The Hidden Chemistry of Beauty

Косметическая индустрия ассоциируется с огромным разнообразием продуктов, однако анализ открытых данных показывает более сложную картину. Этот проект исследует химические вещества, заявленные производителями косметики в рамках California Safe Cosmetics Program, и показывает, как они распределяются между различными категориями продукции.

Основная задача проекта — выявить закономерности, скрытые за десятками тысяч товаров, и представить их в формате редакционной инфографики.

В основе проекта лежит открытый датасет California Safe Cosmetics Program. Он содержит информацию о косметических продуктах, компаниях-производителях, химических веществах и датах регистрации.

После подготовки данных было проанализировано более 114 тысяч записей, охватывающих 33 тысячи продуктов, 606 компаний и 123 химических вещества.

Постер построен по принципу редакционного повествования: от общего масштаба данных к ключевым закономерностям. Композиция начинается с основных показателей базы данных, затем раскрывает наиболее распространённые химические вещества и категории продукции, после чего показывает их взаимосвязи и динамику регистрации во времени.

Визуальный стиль вдохновлён эстетикой современной beauty-индустрии и сочетает крупную типографику, минималистичную композицию и ограниченную палитру оттенков розового и бордового цветов.

Исследование выявило заметную концентрацию химических раскрытий вокруг небольшого числа веществ. Несмотря на большое количество зарегистрированных продуктов, значительная часть записей связана с несколькими повторяющимися компонентами.

Наиболее распространённым веществом оказался Titanium Dioxide, который существенно опережает остальные химические компоненты по количеству упоминаний. Также было обнаружено, что основная масса раскрытий приходится на декоративную косметику.

Работа началась с анализа открытого датасета California Safe Cosmetics Program. После изучения структуры данных были определены ключевые показатели, наиболее значимые категории продукции и химические вещества, вокруг которых строится основное повествование инфографики.

Для построения визуализаций использовался сервис RAWGraphs, который позволил быстро протестировать различные способы представления данных и выбрать наиболее подходящие графики для финального постера. После экспорта визуализации были доработаны и адаптированы под единую композицию в Figma, где был собран весь макет и сформирован итоговый визуальный стиль проекта.

На разных этапах работы использовался ChatGPT: для анализа датасета, поиска наиболее сильного нарратива, подготовки текстового сопровождения и обсуждения структуры инфографики. Финальное визуальное решение, компоновка материалов и оформление постера были выполнены самостоятельно.

Проект показал, что методы визуализации данных позволяют по-новому взглянуть на привычные темы. Анализ косметической индустрии выявил скрытые закономерности, которые трудно заметить при изучении отдельных продуктов.

Инфографика превращает большой массив данных в последовательную визуальную историю и демонстрирует, как дизайн может сделать сложную информацию понятной и доступной для широкой аудитории.