音乐是人类文化中不可或缺的一部分，它对人类和社会的发展产生了重大影响。尽管在不同的文化和年代里，音乐具有不同的风格和特点，但好的音乐作品，都可以通过旋律、和声、节奏、乐器，来讲述故事和传递信息，为听众开启一场情感之旅。
在一项新发表于《物理评论研究》的论文中，一组研究人员基于网络理论，开发了一个可用于研究音乐作品所传达的信息的框架，并利用这个框架分析了约翰·塞巴斯蒂安·巴赫（Johann Sebastian Bach）的大量音乐作品。研究人员用节点表示音符，用有方向的边表示音符之间的过渡，创建了音乐的信息网络。
巴赫被认为是西方古典乐最伟大的作曲家之一，他的作品覆盖了广泛的作曲形式，如前奏曲、赋格曲、赞美诗、托卡塔、协奏曲、组曲和康塔塔。他高产且多样的作品具有高度的数学结构，因此研究人员认为，分析巴赫的作品是这项研究的一个理想起点。研究人员为巴赫的每首曲子都创建了由节点和有方向的边构成的信息网络。然后，他们根据乐曲中相应音符的转换频率，为不同的边分配了不同的“权重”，或者说厚度。
通过对比，研究人员发现对于巴赫的作品，真实网络和推测网络之间的差异，比随机生成的网络之间的差异要小得多。这表明巴赫的音乐作品能减少感知上的差异，可以相当有效地传达信息。
研究人员希望，他们能对人类感知的计算机模型进行微调，以便更好地与人们在听音乐时的真实脑活动进行匹配。同时，他们表示这个框架还需要进行进一步扩展，以便更好地对音乐作品中的更多细节（如节奏、音色、和弦等）进行更真实准确的描述。