«Никаких сюрпризов»: анализ песен Radiohead

Words are blunt instruments Words are sawn-off shotguns.

Radiohead — Jigsaw Falling Into Place

Вводная часть

Группа Radiohead — один из самых культовых музыкальных коллективов, чья музыка пронизана глубокой эмоциональностью, философскими размышлениями и новаторским подходом к звучанию. Их творчество подобно путешествию сквозь музыкальные лабиринты, где каждый аккорд, каждое слово и каждая нота по-особенному отзываются в душе слушателя.

Красной нитью через все творчество группы проходит особенный сюжет. С одной стороны, это квинтэссенция (подчас почти клишированная) истории современной аномии — борьбы изолированного и обездоленного индивида с большими, обезличенными силами современного мира. С другой стороны, Radiohead интерпретируют этот извечный сюжет и характерные ему непреходящие мотивы уникально, с присущими группе художественным своеобразием и артистическим видением. От экспериментальных звуков в ранних работах до меланхоличных баллад и электронных экспериментов в более поздних альбомах, Radiohead играют с жанрами и звучанием, создавая неповторимую атмосферу.

Именно поэтому в фокусе моего внимания — группа Radiohead. Их творчество уникально и многогранно, а значит, требует глубокого разбора и исследования.

Будучи большой поклонницей творчества Radiohead, я с особым трепетом и интересом подошла к этому исследованию. В качестве анализируемого материала я выбрала две базы данных (Radiohead Song Lyrics и Radiohead Gloom Index Songs) с сайта Kaggle.

В ходе анализа датасетов я посчитала подходящими следующие виды графиков, поскольку нашла их наиболее релевантными и наглядными для визуализации данных:

Гистограмма Облако слов Круговая диаграмма Пузырьковая диаграмма

¹ create a cover for a project related to Radiohead songs, paper texture, red background --sref https://tinnitist.com/wp-content/uploads/2021/05/Radiohead-Amnesiac.jpg: 2 --v 6.0

Оформление графиков

В оформлении графиков я использовала обложку альбома «Amnesiac» как колористический ориентир. Кроме того, она также стала идейным образцом для обложки самого проекта, задав стилистический тон. Само изображение было выполнено при помощи Midjourney², увеличено в Topaz Gigapixel AI и дополнено в Photoshop. Именно из этого изображения впоследствии извлекалась основная цветовая тема при помощи Adobe Color.

Таким образом, в цветовую палитру вошли цвета #90362D, #D9B589 и #F2E1C2, применявшиеся в оформлении графических элементов, и второстепенные нейтральные оттенки — #0D0D0D, #403A3A. Последние были использованы для дизайна подписей.

² create a cover for a project related to data analysis of Radiohead songs lyrics —sref https://tinnitist.com/wp-content/uploads/2021/05/Radiohead-Amnesiac.jpg —ar 2:3 —v 6.0

Объединение баз данных и Spotify Web API

Изначально планировалось использовать одну базу данных, однако количество предлагаемой для анализа информации в первоначальном датасете (Radiohead Song Lyrics) показалось мне скудным, поэтому я решила дополнить его значениями из другого датасета (Radiohead Gloom Index Songs). Во втором источнике меня в первую очередь интересовали данные Spotify Web API, поскольку другим способом получить их для пользователей из России затруднительно³.

Перед тем, как объединить два датасета, я сравнила их структуры. После поверхностного анализа я выявила сходства и определила, по какому ключу (столбцу) буду объединять базы данных, а именно — по принципу наименования музыкальных композиций.

³ Выдаваемая ошибка при попытке загрузить данные плейлиста в среду программирования: HTTP Error for GET to [ссылка на плейлист] with Params: {'fields': None, 'market': None, 'additional_types': 'track'} returned 403 due to Spotify is unavailable in this country.

После объединения баз данных я добавила недостающую информацию (которая впоследствии пригодится в анализе) по таким параметрам песен, как danceability, energy и loudness, из Spotify Web API и создала новый файл Radiohead_final.csv

Поиск референсов, вдохновения

Чтобы определиться с внешним видом последующей инфографики, я сделала пробные несодержательные варианты графиков.

Это помогло мне наметить не только стилистическую составляющую проекта, но и содержательную, поскольку я смогла наглядно определить, что будет более интересно реализовать в формате графика.

Чтобы расширить свои представления о возможных итоговых графиках, я спросила у Chat GPT⁴, какие взаимосвязи между процессами было бы интересно изучить, имея датасет Radiohead_final.csv

Некоторые из предложенных нейросетью альтернатив вошли в финальный проект.

⁴ I have a database that consists of Radiohead lyrics, the year of album release, loudness, danceability, energy and valence parameters of the songs. What can I analyze and compare?

Диаграммы наглядно показывают, какие слова чаще встречаются в песнях музыкальной группы. Очевидно преобладание частоупотребимых глаголов: get, like, know, come, take. Нетипичным кажется слово hurt, которое сразу свидетельствует о депрессивном, страдальческом, печальном характере композиций. Любопытным стало и самое частоупотребимое существительное — raindrops. За все сто песен его употребляли почти 50 раз.

Удивительным показалось соседство nothing — everything. Кажется, Radiohead способны сочетать в своей лирике и эти настолько противоречащие понятия.

В облаке слов мне также было важно сохранить цветовую палитру, поэтому я попросила написать Chat GPT⁵ соответствующую функцию.

⁵ how to set multiple colors in the color_func parameter using wordcloud library?

Второй тип графика направлен на отслеживание корреляций между различными параметрами песен, предоставленными Spotify Web API.

Все три параметра принимают значения в диапазоне от 0 до 1.

energy: описывает позитивность музыки. Треки с высоким valence звучат более позитивно (например, счастливо, жизнерадостно, эйфорично), в то время как треки с низким valence звучат более негативно (например, грустно, подавленно, сердито).

danceability: описывает, насколько трек подходит для танцев, основываясь на сочетании музыкальных элементов, включая темп, стабильность ритма, силу такта и общую регулярность.

energy: отражает восприятие интенсивности и активности. Как правило, энергичные треки кажутся быстрыми, громкими, шумными.

Таким образом, в среднем песни Radiohead звучат печально и депрессивно (valence — 0.32), не совсем подходят для танцев (danceability — 0.41) и достаточно энергичны (energy — 0.57).