Анализ музыкальных трендов, начиная с 1950-их
Музыка всегда была важной частью культуры, но с развитием цифровых технологий, социальных сетей и платформ для потокового воспроизведения (например, Spotify), индустрия музыки претерпела значительные изменения. Современные музыкальные тренды определяются глобальными влияниями и быстрыми изменениями вкусов аудитории. Исследование данных о самых популярных песнях с 1950 года по настоящее время помогает понять, как музыкальные предпочтения менялись с течением времени, какие жанры и исполнители были наиболее востребованы в различные исторические периоды и какие музыкальные характеристики влияли на популярность песен.
Это исследование полезно для ряда целей: — Понимание музыкальных трендов: исследуя, как менялись предпочтения слушателей в разные десятилетия, можно предсказать будущие тренды в музыкальной индустрии. — Психология музыки: анализируя, какие характеристики песен, такие как танцевальность, энергия, темп, влияли на их популярность, можно понять, как музыка воздействует на эмоции и поведение слушателей. — Анализ жанров: исследуя жанровые предпочтения, мы можем понять, как различные социальные и культурные движения оказывали влияние на популярность определённых музыкальных стилей.
В своем исследовании я взяла базу данных с сайта Top 10000 Songs on Spotify 1950-Now, с Data Science Kaggle.
- Облако слов (Word Cloud) Используется для: визуализации частоты встречаемости слов - Гистограммы показывают распределение числовых данных. - Линейные графики помогают увидеть тренды во времени. - Диаграммы рассеяния выявляют взаимосвязи между переменными. - Тепловые карты анализируют корреляции
Предварительная подготовка
Итоговые графики
График № 1
Облако слов жанров
Облако слов помогает быстро понять, какие жанры преобладали в музыкальной индустрии на протяжении десятилетий. Например, если среди наиболее популярных жанров часто встречаются слова «поп», «рок», «хип-хоп» и «электроника», это будет свидетельствовать о доминировании этих стилей в музыкальном пространстве. Это также может дать понимание о влиянии культурных движений и изменений в музыкальных предпочтениях на протяжении времени.
График № 2
График № 3
Отслеживание изменений в популярности музыки: График помогает понять, как менялась популярность музыки с течением времени. Например, можно заметить, что в определенные десятилетия музыка становилась особенно популярной, а в другие периоды — менее востребованной. Выявление трендов: Диаграмма может выявить тренды в музыкальной индустрии. Например, определенные годы могут быть связаны с ростом популярности конкретных жанров, таких как хип-хоп в 90-х или электронная музыка в 2000-х.
График № 4
Для изучения того, как танцевальность влияет на популярность песен. Например, если треки с высокой танцевальностью доминируют в топах чартов, это может свидетельствовать о том, что музыка с этими характеристиками востребована аудиторией, например, в клубах или на вечеринках.
График № 5
Точечный график показывает зависимость между темпом (BPM) и громкостью (децибелы) песен. Каждая точка на графике представляет одну песню, где ось X — это темп, а ось Y — это громкость. Можно отследить, существует ли взаимосвязь между темпом и громкостью. Например, можно увидеть, что более энергичные и быстрые песни часто бывают громче, что может быть связано с их предназначением для танцевальных вечеринок или клубов.
График № 6
График может помочь понять, как индустрия развивалась с течением времени. Например, если в определённые годы происходит резкий рост количества новых песен, это может свидетельствовать о изменениях в технологиях или социальных и экономических условиях, которые способствовали увеличению выпуска музыки. Также это может быть связано с расширением музыкальных платформ, таких как Spotify или YouTube.
График № 7
Матрица помогает понять, как различные характеристики песен взаимосвязаны. Например, если танцевальность и энергия сильно коррелируют, это может означать, что более танцевальные песни обычно имеют высокую энергетику. Это полезно для анализа структуры музыки и понимания, какие характеристики нужно усилить для создания успешных треков.
Вывод:
Этот анализ позволяет глубже понять, как музыкальные предпочтения и популярность изменялись с течением времени, и какие элементы музыки влияли на её успех. Он помогает выявить, какие жанры, исполнители и музыкальные характеристики были наиболее успешными в разные исторические эпохи, а также предсказать возможные тенденции в будущем. Для музыкантов и продюсеров это исследование предоставляет ценные данные для создания успешных треков, а для исследователей в области музыки оно открывает возможности для изучения влияния культурных и социальных факторов на музыкальные предпочтения.
