Битыми сутками я думал: как записать песню, которая способна поработить умы и сердца любого, ну, или хотя бы большинства. Я решил, что нет ничего, что не подвластно анализу данных и начал своё путешествие на пути к хиту.
Для этого я взял датасет из 30000 песен в Spotify с отмеченной информацией о них и при помощи анализа данных построил графики разных типов, отвечающие на мои вопросы о том, как написать хит.
Жанр?
Начать стоит с простого: кандидат на главный жанр был очевиден, но я всё же решил проверить.
Финальный промпт 1: Построй график, показывающий, какие жанры (playlist_genre) имеют наибольшее среднее значение популярности (track_popularity). Сделай тёмную тему — фон #121212, чарты фирменного зелёного цвета Spotify с мягким свечением.Добавь аккуратную сетку, белые подписи осей и минималистичное оформление без лишних элементов.
Действительно, поп побеждает с большим отрывом, но начало очень пессимистичное: мне нужна формула универсального успеха, а не жалкие 10% отрыва от третьго места, и несколько процентов от второго. Нужно искать другие очевидные тренды.
Громкость?
Я много слышал про продюссерскую уловку «громкостных войн», может, хотя бы это правда?
Финальный промпт 2: Напиши код для графика, который покажет, как средняя громкость песен (loudness) менялась по годам. Используй данные только с 1980 года, чтобы убрать выбросы. Сделай график в тёмной теме, с зелёной линией и лёгким свечением. Немного сгладь значения, чтобы линия выглядела плавнее.
И действительно: звук становится большим, приближаясь к потолку в 0 Дб, однако в последнии годы ведёт себя как-то не совсем стабильно. На это тоже всецело полагаться не стоит.
Длительность?
Хорошо, наверное, нужно отталкиваться от ЦА. Какая ЦА сейчас самая активная? Зумеры, миллениалы — сплошь укороченная концентрация внимания, наверняка хотя бы с длительностью моего хита мы разберёмся.
Финальный промпт 3: Построй график, показывающий, как со временем меняется средняя длительность песен. Используй только данные после 1980 года, чтобы не было искажений. Оформи всё в тёмном стиле Spotify — зелёная линия на чёрном фоне с лёгким свечением. Сделай кривую плавной за счёт сглаживания значений.
Да, падение на 25% за последние 25 лет — это серьёзный тренд. Принято.
Настроение?
Надо определиться с тональностью: наверняка счастливые песенки про любовь покоряют сердца слушателей. Посмотрим кореляцию между популярностью и мажорностью.
Финальный промпт 4: Теперь сделай код для донат-пайчарта в стиле Spotify. Построй диаграмму долей популярных песен среди мажорных и минорных (порог популярности: track_popularity >= 80). Используй mode, создай флаг is_top, посчитай доли. Оформление: тёмная тема с фоном #121212, без белых окантовок у секторов. Цвета — фирменные зелёные (ярко-зелёный для мажора, более тёмный зелёный для минора). Сделай донат (пустоту в центре) и небольшое свечение вокруг диаграммы. Подписи: проценты внутри секторов белым. Легенда снизу, и рядом с названием категории отобрази процент. Выравни диаграмму по центру, задай аккуратные отступы и шрифт по умолчанию.
Действительно, разрыв в целых 4 процентных пункта! Для широкой статистики это серьёзные числа!
Энергичная меланхолия?
Можно попробовать что-то меланхоличное, но с высоким темпом: ключ может находится в контрасте. The Weeknd, Billie Eilish, Post Malone, The Neighbourhoud — все эти сверхпопулярные артисты используют такой стиль.
Финальный промпт 5: Построй график, который покажет связь между энергией песни (energy) и её эмоциональной окраской (valence). Добавь разделение на популярные и остальные песни: популярные — это те, у которых track_popularity >= 80. Сделай график в тёмной теме Spotify (#121212), с зелёными точками разной яркости — более яркие для популярных треков, тусклые для остальных. Используй scatter-график, добавь сетки и не делай окантовок, подписи должны быть чистыми