13826
Блог о журналистике данных и дата-сторителлинге Ведёт @BlackPineapple — аналитик в службе дата-журналистики Яндекса
Какие игры становятся фаворитами критиков?
Ответ на этот вопрос искала в своём дипломном проекте Варвара Дубровская. Её работа — это история, эксперименты и необычные решения.
По традиции — даю ей микрофон:
Видеоигры — это моя страсть и профессия, и мне всегда хотелось рассказать их историю не просто как историю технологий, а как историю признания. Все слышали об «Оскаре», «Грэмми» или «Эмми», но мало кто задумывается, что за последние двадцать лет игры создали собственную, не менее впечатляющую вселенную наград. При этом она многослойна: здесь нет единого «золотого» стандарта, а лауреатов определяют и критики, и разработчики, и миллионы игроков. Мне стало интересно нанести эту карту и проследить, как менялись сами правила «победы».
Анализ показал, что понятие «лучшей игры» менялось вместе с самой индустрией. Сначала главным было техническое чудо, потом — масштаб и графика, а сейчас — глубина истории и впечатления, которые игра даёт игроку. Это путь от нишевого хобби к одной из главных сил в развлечениях, где создатели сегодня проектируют не просто код, а целые живые миры.
Чтобы визуализировать это путешествие, я хотела, чтобы форма графиков сама по себе отсылала к игровым вселенным. Таймланы строились на стилизованных игровых платформах, тримапы напоминали поля битв из стратегий, а бамп-чарты — холмистые ландшафты гонок. Результат позволил чётко выделить три больших эпохи: эпоху зачатия (где побеждала чистая инновация), эпоху гонки бюджетов (время блокбастеров и монолитов) и современную эпоху выбора, где власть вернулась к игроку, а награды всё чаще достаются вывершенным проектам, бьющим точно в сердце.
Сколько в Петербурге «женских» улиц, а сколько — «мужских»?
Одна из любимых дипломных работ на пятом потоке моего курса «Эстетика в графиках». Её автор — Лена Дрозденко — пошла на смелые эксперименты с цветом, но получила стильную, понятную и аккуратную работу, основанную на данных. Вот, что о проекте говорит она сама:
Было здорово погрузиться в карты, в исторический контекст названий, изучить волны переименований улиц, понять, кем были эти мужчины и женщины, чьими именами названы улицы города, в котором живешь.
Отдельным вызовом стала визуализация карт: раньше у меня не было опыта работы с ними, но с помощью ChatGPT удалось разобраться за пару часов.
В работе я использовала Excel для ручной разметки, Python для карты и парсинга, Flourish для графиков и Figma для вёрстки.
Самым сложным оказался эксперимент с «цветком» из улиц разной длины [он в итоговый проект не вошёл]: различия между длинами мужских и женских улиц оказались настолько большими, что пришлось отказалась от этой идеи в пользу более изящного решения — BeeSwarm, теперь этой мой самый любимый вид графиков :)
Продолжим тему красивых графов?
TGPages сделали визуализацию телеграм-каналов — всего в проект вошло 500 тысяч авторских страниц. Каналы сгруппированы по тематикам: похожие находятся близко друг к другу.
Очень красиво получилось — и возможно, для кого-то это будет способ открыть для себя что-то новое. Примечательно, что список соседей на графе не такой же, как на вкладке «похожие каналы»
Только вот мой второй канал «Сделай это красиво» определили в категорию «Дизайн карточек маркетплейсов». Кажется, коллегам надо провести ликбез по значению слова инфографика 🥲
https://tgpages.com/atlas/map/
Зову на свой курс по визуализации данных. С максимальными скидками
Несколько раз в год мы открываем запись на мой большой (трёхмесячный) курс — «Эстетика в графиках». Сейчас — тот самый случай.
Давно хотели разобраться, как убедительно и эффективно представлять информацию? Или научиться рассказывать через графики истории?
Вот один из кейсов моей выпускницы. Один и тот же набор данных. Два графика. Один — про много цифр и хаос; второй — про инсайт и историю.
Пройду этот путь с вами!
На курсе вы научитесь делать залипательные графики, рассказывать с их помощью истории и получите толчок для карьерного роста.
В результате обучения вы:
🟡Научитесь делать визуализации, которые будут сразу понятны коллегам и начальству. Вопросов «а что тут имелось ввиду» станет кратно меньше;
🟡Поймёте, как делать графики, которые рассказывают истории;
🟡Изучите разные инструменты визуализации данных — Tableau, Flourish, Figma — и поймёте, в каких случаях их стоит использовать;
🟡Получите профессиональное преимущество, ведь любой заказчик любит, когда «красивенько»
В конце курса все студенты делают собственный проект, где можно будет включить внутреннего исследователя, покопаться в данных и сделать инфографику, которая станет украшением для портфолио. Вот несколько примеров с прошлых потоков:
раз, два, три, четыре, больше по тегу #работы_студентов@data_csv
Посмотреть программу, отзывы и подробности, а также записаться можно тут: https://clck.ru/3Rb2fF
❗️Сейчас — самые большие скидки, тариф с обратной связью стоит 33.900 вместо45.000 руб.
Вы можете оплатить полную стоимость, а можете только забронировать место и цену за 1000₽. Для этого при оплате нужно нажать кнопку «Частичная оплата»
Предзапись будет открыта до 10 февраля включительно. Есть рассрочка на срок до 12 месяцев, по ней ваша переплата — 0 руб.
Впечатляющая и залипательная инфографика, показывающая, когда в Токио уходит последний поезд с разных веток.
Хотя в практическом смысле и бесполезная
https://tokyo-last-train-map.pages.dev/
Америка — не исключительна. Она — исключение.
Так озаглавлен материал, который рассматривает США сквозь призму сравнения с другими странами. Автор показывает, что по многим статистическим показателям Штаты очень сильно отличаются от другого мира
Автор изучил почти три сотни статистических показателей стран OECD (сюда входит 38 стран с развитой экономикой) и показал, что по многим параметрам Америка выглядит как выброс, причём в большинстве случаев — в плохом смысле этого слова.
Самая низкая степень доверия правительству. Самое дорогое здравоохранение — да ещё с посредственной при таких тратах продолжительностью жизни.
Больше всего заключённых. Больше всего массовых расстрелов. Самые маленький (0 дней!) оплачиваемый отпуск для молодых родителей.
Автор отмечает, что есть и показатели, где Америка не является выбросом, но просто проявляет себя плохо.
И есть кое-что, где Америка лидирует в хорошем смысле
США лидируют по подписям на мобильную широкополосную связь, приёму иностранных студентов, поддержке сельского хозяйства, располагаемому доходу домохозяйств и по многим показателям прямых иностранных инвестиций. Здесь самый низкий налог на товары и услуги в процентах от ВВП.
Коллеги нашли новые слова, значения которых чаще всего искали пользователи Поиска Яндекса в 2025 году.
Я лично грущу, что за три недели в Китае, оказывается, не попробовал одно из самых трендовых слов года!
А какие у вас открытия?
Вторая порция дата-шарад от проекта datacitron. Задача всё та же — отгадать, какие фильмы отражены в графиках
А вот ответы на предыдущие загадки:
Speed (Cкорость)
The Birds (Птицы)
Lost in Translation (Трудности перевода)
300 (300 спартанцев)
Us (Мы)
No Country For Old Men (Старикам тут не место)
High Anxiety (Страх высоты)
Four Weddings and a Funeral (4 Weddings and a Funeral)
Специфичное, конечно, кино :)
Я слышал меньше, чем про половину из этих фильмов
Ну что, с новой серией справитесь?
Коллеги по телеграму массово подводят итоги года в виде номинаций, а мне передал эстафету Андрей. Что ж, вот мои!
Проект года: Необычные туристические места от нейросети. Удалось и хорошенько пощупать новые техологии, и придумать новый формат для дата-материалов.
Выступление года: II Центрально-Азиатский медиафорум в Астане. Очень тёплая публика и возможность дотянуться с идеями до главных специалистов в стране.
Открытие года: Коучинг. Я примерно полгода занимаюсь с коучем из *insight, и могу сказать, что наши разговоры на меня очень влияют:
1) Я начинаю видеть возможности там, где раньше были только ограничения
2) Я могу посмотреть на результаты своей работы с другой стороны — и не зацикливаться на своей интепретации
3) Работа с коучем мотивирует меня предпринимать новые действия
Приложение года: Endel. Это чудо генерирует разные звуки, которые благоприятно воздействуют на нервную систему, помогая работать, засыпать или чувствовать себя мотивированным. А ещё там очень крутой дизайн!
Победа года: Наконец-то вернулся к выпуску песен. Долгое время это занятие приходилось откладывать из-за большого количества работы 🥺
Послушать — тут.
Лайфстайл года: Жизнь в путешествии. Я всегда мечтал увидеть мир — и за этот год посетил 8 стран. Встречаю новый год я тоже в поездке — на юге Китая. Про это больше пишу в личном канале.
Еда года: Моти. Если брать их не в дешёвом азиатском корнере на фудкорте, то окажется, что это десерт богов. Лучшие в Москве — в Ikura, Koji и Alpaca.
Соцсеть года: Сетка. Ребята стремительно развиваются, и хочется верить, что в течение пары лет смогут стать вполне себе российским LinkedIn. У меня там, кстати, тоже есть канал.
Передаю дальше Наде и Лиле
Для многих из нас первое касание с графиками происходит в школе на уроках математики. Сначала мы учимся понимать, как ведут себя простейшие функции, затем — решаем сложные визуальные задачи. На математике построена и диаграмма Вороного, популярная в инфографике: она делит пространство на области «кому ближе», а их форму и границы вычисляет алгоритм.
А я недавно познакомился с авторами канала «Зачем мне эта математика», которые ведут мои коллеги из Яндекс Образования: и оказалось, что в их постах тоже много красоты и визуальности.
Вот только несколько примеров:
*⃣ Как визуальный глюк из математической программы получил человеческое имя, стал героем Reddit'а и побывал в космосе;
*⃣Что такое филотаксис, как он помогает красиво визуализировать разное количество точек, и как он связан с подсолнухом
*⃣Можно ли визуализировать классическую геометрию
В общем, коллег рекомендую:
» Зачем мне эта математика
На последней паре со студентами медиакома МГУ мы балуемся (но с пользой) — учимся глубже понимать визуальный язык, повторяя упражнение Dear Data. Ребята собирают набор данных о своей жизни, а потом изображают его в виде креативной визуализации.
Всегда в таких работах получается много трогательного. Например, в этом году меня зацепила работа «Как я скучала по Новосибирску в Москве». На ёлке висят игрушки, которые растут или уменьшаются от силы тоски, появляются на ветках чаще или реже — в зависимости от того, как много раз за месяц эта тоска возвращалась, и меняют цвет в зависимости от того, скольким людям автор успела пожаловаться.
Добрые друзья и семья, светлый воздух, любимые кафе и милая кухня без тараканов.
Хотя прошлогодний шедевр «что слушает мой дядя, когда выпивает с друзьями» я едва ли когда-нибудь забуду.
Flourish собрали статистику оценок рождественских фильмов и выяснили, что период с 1980 по 2010 был самым богатым на хорошие картины этой тематики.
Напишите, что вы будете смотреть для новогоднего настроения! 🎄
Последний месяц был оглушительным по количеству задач. Но пожинать их результаты — чудесно!
В субботу у нас завершился внутренний хакатон по дата-журналистике в Яндексе. Участники анализировали данные компании, искали в них интересные инсайты (так хочется рассказать — но пока NDA!) и презентовали результаты на финале.
А специально для хакатона мы сделали офигительный мерч.
Я предложил каламбур — сделать на футболках инфографику про размеры футболок. Идею поддержали, и моя прекрасная коллега Надя сделала дизайн.
График на футболке называется Маримекко. Вертикальные полосы обозначают подразделения Яндекса, а их ширина — количество сотрудников в подразделении, указавших размер футболки в Стаффе (нашем внутреннем портале).
Высота цветного сектора отражает долю сотрудников, выбравших соответствующий размер футболки. Бледные цвета — женские размеры, тёмные — мужские.
Хотели бы себе такой?
Привет, это шефред дата-редакции Т—Ж Сергей Антонов с гостевым постом для data․csv.
Я очень люблю всякие необычные методики подсчета, вроде тех, когда по спутниковым снимкам анализируют количество пустых нефтяных резервуаров с плавающими крышками и потом прогнозируют изменения цен на нефть. Расскажу про похожий российский кейс.
У рынка радио есть проблема — технически невозможно измерить какие станции слушают больше, а какие меньше. Все существующие рейтинги, как правило, делают на основе опросов, однако это не самый надежный способ — кто там вспомнит, какую станцию он слушал в парикмахерской или в такси? Но, как известно, на любую резьбу всегда найдется свой хитрый болт.
Одна исследовательская компания парсит фото с сайтов по продаже автомобилей. Предпочтение отдают тем, которые использовались в такси. Судя по всему, дальше машинным зрением распознают фото внутри салона авто, а потом так же распознают название станции или частоту на экране магнитолы. На выходе имеют датасет с раскладкой не просто по популярности станций, но и платежеспособность аудитории — ведь машины разной ценовой категории.
В итоге такие исследования продают радиостанциям, на том и зарабатывают.
P.S.: Если вы любите не только цифры, но и буквы, зову подписаться на мой маленький канал «Антонов без Б.», который посвящен истории языка и происхождению слов.
Как отличаются дни мужчин и женщин
Нейтан Яу продолжает выуживать интересные инсайты из данных большого опросника American Time Use Survey.
Любопытно, что почти всё делают больше в течение дня — женщины. Уход за собой, уборка дома, уход за членами семьи, звонки по телефону, покупки.
У мужчин лидирует работа, спорт и... общение с другими людьми. Судя по всему, с другими мужчинами 👀
https://flowingdata.com/2025/11/04/spend-days-men-women-2024/
Работа — один из главных «сводников»
В день всех влюблённых предлагаю вспомнить работу ABC, которую я уже как-то публиковал в этом канале.
Они покопались в переписи Австралии (2021): 2,8 млн пар и 43 тыс. комбинаций профессий — и проверили, кто чаще образует семейные пары.
Выводы:
— Мы часто выбираем партнёра «из своей профессии» или хотя бы из соседней сферы. В некоторых работах это вообще почти правило: фермеры и управленцы кемпингов/караван-парков особенно часто женятся «на своих».
Причины простые: где крутишься, там и знакомишься. В регионах ещё и выбор меньше.
— В «статусных» профессиях есть перекос: женщины-CEO/хирурги чаще оказываются с партнёром сопоставимого уровня, мужчины в тех же ролях — чаще с партнёршей из админ/офисных позиций.
— У молодых поколений пары чуть чаще «разносферные»: партнёры реже из одной и той же профессии, чем у бумеров.
Приглашаю не ограничиваться постом, а «нырнуть» внутрь — там очень красивая инфографика ❤
https://www.abc.net.au/news/2024-09-18/who-you-ll-probably-marry-based-on-your-job/104334548
Зову вас на открытую лекцию —
«Как сделать график, который впечатлит коллег и поможет бизнесу принимать решения?»
Чем примечателен этот график и почему его так интересно раглядывать?
Он не вываливает на зрителя хаос информации — а заставляет читать себя поэтапно: есть ключевое, есть второстепенное.
Дата-сторителлинг — это важный навык при визуализации сложной информации. Именно он позволяет делать графики «залипательными», именно он позволяет эффективно доносить идеи, держать внимание и рассказывать истории.
Но как им овладеть?
Об этом расскажу завтра, 11 февраля в 20:00. На лекции я:
1⃣ Опишу 5 шагов к созданию графика, на котором интересно залипнуть и рассматривать в деталях
2⃣ Разберу ошибки, из-за которых графики подталкивают к принятию неверных бизнес-решений
3⃣ Расскажу, как выбрать правильный график, и почему именно его
4⃣ Поделюсь двумя приёмами дата-сторителлинга, которые помогут удержать внимание зрителя и читателя
5⃣ И, конечно, будет много примеров плохой и хорошей инфографики: из бизнеса, науки и СМИ.
Регистрируйтесь на вебинар — для этого надо вступить в этот канал.
The Epstein Network
Нашёл визуализацию связей людей в файлах Эпштейна: можно изучить 25 тысяч документов и посмореть, кто с кем вместе упоминался.
В график, очевидно, не вошла последняя пачка из миллионов файлов — однако залипнуть все равно интересно. И есть ещё исходный код на гитхабе!
https://epstein-doc-explorer-1.onrender.com/
Полтора миллиарда Трамповских денег
New York Times в своём интерактивном лендинге обвинили Трампа в коррупции — заявив, что благодаря использованию своего президентского статуса он и его семья заработали как минимум 1,4 млрд долларов.
Семья Трампа получает выплаты от иностранных правительств и американских компаний — формально за обычный бизнес — например, строительство или аренду прав для съёмок фильма — однако во многих из сделок прослеживается коррупционная составляющая
Один из примеров: администрация согласилась снизить угрожавшие Вьетнаму пошлины примерно через месяц после того, как компания Trump Organization заложила фундамент гольф-комплекса стоимостью 1,5 миллиарда долларов недалеко от Ханоя. Вьетнамские чиновники пренебрегли собственными законами, чтобы ускорить реализацию проекта.
Какое-то супер-грустное исследование выкатили Т—Ж, изучив данные Хедхантера.
Всего 6% вакансий из опубликованных в декабре 2025 года на платформе, предполагают удалённую форму работы — и более половины из этих вакансий предлагают зарплату от 20 до 80 тысяч рублей. При этом по данным ВЦИОМа полностью или частично на удалёнке сейчас трудятся четверть взрослых россиян — и вряд ли ВЦИОМ как-то учитывает тех, кто делает это за границей.
Можно ли сделать вывод, что удалённую работу через портал вакансий лучше не искать?
https://t-j.ru/remote-work-stat/
В одном из кафе Джорджтауна (Малайзия) внезапно обнаружилась инфографика о вкусах кофе из китайской провинции Юннань
Это Yunnan Coffee Flavor Map (云南咖啡风味地图) — попытка «картографировать» вкусы кофе из Юньнани на данных массовых каппингов — для исследования взяли больше 17 тысяч оценок.
Центр круга — «Юньнань в целом»: какие дескрипторы встречаются чаще (там явно доминируют орехово-шоколадные и цитрусово-карамельные направления). Сектора — крупные кофейные зоны провинции.
Фулл на китайском можно найти тут, а в комменты приложу фото файлом — оно на английском, но качество будет чуть хуже.
Как по мне — это пример не самой эффективной инфографики, и лучше такое не делать. Но на стене смотрится красиво, спору нет!
Визуализация ароматов духов была замечена в креативном молле Куала-Лумпура
Ароматы вообще любят наносить на графики: вот, например, духи и благовония в Японии
Но мне всегда было интересно, действительно ли такие описания помогают лучше понимать, как духи будут пахнуть. Устроим голосование:
🦄 — реально помогают
🤯 — не понимаю, как в этом ориентироваться
Напомню, что больше заметок из путешествий у меня в канале в глазах смотрящего
Проект datacitron уже третий год подряд делает милый адвент — дата-шарады. В графиках здесь зашифрованы популярные фильмы. Ваша задача — угадать, какие именно.
Поиграем? Пишите в комменты, что узнали ⚡️
Рождественский хит, разобранный на графики
Эта серия карточек — работа моей студентки, Карины Шургучиновой; по сути первая проба в креативной инфографике.
Карина изучила чарт Billboard Hot 100 и смогла найти в нём симпатичную историю, посвящённую праздничной песне
За время курса я так вдохновилась необычными графиками, что руки чесались сделать что-то креативное. Для меня это было невероятно, ведь раньше я никогда не рисовала, нигде и ни в чём. А тут даже появилась уверенность, что что-то может получиться — может и не идеальное, но хорошее. Сами графики в Flourish и RawGraphs составились быстро (данные, конечно, не суперсложные, Tableau даже не понадобился). А вот с Figma я повозилась, зато освоила кучу новых фич.
И это оказалось самым удивительным: я шла на курс, чтобы просто научиться строить понятные графики и лучше разобраться с Tableau, а в итоге почувствовала себя настоящим дата-артистом. До нормального художника мне, конечно, далеко, но кто знает — может, это ступень к чему-то совершенно новому. В конце концов, скоро Новый год и Рождество — почему бы не помечтать?
Cursor (платформа для разработки при помощи ИИ) дропнули персональные итоги года в виде визуального сторителлинга с графиками.
К некоторым решениям есть вопросики, но в целом выглядит симпатично. И круто, что такое есть — обычно в итогах с визуализацией никто не заморачивается.
Если тоже писали код там, гляньте!
https://cursor.com/2025
Яндекс выпустил очень вдохновляющий ролик про использование искусственного интеллекта.
Начиная от понятных кейсов — типа собрать аптечку для похода в горы, заканчивая тем, что я даже сам не знал: типа автоматического поиска лучшей цены на товар и подбора целого лука по фотографии!
Ну и в случае с Яндексом здорово, что это будет легко доступно не только технически подкованной части населения, но и даже вашей бабушке или тёте из Якутска
Рекомендую:
https://youtu.be/c2aXtFI0VaI?si=io34O-kPP6koJ0gF
Какой невероятный музыкально-инфографический труд!
The Pudding выпустили материал о том, как мелодические мотивы работают в мюзиклах, кино и популярной музыке.
Повторяющиеся музыкальные фрагменты создают устойчивые ассоциации — они помогают выделять персонажей, идеи и отслеживать развитие сюжета. В материале много примеров, которые можно послушать и сверить с собственными ощущениями: например, посмотреть, как с помощью музыки развивается драматургия в мультфильме «Вверх!», или вспомнить, с каким персонажем у вас ассоциируется знаменитая мелодия из «Звёздных войн» (ту-ду-ду ту-ду-ду ту-ду-дуу).
В конце можно изучить все мотивы из мюзиклов Гамильтон (Hamilton), Отверженные (Les Misérables) и Злая (Wicked)!
https://pudding.cool/2025/12/motifs/
Конференция «Дата-сторителлинг»
Андрей Дорожный третий год подряд собирает нас на онлайн-конференции, где мы обсуждаем подходы к визуализации данных и разбираем кейсы интересной аналитики.
В этом году много говорим про применение ИИ в визуализации данных — в том числе со своим таким докладом выступлю и я.
Среди других спикеров —
Автор книги «Графики, которые убеждают всех» и канала «Чартомойка» Александр Богачев,
Автор каналаprostoecon"> «Простая экономика» Николай Мячин
Основатель проекта ДатаЙога Андрей Демидов
Купить билет
Смешной формат придумала команда аналитики FlyByMetrics
Они проанализировали telegram-канал бывшего президента России Дмитрия Медведева и нашли в нём уникальные слова —
⭕️почти не используемые (в базе словаря современного русского языка Ляшевской и С.А.Шарова менее 0,4 раза на 1 млн слов) — педикулез, шобла, наркоклоун, самокастрация
⭕️ крайне редкие (примерно 0,4 раза на 1 млн слов в корпусе словаря) — дефекация, русофобский, маразматик, псалтирь, шагреневый, дегенеративный.
Интересно теперь посмотреть на каналы других известных персон 🌚
А больше интересной аналитики на основе данных Telegram, YouTube, Instagram и других социальных платформ — в их канале FBM API Insights.
У канала 3 тысячи подписчиков! Вас так много 🤩
Мы хотим рассказать, кто делает этот канал, чтобы познакомиться поближе. Заодно этим постом запускаем рубрику #почему — короткие разборы ошибок и приёмов визуализации данных. Так можно с пользой посмотреть на наши лица.
В прошлый раз мы заказывали пиццу, а в этом выпуске на собственном примере рассказываем, почему нельзя обрезать столбики в столбиковой диаграмме (её ещё называют «барчарт»).
Напишите в комментариях, если догадались, постер какого фильма мы пытались повторить 😎
Исследования Яндекса @YaResearches