Utilizando data science para fazer a playlist mais feliz do Radiohead

João Malossi
Feb 9, 2018 · 2 min read

Radiohead é uma das bandas que eu mais gosto e escuto. Porém as pessoas costumam dizer que a música deles é depressiva. Olha, eu não posso mentir… Mas nem todas as músicas são assim.

Na tentativa de provar para os meus amigos que a banda não é só chororô e dá sim pra dançar e se sentir feliz eu resolvi criar este estudo em R, baseado na experiência do RCharlie.

Nos meus últimos posts eu abordei muito a utilização do Python, então para este post resolvi fazer alguma coisa em R.

Pra começar eu fiz o download do package ‘spotifyr’, que, de uma maneira mais rápida, possibilita com que eu pegue as informações da discografia inteira de uma banda através da api do Spotify.

Depois disso foi a hora de selecionar apenas as colunas que me interessavam no dataset através do pacote ‘dplyr’.

A api do Spotify possui um atributo para cada música chamado ‘valence’, que vai de 0 a 1, e estima a positividade de uma música. Músicas com uma valência alta, são consideradas mais positivas. Mais detalhes sobre isso você pode conferir na documentação da api.

Assim, tendo a valência como base, organizei uma lista com as 13 músicas com o maior valor de toda a discografia do Radiohead (incluindo remasterizações, remixes, etc…).

E, desta lista, nasceu essa playlist maravilhosa:

João Malossi

Este é meu blog pessoal, onde escrevo textos sobre publicidade, design, data science e cultura. Acompanhe!

João Malossi

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Publicitário, cientista de dados, entusiasta de novas tecnologias, apreciador de cervejas e músico de notebook nas horas vagas.

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