색소폰 애호가가 Billboard Top 100을 듣기에 가장 좋은 해는 언제인가?

버블렛 히트 리스트에서 색소폰이 차지하는 비중 타이디 튜주(또는 Tidy Tuesday)는 R 사용자들이 주기적으로 데이터를 활용해 코딩 실력을 기를 수 있도록 주간 데이터 세트를 제공하는 프로젝트입니다. 전체 세부 사항은 여기에서 확인할 수 있습니다. 최근에 차에서 아내에게 이렇게 물었어요. “노래에 색소폰이 조금 들어가면 좋지 않나요?” 그녀는 웃었지만, 저는 진심이었습니다. 우연히 한동안 R을 사용하지 못하다가 타이디 튜주 아카이브를 살펴보다가 빌보드 핫 100 넘버 원 데이터 세트에서 “노래에 색소폰이 포함되었는가”를 나타내는 플래그를 발견했습니다. 그래서 궁금해졌죠, 가장 색소폰이 많이 들린 해는 언제일까요? 1987년 이후로는 총 11년만이 색소폰이 포함된 곡이 넘버 원이 되었고, 1994년 이후로는 5년만이 색소폰이 돋보이는 히트가 있었습니다. 사회가 이 정도로 색소폰을 잊어버린 건가요? AI가 우리를 대신할까 하는 생각도 들지만, 진정한 감정은 이미 오래 전에 사라졌다고 느낍니다. 특히 두 곡이 큰 역할을 했습니다. Whitney Houston의 “I Will Always Love You”(1992년)과 The Heights의 “How Do You Talk To An Angel”(1992년)은 각각 14주씩 넘버 원을 기록하며 1992년을 색소폰 비중이 가장 높은 해(31%)로 만들었고, Bruno Mars의 “Uptown Funk”(2015년)은 같은 기간을 기록했으나 전체 비중은 27%에 불과했습니다. 데이터 가져오기 및 전처리 library(tidyverse) library(ggtext) library(tidytuesdayR) library(tinieR) # 데이터 불러오기 data replace_na(list(main_genre = "Rock")) | separate(date, c("year", "month", "day"), sep = "-", remove = FALSE) | select(year, weeks_at_number_one, main_genre) | group_by(year) | summarise(perc_of_year = (sum(weeks_at_number_one)/52)) | ungroup() | mutate(year = as.Date(paste(year, "01", "01", sep = "-"))) 시각화 코드 # plot sax_songs ggplot(aes(year, perc_of_year)) + geom_point(colour = "#E03135", size = 2) + scale_y_continuous(labels=scales::percent) + scale_x_date(date_breaks = "10 year", date_labels = "%Y", expand = expansion(add = 0)) + xlim(c(as.Date("1959-01-01"), as.Date("2023-01-01"))) + theme( legend.position = "none", axis.text.x = element_text(face = "bold", colour = "#4D556B"), axis.text.y = element_text(face = "bold", colour = "#4D556B"), axis.title.y = element_text(face = "bold", colour = "#4D556B"), axis.line = element_line(colour = "#4D556B"), panel.grid = element_blank(), panel.grid.major.y = element_line(size = 0.3, colour = "black", linetype = 3), plot.title = element_textbox(face = "bold", colour = "#AE030E", size = 14), plot.background = element_rect(fill = "#FFF8E7"), panel.background = element_rect(fill = "#FFF8E7"), plot.margin = margin(20,20,20,20), plot.subtitle = element_textbox(face = "bold"), plot.caption = element_textbox(face = "italic", colour = "#4D556B") ) + labs( x = "", y = "% of Year", title = "Percentage of each year where the Billboard No. 1 song prominently contained a saxophone", subtitle = "", caption = "% calculated as total no. 1 weeks in year / 52" ) + annotate("segment", x = as.Date('2015-01-01'), y = 0.24, xend = as.Date('2015-01-01'), yend = 0.26, arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.01, "npc"))) + annotate("text", x=as.Date('2015-01-01'),y=0.24, label = "Uptown Funk", color = "#185AA6", angle = 0, hjust = 0.5, vjust = 1.5, size = 3, fontface = "bold") + annotate("segment", x = as.Date('1992-01-01'), y = 0.28, xend = as.Date('1992-01-01'), yend = 0.3, arrow = arrow(type = "closed", length = unit(0.01, "npc"))) + annotate("text", x=as.Date('1992-01-01'),y=0.28, label = "I Will Always Love You", color = "#185AA6", angle = 0, hjust = 0.5, vjust = 1.5, size = 3, fontface = "bold") 위 코드를 실행하면 색소폰이 포함된 넘버 원 곡이 연도별로 차지한 비중을 시각화할 수 있습니다. 특히 1992년과 2015년의 두 히트곡을 화살표와 라벨로 강조했습니다. 이처럼 색소폰이 돋보이는 히트는 드물지만, 그 순간은 여전히 강렬합니다. 여러분도 타이디 튜주에서 다른 재미있는 통계로 찾아보시길 바랍니다.