Введение
Группа Nirvana занимает особое место в музыкальной гранж-культуре XX века. Несмотря на относительно недолгий период своего существования, всего за пару лет из состояния локального андеграунда Nirvana перешла в форму массового культурного феномена. Мрачные и депрессивные паттерны в музыке группы стали очень близки для поколения, пребывающего в вечной усталости, протесте и разочаровании.
Группа сформировалась в конце 1980-х годов на северо-западе США. Ее основатели — Курт Кобейн и Крист Новоселич изначально ориентировались на довольно несложные и эмоционально насыщенные тексты, что стало основными характеристиками их первого дебютного альбома Bleach. В процессе роста популярности группы тексты становились все более мрачными и отчаянными.
В углу: (слева направо) Дэйв Грол, Курт Кобейн и Крист Новоселич из Nirvana
Мне стало интересно проанализировать изменения в эмоциональном тоне текстов Nirvana в период до ухода солиста группы Курта Кобейна из жизни, ведь именно ему принадлежало авторство большинства текстов из альбомов до 1994 года. Известно, что солист страдал от депрессии и зависимостей, а его популярность и сценический образ противоречили его ценностям.
Романтизация личности Курта Кобейна, пропаганда или углубление в понимание его состояния не являются целью исследования. Главная задача — проследить как повлияло состояние солиста на общий эмоциональный тон музыки группы.
Об анализе и оформлении
Датасеты
Для анализа данных были взяты два датасета с сайта Kaggle. В одном из датасетов находится информация о названии трека и его тексте, в другом - о принадлежности трека к определенному альбому и годе его выпуска.
Палитра
За основу для создания палитры цветов был выбран альбом In Utero - последний студийный альбом Курта Кобейна в составе группы Nirvana. Этот альбом стал переломным моментом в жизни Курта и группы.
In Utero — студийный альбом Nirvana // 1993 год
Палитра цветов была подобрана с помощью сервиса Adobe Color .
Шрифт
В графиках по осям будет использован шрифт Onyx, который стал основой логотипа Nirvana. Этот шрифт был случайно выбран Лизой Орт — бывшим арт-директором Sub Pop Records лейбла, который выпустил первый дебютный альбом Nirvana в 1989 году.
Шрифт Onyx
В подписях графиков для лучшей читаемости будет использован шрифт Helvetica.
Шрифт Helvetica
Обработка данных
Для проведения анализа используются данные о треках и альбомах, записанных в период нахождения Курта Кобейна в составе группы (1989-1994 года).
Для начала я скачала два csv-файла с датасетами и файлы со шрифтами, далее загрузила их в редактор Google Colab. После этого я импортировала библиотеки pandas, matplotlib.pyplot, numpy, matplotlib.font_manager, matplotlib.colors далее считала csv-файл с названиями и текстами треков и подключила нужные мне шрифты.
Самые частые слова в текстах
Для получения графика из осмысленных слов был создан список с лишними стоп-словами, которые в последствии были удалены.
Для раскраски графика используется градиент по выбранной палитре цветов (использовано с уточнением работы такой раскраски в ChatGPT). Также подключены шрифты (также с уточнением в ChatGPT).
Слова, которые мы видим на графике, говорят, в первую очередь, о чувствах отчаяния, одиночества и тоски.
Самые частые фразы в текстах
Для получения графика были отсортированы фразы, состоящие не менее чем из 4 слов. Также применены списки стоп-слов и стоп-фраз в целях получения более осмысленных результатов и исключения слов-триггеров (например, названий наркотических веществ и нецензурных слов).
Изначально график выдавал несколько одинаковых фраз с перестановкой слов, и эта проблема была решена с помощью ChatGPT.
Самые частые фразы, как и самые частые слова, говорят о чувствах одиночества и тоски, также прослеживаются ноты агрессии и страдания от зависимостей.
Общий эмоциональный тон текстов
Для создания круговой диаграммы в Google Colab были загружены txt-файлы со списками позитивных и негативных слов. Далее в одну строку были объединены текста всех песен, были убраны ненужные символы и знаки препинания. Далее вся строка была разбита на список слов, после чего был произведен подсчет негативных и позитивных слов в соответствии с txt-файлами.




