Банка бодрости

Проект посвящён тому, как на самом деле устроен выбор энергетика, если смотреть не на дизайн банки, вкус или обещание «заряда», а на цифры на этикетке. Меня заинтересовало, почему напитки, которые визуально выглядят почти одинаково, могут сильно отличаться по сахару, кофеину, объёму и цене за литр. В обычной покупке эти различия легко пропустить так как данные напечатаны мелко, часть показателей указана на 100 мл, а человек чаще всего выпивает всю банку.

Цель проекта — превратить этикетку энергетика в понятную систему сравнения. Инфографика показывает, как один и тот же напиток меняется при пересчёте на полный объём упаковки: сколько сахара и кофеина оказывается в банке 250, 330 или 500 мл, как различается цена за литр и почему большой объём не всегда означает более выгодный или более безопасный выбор. Такой плакат работает как быстрый визуальный чек-лист перед покупкой. Сначала объём, затем сахар, кофеин, состав и цена.

В проекте используются несколько датасетов. Основной датасет для графиков о составе напитков подготовлен на основе открытой базы Open Food Facts. Из него берутся данные о бренде, категории, объёме упаковки, сахаре на 100 мл, составе и пищевой ценности энергетических напитков. Для проверки и дополнения блока о кофеине используется датасет Kaggle Caffeine Content of Drinks, отфильтрованный по категории Energy Drinks.

График поискового интереса построен на датасете выгруженном из Google Trends. В нём сравнивается динамика интереса к запросам «энергетик», «Adrenaline Rush» и «Red Bull» в России.

График цены за литр основан не на готовом публичном датасете, а на авторской таблице, собранной по карточкам выбранных товаров. В таблице указаны бренд, объём упаковки, цена за банку и пересчёт цены в рубли за литр. Такой датасет был нужен, потому что открытые государственные источники дают общую потребительскую статистику, но не точные цены по конкретным брендам энергетиков.

Работа над проектом началась с определения основных параметров, которые действительно влияют на выбор: объём упаковки, сахар на 100 мл, кофеин на 100 мл, итоговое количество сахара и кофеина в банке, цена за литр и состав. Эти показатели стали основой структуры постера. Я разделила инфографику на несколько блоков: сначала зритель видит, на что смотреть на этикетке, затем сравнивает сахар и кофеин, после этого смотрит на объём, цену и итоговую сводную таблицу.

Для данных я использовала несколько источников. Основой стал рабочий датасет по выбранным энергетикам, собранный из открытой базы Open Food Facts и сверенный по этикеткам конкретных напитков. Из него я брала бренд, объём, сахар, кофеин и состав. Для графика поискового интереса использовалась CSV-выгрузка из Google Trends по России за 2020–2025 годы. Отдельно была собрана авторская таблица цен по выбранным энергетикам: цена упаковки пересчитывалась в рубли за литр, чтобы можно было честно сравнить разные объёмы. Такой подход оказался важным, потому что цена одной банки сама по себе мало что показывает.

На следующем этапе данные были приведены к единому виду. Я пересчитала показатели на 100 мл и на всю упаковку, чтобы убрать ошибку сравнения разных объёмов. Например, напиток в банке 250 мл и напиток в банке 500 мл нельзя сравнивать только по значению «на 100 мл»: для покупателя важна итоговая доза, которую он получает, если выпивает всю банку. Поэтому в таблице появились отдельные столбцы: сахар на банку, кофеин на банку и цена за литр.

После подготовки данных я выбрала типы визуализаций. Для сахара и кофеина подошли столбчатые диаграммы, потому что они быстро показывают разницу между брендами. Для поискового интереса был выбран линейный график, так как там важна динамика по годам. Для цены за литр я выбрала точечный график, чтобы показать разброс по форматам упаковки и брендам. Для структуры категории использовала кольцевую диаграмму, потому что она помогает быстро показать долю разных объёмов в выборке.

Первые варианты графиков были слишком перегруженными и плохо встраивались в общий стиль постера. Поэтому я упростила визуальный язык: оставила только чёрный, светлый фон и кислотно-зелёный акцент. Зелёный цвет используется как способ выделить ключевые значения и направить внимание зрителя.

Макет постера собирался в Figma. Я сначала сделала модульную сетку и распределила блоки по смыслу: слева — базовые параметры, в центре — банка как главный объект чтения этикетки, справа — динамика интереса и цена, внизу — структура категории и сводная таблица. Отдельно я подготовила SVG-графики, чтобы их можно было гибко вставлять в макет, менять масштаб и не терять качество. Центральная банка тоже была отрисована в SVG, чтобы она работала как визуальный якорь и не спорила с графиками.

В процессе также использовались ИИ-инструменты. Они помогали формулировать текстовые блоки, проверять логику сторителлинга и генерировать варианты обложки. При этом финальная структура, отбор данных, смысловые блоки и визуальная логика постера собирались вручную. Главной задачей было создать понятную инфографику, которая помогает зрителю быстро считать данные с этикетки и принять более осознанное решение.

В результате проект превратился в визуальную инструкцию по чтению этикетки. Главная задача была в том, чтобы показать, что важны не цвет банки, вкус или рекламное обещание бодрости, а конкретные показатели — объём, сахар, кофеин, состав и цена за литр.

Инфографика помогает быстро увидеть то, что обычно скрывается в мелком тексте на упаковке. Через графики и сводную таблицу данные становятся удобными для сравнения, а центральная схема банки работает как чек-лист перед покупкой. Такой формат делает тему более практичной, так как зритель не просто узнаёт факты об энергетиках, а получает понятный инструмент для более осознанного выбора.