
Скейтбординг — это не только спорт, но и элемент субкультуры с ярко выраженными музыкальными предпочтениями. Музыка является важной частью идентичности скейтбордистов, сопровождая их во время катания.
Музыка помогает привлечь внимание широкой аудитории к культуре скейтбординга через музыку, делая этот вид спорта более доступным и привлекательным.Поэтому я решила проанализировать данные о жанрах музыки, которые предпочитают скейтбордисты.

Поискав данные на платформе Kaggle, я остановилась на данных о музыкальных жанрах и исполнителях любителей скейтбординга.
С помощью языка Python и библиотек Pandas я провела исследование, чтобы не только узнать о популярных жанрах среди любителей экстремального вида спорта, но и выяснить какие группы наиболее популярны.
Для исследования была подобрана цветовая палитра, отражающая стиль скейтбордистов — яркие, даже слегка неоновые цвета. Также было принято решение использовать шрифт Roboto Light, чтобы текст был не только читаемым, но и вписывался в графики.

В исследовании используются следующие типы графиков: — Столбчатая диаграмма — Круговая диаграмма — Линейный график
Разнообразие диаграмм позволит более наглядно показать данные. Данное исследование полезно для ознакомления с музыкальными жанрами, которые популярны среди скейтеров. Отображение данных может быть полезным для создателей контента, где музыка может служить источником для идей и видеороликов или клипов.
Обработка данных
Загрузив данные в Google Colab, я приступила к изучению материала. Данные предоставляют из себя информацию о музыкальных жанрах, ассоциируемых со скейтбордингом, включая распределение жанров по времени и исполнителей. Импортируем данные, задаём основные цвета и шрифт.
import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager
prop = font_manager.FontProperties (fname='/content/sample_data/Roboto-Light.ttf')
df = pd.read_csv ('/content/sample_data/soundtrack_data.csv')
colors = ['#08F7FE', '#FFB2E6', '#D972FF', '#8447FF', '#0075A2']
Столбчатая диаграмма показывает распределение жанров в зависимости от их популярности среди исполнителей. Распределение идёт следующим образом: по оси X представлены музыкальные жанры, а по оси Y — количество исполнителей. Такой анализ позволяет выделить жанры, которые наиболее популярны среди скейтбордистов, а также подчеркивает предпочтения в музыкальных направлениях. Результаты включают такие жанры, как инди, хип-хоп, панк-рок и рок музыку, что соответствует стилю жизни и энергетике, присущей скейтбордингу.
Этот горизонтальный столбчатый график демонстрирует количество упоминаний различных музыкальных жанров в видеоконтенте. Так, можно сказать, что субкультура скейтбордистов ассоциируется больше с кантри, нежели с рэпом.
Круговая диаграмма отображает самые популярные группы среди скейтбордистов. Это дает наглядное представление о музыкальных предпочтениях в субкультуре скейтбордистов и, возможно, представление об их кумирах в сфере музыки.
Линейный график ниже отображает изменения в количестве исполнителей, ассоциированных с различными музыкальными жанрами на протяжении нескольких лет. Так мы видим, что рок начинает набирать популярность среди скейтбордистов к 2009 году, однако его популярность падает сразу же к 2010 по сравнению с кантри. Монжо предположить, что культура скейтбординга в рассматриваемый период стремилась к формироанию чего-то более единого, что отражалось и в предпочтении в музыке.
Вывод
Музыка играет важную роль в создании и поддержании скейтбордистской субкультуры. Данные показали, что популярные музыкальные жанры могут быть не только фоновым сопровождением, но и важной частью идентичности и самовыражения субкультуры.
Использованные генеративные модели
Для генерации обложки использовался Leonardo AI: https://app.leonardo.ai/
Для работы с данными использовался GPT-4o, с помощью которого я смогла подобрать шрифт и цветовую палитру для исследования, а также исправить ошибки в коде.
GPT-4o: https://chatgpt.com/
Датасет, блокнот и код
Файлы находятся --> здесь.