Идея
Проект представляет собой визуальный анализ структуры индустрии компьютерных игр через призму их жанрового разнообразия. Основой для инфографики стал массив данных, содержащий информацию о сотнях знаковых ПК-игр. Главная визуальная концепция — превратить статистические категории в интуитивно понятный и эстетичный настенный постер, где масштабы популярности жанров подкреплены минималистичной авторской символикой и строгой инфографической сеткой.
Выбор темы
Выбор темы продиктован профессиональным интересом к индустрии гейм-дизайна и анализу ее рынка. Вместо субъективных оценок критиков или временных коммерческих показателей, данный массив данных предлагает чистую, объективную картину — фактическое распределение разработанных игр по ключевым категориям. Данные стабильны, четко классифицированы и позволяют построить точную иерархию, избегая лишнего информационного шума. Это идеальная основа для создания лаконичной графической формы.
Цель инфографики
Трансформировать сложный текстовый датасет в структурированный, удобочитаемый и запоминающийся графический постер. Цель проекта — создать инструмент быстрой визуальной навигации, который органично сочетает точные аналитические график и минималистичный пиктографический дизайн, способный удерживать внимание зрителя.
Практическая ценность и польза
Инфографика обладает высокой практической ценностью для начинающих гейм-дизайнеров, исследователей медиакультуры и игроков.
Постер позволяет:
Мгновенно оценить плотность и видовую структуру рынка ПК-игр.
Наглядно увидеть, какие жанры статистически доминируют в индустрии, а какие остаются нишевыми.
Использовать финальный носитель как наглядный визуальный справочник по классификации видеоигр.
Процесс создания
Начальным этапом работы стал импорт и анализ датасета Computer Games Dataset с платформы Kaggle. С помощью фильтрации текстовые строки в графе Genre были очищены от лишних пробелов, приведены к единому регистру и сгруппированы в 10 самых популярных макро-жанров за сорок лет истории ПК-игр (1983–2022 гг.). Для оптимизации рутинных задач применялись технологии искусственного интеллекта: текстовая модель помогла структурировать массив в формат CSV, графический ИИ сгенерировал финальные трехмерные мокапы, а также иллюстрацию для проекта. Весь производственный пайплайн был полностью реализован в Figma. По модульной сетке была выполнена верстка композиции, текстовых блоков и интеграция сгенерированных ассетов в единую инфографическую карту.
Источник
