Исходный размер 2480x3500

Визуализация данных: как социальные сети связаны с эмоциями

Проект принимает участие в конкурсе
Исходный размер 1327x423
Исходный размер 4973x854
Исходный размер 4973x928

Социальные сети давно стали частью нашей повседневной жизни.

Мы используем их для общения, работы, отдыха, поиска вдохновения и ощущения связи с людьми. Но вместе с этим соцсети влияют не только на то, как мы общаемся, но и на то, как мы себя чувствуем.

Мне стало интересно изучить эту тему, потому что я сама часто замечаю, как соцсети меняют мое настроение.

Один и тот же экран может дать вдохновение, но может и забрать много сил. Поэтому мне захотелось посмотреть на эту проблему шире: не только через личный опыт, но и через данные.

Исходный размер 4973x928
Исходный размер 4973x854

Цель: с помощью журнальных разворотов показать, как социальные сети связаны с эмоциональным состоянием пользователей. Какие эмоции чаще проявляются на разных платформах, как распределяется время использования и какие поведенческие паттерны можно заметить в активности людей.

Также важной задачей проекта было переработать графики, созданные в ходе исследования, и сделать их более читабельными, визуально цельными и интуитивно понятными.

Польза: проект помогает внимательнее посмотреть на повседневное использование соцсетей и увидеть за привычными действиями более широкие эмоциональные связи.

Лайки, посты, комментарии, сообщения и время в приложениях складываются в понятную визуальную картину цифрового поведения.

Исходный размер 4973x854

В основе проекта лежит датасет Social Media Usage and Emotional Well-Being , который я нашла на платформе Kaggle. В нем собраны данные о том, сколько времени пользователи проводят в социальных сетях, какие платформы выбирают, насколько активно взаимодействуют с контентом и какие эмоции у них преобладают.

Основой для инфографики стал мой предыдущий проект , выполненный в рамках учебного модуля, поэтому мне было важно не начинать исследование с нуля, а развить его дальше. Основной акцент сместился на то, как уже созданные графики можно сделать более понятными, выразительными и цельными визуально.

Исходный размер 1448x1086

Для своих разворотов я выбрала несколько типов инфографики:

[1] Круговые диаграммы , чтобы показать гендерный состав пользователей на разных платформах.

[2] График плотности распределения , чтобы посмотреть, как эмоции связаны со временем использования соцсетей.

[3] Boxen-график , чтобы сравнить разброс времени использования у пользователей с разными эмоциями.

[4] Столбчатую диаграмму , чтобы показать, какие платформы чаще встречаются внутри каждой эмоции.

[5] Матрицу точечных графиков , чтобы изучить связь между временем, постами, лайками, комментариями и сообщениями.

Исходный размер 2244x411
Исходный размер 4973x854

Инфографика в проекте представлена в виде серии из  трёх журнальных разворотов .

Такой формат позволяет выстроить последовательное визуальное повествование и постепенно раскрыть тему связи социальных сетей, пользовательского поведения и эмоционального состояния.

Исходный размер 5213x2820
Исходный размер 3200x2133

Визуальный язык разворотов опирается на эстетику печатной журнальной графики и архивной верстки. Это решение помогает соединить строгую аналитичность данных с более живой и выразительной подачей.

Цветовая палитра графиков построена на контрастных и насыщенных оттенках. Они подчеркивают разнообразие эмоций, связанных с опытом использования соцсетей, а также отсылают к яркости цифрового контента, который постоянно борется за внимание пользователя.

0
Исходный размер 3200x2133
Исходный размер 3136x2525

Серия разворотов раскрывает тему через три разных ракурса: эмоции, платформы и повседневную активность пользователей.

[1] Соцсети и эмоции Разворот о связи цифровых платформ, повседневных привычек и эмоционального состояния. Используются круговые диаграммы и график плотности распределения.

[2] Платформы и время использования Разворот о связи эмоций, платформ и длительности пребывания в соцсетях. Используются boxen-график и столбчатая диаграмма.

[3] Поведенческие паттерны пользователей Разворот о связи времени, постов, лайков, комментариев и сообщений. Используется матрица точечных графиков.

Проект показывает, что эмоциональный опыт в соцсетях складывается из множества цифровых привычек: времени, реакций и активности пользователей. В журнальном формате аналитические графики начинают восприниматься не как отдельные диаграммы, а как цельный визуальный рассказ, где каждый разворот раскрывает свою часть темы.

Исходный размер 4973x854

Работа началась с возвращения к предыдущему исследованию по датасету Social Media Usage and Emotional Well-Being. Я заново посмотрела на  уже построенные графики и решила их визуально обновить с помощью Adobe Photoshop .

Техническая часть анализа выполнялась в  Google Colab . С помощью Python и библиотеки Pandas я работала с таблицей, где группировала данные, считала значения, фильтровала нужные категории и подготавливала их для визуализации. Первичные графики были построены через Matplotlib и  Seaborn .

Дальше основной фокус сместился с анализа на визуальную переработку в Adobe программах. Мне было важно, чтобы графики не выглядели как отдельные учебные диаграммы, а стали частью цельного журнального материала. Я перевела все подписи на русский язык, упростила восприятие, выстроила иерархию текста и добавила пояснения к ключевым наблюдениям.

Для оформления я опиралась на эстетику печатной журнальной инфографики, архивной верстки и газетных разворотов. Отдельные декоративные элементы, текстовые формулировки и структура лонгрида дорабатывались с помощью ChatGPT. Мокапы и дополнительные изображения были обработаны в Adobe Photoshop .

Финальная сборка разворотов выполнена в Adobe InDesign. На этом этапе графики, заголовки, текстовые блоки, подписи и визуальные акценты были объединены в серию из трёх журнальных разворотов.

0

код

Использованные инструменты:

Kaggle — источник датасета Social Media Usage and Emotional Well-Being. Google Colab / Python — обработка данных, группировка показателей и построение первичных графиков. Pandas — работа с таблицей данных, фильтрация, подсчёт значений и подготовка данных для визуализации. Matplotlib — создание диаграмм, настройка цветов, подписей и базовой структуры графиков. Seaborn  — построение boxen-графика, графика плотности распределения и матрицы точечных графиков. ChatGPT — помощь в структуре проекта, формулировках для лонгрида и создании отдельных визуальных материалов для оформления лонгрида. Adobe Photoshop — обработка изображений, мокапов и дополнительных элементов. Adobe Indesign  — вёрстка серии журнальных разворотов.

Визуализация данных: как социальные сети связаны с эмоциями
Проект создан 22.06.2026