«A virtuosic song collection unified by its vernacular authenticity and rhythmic dynamism.»
— The Pulitzer Prizes, о DAMN. by Kendrick Lamar
«Виртуозное собрание песен, объединённое разговорной подлинностью и ритмической динамикой».
Kendrick Lamar, SZA — «Luther»
идея и концепция |
Kendrick Lamar — одна из самых влиятельных фигур современной музыки.
В его творчестве сочетаются личные истории, социальная оптика, сложная ритмика и эксперименты со звучанием. Поэтому его дискографию интересно рассматривать не только как набор треков, но и как систему данных.
Kendrick Lamar, SZA — «Luther»
В этом проекте обычные параметры музыкального каталога становятся инструментами анализа: год выхода, длительность, популярность и аудиохарактеристики помогают увидеть, как устроена дискография. На примере Кендрика Ламара это особенно хорошо видно: в его творчестве есть разные периоды, крупные релизы, фиты, эксперименты со звучанием и сильный слушательский отклик. Мне также близка эта тема, поэтому было важно рассмотреть его музыку не только с позиции слушателя, но и через визуальную аналитику. Так данные позволяют увидеть не только отдельные треки, но и общую структуру его музыкального пути.
Kendrick Lamar, SZA — «Luther»
Цель проекта показать, как через данные можно увидеть внутреннюю логику дискографии. Инфографика помогает проследить, как распределяются релизы по годам, какие треки получают больший отклик, какая длительность встречается чаще и связаны ли аудиохарактеристики с популярностью.
Польза инфографики заключается в том, чтобы сделать музыкальные данные понятными и наглядными. Проект помогает увидеть то, что не всегда считывается при обычном прослушивании: ритм релизов, распределение популярности, частую длительность треков и связь аудиохарактеристик со слушательским откликом.
Kendrick Lamar — «Not Like Us»
Подобный визуальный анализ показывает дискографию Кендрика Ламара как систему, в которой данные помогают внимательнее рассмотреть музыкальный путь артиста.
В качестве носителя я выбрала серию журнальных разворотов. Такой формат подходит для проекта, потому что тема состоит из нескольких уровней анализа.
исходные данные |
Для исследования использовался открытый набор данных Kendrick Lamar Dataset (Spotify), размещённый на платформе Kaggle.
В таблице были представлены год релиза, популярность, длительность, наличие ненормативной лексики и аудиохарактеристики треков: танцевальность, энергичность, эмоциональная окраска, темп, громкость, речитативность, акустичность, инструментальность и эффект живого звучания.
Основой для этой инфографики послужил мой предыдущий учебный проект по визуализации данных. В нём я уже работала с этим датасетом и строила первые графики в Python. Это позволило продолжить и развить уже найденную тему и сосредоточиться на визуальной переработке, композиции и подаче данных.
Показатель popularity в Spotify измеряется по шкале от 0 до 100. В проекте он используется как условный показатель слушательского отклика: чем выше значение, тем заметнее трек в данных платформы.
Первичный анализ был выполнен в Python. Для работы с таблицей использовалась библиотека pandas, а для построения исходных графиков — seaborn и matplotlib. На этом этапе я отобрала четыре направления, которые стали основой финальной серии.
Для инфографики я выбрала несколько типов графиков, чтобы показать дискографию Кендрика Ламара с разных сторон.
[1] Столбчатая диаграмма показывает релизную активность и помогает увидеть, сколько треков приходится на каждый год выхода.
[2] Диаграмма распределения сравнивает популярность треков с ненормативной лексикой и без неё.
[3] Гистограмма длительности показывает, какая продолжительность треков встречается чаще всего.
[4] Точечная диаграмма показывает, как популярность отдельных треков распределяется по годам релиза.
[5] Сетка точечных диаграмм сравнивает популярность с аудиохарактеристиками: «танцевальностью», энергичностью, эмоциональной окраской, темпом, громкостью, речитативностью, акустичностью, инструментальностью и концертностью.
процесс визуальной переработки |
Анализ и подготовка исходных графиков выполнялись в Google Colab с использованием Python. Для работы с таблицей использовалась библиотека pandas, а для построения графиков — seaborn и matplotlib, как уже упоминала выше. На основе предыдущего исследования были отобраны показатели, которые лучше всего раскрывают структуру дискографии Кендрика Ламара: релизная активность, популярность, длительность, наличие ненормативной лексики и аудиохарактеристики.
После первичного анализа была разработана визуальная концепция проекта. В Figma я делала первые наброски композиции, проверяла расположение заголовков, графиков, фотографий и текстовых блоков.
Так стало понятно, что данные лучше раскрываются в серии журнальных разворотов, где каждый разворот отвечает за отдельный слой исследования.
Для стилистической переработки графиков использовался ChatGPT. Я загружала исходные диаграммы, добавляла визуальные референсы и уточняла нужный результат, чтобы графики соответствовали общей чёрно-белой и серой системе проекта. После этого я вручную перевела подписи графиков с английского на русский язык.
Дальнейшая обработка графиков выполнялась в Adobe Photoshop: я корректировала цвет, контраст и отдельные детали, чтобы визуализации лучше вписывались в общий стиль. Финальная верстка проекта была выполнена в Adobe InDesign, где графики, текстовые блоки, фотографии и подписи были объединены в единую серию инфографических журнальных разворотов.
финальная серия разворотов |
[1] Финальная серия инфографических разворотов
Финальная серия состоит из четырёх журнальных разворотов, собранных в единую редакционную систему.
Визуальный язык проекта строится вокруг монохромной гаммы, крупной типографики, чёрно-белых фотографий и воздуха в композиции. Такой подход помогает соединить два слоя проекта: точность данных и визуальный образ Кендрика Ламара.
[2] Финальная серия инфографических разворотов
Чёрный, белый и оттенки серого выбраны для того чтобы приблизить инфографику к эстетике музыкальной документации, печатных материалов, архивных изображений и промо-визуалов артиста.
Верстка работает через чёткую сетку, крупные текстовые акценты и воздух в композиции.
[3] Финальная серия инфографических разворотов
Типографика также стала важной частью визуальной системы.
Основной наборный текст выполнен в Roboto Mono Light: моноширинный шрифт отсылает к данным, таблицам, коду и чековой типографике, которая почти постоянно встречается в визуальном языке Кендрика Ламара.
[4] Один из разворотов на мокапе
Крупные акцентные строки набраны IBM Plex Mono Italic. Этот шрифт сохраняет моноширинную логику, но добавляет больше движения и ритма, что хорошо сочетается с музыкальной темой проекта.
Общие заголовки выполнены в Times New Roman. Этот шрифт перекликается с печатной и архивной эстетикой, которую артист также часто использует в своих визуальных материалах.
[5] Один из разворотов на мокапе
[6] Один из разворотов на мокапе
итоги |
Анализ данных показал, что дискография Кендрика Ламара не сводится к одному показателю. Популярность треков нельзя объяснить только годом выхода, длительностью, наличием ненормативной лексики или отдельной аудиохарактеристикой. Она складывается из разных факторов и лучше считывается через несколько уровней анализа.
В процессе работы музыкальный каталог был переведён из таблицы в серию инфографических разворотов. Такой формат помог показать ритм релизов, слушательский отклик, длительность треков и особенности звучания как части одной системы.
Проект показывает, что данные могут не упрощать музыку, а дополнять её восприятие. Через графики, типографику и визуальный стиль дискография Кендрика Ламара раскрывается не только как набор треков, но и как цельный музыкальный и визуальный путь.
инструменты |
[1] Kaggle — поиск и скачивание исходного датасета.
[2] Google Colab — анализ данных, подготовка таблицы и построение первичных графиков.
[3] ChatGPT — генерация идей для визуализации и стилистическая переработка графиков по референсам.
[4] Figma — разработка первых композиционных решений и проверка структуры разворотов.
[5] Adobe Photoshop — обработка графиков, коррекция контраста и подготовка визуальных материалов.
[6] Adobe InDesign — финальная верстка журнальных разворотов.
источники |
[1] Kendrick Lamar Dataset, Kaggle / Spotify API. Данные о треках, годе релиза, популярности, длительности, наличии ненормативной лексики и аудиохарактеристиках.
[2] Spotify for Developers. Описание показателя popularity и музыкальных аудиохарактеристик.
[3] The Pulitzer Prizes. DAMN., by Kendrick Lamar. Победитель Пулитцеровской премии в музыке, 2018.
[4] Прошлый проект «На волнах популярности: Дискография Кендрика Ламара».
[5] Визуальные материалы Kendrick Lamar. Обложки, промо, фотографии и печатная графика, использованные как референсы визуального языка.
[6] Sarah McColgan. Фотография Kendrick Lamar, использованная в обложке и визуальных материалах проекта.
