Stell dir vor, du bist Wissenschaftler und beschäftigst dich mit einem Thema, dann bist du plötzlich Keynote. Jetzt kannst Du nicht einfach das vortragen was du tust oder herausgefunden hast, weil dann schaust Du ab und zu ins Publikum uns siehst wie die Köpfe nach hinten kippen, die Augen zufallen, oder erkennst das kämpfende Bemühen diese offen zu halten. Ich habe unzählige dieser Vorträge gehört und viele davon selbst gehalten. Eine Keynote muss heute wie eine kleine Show sein, ein paar Perlen, eine Geschichte, ein paar Lacher, Sachen verwenden die sie kennen, erkennen (also nicht aus dem beruflichen Umfeld). In meiner besten Keynote habe ich die Schöpfungsgeschichte bemüht, war ein perfekter Träger für die Abfolge von Entwickungen welche ich darstellen wollte. Die Leute wollen Geschichten erzählt bekommen, selbst wenn es um den Nobelpreis geht.
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Die Perlen sind die Auswertungen mit den "dot-plots", die Matrixdarstellung, da gibt es viel mehr zu sagen und zu erzählen, aber das würde keiner hören wollen weil es zu technisch wäre, man kann diese Bilder ("snowflakes") nicht nur mit jenen von DNA vergleichen sondern es gibt auch einen Zusammenhang mit geometrischen Strukturen, mit 2D, 3D, N-D Körpern, Gebilden. Hinzu kommt eine Darstellung für die "Fraktalität" (also man kann die Verschränkung der Wiederholungen auf verschiedenen Skalen) sehen.
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Man könnte jetzt sich z.b. vornehmen ich "konstruiere" einen Text, mit dem repititiven Pattern von Kreisen in Kreisen in einem Kreis, das ergibt dann ein Pattern und ich fülle dieses dann mit Worten. Genauso könnte ich versuchen einen Text zu entwerfen, der Linien, in Dreiecken in einem Kreis entspricht. (Die geometrischen Objekte die ich hier erwähne sieht man NICHT auf den Pattern, sie erzeugen Pattern). Das ist in so einem Vortrag nicht zu vermitteln, darum lässt man es einfach weg.
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Natürlich kann man die exakt gleich Analyse auch auf die Musik selbst übertragen, also "gleiche" Tonfolgen, ev "gleiche" relative Tonfolgen, ... Das gäbe ganz spannende Matrixdarstellungen. Das ist aber viel aufwändiger (weil man ev nur Aufnahmen und z.b. keine Midi-files hat), aber es hätte auch extreme kommerzielle Konsequenzen, weil man dadurch z.b. auf das Thema der "Autoklassifizierung" von einer ganz anderen Seite bearbeiten kann.
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Letztendlich wurde auch ein Maß definiert, mit diesem Maß kann man messen und die Ergebnisse dieser Messung sind nicht trivial, er versucht dann die Ergebnisse dieser Messung zu interpretieren und zu motivieren, also ein "Warum", das hat aber nix mit seiner Forschung zu tun, sondern er versucht lediglich seine gemessene Werte zu erklären und zu begründen (das müsste er nicht), aber er ist damit erfolgreich weil die Zuhörer bis zum Schluss dabei bleiben.