Концепция
В современном мире все больше внимания уделяется уровню стресса. Множество людей страдает от депрессии и испытывает тревожность из-за финансовых проблем или работы. Кроме уровня жизни, на эти факторы также влияют пол и возраст.
В своем исследовании я хотела проанализировать уровень стресса у представителей разных полов и возрастных категорий, основываясь на датасете Anxiety and Depression Mental Health Factors. Он содержит базовую информацию (пол, возраст, статус занятости), данные об образе жизни (количество часов сна и уровень физической активности) и психологические факторы (уровень стресса, тревоги, депрессии).
Проект построен на анализе датасета и визуализирует ключевые метрики: уровень стресса, тревожность, депрессию, а также факторы социальной поддержки.
Инфографика позволила выявить группы, наиболее подверженные стрессу, и наглядно показала связь стресса с тревогой, депрессией и социальной поддержкой. На основе этих данных определена ключевая группа риска — безработные со средним образованием, а также люди в возрасте 31–45 лет, на которых приходится пик стресса. Благодаря этому социальные службы и HR-специалисты могут более точечно направлять ресурсы на поддержку уязвимых слоев. Главный вывод, который подтверждает корреляционная матрица, заключается в том, что социальная поддержка выступает мощным буфером против стресса (коэффициент корреляции -0.42).
Таким образом, проект не только дает наглядную картину проблемы, но и служит обоснованием для внедрения профилактических программ и повышения осознанности общества о ментальном здоровье.
Процесс создания
Перед созданием финальной верстки все исходные данные были проанализированы и визуализированы с помощью Python. На основе этих предварительных графиков в дальнейшем строилась итоговая инфографика, что позволило сохранить математическую точность цифр и корректность осей. Первичный шаблон с жесткой сеткой карточек был разработан в Figma для определения точного расположения всех элементов. Для упрощения генерации чистых графиков и подбора стилистических иконок использовалась Gamma, что значительно ускорило процесс создания визуальных материалов.
Сортировка данных выполнялась в Python и включала в себя очистку датасета от пропусков и ненужных категорий, а также группировку по полу, возрасту и социальному статусу. Категория «Другое» была исключена из анализа, чтобы сосредоточиться на четырех основных социальных группах: работающие и безработные с высшим и средним образованием. Это позволило сделать последующие выводы более четкими и сфокусированными.
Первый график отражает уровень стресса в разрезе возрастных групп и пола. Для этого данные были сгруппированы по возрастам, а затем разделены на мужчин и женщин. Результаты показали, что пик стресса у обоих полов приходится на возраст 31–45 лет.
Второй график представляет собой тепловую карту корреляций между ключевыми психологическими факторами: уровнем стресса, тревожностью, депрессией, финансовым стрессом и социальной поддержкой. Матрица наглядно демонстрирует тесную взаимосвязь между этими показателями и доказывает роль поддержки как защитного механизма.
Третий график — это горизонтальные столбцы, показывающие средний уровень стресса по социальному статусу. Данные были отсортированы по убыванию, что позволило сразу определить уязвимую группу. Наиболее высокий уровень стресса зафиксирован у безработных со средним образованием.
Четвертый график представляет собой распределение участников с высоким уровнем стресса (выше 7 баллов) по социальным группам. Круговая диаграмма показывает, что значительная доля людей с критическим стрессом приходится именно на категорию безработных. Это визуально подтверждает главную группу риска, выделенную на предыдущем графике.
В ходе работы над шаблоном была сформирована базовая гамма из пастельных оттенков синего, фиолетового и розового, которая впоследствии стала основой для разработки макета. Таким образом, дизайн постера не был выбран случайно, а стал прямым продолжением предшествующего статистического анализа.
В своей работе я решила продолжить анализ проекта по визуализации данных
После завершения анализа и генерации графиков начался этап финальной сборки. Общий шаблон инфографики был разработан в Figma для точного соблюдения сетки. Итоговая обложка проекта, изображающая людей в состоянии стресса, была сгенерирована с помощью нейросети Ideogram. Полученное изображение впоследствии было наложено на уличный мокап-шаблон через сервис Nanobanana, что позволило представить постер в реалистичной городской среде.
Список инструментов
Gamma. — Платформа для генерации презентаций и инфографики с использованием искусственного интеллекта. — URL: https://gamma.app/ — использовалась для создания иконок и графиков
Ideogram. — Нейросеть для генерации изображений с высокой точностью передачи текста и логотипов. — URL: https://ideogram.ai/ — использовалсь для создания обложки
Nanobanana. — Онлайн-сервис для создания реалистичных фото-мокапов и наложения изображений на шаблоны. — URL: https://nanobanana.com/
Figma. — Облачный сервис для разработки интерфейсов и прототипирования, используемый для создания дизайн-сетки. — URL: https://www.figma.com/
