Выбор темы
Практически все музыкальные сми сейчас делятся на два вида — те которые обозревают тренды, и те которые обозревают нишевые альбомы. Однако никто не смотрит на картину целиком. В вымышленном издании MuGraph авторы рассматривают музыкальную индустрию с точки зрения общей статистики, проводят аналитику и делятся мнением исходя из фактов. В данном выпуске журнала рассматривается, какие музыкальные жанры постепенно вымирают, а какие наоборот, показывают рост.
Измеряемые параметры
В основе анализа для проекта — доля каждого из семи жанров (поп, кантри, рок, блюз, джаз, регги, хип-хоп) в общем количестве треков по каждому десятилетию с 1950-х по 2010-е. Это позволяет видеть не абсолютные числа, а структурное место жанра в эфире — сколько «пространства» он занимал в каждую эпоху. Параллельно были проанализированы эмоциональные характеристики треков: акустический профиль (valence — позитивность звучания, energy — интенсивность) и тематика текстов (sadness, violence, romantic, obscene и другие категории). Это позволило сопоставить траекторию жанра — растёт он или падает — с тем, как он звучит и о чём поёт.
Цель и польза
Цель проекта — показать, что смена музыкальных вкусов — это не субъективное ощущение, а измеримый, статистически фиксируемый процесс, который разворачивается на протяжении десятилетий. Инфографика и статистика даёт наглядный ответ на вопросы, и при этом добавляет неочевидный слой: падающие жанры оказываются и наименее энергичными по звуку, а растущие — наиболее интенсивными, будь то через звуковую плотность или через откровенность текстов.
Исходные данные
В основе проекта — датасет TCC/CEDS Music Dataset, опубликованный на платформе Kaggle. Он содержит 28 372 трека, выпущенных в период с 1950 по 2019 год, с жанровой разметкой, годом релиза, полными текстами песен и набором аудио-характеристик (danceability, energy, loudness, valence, acousticness, instrumentalness).
Тематика текстов (sadness, violence, romantic и другие категории) предварительно размечена авторами датасета на основе NLP-анализа. Это автоматическая оценка, которая не считывает иронию и метафоры, поэтому тематические показатели я рассматриваю как приблизительные ориентиры, а не точные измерения.
Инфографика
Первый график — proportional bar 1950-х. Одна горизонтальная полоса, разбитая на цветные сегменты пропорционально доле каждого жанра в выборке 1950-х годов. Стартовая точка истории: джаз занимает 27,8%, блюз — 24,5%, поп — 22,1%, кантри — 18,3%, рок — всего 7,3%. Хип-хопа и регги нет вовсе.
Второй график — slope chart (1950-е — 2010-е). Каждый жанр представлен линией, высота которых отражает изменения доли на рынке по временным промежуткам. Наибольшие потери фиксируются у джаза (-15,2 п. п.) и блюза (-8,8 п. п.); хип-хоп и реггей приходят к 2010-м с нулевой базы к 11,8% и 12,0% соответственно.
Третий график — радар-чарты эмоционального профиля жанров. Для каждого жанра построен многоугольник по восьми осям: шесть тематических показателей текстов (sadness, violence, romantic, feelings, world/life, obscene) и два акустических параметра (valence, energy). Наиболее контрастные профили — хип-хоп (obscene 77%, energy 0,703) и кантри (sadness 28,9%, energy 0,466).
Обложка издания
Так как это музыкальное СМИ — была выбрана квадратная сетка, так как 99% обложек альбомов соответствуют соотношению сторон 1:1
Разметка журнала
Страницы с инфографикой
Процесс создания
Основной датасет был загружен и обработан в Python и раздроблен на несколько датасетов с помощью pandas, более удобной работы в дальнейшем: посчитаны доли жанров по годам и декадам, построены pivot-таблицы, рассчитаны средние значения аудио-характеристик и тематических показателей по жанрам. Из исходного датасета сформированы отдельные CSV-файлы под каждый тип графика. Stream chart и slope chart построены в RAWGraphs и доработаны в Figma. Радар-чарты собраны вручную в Figma по рассчитанным значениям. Финальная вёрстка разворота — Figma, формат A4.
Использование ИИ
Для помощи в написании и отладки Python-кода, а также для помощи в построении графиков использовалась модель Claude Sonnet 4.6 от компании Anthropic.
