Анализ творчества Кендрика Ламара
Описание проекта
Кендрик Ламар — один из самых значимых артистов в хип-хопе, чьи тексты переплетены с глубокими социальными и личными темами. Его музыка — это не просто рифмы и биты, а сложное повествование о борьбе, идентичности и реальности жизни в Америке.
Ламар смело экспериментирует со звучанием, создавая концептуальные альбомы, где каждая песня — часть общей истории. Его лирика сочетает автобиографические мотивы с острой социальной критикой, а новаторский подход к жанру принес ему признание как среди слушателей, так и среди критиков.
Одним из главных достижений артиста стало получение Пулитцеровской премии за альбом DAMN., что сделало его первым рэпером, удостоенным этой награды. Кендрик не просто пишет музыку — он рассказывает истории, которые находят отклик во всем мире.
Два варианта обложки альбома «Good kid, m.A.A.d city» Кендрика Ламара.
Для выполнения данного проекта я решила проанализировать музыкальные тенденции в творчестве Кендрика Ламара. В ходе анализа я обратилась к датасету Kendrick Lamar Dataset на сайте Kaggle.
Для анализа и дальнейшей визуализации данных будут выполнены графики и диаграммы следующих видов, которые мне предложил Chat GPT1:
(1) Столбчатая — средняя популярность треков по альбомам. (2) Точечная — связь между танцевальностью (danceability) и энергией (energy). (3) Круговая — распределение треков с ненормативной лексикой. (4) Линейчатая — динамика популярности треков по годам.
1опиши мне этот датасет и предложи идеи для диаграмм, чтобы выполнить визуализацию.
Стилистическое решение
Поиски стилистического решения для проекта, выполненные в Recraft.
Основным ориентиром для стилистического решения стал альбом Кендрика — «Good kid, m.A.A.d city» (любимый альбом автора данного проекта), где каждая композиция связана с другой и вместе они создают единую историю о взрослении. Для создания изображений я попросила Chat GPT написать мне промт2, в Recraft.AI сгенерировала четыре изображения и отредактировала полученное в Photoshop.
2create a cover for a project about hip-hop music, vintage Polaroid-style photograph, grainy texture, rich and deep colors, nostalgic documentary feel, well-balanced lighting, strong contrast, sharp definition, handwritten text on border, faces obscured with black censor bars, cinematic raw authentic aesthetic
Полученные изображения я загрузила в Adobe Color и получила цветовую палитру из 5 цветов: #3D3602, #230284, #0528F2, #C9FFA1, #557A72.
Полученные цвета в Adobe color.
Для усиления стилистической выразительности я буду использовать шрифт — Proxima Nova.
(1) Столбчатая диаграмма
(1) Столбчатая диаграмма.
(1) Код столбчатой диаграммы.
(2) Точечная диаграмма
под какие треки будем веселиться?
(2) Точечная диаграмма и код.
Итак, на этой диаграмме мы провели анализ по двух показателям: позитивности (valence) и энергии (energy). Однако этих данных нам не хватало для выявления явной корелляции между большим количеством композиции с одинаковыми показателями. Поэтому я попросила Chat GPT3 разделить мои данные на кластеры.
3Кластеризация треков: KMeans (n_clusters=3, random_state=0) — создаем модель для разбиения данных на 3 кластера. fit_predict (data) — обучаем модель и получаем метки кластеров для каждого трека. Визуализация кластеров: plt.scatter (…) — рисуем точки для каждого трека, используя разные цвета для кластеров. label=f’Кластер {cluster}' — подписываем каждый кластер. Аннотирование треков с одинаковыми координатами: Если у двух треков совпадают значения danceability и energy, рядом с точкой отображаются их названия. Названия очищаются от символа $ с помощью .replace ('$', '').
Таким образом, треки, которые подписаны на диаграмме, представляют собой те, которые имеют одинаковые значения позитивности (valence) и энергии (energy):
1. Opps (with Yugen Blakrok) (feat. Kendrick Lamar) 2. Paramedic! (feat. Kendrick Lamar) 3. Redemption (with Babes Wodumo) (feat. Kendrick Lamar) 4. X (with 2 Chainz & Saudi) (feat. Kendrick Lamar) 5. I Am (feat. Kendrick Lamar)
(3) Круговая диаграмма
ничего удивительного…
(3) Круговая диаграмма и код — распределение по альбомам.
(3) Круговые диаграммы и код.
Анализ ненормативной лексики показал, что только в альбоме «Good kid, m.A.A.d city» Кендрик чуть-чуть позволил себе не ругаться матом.
(4) Линейная диаграмма
автор проекта внес свою лепту
(4) Линейная диаграмма и код.
Итоги
Анализ музыкальных параметров треков Кендрика Ламара позволил выявить несколько важных тенденций.
Во-первых, его популярность продолжает расти, даже если он не выпускает новые альбомы — это подтверждает динамика прослушиваний по годам. Во-вторых, изучение связи между позитивностью и энергией показало, что его музыка балансирует между лиричностью и драйвовым звучанием. Также, показал, что ненормативная лексика присутствует во всех альбомах Кендрика Ламара без исключения, что подчеркивает его аутентичный стиль и стремление к реалистичному изображению жизни.
Таким образом, Кендрик Ламар — не просто исполнитель, а культурный феномен, чья музыка сохраняет актуальность и влияние независимо от даты выхода. Проведенное мною исследование заставило меня задуматься над механизмами успеха в индустрии.
Описание применения генеративных моделей
Chat GPT — создание промтов для генерации иллюстраций, запросы на обучение использования моделей.
Recraft.AI — генерация изображений.
Adobe Color — создание цветовой палитры.
