Использование визуализации данных для объяснения концепций

«Музыка — это единственное, что я когда-либо знал, что вообще не имеет никаких правил», — Джош Хомм.

В 2014 году Snoop Dogg спросил 50 Cent, чего ему больше всего не хватало в прошлом, когда хип-хоп был тем, чем был. 50 Cent ответил аутентичностью, что привело к печально известной имитации Снупом современных рэперов: https://pudding.cool/2018/05/similarity/assets/videos/video_snoop.mp4.

Я твердо верю, что в творчестве нет правил, будь то музыка, рисование или писательство. Однако, несмотря на неопределенность, которая создает произведение искусства, необходимо выделить определенные элементы произведения, которые позволят сопоставить и проанализировать усилия художников по всему миру. Одна из таких прекрасных количественных оценок искусства, особенно поп-музыки, очевидна в статье Pudding Являются ли популярные песни менее разнообразными в музыкальном плане?».

Статья начинается с аргумента о том, что большинство хитов имеют тенденцию «звучать» одинаково по мере того, как мы переходим от 1980-х годов к современности. Но как сравнивать нематериальные данные? Отображается столбчатая диаграмма, объясняющая грубую, но разумную функцию, такую ​​​​как доля синтезаторов в песнях в период 1980–1986 годов, которая показывает заметное увеличение использования синтезаторов.

В качестве альтернативы можно изучить сложные наборы данных, такие как Music Genome Project, который оценивает песни с использованием сотен атрибутов, таких как темп, жанр, тональность и т. д.

Автор основывает свой рассказ на восьми показателях Echonest, таких как акустика, танцевальность, энергия, инструментальность, живость, Громкость, Речь и Валансность. Каждая из этих 8 точек, имеющих значение от 0 до 1, подробно объяснена с двумя уникальными примерами для каждого фактора. В результате песни сводятся к 8-мерным объектам, готовым для сравнения с использованием таких показателей, как евклидово расстояние.

Удивительно, как простое векторное представление песен открывает окно для детального анализа музыкальной индустрии. Мы наблюдаем неуклонный рост сходства песен с 1960 по 2010 год благодаря хорошо аннотированным линейным графикам.

Еще один убедительный метод оценки песен — составление графика среднего количества авторов песен на одну хитовую песню. Хотя можно было бы возразить, что это не имеет прямого отношения к растущей музыкальной однородности, автор приводит убедительные доказательства того, что увеличение количества авторов в одной песне сводит на нет их индивидуальные качества, в результате чего песни становятся менее самобытными. Ниже приведен снимок из статьи, резюмирующей то же самое:

Мои взгляды:

Хотя история представлена ​​элегантно, добавление интерактивного слоя, в котором читатели могут ввести любые две песни по своему выбору, чтобы получить оценку сходства, было бы вишенкой на торте. (Это может быть интересной идеей проекта для моих UI Ninja)

Возможность сравнить любимую музыку не только увлечет аудиторию, но и позволит составить индивидуальное мнение о тренде. Кроме того, я хотел бы изучить 2D-визуализации (созданные с использованием методов уменьшения размерности, таких как PCA), показывающие формирование кластеров похожих песен.

В целом, композиция изобилует фрагментами соответствующих песен, которые удерживают внимание читателя и оказывают убедительное воздействие. Это приводит нас к двум логическим выводам: либо эта тенденция будет последовательно ускоряться (с чисто статистической точки зрения), либо это будет выступать в качестве беспрецедентной возможности для оригинальной музыки выбить пятно с музыкального билборда, поскольку она будет «выше всяких похвал». the-box опыт для слушателей, чья музыкальная шкатулка сплющивается.