
Почему мемы?

Я долго искала идеальный датасет, но ни один не показался мне достаточно интересным. Поэтому я решила взять всё в свои руки: вооружившись интернетом, я начала исследовать тему, которая оставила мощный след в современной культуре — мемы. В итоге я создала собственный датасет, чтобы разобраться, какое поколение внесло наибольший вклад в развитие мемов и в каком году они стали полноценным ежегодным явлением, влияющим на медиа и нашу жизнь.
В этом анализе вы встретите:
Я выбрала именно эти типы диаграмм не случайно — каждая из них позволяет взглянуть на данные под разным углом. К тому же, их визуальный стиль делает информацию максимально понятной.
Стилизация
Мною не был выбран какой-то уникальный стиль для графиков, ибо изначально моей задумкой было нанести поверх картинки из мемов. Единственные изменения — палитра. Все диаграммы в бежевых, нейтральных оттенках, которые хорошо подходят почти под любой дизайн презентации. Я также выделяла столбцы красными цветами, чтобы сильнее акцентировать внимание читателя именно на этих данных.
Напрямую к анализу!
Сначала я решила выяснить, какое поколение проявило наибольшую активность в создании мемов. Для этого я вежливо попросила Python определить в процентах, кто больше всего участвовал в популяризации мемов с 2000 по 2025 год.
Чтобы результаты были корректными, я заранее отсортировала поколения по их временным периодам и ограничила исследование мемов, появившихся после 2000 года.

Данные на диаграмме не определяют, какое поколение «лучше» или «хуже» — они лишь отражают изменения в медиа и отношении к интернету, которые можно заметить даже на этой небольшой диаграмме.
Что же означают категории Gen Z/Alpha и Миллениалы/Gen Z? Это мемы, которые были популярны сразу у двух поколений. У них нет чёткого разделения, потому что почти каждый представитель этих поколений так или иначе понимал их.
Грустно живётся в 2000-х…
После анализа луковичной диаграммы я задумалась: почему между поколениями возник такой значительный разрыв?
Чтобы разобраться в этом, я обратилась к точечной диаграмме — она лучше всего подходит для отображения количества мемов, созданных в разные годы, и позволяет наглядно увидеть динамику их появления.
После 2020 года мемы начали появляться особенно активно, что напрямую связано с развитием Интернета и его массовым использованием. Современное альфа-поколение, проводя огромное количество времени в сети, создает множество трендов, которые быстро набирают популярность. Однако изобилие не всегда означает качество — поток мемов растет, но далеко не все из них становятся действительно запоминающимися.
Актуальность и качество интернет-мемов — вот что я разберу дальше.
Актуально ли сейчас?
Чтобы сделать графики более компактными, я перевела значения из таблицы: «Очень высокая», «Высокая» и тд, в цифровой формат. Из-за того, что у меня большой датасет, я также сократила критерии актуальности, до простого — Да, актуально.
Два графика отлично дополняют друг друга: видно, как в 2020-х годах данные резко скачут от «Актуально» до «Не актуально». Это наглядно подтверждает, что главное — не количество, а качество мемов.
Например, небольшое количество мемов, появившихся с 2005 по 2015 год, остается популярным до сих пор. И это при том, что в те годы не наблюдалось такого массового создания контента, как в 2020-х.
Упали в небытие
Стоит отметить, что редко используемые мемы не привязаны к конкретному году — они, как и любые медиа-тренды, постоянно эволюционируют, сменяются и уходят в забвение.
Выводы
Благодаря этому анализу данных можно сделать несколько интересных выводов:
Мемы рождаются и умирают вместе с поколениями. Лишь немногие из них становятся по-настоящему универсальными — большинство остается понятными лишь определенной группе людей.
С каждым годом количество мемов в интернете растёт, но лишь единицы становятся культовыми. По-настоящему легендарные мемы, появившиеся ещё в 2005 году, продолжают влиять на цифровую культуру и по сей день.
Даже забытые мемы не исчезают бесследно — они всё ещё существуют в глубинах сети. Поэтому не стоит грустить о прошлом: в эпоху интернета можно найти всё и изучить великую науку Мемологию!
Для создания датасета была использована генеративная модель ChatGPT o1.