
КОНЦЕПЦИЯ
Тексты песен Headache — нечто большее, чем лирика; это целая история, которая развивается из альбома в альбом. В данном исследовании рассматриваются особенности их текстов. С помощью анализа данных и визуализации исследуются наиболее часто встречающиеся слова и фразы, изменение настроения песен от альбома к альбому, а также эмоциональная окраска песен. Этот проект отражает моё восхищение этой коллаборацей музыканта Vegyn и поэта Фрэнсиса Хорнсби и демонстрирует, как анализ данных может стать инструментом для исследования в сфере музыки.
Для анализа данных я создала датасет с альбомами The head hurts but the hurt knows the truth и Thank you for almost everything, названиями песен и их текстами, так как эти альбомы наиболее интересны сквозным сюжетом и единым героем.
Также оба этих альбома объединяют темы: борьба с внутренними демонами, поиск себя, признание боли как части жизни и, в конечном итоге, утверждение того, что любовь и красота остаются смыслом существования. После многократного их прослушивания у меня сложилось мнение, что они обладают особой магией: ты слышишь именно те слова, которые должны быть тобою услышаны здесь и сейчас. Так как альбомы имеют глубокую экзистенциальную и философскую окраску, в них находятся такие мысли, которые могут неожиданно стать ответом на вопросы, мучающие слушателя.


В качестве стилистического решения были выбраны обложки этих альбомов. Проанализированные цвета и надписи перенесены в графики этого исследования. Выбран шрифт Franklin Gothic Heavy, определённый как шрифт с обложек альбомов с помощью сервиса WhatTheFont.
В проекте использованы линейные графики, круговые диаграммы, столбчатые графики и «облака слов».
код для оформления текста
варианты обложки для проекта с обработкой изображений с реальных обложек альбомов Headache с Nanobanana в стиле простого чёрно-белого ascii art
ГРАФИКИ
Анализ наиболее частых слов является важной частью общего анализа лирики и закладывает основу для более глубокого изучения (например выделения позитивных и негативных слов).
Для получения чистого результата были удалены стоп-слова (предлоги, союзы), слишком короткие слова и дополнительные слова, которые не являются стоп-словами, но часто встречаются в лирике.
Анализ позитивных и негативных слов помогает выявить общее настроение текстов и их эмоциональную окраску в целом.
На графиках ниже можно увидеть, что количество позитивных и негативных слов в тексте примерно равно. Однако для точного определения настроения текстов песен требуется более подробный анализ.
код для графика с самыми частыми словами и для графиков с позитивными и негативными словами
Несмотря на то, что столбчатые графики показали, что часто встречающихся позитивных слов больше, чем негативных, круговая диаграмма показала, что процент негативных слов всё-таки несколько больше, если смотреть на тексты в целом.
код для круговой диаграммы
Перед определением эмоциональной окраски текста было решено выявить ещё и фразы, которые часто встречаются в текстах.
код для облака слов
После сбора необходимой информации касательно текста было решено проанализировать эмоциональную окраску текстов на основе полученных данных. Это привело к интересным выводам.
Удивительно, но действительно позитивных песен, несмотря на присутствие позитивных слов в текстах, не оказалось, поэтому я решила рассмотреть тренд изменения стадии грустного настроения на точечной диаграмме от песни к песне.
Слушая альбом и вчитываясь в текст, можно понять, что такие изменения настроения связаны с тем, что в начале первого альбома нас погружают в сюжет, поэтому он имеет меньшую негативную окраску, потом же, когда события развиваются, она усиливается. Герой вспоминает прошлый травматичный опыт. В какой-то момент во втором альбоме тексты обретают более позитивный характер, если можно так сказать, однако альбом всё-таки заканчивается на достаточно грустной и философской ноте.
код для графиков с эмоциональной окраской текстов
Вывод
На основе проведённого анализа можно сделать вывод, что лирика Headache преимущественно нейтральна по словарной доле, но по смыслу и эмоциональным пикам склоняется к интроспективной, меланхоличной тематике с отдельными сильно эмоциональными треками.
Этот анализ показывает, что наличие слов с позитивной окраской в текстах песен не всегда свидетельствует о том, что песня позитивна. Для понимания настроения песни требуется более глубокий анализ, и результаты могут удивлять. Для полноценного понимания лирики важен глубокий анализ. И, возможно, для ещё более точных выводов о текстах требуется не только доступный с помощью программирования метод анализа, но и глубокое понимание среды, окружающей музыканта, событий его жизни и как они могут соотноситься с текстом: используются ли там метафоры или весь текст написан буквально. Но именно этим музыка Headache и прекрасна: она сложна и заставляет задуматься.
Описание применения генеративных моделей
Nano Banana Pro — генерация обложки проекта; ChatGPT — помощь в коде и выявлении ошибок в нём; Perplexity — помощь в коде и выявлении ошибок в нём.