Autonomy Microanalysis (IAP-AM)
In a Nutshell
Die Improvisation Assessment Profile - Autonomy Microanalysis (IAP-AM) Methode von Thomas Wosch ist eine in 2002 erstmals veröffentlichte Methode, die auf den Improvisation Assessment Profiles von Kenneth E. Bruscia basiert. Im Zentrum der Methode steht das Autonomy Profile, das in seiner Anwendung in diversen Hinsichten modifiziert wurde.
Ausgehend von Tony Wigram, der die Anwendung der IAPs in seiner eigenen Arbeit auf die Anwendung des Variability und Autonomy Profils reduzierte und damit einhergehend ebenfalls die dazugehörigen musikalischen Skalen zur erhöhten Anwendbarkeit reduzierte, fokussiert sich Thomas Wosch primär auf das Autonomy Profil und die musikalischen Skalen Rhythmical Basis, Melody und Timbre.
Aufbauend auf einer Hörpartitur der jeweiligen Improvisation wird jede Änderung im zwischenmenschlichen Verhalten auf einer der drei Skalen verortet. Ein wesentlicher Unterschied zu Bruscias IAPs liegt darin, dass jede Änderung innerhalb einer Improvisation markiert wird und nicht stellvertretend Ausschnitte oder ganze Improvisationen über einen Gradienten klassifiziert werden (kontinuierliche Messung).
Eine weitere Neuerung der Autonomy Microanalysis ist, dass sowohl Therapeut*in wie auch Klient*in analysiert werden. Statt lediglich das Verhalten des/der Klient*in zu analysieren, wird dadurch die komplette musikalische Interaktion der beiden Improvisierenden untersucht.
Rolle in HIGH-M
Die Autonomy Microanalysis ist der Kern des HIGH-M Projekts. Die Analyse musikalischer Daten und die folgende Annotation in Form der verschiedenen Gradienten des Autonomy Profils sind das Ziel unserer Forschungsarbeit.
Primär von Interesse ist dabei der Perspektivenwechsel, den die Autonomy Microanalysis den Improvisation Assessment Profiles anführt. Statt retrospektiv Abschnitte oder Improvisationen zu klassifizieren, fokussiert sich die Autonomy Microanalysis auf den Prozess und die sich darin dynamisch entwickelnden Rollenverhältnisse der beiden Improvisierenden.
Die wesentliche Herausforderung in der Automatisierung dieser Methode besteht im hohen Maß an subjektiver Schulung und Zeit, die zum Anfertigen einer Hörpartitur und der Analyse derselben notwendig sind. Weiterhin treten Schwierigkeiten auf, die Gradienten des IAP-Autonomy auf musikalisch konkrete Prozesse zu übertragen, insofern selbstverständliche Begriffe des musikalischen Folgens oder Führens datenbasiert interpretierbar umgearbeitet werden müssen.