The Cure: карта светлой грусти

Проект исследует изменение настроения музыки The Cure сквозь десятилетия творчества. Группа часто воспринимается как мрачная и меланхоличная, но аудиометрики показывают неоднозначную картину: песни нередко наполнены энергией, радостью и жизнеутверждающими мотивами.

Инфографика позволяет изобразить карту настроений: каждая точка на ней — это отдельный трек, а положение на матрице зависит от т. н. светлости звучания, танцевальности и настроения. Так можно увидеть, где находятся самые танцевальные, мрачные и светлые песни группы.

Цель проекта — показать более чем сорокалетний путь The Cure через визуализацию данных и подчеркнуть, что даже при изменении звучания группа сохраняет узнаваемое эмоциональное ядро.

Инфографика позволяет взглянуть на объемную дискографию The Cure: понять характер и эмоциональную направленность каждого альбома, найти треки по настроению и увидеть общий путь группы от ранних альбомов до возвращения в 2024 году после 16 лет затишья.

Для проекта использован датасет The Cure Discography с Kaggle: https://www.kaggle.com/datasets/xvivancos/the-cure-discography/data

В датасете содержатся данные о 223 треках и 16 релизах The Cure за период с 1982 по 2011 годы. Для визуализации использовались названия треков и альбомов, годы релизов, популярность композиций и аудиометрики: valence, danceability, energy, acousticness, tempo и другие.

Визуализация основана не на текстах песен и не на субъективной оценке, а на числовых музыкальных признаках, которые хранит Spotify. Поэтому подписи вроде «мрачнее», «светлее» и «танцевальнее» — это интерпретация аудиометрик.

Новый альбом Songs of a Lost World не входит в датасет, поэтому он отмечен только в хронологии как точка возвращения группы в 2024 году.

Работа над проектом началась с подготовки данных. Я изучила датасет The Cure Discography, отобрала нужные поля и проверила основные столбцы.

После этого данные были сгруппированы по трекам и релизам. На основе этих показателей я построила несколько визуализаций: карту настроений, портреты релизов, хронологию и блок ключевых фактов. Для работы с таблицами и проверки данных использовался LibreOffice, а часть графиков собиралась и тестировалась через Datawrapper.

Финальная инфографика была сверстана в Figma. В ней я собрала все графики в единую композицию, настроила сетку, типографику, цветовую систему и визуальную иерархию постера.

Инструменты ИИ (ChatGPT) использовались на этапе подготовки текста для проекта.

Также были подготовлены мокапы. Основой послужили шаблоны с Behance, которые затем были доработаны в Adobe Photoshop. Один из постеров сгенерирован в ChatGPT.