over het downloaden van muziek. Als die modellen inderdaad ook passen op de populariteit van liedjes, dan kan het misschien nieuwe inzichten geven over hoe muziek zich precies verspreidt en kun je in een vroeg stadium al voorspellingen doen over het vervolg ervan, zoals dat nu ook gebeurt bij virussen.’
Radio-dj
‘Waar het bij een dergelijk onderzoek om gaat is de zogenaamde goodness of fit: hoe goed past dat model van de verspreiding van ziektes op de verspreiding van muziek? En hoe goed moet die fit zijn voor je dat overtuigend vindt? Dat kun je bepalen door het model te vergelijken met een ander goed model. Dat noem je modelselectie. En daar is het volgens mij misgegaan bij dit onderzoek. Ze hebben zich er gemakkelijk vanaf gemaakt door een heel algemene techniek als alternatief te kiezen. Een wiskundige truc, zonder dat er enig idee achter zit dat met muziek, virussen of epidemieën te maken heeft. Maar voor serieuze modelselectie moet je zorgen dat de modellen die je vergelijkt allebei serieus te nemen zijn, anders betekent het niks dat het ene model het beter doet dan het andere. Je zag dezelfde discussie trouwens bij de modellen die gebruikt zijn voor de voorspelling van het coronavirus. Maar bij instituten zoals het RIVM hebben ze juist wel hun best gedaan om een goede vergelijking te kunnen maken.
En dan is er nog iets. Ook de data die ze gebruikt hebben, waren niet erg specifiek. Als je weer kijkt naar hoe het RIVM te werk is gegaan, zie je dat ze heel goed hebben gekeken naar verschillende groeperingen onder de bevolking. Hoe gedraagt het virus zich onder hoogopgeleiden, onder jongeren in steden? Ga zo maar door. Als je het zo doet, kun je echt iets zeggen over hoe de verspreiding is verlopen. Maar in dit onderzoek is daar eigenlijk niets over bekend. Het kan net zo goed zijn dat de radio toch
nog een grote rol heeft gespeeld en dat de toevallige voor-keur van een dj ervoor heeft gezorgd dat mensen die muziekjes zijn gaan downloaden.’
