ดนตรีอิเล็กทรอนิกส์กลายเป็นอาวุธลับของโปรแกรมเมอร์ เมื่องานวิจัยสมองใหม่เผยผลกระทบของเสียงต่อระบบประสาทแบบเรียลไทม์

ในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ที่ Aarhus University และ Oxford กำลังยุ่งอยู่กับการทำแผนที่ว่าเสียงเปลี่ยนแปลงเครือข่ายสมองได้อย่างไรแบบเรียลไทม์ โปรแกรมเมอร์ทั่วโลกก็ได้ทำการทดลองของตัวเอง ชุมชนเทคโนโลยีได้ค้นพบว่าดนตรีอิเล็กทรอนิกส์บางประเภท โดยเฉพาะ drum and bass, psytrance และ ambient techno สามารถปรับปรุงการมุ่งเน้นในการเขียนโค้ดและความสามารถในการแก้ปัญหาได้อย่างมาก

กราฟิกนี้แสดงให้เห็นการศึกษาเกี่ยวกับวิธีที่เสียงมีอิทธิพลต่อเครือข่ายสมอง โดยเน้นการเชื่อมโยงระหว่างดนตรีและการทำงานของสมอง

การปฏิวัติเพลงประกอบการเขียนโค้ดใต้ดิน

ชุมชนโปรแกรมเมอร์ได้ยอมรับดนตรีอิเล็กทรอนิกส์อย่างเงียบๆ ในฐานะเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ โดยนักพัฒนาหลายคนสาบานได้ว่าแนวเพลงเฉพาะเจาะจงเหมาะกับงานประเภทต่างๆ Drum and bass (DnB) ได้กลายเป็นที่นิยมโดยเฉพาะ ด้วยจังหวะที่สม่ำเสมอและรูปแบบที่ซับซ้อน ทำให้หลายคนอธิบายว่าเป็นเพลงพื้นหลังที่สมบูรณ์แบบสำหรับการเขียนโค้ดอย่างลึกซึ้ง

ความน่าสนใจไม่ได้อยู่ที่เสียงพื้นหลังธรรมดาเท่านั้น โปรแกรมเมอร์หลายคนรายงานว่าดนตรีอิเล็กทรอนิกส์ช่วยจัดการความวิตกกังวลและรักษาสมาธิระหว่างเซสชันการแก้บั๊กที่ท้าทาย ความโกลาหลที่มีโครงสร้างของแนวเพลงอย่าง liquid DnB ดูเหมือนจะครอบครองส่วนที่กระสับกระส่ายของสมอง ขณะเดียวกันก็ให้การคิดระดับสูงเจริญเติบโต

หมายเหตุ: Liquid DnB หมายถึงแนวย่อยของดนตรี drum and bass ที่นุ่มนวลและไพเราะกว่า

แนวเพลงยอดนิยมสำหรับการเขียนโปรแกรม:

• Drum and Bass (DnB) - โดยเฉพาะแนว liquid DnB
• Psytrance/Goa (ช่วง 144 BPM)
• Ambient/Dub Techno
• Instrumental Electronic (ไม่มีเสียงร้อง)
• เพลง ambient แบบต่อเนื่องที่สร้างด้วย AI

วิทยาศาสตร์เบื้องหลังจังหวะ

งานวิจัยล่าสุดที่ใช้วิธีการใหม่ที่เรียกว่า FREQ-NESS (Frequency-resolved Network Estimation via Source Separation) แสดงให้เห็นว่าสมองของเราไม่ได้แค่ได้ยินเพลง แต่จัดระเบียบตัวเองใหม่เพื่อตอบสนองต่อมัน การศึกษาพบว่าความถี่ 2.4 Hz ซึ่งแปลเป็นประมาณ 144 จังหวะต่อนาที สร้างการตอบสนองของระบบประสาทที่แข็งแกร่งเป็นพิเศษในหลายเครือข่ายสมอง

ช่วงความถี่นี้เกิดขึ้นให้สอดคล้องกับ psytrance และ goa music อย่างสมบูรณ์แบบ ซึ่งเป็นแนวเพลงที่โปรแกรมเมอร์หลายคนได้ค้นพบอย่างอิสระว่าช่วยเพิ่มสมาธิ ความบังเอิญนี้บ่งชี้ว่าอาจมีสิ่งพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีที่สมองของเราตอบสนองต่อรูปแบบจังหวะเฉพาะเจาะจงเหล่านี้

การค้นพบความถี่หลัก: ความถี่กระตุ้น 2.4 Hz (เทียบเท่ากับ 144 BPM) แสดงการตอบสนองของเครือข่ายประสาทที่แข็งแกร่งที่สุด สอดคล้องกับช่วงจังหวะของดนตรี psytrance/goa

เกิน Binaural Beats และกาแฟ

ในขณะที่นักพัฒนาบางคนทดลองกับ binaural beats ซึ่งเป็นเสียงความถี่บริสุทธิ์ที่ออกแบบมาเพื่อมีอิทธิพลต่อรูปแบบคลื่นสมอง ส่วนใหญ่ชอบประสบการณ์ที่หลากหลายกว่าของการแต่งเพลงแบบเต็มรูปแบบ ชุมชนได้ก้าวข้ามเครื่องมือช่วยสมาธิแบบง่ายๆ ไปสู่การคัดสรรเพลย์ลิสต์ที่ซับซ้อนสำหรับงานเขียนโค้ดที่แตกต่างกัน

DnB คือเพลงโปรดของฉันสำหรับเซสชันที่ฉันต้องแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อน ความโกลาหลที่มีระเบียบช่วยให้ฉันฟื้นคืนการคิดระดับสูง โดยเฉพาะเมื่อต้องจัดการกับบั๊กที่ยาก

นักพัฒนาบางคนรายงานว่าใช้แนวเพลงที่แตกต่างกันสำหรับงานประเภทต่างๆ: อิเล็กทรอนิกส์แอมเบียนต์สำหรับการเขียนเอกสาร เทคโนที่หนักกว่าสำหรับการเขียนโค้ดในช่วงเร่งรีบ และดนตรีคลาสสิกสำหรับการวางแผนสถาปัตยกรรม สิ่งนี้บ่งชี้ว่าโปรแกรมเมอร์กำลังเข้าใจอย่างสัญชาตญาณว่ารูปแบบเสียงที่แตกต่างกันส่งผลต่อสถานะการรับรู้ของพวกเขาอย่างไร

เทคนิค FREQ-NESS: เทคนิคการถ่ายภาพสมองแบบใหม่ที่สร้างแผนที่เครือข่ายสมองโดยอิงจากความถี่หลักของเครือข่ายเหล่านั้น และติดตามการแพร่กระจายในเชิงพื้นที่ทั่วสมองแบบเรียลไทม์

ปัญหาการรบกวนจากเสียงร้อง

รูปแบบที่น่าสนใจปรากฏในการอภิปรายของชุมชน: โปรแกรมเมอร์ส่วนใหญ่หลีกเลี่ยงเพลงที่มีเนื้อร้องขณะเขียนโค้ด หลายคนอธิบายเสียงร้องของมนุษย์ว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะเพิกเฉย โดยปฏิบัติต่อมันเกือบเหมือนเป็นการเรียกร้องความสนใจที่แบ่งสมาธิออกจากงานที่ทำอยู่

การชอบดนตรีอิเล็กทรอนิกส์แบบไม่มีเนื้อร้องนี้สมเหตุสมผลจากมุมมองการรับรู้ โดยไม่มีเนื้อเพลงให้ประมวลผล สมองสามารถใช้รูปแบบจังหวะและฮาร์โมนีเป็นเครื่องมือช่วยสมาธิแทนที่จะเป็นสิ่งรบกวน

การสร้างเพลย์ลิสต์เขียนโค้ดที่สมบูรณ์แบบ

ชุมชนได้พัฒนาแนวทางที่ซับซ้อนต่อการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยดนตรี โดยนักพัฒนาบางคนรักษาเพลย์ลิสต์ที่คัดสรรอย่างระมัดระวังซึ่งมีความยาวหลายสิบชั่วโมง แหล่งข้อมูลยอดนิยมรวมถึงบริการสตรีมมิ่งเฉพาะทางที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการเขียนโปรแกรม โดยมีการผสมผสานอย่างต่อเนื่องโดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่กะทันหันซึ่งอาจทำลายสมาธิ

การเพิ่มขึ้นของดนตรีแอมเบียนต์ที่สร้างด้วย AI ก็ได้รับความสนใจเช่นกัน โดยนักพัฒนาบางคนชอบลักษณะที่ไม่มีที่สิ้นสุดและไร้รอยต่อของภูมิทัศน์เสียงที่สร้างด้วยอัลกอริทึมมากกว่าเพลย์ลิสต์แบบแทร็กดั้งเดิม

ขณะที่ประสาทวิทยาศาสตร์ยังคงเปิดเผยว่าเสียงส่งผลต่อสมองของเราอย่างไร การค้นพบที่เป็นสัญชาตญาณของชุมชนโปรแกรมเมอร์เกี่ยวกับดนตรีอิเล็กทรอนิกส์และสมาธิกำลังได้รับการสนับสนุนทางวิทยาศาสตร์ สิ่งที่เริ่มต้นเป็นความชอบส่วนตัวกำลังเปิดเผยตัวเองว่าเป็นความเข้าใจที่ซับซ้อนเกี่ยวกับวิธีที่จังหวะและความถี่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการรับรู้

อ้างอิง: Dancing brainwaves: How sound reshapes your brain networks in real time