Крупнейшие музеи мира
Концепция
В рамках своего проекта я решила исследовать тему крупнейших музеев мира. Мне всегда было интересно, как культура проявляется не только через искусство, но и через масштаб: размеры зданий, вложенные ресурсы и то, какое место музеи занимают в городской и национальной идентичности. Это всегда было чем-то больше, чем просто здания с экспонатами — музеи становятся настоящими символами, которые олицетворяют ценности целых стран. Я захотела увидеть, как данные могут раскрыть эти явления и, возможно, даже объяснить, почему именно в некоторых странах музеи становятся такими важными.
Основой для исследования стал датасет с платформы Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets/drahulsingh/largest-art-museums), содержащий информацию о крупнейших музеях мира.
Меня интересовали несколько вопросов:
— какие музеи действительно являются крупнейшими по площади и насколько велика разница между ними; — в какие периоды чаще всего создавались музеи большого масштаба; — существует ли связь между возрастом музея и его размером; — кто чаще всего стоит за крупнейшими музейными институциями — государство или частные структуры.
Ответы на эти вопросы я искала с помощью визуального анализа данных, используя разные типы графиков:
1. Горизонтальная столбчатая диаграмма 2. Гистограмма 3. Кольцевая диаграмма 4. Диаграмма рассеяния с линией тренда
Дополнительно я решила создать несколько фотовизуализаций с помощью нейросети, представляя воображаемый музей с разных точек зрения. В рамках этого эксперимента я проработала как внутреннее пространство музея, так и внешний облик здания, чтобы передать ощущение масштаба.
1. Create an imaginary museum space that represents the world’s largest museums. Vast open halls, high ceilings, minimal architecture, strong sense of scale and space, soft natural light, calm and refined atmosphere of cultural importance.
2.Create a conceptual museum building that combines architectural features of famous museums around the world. No specific real location, monumental structure, balanced composition, subtle lighting, feeling of prestige and cultural significance.
Отдельно была создана обложка проекта, отражающая общую тему исследования.
1. Create an imaginary museum that represents the world’s greatest cultural institutions. Vast monumental space, emphasis on scale and openness, minimal yet powerful architecture, soft dramatic lighting, calm refined color palette, atmosphere of cultural significance, timelessness, and quiet grandeur.
Еще мне показалось интересным сделать архитектурные чертежи потенциального музея, которые помогают показать его структуру и организацию пространства схематично.
1. Create an architectural blueprint of an imaginary large museum. Clean lines, top view and section views, schematic layout, emphasis on scale and structure, minimal color palette, calm and precise technical style.
Изображения сгенерированы с помощью нейросети recraft.ai (https://recraft.ai/).
Цветовая палитра
Цветовую палитру я выстраивала, отталкиваясь от визуального образа музеев как массивных, материальных и «тяжёлых» архитектурных объектов. Хотелось сохранить ощущение масштаба и времени, но при этом сделать графики современными.
Основу палитры составляют тёплые охристые и терракотовые оттенки, которые ассоциируются с камнем, историческими фасадами и музейными интерьерами, а также нейтральные серые и светлые тона для баланса.
Для удобства и системности я собрала палитру в Adobe Color (https://color.adobe.com/ru/) В проекте используются следующие цвета:
#9A3B12 #F0660D #E0926B #F2C94C #F3DFA2 #454545 #FFF5F5
Шрифтом к графикам стал Inter
Графики
График 1
На графике показаны самые крупные художественные музеи мира по выставочной площади. Сразу бросается в глаза, что British Museum заметно выделяется на фоне остальных и занимает первое место с большим отрывом. Также видно, что у музеев из верхней части списка площади значительно больше, чем у музеев внизу рейтинга, что хорошо показывает разницу в масштабах музейных пространств.
График 1
График 2
Этот график показывает, в какие периоды чаще всего основывались крупнейшие художественные музеи. Видно, что основной рост приходится на XIX и начало XX века — именно в это время появляется большинство крупных музеев. Более ранние даты встречаются редко, а в конце XX века заметна ещё одна волна оснований, но уже менее выраженная.
График 2
График 3
Диаграмма показывает, в каких странах сосредоточено наибольшее количество крупнейших художественных музеев. Больше всего музеев находится в США, далее идут Италия, Германия и Франция. При этом значительная часть музеев относится к категории «остальные страны», что говорит о том, что крупные музейные институции распределены по миру достаточно широко, а не сосредоточены только в нескольких государствах.
График 3
График 4
Этот график показывает связь между годом основания музея и его выставочной площадью. Видно, что чёткой зависимости здесь нет: и среди старых, и среди более новых музеев встречаются как крупные, так и относительно небольшие пространства. Линейный тренд слегка указывает на уменьшение средней площади у более поздних музеев, но в целом разброс точек говорит о том, что размер музея не определяется напрямую годом его основания
График 4
Заключение
Подводя итоги проекта, можно сказать, что визуальный анализ данных помог рассмотреть вопросы, поставленные в начале исследования. Сравнение крупнейших музеев по выставочной площади показало, что масштабы музейных пространств распределены неравномерно: есть явные лидеры, которые значительно опережают остальные музеи по размеру. Анализ времни основания выявил, что большинство крупнейших музеев появилось в XIX — начале XX века, то есть в периоды активного культурного и государственного развития. Исследование связи между годом основания и площадью музея показало, что прямой зависимости между этими показателями нет. Крупные музеи встречаются как среди старых, так и среди относительно новых институций. Географический анализ подтвердил, что наибольшее количество крупнейших музеев сосредоточено в отдельных странах, прежде всего в США и странах Европы, однако при этом крупные музейные комплексы представлены по всему миру.
Лично для меня этот проект стал способом взглянуть на музеи как на результат исторических, политических и экономических процессов. Работа с данными показала, что масштаб музея — это не случайность, а отражение приоритетов общества и его отношения к культурному наследию.
Описание применения генеративной модели и вспомогательных инструментов
1. Kaggle — Платформа была использована для поиска и загрузки датасета.
2. Google Colab — Весь процесс работы: обработка данных и визуализация.
3. Библиотеки Python kagglehub — для автоматического скачивания датасета matplotlib.font_manager — для подключения кастомного шрифта pandas — использовалась для загрузки датасета, очистки, преобразования и анализа табличных данных. matplotlib — основной инструмент для построения визуализаций в проекте. numpy — применялась для работы с числовыми данными и расчёта вспомогательных величин при построении графиков. scipy.stats.gaussian_kde — использовалась для построения непрерывной кривой плотности поверх гистограммы, позволяющей выявить общие тренды и пики распределения.
4. Цветовая палитра (Adobe Color)
5. recraft.ai (https://www.recraft.ai/projects) — Использовала для генерации обложки и иллюстраций.
6. ChatGPT — Нейросеть применялась для генерации и оптимизации кода, настройки визуального стиля графиков и корректировки функций анализа.
Использованные статистические методы
В ходе анализа данных о крупнейших художественных музеях мира были применены следующие статистические и аналитические методы:
• Ранжирование и анализ экстремальных значений — использовались для выявления крупнейших музеев по выставочной площади. Сортировка и отбор топ-10 позволили сосредоточиться на наиболее значимых объектах и сравнить их относительный масштаб.
• Описательная статистика и анализ распределений — применялись для исследования распределения годов основания музеев. Гистограмма с фиксированной шириной интервалов позволила выявить концентрацию оснований по историческим эпохам.
• Непараметрическая оценка плотности распределения (KDE) — использовалась для сглаживания распределения годов основания музеев и выявления долгосрочных исторических волн в развитии музейной инфраструктуры.
• Частотный анализ категориальных данных — применялся для изучения географического распределения музеев по странам. Подсчёт частот и агрегация малочисленных категорий в группу «Остальные» позволили наглядно сравнить вклад ведущих стран.
• Анализ долей и структурных пропорций — реализован с помощью кольцевой диаграммы, что позволило оценить относительную представленность стран в общем массиве крупнейших музеев.
• Корреляционно-регрессионный анализ — использовался для изучения связи между годом основания музея и его выставочной площадью. Линейная регрессия позволила выявить общий тренд изменения масштабов музеев во времени.
• Визуальный анализ взаимосвязей — применён через диаграммы рассеяния, что позволило оценить характер зависимости между возрастом музея и его площадью, а также выявить возможные выбросы и нетипичные объекты.
