КОНЦЕПЦИЯ
Концертная деятельность музыкального артиста редко является нейтральным процессом. Она зависит не только от популярности и спроса, но и от институциональных, политических и культурных условий. В случае Хаски концертная практика становится особенно показательной: периоды активных туров сменяются отменами выступлений, неформальными форматами и возвращениями с новыми релизами.
В этом проекте анализируется концертная и сетлистовая динамика Хаски в период с 2019 по 2025 год. Через количественные данные концертов и сетлистов проект исследует, как меняется публичное присутствие артиста, как на него влияют внешние ограничения и каким образом новый альбом трансформирует структуру live-выступлений.
ЭТАПЫ РАБОТЫ
В своём исследовании я использовала данные о концертах и сетлистах Хаски, собранные с сайтов Setlist.fm и Last.fm, а также частично ручную разметку для уточнения периодов отмен и релизов альбомов.
В ходе анализа данных для визуализации я решила построить несколько видов графиков, которые показались мне наиболее наглядными и релевантными теме: — Линейчатая и столбчатая диаграммы — для отображения частоты концертов по городам и популярности треков в сетлистах. — Линейный график — для демонстрации динамики концертной активности Хаски по годам и визуализации периодов спадов и возвращений. — Slope chart — для сравнения концертной и онлайн-популярности треков, чтобы показать разрыв между live-значимостью и цифровым успехом.
ЦВЕТОВАЯ ПАЛИТРА
В качестве референса для визуального оформления проекта я выбрала недавно вышедший альбом «Партизан». Основной фон графиков сделан чёрным (0d0d0d), текст белым (f2f2f2), линии и выделения — красным (f20505). Цвета были извлечены с помощью сервиса Adobe Color.
ChatGPT помогал оптимизировать программу: редактировал ошибки в коде, подбирал корректные параметры визуализации, упрощал код.
В проекте также используются библиотеки для анализа и обработки данных (pandas) и визуализации (matplotlib)
Исследовательский вопрос: Как меняется концертная активность и структура сетлистов Хаски на длинной временной дистанции и как новый альбом влияет на его live-репертуар в контексте внешних ограничений и культурной среды?
АНАЛИЗ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
На первом этапе я загружаю данные о концертах Хаски из CSV (или формирую примерные данные для визуализации) с помощью Pandas. Проверяю структуру таблиц, корректность чтения дат и наличие ключевых столбцов: city, date, song_list.
При подготовке таблицы я очищаю данные, удаляя дубликаты концертов, привожу даты к типу datetime, нормализую названия треков и проверяю пропуски. Сортирую по дате для корректного анализа временной динамики.
Для расширенного анализа я добавляю: год проведения концерта (concerts['year']), частотность городов и стран (value_counts ()), частоту исполнения каждого трека (songs_flat → song_counts), принадлежность треков к новому альбому
ГРАФИК № 1
линейчатая диаграмма
ГРАФИК № 2
линейная диаграмма
ГРАФИК № 3
столбчатая диаграмма
ГРАФИК № 4
диаграмма наклона
ВЫВОДЫ
Концертная география Хаски носит неравномерный и фрагментированный характер. Концертная активность напрямую связана с внешними институциональными ограничениями. Новый альбом существенно влияет на структуру сетлистов и live-репертуар. Live-популярность треков не всегда коррелирует с их онлайн-успехом.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проект демонстрирует, как методы анализа данных и визуализации позволяют рассматривать концертную деятельность не только как гастрольную статистику, но как индикатор культурных и социальных процессов. Использование временной агрегации, частотного анализа и альтернативных форм визуализации позволило выявить трансформации публичного пространства вокруг артиста и показать, что концертная практика Хаски отражает более широкий контекст современной культурной реальности.
Генеративная модель ChatGPT 5.2 использовалась для: формулировки исследовательских вопросов структурирования этапов анализа консультаций по работе с Pandas и Matplotlib