NECROTRAP
О ПРОЕКТЕ
Данный проект посвящён анализу жанра некротреп — уникального явления в современной музыкальной культуре. Я исследую популярность этого жанра по годам, географию его распространения, а также основные его ответвления по другим жанрам и другим характеристикам. В рамках проекта были использованы данные из открытых источников, таких как Last.fm API и Genius API, а также проведён анализ ведущих исполнителей в данном жанре.
Почему была выбрана тема некротрепа? Некротреп — это тот музыкальный жанр, который стоит того, чтобы с ним ознакомиться и глубже погрузиться в электронную музыку, важной частью которой некротреп и является.
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Методы исследования Анализ данных: Сбор и обработка данных о прослушиваниях, текстах песен и географии слушателей.
Визуализация: Построение графиков и диаграмм для наглядного представления результатов
Диаграммы: (1) Линейный график (2) Гистограмма (3) Круговая диаграмма (4) График (5) Линейная диаграмма
ДАТАСЕТЫ
Из-за довольно большой камерности жанра, к сожалению нет готового собранного датасета в открытом доступе, даже на таких больших площадках с данными как Kaggle, поэтому было принято решение использовать такой вид данных, как API.
На выбор были Spotify и Last.fm: первая площадка хоть и имеет большой объем данных для анализа, но, к сожалению не позволял их интегрировать в анализ, и данный жанр не искался на площадке. Поэтому основной ресурс по данным был Last.fm API, где находились такие данные как: — Артисты и их альбомы, год выпуска альбомов, популярные релизы - Количество слушателей каждый месяц и общее количество прослушиваний
ПОПУЛЯРНОСТЬ РУССКОГО НЕКРОТРЕПА ПО ГОДАМ
Первым графиком хотелось отдельно выделить именно русский некротреп, так как это важная часть всего жанра в целом: этот график позволяет понять, кто из исполнителей русского некротрепа наиболее популярен среди слушателей. Это важно для выявления ключевых фигур в жанре, которые формируют его звучание и задают тренды. Анализ популярности исполнителей помогает понять,
Графиком хотелось определить, какие исполнители являются лидерами жанра, и проанализировать их влияние на развитие некротрепа. Это также позволяет выявить, какие артисты наиболее востребованы на концертах, в стриминговых сервисах и социальных сетях.
Источником данных был Last.fm API (метод artist.getTopTracks) с использованием Python, Pandas, библиотеки requests для запросов к API и matplotlib для визуализации. Были собраны данные о количестве прослушиваний для каждого исполнителя, отсортированы по убыванию и визуализированы в виде столбчатой диаграммы.
ТОП ПОПУЛЯРНЫХ ТРЕКОВ
Следующая диаграмма показывает, какие конкретно треки наиболее востребованы у слушателей. Это помогает понять, что именно в музыке привлекает аудиторию: тексты, ритм, темы или что-то другое. Анализ популярных треков позволяет выявить закономерности, которые можно использовать для продвижения жанра.
Анализ был проделан, чтобы выявить самые популярные треки и проанализировать их особенности.
Источник данных: Last.fm API (метод artist.getTopTracks) с применением Python, Pandas, библиотеки requests для запросов к API и matplotlib для визуализации: собраны данные о количестве прослушиваний для каждого трека, отсортированы по убыванию и визуализированы в виде горизонтальной столбчатой диаграммы
ТОП ЖАНРОВ ПО КОЛИЧЕСТВУ ПРОСЛУШИВАНИЙ
Некротреп является довольно широким спектром жанров со своими поджанрами, данный график помогает понять, как все жанры соотносится друг с другом по популярности. Это важно для определения места жанра в музыкальной индустрии и его конкурентоспособности.
Хотелось определить, является ли жанр нишевым или он может претендовать на массовую аудиторию.
Источник данных: Last.fm API (метод tag.getTopTracks), с использованием Python, Pandas, библиотеки requests для запросов к API и matplotlib для визуализации: были собраны данные о количестве прослушиваний для каждого жанра, отсортированы по убыванию и визуализированы в виде круговой диаграммы.
УЗНАВАЕМОСТЬ ЖАНРА ПО ГОДАМ
Некротреп молодой жанр, но все равно имел свои основные года популярности и момент, когда он зародился. Этот график показывает, как менялась популярность жанра с течением времени. С помощью этого анализа хотелось ыыявить периоды роста и спада популярности жанра. Это позволяет понять, какие события повлияли на его развитие. После анализа были сразу видны возможные причины изменений: выход ключевых альбомов, активность исполнителей в социальных сетях, изменения в музыкальных предпочтениях аудитории. Анализ помогает прогнозировать будущее жанра и планировать стратегии его продвижения.
Источник данных: Last.fm API (метод track.getInfo для получения даты релиза треков), с использование Python, Pandas, библиотеки requests для запросов к API и matplotlib для визуализации: были собраны данные о количестве прослушиваний по годам, отсортированы по годам и визуализированы в виде линейного графика.
ДРУГИЕ ДАННЫЕ
Другие данные, которые было важно проанализировать в рамках жанра: сравнение популярности разных исполнителей внутри жанра и геолокация, какие страные больше слушают некротреп.
Для анализа также были использованы данные с Last.fm API (метод artist.getInfo для получения данных о прослушиваниях + метод user.getTopArtists для получения данных о геолокации слушателей), использование Python, библиотеки requests для запросов к API и folium для создания тепловой карты и иблиотеки requests для запросов к API и matplotlib для визуализации; как итог: были собраны данные о количестве прослушиваний для каждого исполнителя, отсортированы по убыванию и визуализированы в виде столбчатой диаграммы и данные о количестве слушателей в каждой стране, отсортированы по убыванию и визуализированы в виде тепловой карты.
ВЫВОДЫ
Проект был посвящён исследованию жанра некротреп — уникального явления в современной музыкальной культуре. В ходе анализа мы изучили популярность жанра по годам, географию его распространения, а также основные темы и мотивы, которые поднимаются в текстах песен. Используя данные из открытых источников, таких как Last.fm API, и методы анализа текстов, был сделан вывод, что некротреп является не просто музыкальным жанром, а культурным феноменом, который имеет большую перспективу и важной частью культуры электронной музыки, на которую стоит обратить внимания.
ССЫЛКИ И МАТЕРИАЛЫ
Обложка была сделана с помощью нейронной сети Leonardo AI, Phoenix 0.9 промт: A dark and atmospheric cyberpunk-style cover with a gritty, dystopian cityscape at night. The scene is illuminated by neon lights in deep purple (#5B2971) and blood-red (#8B0000) hues, casting eerie glows on the wet streets. A lone figure in a hooded jacket stands under a flickering streetlamp, their face obscured by shadows. The background features decaying brutalist architecture, overgrown with graffiti and wires, creating a sense of urban decay. A misty fog rolls through the alleyways, adding to the melancholic and mysterious ambiance. The image evokes a sense of isolation, introspection, and raw emotion, perfectly capturing the essence of Russian Necrotrap—a blend of dark poetry, urban loneliness, and underground music culture. The overall aesthetic is inspired by VHS glitch effects and retro synthwave with a touch of gothic noir.
Графики были сделаны с помощью версией 5.0 ChatGPT
