尽管劳伦·奥克斯 (Lauren Oakes) 在斯坦福大学攻读博士学位期间花费了无数时间走访阿拉斯加偏远地区，仔细研究黄杉的测量数据和照片，并最终发表了她的研究成果，但她即将以一种新的方式体验她的数据。
在一个周末开车去内华达山脉的旅行中，她把车里的音量调得很大，然后按下了播放键。一架瀑布般的钢琴加入了长笛、大提琴和其他乐器的演奏。随着乐曲的继续，钢琴高音的断奏逐渐让位于较低、更断断续续的音符，最后以一串弦乐结束，留下了一种仍待谱写的乐章的感觉。
奥克斯刚刚听到了阿拉斯加黄杉森林中气候变化的声音以及它已经改变景观的方式。但这不仅仅是一位作曲家对她研究的印象。她刚刚听到了她的数据——这些数据是经过多年精心收集和研究的——从数字和图表转化为音乐。
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她说：“听到我花了多年时间才理解的模式真是不可思议。”
这首乐曲有可能改变研究人员和公众与数据互动的方式。基于数据的音乐有可能向科学家揭示新的模式，并将数据从深奥的经验正交函数、p 值和克鲁斯卡尔-沃利斯检验的语言中解放出来，转化为每个人都能理解的语言。
奥克斯刚刚听到的研究成果来自尼克·索 (Nik Sawe)，他当时是斯坦福大学的博士生，也是现在的研究员。在听完一个关于使用一种名为数据声音化的技术从癫痫发作数据中制作音乐的讲座后，他给大学里的一群同学发了电子邮件，希望能找到一些可以转化为音乐的数据。
他说：“当你看到医生可以分析的读数时，它看起来就像噪音。”“但是当你听到一个扬声器播放健康大脑的声音，另一个播放受损大脑的声音时，你可以听到这种结构化噪音的差异。”
索认为，如果它对医学数据有效，那么它对环境数据也应该有效。他编写了一个计算机程序，该程序本质上是将数据读取为乐谱，很像自动演奏钢琴。
而奥克斯的工作呈现了一个引人入胜的片段。森林里有多种树木，并且随着气候变化导致黄杉的死亡，出现了一个清晰的进程。气温上升正在大量减少积雪，但当仍然频繁的寒潮来袭时，没有足够的绝缘材料来保护雪松的浅根，所以它们会死亡。
这是一个奇怪的场景——在变暖的世界中死于冰冻——但这可能会对阿拉斯加最具文化和经济意义的树木之一产生深远的影响，因为它正在消失，而其他不太有价值的树木正在取代它。
奥克斯现在是斯坦福大学的讲师，她说：“在文化上，它们在雕刻中使用了大约 9000 年。”“从经济角度来看，它们是阿拉斯加最有价值的针叶树。尽管目前它们在森林密度中所占比例较低，但在阿拉斯加出售木材时，它们往往会推动木材销售。”
这就是为什么索收集了奥克斯的数据并将其转化为曲调。虽然计算机演奏了音乐，但索帮助安排了乐曲，使其有意义。他根据树木在森林中的作用将不同的树木分配给不同的乐器（但在西特卡云杉的情况下，他将其分配给大提琴，因为它是一种常用的大提琴制造木材），并确定了一个调性，以便所有演奏者都在同一页面上（在这种情况下，是相当不祥的 D 小调）。
乐曲中的每个音符都来自奥克斯研究地点的一棵树，而音高则表示树木的年龄，响度则表示树木的大小。所有部分都由计算机使用乐器数字接口 (MIDI) 演奏，该接口更常被称为其不太古怪的首字母缩写词 MIDI。
这首乐曲共同传递了一个变化中的森林。索还单独分离出钢琴作为独奏曲，以突出黄杉正在发生的事情。在这种情况下，让人想起菲利普·格拉斯的活泼音符，到最后逐渐变成哀歌，因为沉默的间隙和单音主导了乐曲。
索并不是一名专业的作曲家，他研究的是如何利用神经学和经济学的结合来分析我们为什么对环境做出决定，但他是一个想要将复杂数据变得易于理解的人。
他说：“通过数据声音化，如果你听数据而不是看数据，你可以处理更多的维度。”“一方面，这对科学家很有用，但另一方面，你可以从阿拉斯加的 2000 棵树中提取数据，并给别人一个 20 秒的描述，说明这首歌在描绘什么，他们就能理解，这意味着它在向人们分享这些叙事方面具有巨大的潜力。”
对于奥克斯来说，这正是她在回复索的最初电子邮件时所希望的。她希望她的数据足够引人入胜，以至于人们不得不停下来关注它。
早期的反馈表明，该项目已经实现了一些潜力。加州科学院已与他们联系，希望举办一场公开活动，而斯坦福大学也表示有兴趣让室内乐团现场表演这首曲子。索已经开始与蒙特雷湾水族馆研究所合作，探索他们的一些太平洋数据，以便在未来开展另一个数据声音化项目，这可能会为气候变化的配乐添加另一首歌。
虽然数据声音化仍然远离主流科学过程，但音乐可能是将气候研究从学术期刊的页面带入我们生活的关键。它可能会提醒我们，我们都是作曲家，我们的选择将决定下一个乐章的声音。