Музыка — это неотъемлемая часть человеческой культуры, отражающая настроения, тренды и ценности общества на протяжении десятилетий. В рамках данного проекта я провела анализ платформы Spotify и её датасета, который содержит информацию о 1500 популярных треках: год выпуска, жанр, темп, настроение, энергия и другие характеристики.
В данном проекте я исследую, как менялись ключевые музыкальные параметры с течением времени, выявляю тренды по жанрам и эмоциональной окраске треков, а также изучаю взаимосвязь между ритмом и энергией музыки. Анализ позволяет понять, как музыкальные предпочтения пользователей эволюционировали, какие жанры и стили были популярны в разные годы, а также выявить закономерности, связанные с эмоциональной окраской треков.
Стилизация данных
При создании визуализаций была разработана единая визуальная система, вдохновлённая интерфейсами стриминговых сервисов и аудиохарактеристиками Spotify. Цветовая палитра отражает ключевые параметры анализа: энергия треков визуализируется через насыщенные зелёные оттенки, настроение — через тёплые цвета, а темп и динамику — через контрастные акцентные элементы.
Все стилистические настройки, например цвета, шрифты и фон, были заданы программно с помощью Python и библиотеки matplotlib, без использования постобработки в графических редакторах. Это позволило создать целостную и осмысленную инфографическую серию.
График 1: Изменение средней энергии треков по годам
На этом графике показано, как изменялся средний уровень энергии треков Spotify с течением времени. Энергия отражает интенсивность и динамику композиции: треки с высокой энергией чаще воспринимаются как более активные и «живые», а с низкой, напротив, спокойные и расслабляющие. Анализ позволяет заметить, в какие годы популярные треки имели наиболее высокую или низкую энергию, а также увидеть общие тренды музыкальной индустрии.
Линейный график изменения средней энергии по годам
График 2: Среднее настроение музыки (valence) по годам
Этот график демонстрирует, как изменялось среднее настроение треков (valence) с течением времени. Valence показывает эмоциональную окраску музыки: от мрачной и спокойной до позитивной и радостной. Линейный график позволяет увидеть периоды, когда музыка была в среднем более «весёлой», а когда более «меланхоличной». Такие данные помогают понять, как менялись предпочтения слушателей и настроение популярных треков в разные годы.
Линейный график изменения настроения музыки (valence) по годам
График 3: Связь темпа и энергии треков
График рассеивания показывает взаимосвязь между темпом трека (tempo) и его энергией (energy). В целом видно, что треки с более быстрым темпом чаще имеют более высокий уровень энергии, однако встречаются и исключения. Такой анализ помогает понять закономерности музыкальной структуры: например, быстрые треки могут быть спокойными, а медленные — очень энергичными, что зависит от стиля и жанра музыки.
График рассеивания зависимости темпа и энергии треков
График 4: Среднее настроение треков по жанрам
На этом графике показано среднее значение valence для каждого жанра. Благодаря этому графику можно сравнить жанры по эмоциональной окраске: какие жанры в среднем более «весёлые», а какие более сдержанные или меланхоличные. Это позволяет выявить различия в эмоциональном характере музыкальных стилей.
Столбчатая диаграмма среднего настроения треков по жанрам
Вывод
В ходе проекта был проведен анализ музыкального контента Spotify с использованием современных методов анализа данных и визуализации. Мы выяснили:
— как меняется энергия треков с течением времени;
— как изменяется настроение музыки по годам;
— как связаны темп и энергия треков;
— какие жанры обладают более позитивной или сдержанной эмоциональной окраской.
Анализ показывает, что музыкальные предпочтения пользователей Spotify разнообразны, а музыка в разные годы обладает отличительными эмоциональными и ритмическими характеристиками. Эти выводы помогают лучше понять музыкальные тренды и закономерности популярного контента.
