Эмоции и энергия Muse: анализ звука и популярности
Описание проекта
Muse — одна из моих самых любимых и значимых групп в жизни. Они известны своим новаторским подходом к звуку и глубокими концептуальными альбомами. Их музыка отличается насыщенной динамикой и широкой палитрой звучания, включая как мягкие, эмоциональные моменты, так и эпичные, мощные композиции. Анализируя их альбомы, я стремлюсь к пониманию того, как разнообразие музыкальных характеристик влияет на восприятие их творчества слушателями.
В этом проекте я сосредоточилась на двух важных аспектах: популярности альбомов и громкости треков, используя статистику Spotify. Это поможет нам ответить на два ключевых вопроса:
1. Какие альбомы Muse наиболее популярны среди слушателей?
2. Как меняется громкость треков в их альбомах, и есть ли заметные тенденции в этом распределении?
В исследовании использована информация с сайта Kaggle (kaggle.com). Датасет содержит информацию о данных, относящихся к песням, которые входят в студийные и концертные альбомы группы Muse, начиная с Showbiz (1999) и заканчивая Will of the People (2022).
Типы графиков: 1. столбчатая диаграмма популярности альбомов 2. диаграмма рассеяния настроения и популярности 3. столбчатая диаграмма значений BPM 4. круговая диаграмма средних значений valence, danceability и energy
Поиск стиля
Для оформления проекта я вдохновлялась синглом «Hysteria», который является одним из моих самых любимых в их дискографии. Chat Gpt сгенерировал палитру, на основе обложки песни. Основными цветами стали: черных белый и оттенки синего.
Палитра
Использованные библиотеки
В коде используются библиотеки pandas для работы с данными из CSV, matplotlib.pyplot для создания графиков и настройки их стиля, а также seaborn для стилизации графиков
Перед кодом с графиками заранее была записано основное визуальное решение для всей дальнейшей работы.
График 1
средняя популярность альбомов
столбчатая диаграмма популярности альбомов
График 2
настроение vs популярность
Эта диаграмма показывает связь настроения песен Muse и их популярность.
Большинство песен имеют низкое valence (0.1 — 0.4), то есть звучат грустно, мрачно или напряжённо. Даже самые популярные треки редко выходят за 0.5 по шкале настроения.
диаграмма рассеяния настроения и популярности
График 3
распределение темпа песен
столбчатая диаграмма значений BPM
График 4
средние значения valence, danceability и energy
Исходя из диаграммы ниже, можно сделать вывод, что большинство песен не предназначены для танцев, а скорее для прослушивания и эмоционального погружения. Многие песни имеют мощную, динамичную подачу, но в целом группа балансирует между спокойными и агрессивными моментами.
круговая диаграмма средних значений valence, danceability и energy
Заключение
Muse, похоже, постепенно адаптировались к трендам музыкальной индустрии. Их ранние альбомы были менее «громкими», тогда как последние релизы, особенно Will Of The People, заметно усилили громкость — возможно, в попытке лучше соответствовать современному звучанию стриминговых сервисов.
Анализируя график зависимости настроения (valence) и популярности, можно заметить, что более мрачные и эмоционально насыщенные песни (с низким valence) часто оказываются более популярными.
Такие культовые треки, как Stockholm Syndrome и Hysteria, имеют низкое значение valence (~0.1-0.4), но остаются среди самых популярных.
Слушатели Muse явно предпочитают мрачные, эмоциональные и эпичные композиции.
Описание применения генеративной модели
Chat GPT — обращения с целью генерации рекомендаций по улучшению кода, вопросы по тому, как правильно использовать те или иные функции, библиотеки и т.д, генерация цветовой палитры.
