Blank Charts
Uma aplicação web que desenvolvi do zero para analisar e visualizar a disparidade de gênero nos charts de streaming de música no Brasil.
Ficha técnica
Cliente
Projeto autoral
Tecnologias
Node.js, SQLite, JavaScript, Tailwind CSS
Minha função
Idealização, pesquisa, arquitetura de dados, design & desenvolvimento
Período
Lançamento: Julho 2025

O desafio
O que acontece ao remover os homens dos charts (paradas musicais) das principais plataformas de streaming de música? O Blank Charts responde a essa pergunta de forma visual. O desafio era criar uma ferramenta que fosse capaz de expor mais uma dimensão da disparidade de gênero na indústria fonográfica, quantificando de forma clara e direta para qualquer usuário.
Meu processo e atuação
Conduzi o projeto do início ao fim, atuando em múltiplas frentes para transformar uma ideia em um produto funcional:
1. Metodologia: Vibe Coding (Desenvolvimento assistido por IA)
O Blank Charts foi desenvolvido utilizando a metodologia de vibe coding, um processo de prototipagem rápida assistido por Inteligência Artificial, conforme conceituado por Andrej Karpathy. A abordagem seguiu o princípio de "codificar primeiro, refinar depois": a intenção e a lógica do projeto foram expressas em linguagem natural, e um assistente de IA (LLM) gerou a base do código funcional. Meu papel como "humana no comando" foi guiar a visão do produto, alinhar os objetivos, validar a lógica do código gerado e refinar os detalhes de front-end e da arquitetura de dados, garantindo que a ferramenta final fosse robusta e precisa.
2. Pesquisa e estratégia de dados
A fase inicial focou em definir uma metodologia de pesquisa rigorosa e ética. O princípio de não suposição guiou a categorização de gênero de cada artista, baseando-se estritamente na autodeclaração pública para garantir respeito e precisão. Analisei as fontes de dados (Spotify, Kworb.net) e defini o escopo do produto, incluindo um roadmap para futuras expansões.
3. Arquitetura de dados e tecnologia
Projetei e implementei a arquitetura de dados do zero. O processo envolve a coleta de dados brutos (CSV), enriquecimento através da API do Spotify e armazenamento em um banco de dados local (SQLite) usando Node.js. Para garantir performance máxima, os dados são pré-processados e servidos ao front-end como arquivos estáticos (JSON), resultando em um carregamento quase instantâneo.
4. Design da Experiência e Interface (UX/UI)
O design da interface foi focado em clareza e impacto. A decisão de apresentar a posição original ao lado da posição no Blank Charts foi central para a experiência, pois permite que o usuário visualize o "salto" e entenda o tamanho da disparidade instantaneamente. A interface é limpa, responsiva e projetada para que a informação seja a protagonista.
Os resultados
- Uma aplicação web funcional e performática, com arquitetura de dados robusta e documentada.
- Uma metodologia transparente e ética para coleta e análise de dados sobre um tema sensível.
- Uma plataforma viva, pronta para gerar pautas, artigos e novas investigações sobre a indústria da música, servindo como uma ferramenta para jornalistas, pesquisadores e fãs.