Исследование аудиохарактеристик и трендов музыкальной индустрии
Описание проекта
Данное исследование направлено на анализ изменений в музыкальной индустрии за последний век с использованием данных о треках на Spotify.
Основные гипотезы:
1. Феномен «войны громкости» — постепенное увеличение уровня громкости записей 2. Влияние социальных платформ (TikTok) на структурные характеристики треков 3. Эволюция эмоциональных и ритмических паттернов в популярной музыке
Источник: Kaggle Объём: 86,672 треков Период: 1900-2021 (121 год) Переменные: loudness, energy, danceability, valence, popularity, duration
Визуализация
Визуальная концепция графиков опирается на образно-формальные характеристики эквалайзеров и звуковых дорожек. С помощью сайта Adobe Color были выделены основные цвета проекта.
Звуковые дорожки
Цветовая гамма
Загрузка и предобработка данных
Основные переменные:
track_name, artists — идентификационные поля release_year — год релиза (1900-2021) energy — энергичность трека (0-1) danceability — танцевальность (0-1) valence — эмоциональная валентность (0-1, негативная/позитивная) loudness — громкость в дБ duration_ms — длительность в миллисекундах popularity — рейтинг популярности Spotify (0-100)
Вывод информации о датасете
График 1. «Война громкости» в музыкальной индустрии
Феномен «Loudness War» описывает тенденцию к постепенному увеличению средней громкости музыкальных записей. Ожидается корреляция с технологическими изменениями: внедрением CD (1982), цифровых платформ (iTunes 2003), стриминговых сервисов (Spotify 2008) и социальных медиа (TikTok 2016).
Средняя громкость по годам + сглаженный тренд и ключевые события
Результаты анализа громкости:
До CD эры (1900-1981): -12.7 dBFS CD эра (1982-2007): -9.9 dBFS Стриминг эра (2008+): -7.3 dBFS Общий рост: 12.1 dBFS за 121 год Стриминг эра (2008+): -7.3 dBFS
Общий рост: 12.1 dBFS за 121 год
График 2. Эволюция танцевальности по десятилетиям
Предполагается рост показателя танцевальности в популярной музыке, связанный с влиянием различных музыкальных движений: диско (1970е), хаус/техно (1990е), EDM (2010е) и социальных платформ.
Распределение танцевальности по десятилетиям (гистограммы)
Музыка стала танцевальнее:
1950е: 0.483 1980е: 0.563 2020е: 0.662
Рост: +37% за 70 лет
Графики 3–6. Влияние социальных сетей на структуру треков
Распространение коротких видеоформатов (TikTok, Instagram Reels) с 2016 года могло повлиять на среднюю длительность музыкальных композиций, особенно среди популярных треков, адаптирующихся под 15-30 секундные форматы.
Как соцсети влияют на длительность треков — 4-графиковый анализ
Как TikTok изменил структуру хитов:
1. Сократил песни на 6,3% До 2016: 3.86 мин, после 2016: 3.62 мин
2. Популярные треки пострадали больше: 3.98→3.36 мин (-15.6%)
3. Чёткая граница 2016 года — массовая популярность TikTok
Графики 7–8. Эмоциональные паттерны и популярность
Исследование корреляции между эмоциональными характеристиками треков (energy — энергичность, valence — позитивность) и их коммерческим успехом. Предполагается, что определенные комбинации этих параметров могут предсказывать популярность.
Энергия и позитивность: карта эмоций + популярность и корреляции
Энергия > Позитивность
Энергичная грустная музыка: 34.2 балла (16.8% треков) Энергичная позитивная музыка: 31.3 балла (39.6% треков) Корреляции: Energy→Popularity: 0.302, Valence: 0.005
Вывод: Энергия важнее эмоций
Заключение
Все 4 гипотезы подтверждены данными. Ключевые выводы:
Изменение громкости: +12.1 дБ за 121 год Танцевальность: +37% за 70 лет TikTok эффект: -6.3% длительности треков после 2016 года Эмоции: Энергия важнее позитивности
