Intelligence vs Power: гендерный анализ супергероев

Комиксы, фильмы и сериалы о супергероях давно стали неотъемлемой частью нашей повседневности. Когда мы думаем о супергероях, нам часто кажется, что мужские и женские персонажи обладают определенными наборами способностей: одни ассоциируются с силой и выносливостью, другие — с интеллектом и скоростью. Я задалась вопросом: так ли это на самом деле? Что, если посмотреть на героев не как на образы, а как на набор числовых характеристик?

По этой причине для проекта я решила обратиться к открытому датасету Superhero Power Analytics с платформы Kaggle. Этот датасет содержит информацию о нескольких сотнях персонажей комиксов, включая их имя, пол, роль (герой/злодей/нейтральный персонаж), принадлежность к издателю (Marvel, DC и другие) и числовые оценки ключевых характеристик: intelligence (интеллект), strength (сила), speed (скорость), durability (выносливость), power (мощь), combat (боевые навыки). Все эти характеристики оценены по шкале от 0 до 100 для каждого персонажа.

Мы привыкли видеть героев-мужчин в комиксах сильными, мощными и непробиваемыми, а женщин — быстрыми и ловкими. Мне стало интересно узнать, насколько эти стереотипы оправданы, и действительно ли существует такое строгое разделение. С помощью анализа данного датасета, я бы хотела понять, насколько гендерные различия влияют на характеристики персонажей и проверить некоторые распространенные стереотипы:

• Представляют ли женщины в комиксах больше умных и ловких персонажей, а мужчины — сильных и выносливых? • Насколько гендерные различия влияют на распределение характеристик (например, боевые навыки и выносливость — для мужчин, интеллект и скорость — для женщин)?

В проекте я решила использовать несколько видов графиков, чтобы показать разные аспекты анализа:

• Столбчатые диаграммы — для сравнения средних значений характеристик у мужчин и женщин. • Диаграммы размаха - просмотр распределения характеристик и разброса значений внутри каждой группы. • Тепловая карта корреляций — для выявления связей между характеристиками и понимания, что сильнее связано с итоговым показателем. • Лепестковая диаграмма — для комплексного сравнения “среднего” супергероя и “средней” супергероини по всем характеристикам сразу. • Диаграммы рассеяния — для анализа парных зависимостей между показателями и поиска трендов. • Сводная сравнительная диаграмма рассеяния — финальная визуализация для сопоставления двух групп и демонстрации различий в типичных сочетаниях характеристик.

Благодаря использованию таких видов графиков мой анализ сочетает в себе изучающий и объясняющий подходы к визуализации данных: часть графиков необходима для выявления закономерностей и проверки гипотез, другая — для четкого и наглядного представления полученных результатов.

В ходе анализа данных были применены методы описательной и разведочной статистики:

• Описательная статистика — для расчета средних значений характеристик супергероев по полу. Это позволило количественно сравнить типичные значения силы, интеллекта, скорости и других параметров у мужских и женских персонажей.

• Сравнительный анализ групп — использовался для выявления различий между мужчинами и женщинами по основным характеристикам.

• Анализ распределений — выполнен с помощью диаграмм размаха, что позволило оценить медианы, разброс значений, межквартильные интервалы и наличие выбросов внутри каждой гендерной группы.

• Корреляционный анализ — был проведен для выявления связей между характеристиками персонажей, а также их вклада в общий показатель силы (Total).

• Визуальный анализ взаимосвязей— применен через диаграммы рассеяния, позволяющие изучить характер зависимостей между отдельными парами характеристик и сравнить их между гендерными группами.

Для визуализации данных я решила выбрать палитру, которая отражает характер супергеройских комиксов и перекликается с броскими образами персонажей. Вдохновением также послужили стереотипные цветовые ассоциации с полами — мужские персонажи обычно ассоциируются с более темными и холодными оттенками, а женские — с яркими и энергичными.

При создании палитры я использовала нейросеть ChatGPT, попросив подобрать мне оттенки, которые бы подходили к теме супергероев и гендерных различий. В результате я получила подборку цветов, которые и использовала в проекте:

1. #0074D9 — синий, символизирующий мужских персонажей с физической мощью и стойкостью.
2. #FF4136 — красный, который ассоциируется с женскими персонажами, отражая их энергию.
3. #AAAAAA — серый для неизвестных или других персонажей, чьи гендерные данные отсутствуют или не определены.
4. #FFDC00 — яркий желтый, как акцентный цвет для выделения ключевых элементов и важных данных в проекте.
5. #333333 — темно-серый для фона и сетки, создающий контраст и выделяющий данные, улучшая восприятие графиков.

Кроме того, я выбрала шрифт Comic Sans для оформления надписей в графиках как стилистическую отсылку к комиксной культуре, потому что мой проект напрямую связан с супергероями и визуальным языком комиксов. Этот шрифт помог сразу задать нужное настроение, не превращая визуализацию данных в сухую академическую статистику.

На первом этапе я настроила единый визуальный стиль для всех графиков и шрифт, чтобы визуализация соответствовала тематике супергероев, но при этом оставалась читаемой.

Далее был загружен датасет и выполнена базовая очистка данных: оставлены только персонажи с указанным полом (Male и Female), характеристики (интеллект, сила, скорость, выносливость, мощь, боевые навыки) приведены к числовому формату, удалены строки с пропущенными значениями, рассчитан дополнительный показатель Total Power как сумма всех ключевых характеристик. Эта подготовка позволила в дальнейшем корректно сравнивать персонажей по полу и проводить анализ.

На первом этапе анализа было проведено сравнение средних значений ключевых характеристик супергероев в зависимости от пола. Полученная столбчатая диаграмма позволила выявить общие гендерные тенденции и определить, какие способности демонстрируют наибольшие различия между мужскими и женскими персонажами.

График показал, что средние значения характеристик у женских персонажей оказываются выше по всем показателям. Однако такой результат отражает лишь усредненную картину и не учитывает распределение значений внутри групп. Поэтому на следующих этапах анализа было важно рассмотреть вариативность, выбросы и формы распределений характеристик.

Если столбчатая диаграмма показывала обобщенную картину на уровне средних значений, то анализ с помощью диаграммы размаха позволил увидеть внутреннюю структуру данных и понять, за счет чего именно формируются эти средние показатели.

На графике были представлены диаграммы размаха для шести ключевых характеристик персонажей: intelligence (интеллект), strength (сила), speed (скорость), durability (выносливость), power (мощь), combat (боевые навыки), отдельно для мужских и женских персонажей. Каждая диаграмма показывала медианное значение характеристики, межквартильный размах, минимальные и максимальные значения, выбросы (персонажи с экстремально высокими или низкими показателями).

Диаграммы размаха продемонстрировали, что различия между мужчинами и женщинами не ограничиваются только средними значениями, но проявляются и в форме распределений. Для ряда характеристик (например, сила и выносливость) у мужских персонажей наблюдается более широкий разброс значений, что указывает на большую неоднородность группы — от слабых до крайне сильных персонажей. В то же время у женских персонажей распределения часто оказываются более компактными, с меньшим количеством экстремальных значений.

При этом по некоторым характеристикам, таким как интеллект и боевые навыки, значения у мужчин и женщин часто оказываются в одних и тех же интервалах - это свидетельствует о том, что гендерные различия не носят абсолютного характера и внутри групп присутствует большое разнообразие.

После анализа средних значений и распределений характеристик мне было важно понять, как сами способности связаны между собой. Отдельные показатели могут усиливать друг друга и формировать более общую «модель силы» персонажа. Поэтому на следующем этапе я перешла к анализу корреляций между ключевыми характеристиками супергероев.

На тепловой карте отображены коэффициенты корреляции между основными характеристиками персонажей, а также их суммарным показателем (Total). Цветовая шкала отражает силу связи: теплые оттенки — сильная положительная корреляция, холодные — слабая связь.

Корреляционный анализ показал, что суммарная мощь персонажа в наибольшей степени формируется за счет физических характеристик. Наиболее сильные связи наблюдаются между:

1. strength и durability (≈ 0.68)
2. strength и Total (≈ 0.81)
3. durability и Total (≈ 0.80)
4. power и Total (≈ 0.71).

В то же время интеллект и боевые навыки демонстрируют умеренные или слабые корреляции с другими характеристиками, что говорит о более автономной роли этих показателей. Таким образом, несмотря на значимость интеллектуальных и тактических способностей, общая сила персонажа в комиксах в первую очередь определяется физическими параметрами, что важно учитывать при интерпретации гендерных различий, выявленных на предыдущих этапах анализа.

После анализа распределений отдельных характеристик мне было интересно собрать картину целиком и посмотреть, как в среднем выглядит «типичный» мужской и женский супергерой. Для этого я использовала лепестковую диаграмму, которая позволяет одновременно сравнить несколько показателей и наглядно увидеть общий профиль персонажей.