Анализ творчества Olivia Rodrigo
{{ Концепция
Olivia Rodrigo — одна из самых ярких молодых поп-артисток последних лет. Она не боится сочетать разные жанры и эмоциональные стили, и каждый её альбом имеет своё собственное звучание. Анализируя её диски, можно проследить, как менялась её музыкальная палитра и темы текстов в разные периоды её творчества.
{{ Типы диаграмм:
• Точечная диаграмма (scatter plot)
• Violin-диаграмма
• Горизонтальная сложенная диаграмма
• Линейный график с перцентильным коридором
• Диаграмма плотности (hexbin)
В исследовании использован датасет, собранный на основе данных Spotify и опубликованный на платформе Kaggle.
Датасет не ограничивается одним альбомом, а отражает более широкое музыкальное окружение, что позволяет анализировать типичные звуковые паттерны, встречающиеся в треках. Это делает данные удобными для кластерного и сравнительного анализа без необходимости дополнительной фильтрации по исполнителям.
{{ Визуальный язык
Цветовая палитра проекта основана на визуальной эстетике Оливии Родриго. Темный фон и контрастные акцентные оттенки отсылают к концертному свету, обложкам релизов и эмоциональной полярности её музыки. Цвета используются как смысловые маркеры, помогающие различать звуковые архетипы и усиливающие эмоциональное восприятие данных.
Шрифт Bounded был выбран из-за его характерной, слегка резкой геометрии, которая перекликается с вайбом Оливии — прямым, честным и немного дерзким. Он хорошо балансирует между аккуратной аналитикой и выразительной поп-рок эстетикой, сохраняя цельность визуального языка проекта.
{{ Подготовка
os — для работы с файловой системой и проверки наличия загруженных файлов. NumPy — для численных вычислений, работы с массивами данных, расчёта перцентилей и медианных значений. Pandas — для загрузки, очистки и анализа табличных данных, а также для группировки и агрегации показателей. Matplotlib — основная библиотека для построения и детальной настройки визуализаций, включая цветовую палитру, типографику и оформление осей. font_manager — модуль Matplotlib, используемый для подключения и управления пользовательским шрифтом Bounded во всех графиках. StandardScaler — инструмент для стандартизации аудиохарактеристик перед кластерным анализом. MiniBatchKMeans — алгоритм кластеризации, применяемый для выявления звуковых архетипов треков на основе их аудиофичей.
В данном фрагменте задаются пути к исходному CSV-файлу с данными и пользовательскому шрифту и, при наличии файла шрифта, подключает его для использования во всех графиках проекта.
{{ Анализ данных
Диаграмма # 1 Зависимость энергичности от жанра
Точечная диаграмма показывает, как треки группируются по танцевальности и энергии, формируя несколько устойчивых звуковых архетипов
Диаграмма # 2 Длительность треков по жанрам
Диаграмма # 3 Громкость треков со временем
Диаграмма # 4 Ритм vs Настроение
Диаграмма плотности показывает, какие сочетания темпа и эмоционального настроения встречаются чаще всего, выделяя основные зоны ритма и настроения в данных.
Диаграмма # 5 Тональности и лады
{{ Заключение
Музыка Оливии Родриго строится на контрастах. В её звучании часто сочетаются уязвимость и напор, что создаёт широкий эмоциональный диапазон и делает каждую работу отличной по настроению.
Каждый релиз формирует собственное звуковое пространство и визуальную айдентику, а изменения в темпе, энергии и настроении становятся частью ее повествования. Именно эта вариативность делает творчество Оливии Родриго интересным объектом для анализа и визуального исследования.
{{ Применения генеративных моделей
ChatGPT — использовался для помощи в разработке и структурировании кода, уточнения способов работы с библиотеками Python, а также для формирования идей визуализаций и пояснительных текстов к графикам.
Topaz Gigapixel — применялся для повышения качества и чёткости некоторых изображений
{{ Ссылки
Источники изображений {{ обложка {{ вступительное изображение {{ заключающее изображение {{ звездочка
