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O Brasil é um país de dimensões continentais, o que faz com que existam diferentes costumes, culturas e vocabulários por aqui.
O Spotify possui playlists com as músicas novas mais populares em São Paulo, Curitiba, Belo Horizonte, Brasília e Rio de Janeiro. Este é um estudo das músicas em cada uma dessas playlists.
Os dados foram obtidos utilizando a web api do Spotify. Primeiro peguei as músicas em cada playlist e criei um csv com o que encontrei. Depois peguei as respectivas features de cada uma e as coloquei em um outro arquivo csv.
Todos os datasets se encontram na pasta data.
Neste projeto eu pretendo analisar o quão diferentes são as músicas no top 100 de cada cidade, se é que são diferentes.
Ao final desejo criar um classificador que recebe as features de alguma música e a classifica em alguma das 5 (cinco) cidades em questão. Este classificador pode ajudar artistas a fazerem um marketing mais focado para onde sua música se encaixa melhor.
Em um hackathon da Sony Music BR com a Shawee, nos foi pedido para criarmos soluções baseadas em data science para problemas enfrentados no mundo da música. Minha equipe não foi a vencedora, porém como o músico que também sou continuei refletindo sobre o assunto, e assim decidi montar este projeto.