КОНЦЕПЦИЯ
Проект посвящён исследованию корейских дорам и визуализации того, как менялись их популярность, жанры и формат выпуска с течением времени. Меня интересовало, какие жанры доминируют, как распределяются рейтинги, есть ли связь между годом выхода, количеством серий и оценкой зрителей.
Меня заинтересовали эти данные потому что мне интересны дорамы и мне было искренне интересно проследить определенные тенденции в мире корейского кино.
Цель проекта — с помощью наглядной инфографики показать структуру рынка корейских дорам: какие форматы и жанры чаще всего получают высокие оценки, как меняется производство по годам и какие платформы: ТВ-каналы, стриминги играют ключевую роль.
Целевой аудиторией проекта являются зрители дорам, фан-сообщества, контент‑стратеги стриминговых платформ и исследователи поп‑культуры.
ДАННЫЕ
Основные переменные для анализа:
Год выхода: динамика производства дорам по годам;
Рейтинг: средняя оценка зрителей;
Жанры: романтика, драма, комедия, триллер, исторический и т.д;
Количество серий: формат (мини‑дорама, стандартный сезон, длинный формат);
Платформа/канал: крупные ТВ‑каналы и стриминговые сервисы.
ПРОЦЕСС РАБОТЫ
Сначала мне было интересно задать несколько вопросов: Как менялось количество дорам по годам? Какие жанры чаще всего получают высокий рейтинг? Есть ли связь между длиной дорамы и оценкой? Какие платформы выпускают самые высоко оценённые проекты?
Как двигался процесс:
- Аналитика и подготовка визуализаций;
- Построение сводных таблиц и графиков в RawGraphs;
- Отбор 3–4 ключевых визуализаций, которые лучше всего рассказывают историю;
- Сборка постера;
- Импорт графиков в Figma;
- Разработка композиции, цветовой палитры и визуальной иерархии;
- Доработка в Google Ai Studio.
ВИЗУАЛЬНЫЙ СТИЛЬ
В своем проекте хотелось использовать пастельные цвета, в основном фиолетового и розового оттенков. Это самые распространенные цвета, используемые при создании обложек для корейских дорам.
ВЫВОД
Анализ датасета корейских дорам показывает, что индустрия развивается динамично: количество релизов растёт, а жанровое разнообразие расширяется. При этом высокие рейтинги концентрируются в нескольких ключевых жанрах и на ограниченном числе платформ, что говорит о формировании «центров качества» внутри рынка.
Стек инструментов: ChatGpt, LeonardoAi, RawGraphs, Figma, Google Ai Studio, Kaggle
