Cовместимость по знаку зодиака
Cовместимость c селебрити

Узнайте совместимость по знаку зодиака

Office of Creative Research, нью-йоркская лаборатория данных, может многому научить журналистов.

Технологии И Инструменты

«And That’s The Way It Is» — это совместная работа программы «Ориентиры» Техасского университета в области паблик-арта, Бена Рубина и Управления творческих исследований. (Фото предоставлено OCR)

Если бы вы гуляли по кампусу Техасского университета в Остине весенним вечером 2012 года, вы бы увидели, как несколько человек получают новости со стороны пятиэтажного здания.

Фразы из легендарных передач Уолтера Кронкайта, а также новостные ленты в прямом эфире со всей страны проецируется в сторону Коммуникационного центра Джесси Х. Джонса, давая каждому, кто проходил мимо, взгляд на ночные новости из прошлого и настоящего.

Проект создан участниками Управление творческих исследований , исследовательская группа из Нью-Йорка, которая часто создает визуализации данных, представления в общественных местах и ​​прототипы, чтобы помочь людям понять информацию.

В последние месяцы они создал визуализацию об общей теории относительности Эйнштейна для журнала Scientific American, сделал расширение для хрома которые помогают людям понять таргетинг рекламы и работал с National Geographic для отслеживания дикой природы в режиме реального времени в дельте Окаванго в Ботсване.

Их работа сочетает в себе журналистику, исследования пользователей, публичное выступление и широкомасштабную оцифровку, которая заставляет людей понимать или обрабатывать информацию по-новому (несколько членов исследовательской группы перешли из The New York Times). недавно закрыт научно-исследовательская лаборатория).

Я связался с Управлением творческих исследований, чтобы узнать больше о подходе группы к широкомасштабному взаимодействию и информации, которая выходит далеко за рамки экрана и имеет множество приложений для отделов новостей.

я люблю тебя проецировал ночные новости на пятиэтажное здание в Техасе. Это противоположность мобильного устройства. Все вместе делятся общим опытом. Не могли бы вы немного рассказать о том, как вы видите общественное пространство и как отделы новостей могут видеть общественное пространство, когда думают о том, как передать новости?

Прежде всего, большая заслуга в создании этой замечательной статьи принадлежит Бену Рубину, сооснователю OCR, который в настоящее время является директором Института информационного картирования Парсонса.

Бен рассказывает замечательную историю о том, как в детстве он ехал вечером домой на велосипеде и видел, как все окна на улице синхронно мерцают, потому что все были настроены на одну и ту же программу новостей в одно и то же время. Это касается того, что Теджу Коул называет «публичное время», и я думаю, что это действительно ценная концепция, о которой стоит подумать, когда мы исследуем отношения между данными и общественностью.

Общественное пространство изменилось из-за преобладания мобильных устройств. Кажется, что люди меньше осознают свое окружение и с меньшей вероятностью общаются друг с другом, но гораздо чаще общаются с кем-то, удаленным от этого пространства.

Как вы решаете, какие проекты брать? Что делает проект хорошим? Дополнение: что отличает хорошее живое мероприятие от цифрового проекта?

Мы отказываемся от большей части работы, которая попадается нам на пути, либо потому, что это рекламная работа, либо потому, что она не соответствует нашему направлению исследований, либо потому, что есть что-то, что не согласуется с нашей основной этикой. Или, чаще, потому что мы можем сразу закрыть глаза и представить, как бы мы решили проблему. Хорошо это или плохо, но нас привлекают сложные, новые проблемы. К счастью, мы заработали репутацию странных вещей, поэтому все чаще и чаще люди приходят к нам, потому что у них есть странная идея, и у них есть предчувствие, что мы поймем, о чем они думают.

С практической точки зрения мы также стараемся убедиться, что за проектом стоят реальные данные. Часто к нам приходят люди с действительно интересными идеями, но из-за организационной политики, технических барьеров или бюджетных ограничений они не могут предоставить нам данные. Поскольку наш подход — «сначала данные», мы пытаемся получить от клиента некоторую уверенность в том, что данные существуют или что мы можем сотрудничать, чтобы создать систему для их сбора.

Что касается разрыва между живым и цифровым, то он стирается для нас от проекта к проекту. Мы пытались придумать, как каждый наш проект может существовать как физически, так и в цифровом виде, и его можно испытать как вживую, так и в архиве. Сейчас у нас есть два проекта, которые представляют собой работу с данными в Интернете, и для обоих из них мы создаем физический опыт как часть нашего подхода — один крупномасштабная скульптура перед ратушей, второй — перформанс струны. квартет.

Большая часть вашей работы направлена ​​на то, чтобы сделать сложные темы более понятными. Вы создали интерактивную игру и рассказ, чтобы объяснить выводы из недавней статьи в Nature. Я хотел бы услышать больше о том, как создавался этот проект, и как вы тестировали то, что создали, чтобы зрители поняли анимацию.

К нам обратился (профессор) Саймон Дж. Энтони, чтобы он визуально донес идеи в своей статье до более широкой аудитории, помимо коллег-исследователей. Мы решили нацеливаться на различные виды взаимоотношений между вирусами у носителей, особенно когда они не вызывают каких-либо явных заболеваний. Чтобы делать прогнозы, вы должны сначала определить, какие типы шаблонов существуют, поэтому большая часть образовательного аспекта игры состоит в том, чтобы показать разницу между случайными и детерминированными шаблонами. Что нас также заинтересовало в его исследованиях, так это то, что вы изучаете взаимодействия между вирусами в разных масштабах. Паттерны могут быть очень разными, поэтому стало важно думать на уровне вирус-вирус, на уровне вирус-хост и на уровне сообщества многих хостов. Тот факт, что все эти типы отношений происходят одновременно и что существуют потенциально предсказуемые закономерности, определяющие их существование, был для нас самым большим преимуществом.

Когда люди приходят в OCR с проектом, мы пытаемся понять, что данные или исследования пытаются донести, и делаем все возможное, чтобы интерпретировать и перевести их для более широкой аудитории. В данном случае мы хотели расширить охват исследований Саймона за пределы научного или академического сообщества. Мы создали упрощенное повествование, объясняющее несколько основных концепций статьи. Добавление игрового элемента казалось естественным способом закрепить некоторые абстрактные концепции, которые мы пытались показать, и сделать их более привлекательными. Чтобы сделать тему более доступной, мы хотели, чтобы визуальный язык сайта был ярким, дружелюбным и напоминал о космических захватчиках. Смайлик какашки показал себя как очень важный инструмент, который ссылается на метод сбора образцов вируса, а также добавляет легкомыслия сайту.

Я рассматриваю вашу работу как журналистику, но вне традиционной редакции. Вы помогаете людям понять и осмыслить их мир. У вас есть любимый проект?

Мы определенно «смежны с журналистикой». Четверо из 10 членов нашей команды имеют опыт работы с новостями, и я думаю, что мы разделяем этические и технические подходы с отделом новостей. Тем не менее, мы не всегда заинтересованы в аккуратном рассказе истории. По сути, мы исследовательская группа, и я думаю, что большая часть нашей лучшей работы по своей сути неполна. Мы вежливо отказываемся от выбора понравившегося проекта.

Большая часть вашей работы связана с подключением людей к информации посредством перфоманса. Одно из моих любимых выступлений База данных коллекций MoMA на 120 000 объектов . Не могли бы вы немного рассказать о том, как вы решили создать базу данных и как при этом думали об аудитории и общественных местах?

MoMA попросил нас принять участие в их серии экспериментов с художниками, что означало сотрудничество с их отделом образования над чем-то, что можно было бы рассматривать как общественную программу.

Наши первоначальные идеи были в основном связаны с созданием концептуальных API, которые позволили бы посетителям (как в здании, так и в Интернете) взаимодействовать с базами данных музея интересными способами. Как оказалось, в таком учреждении, как MoMA, существует множество политических условий, и мы не смогли получить разрешения на выполнение той работы, которую изначально хотели. Поэтому мы решили переформулировать проблему и посмотреть, как мы можем представить данные, которые уже были общедоступны, новыми и интересными способами. Марк Хансен и Бен Рубин была история данных и перформанса, поэтому они действительно руководили разработкой пьесы с [театральной группой] Услуги по ремонту лифтов и структурировал представление в галереях.

Предоставление данных в публичное пространство меняет то, как люди ожидают взаимодействовать с ними. Это также делает использование данных несколько менее добровольным — в основном мы «читаем» данные, когда нажимаем на ссылку, переворачиваем страницу или посещаем лекцию. Размещая скульптуру данных в парке или устраивая представление базы данных в художественной галерее, мы в некотором роде навязываем данные людям, что меняет динамику разговора.

В отделах новостей статья часто публикуется, а затем редакторы, репортеры и команда визуализации данных переходят к следующему проекту. Ты записывать что, когда музеи «поощряют создание произведений искусства данными своих коллекций, музеи также оказываются вовлеченными в красивую рекурсию: они производят данные, которые производят искусство, которое производит данные, и так далее, и так далее».

Это напоминает мне о тех случаях, когда новостные организации действительно уделяют внимание своим разделам комментариев, потому что они черпают новые идеи для историй от людей, которые ответили на их первую статью. Мне любопытно, как редакции могут побудить свою аудиторию сделать ремикс своего контента или создать что-то новое из того, что они производят. Я вижу так много проектов, на создание которых ушло так много времени, а затем команда переходит к следующему проекту. Есть ли способы выйти за рамки публикации?

С момента создания OCR мы были очарованы идеей обратной связи. Мы постоянно пытаемся заинтересовать нашу аудиторию не только с помощью инструментов, которые мы создаем. От сбора данных до визуализации данных задействовано много шагов и участников, часто формирующих и влияющих на первоначально собранные данные. Поэтому ради прозрачности и открытости для нас крайне важно вовлекать людей в процесс преобразования данных, от необработанных битов до сенсорных выходов.

Мы рассматриваем это как попытку противостоять градиенту власти, который управляет большинством систем данных, в котором люди, от которых поступают данные, имеют наименьшую власть, а правительства и корпорации — наибольшую.

Некоторые из наших проектов, например «Floodwatch», вовлекают общественность в процесс сбора данных. Другие, такие как Into The Okavango, предоставляют людям инструменты для запроса необработанных данных через общедоступные API. Вскоре мы запускаем гражданский научный проект «Облачно с вероятностью боли», который побуждает участников изучать данные общественного здравоохранения и представлять свои собственные гипотезы исследовательской группе проекта в Манчестерском университете, Великобритания. Существует множество способов привлечения аудитории, которые еще предстоит изучить, и мы твердо убеждены, что они не должны ограничиваться окончанием творческого процесса.

В последнее время нас интересовало, как сообщества могут напрямую критиковать данные. Мы создаем пару API, которые позволяют пользователям аннотировать объекты данных вопросами о происхождении, комментариями о достоверности или критикой методологии.

Когда я наткнулся на страницу вашего проекта, я подумал о множестве способов, которыми отделы новостей могли бы думать о пространстве, производительности и сборе данных. Но они часто ограничены в ресурсах и времени. Какие мелочи могут сделать организации, чтобы помочь людям наладить связи и лучше понять окружающий мир, даже если у них нет команды визуализации данных?

Я думаю, что редакциям новостей нужно подумать о том, как внедрить творческие навыки работы с данными в свои существующие команды, а не сетовать на отсутствие «команды визуализации данных». Два наших самых любимых человека в мире недавно сделали удивительный проект под названием « Уважаемые данные », в котором они обменивались нарисованными от руки открытками с данными друг с другом в течение года. Никакого кода, только карандаши. Это хорошее напоминание о том, что технологии (и соответствующий бюджет) не являются реальным ограничивающим фактором.

Говоря о вдохновении, Команда Джона Кифа в WNYC всегда удивляют нас восхитительными и находчивыми способами работы с данными с небольшой командой и небольшим бюджетом. Нас особенно восхищают проекты WNYC, в которых сбор данных сочетается с представлением данных. Они действительно вдохновляюще стирают границы между журналистикой, гражданской наукой и движением производителей.

(См. также: В Stream Lab журналисты вещания объединяются со студентами, чтобы исследовать воду в Западной Вирджинии)

Я делаю много репортажей о рекламных технологиях, и мне было очень интересно узнать о ваших проектах». За знаменем ' а также ' Наводнение ». Каков статус Floodwatch? Люди участвовали? Что вы узнали из этого эксперимента?

В 2013 году мы создали интерпретатор систем рекламных технологий для (предпринимателя и журналиста) Джона Бэттелла. Было интересно узнать об этой большой безголовой системе, которая, возможно, является самой сложной вычислительной системой из когда-либо созданных. Работая над этим проектом, мы начали думать о том, что люди мало что видят в этой системе, и начали думать о том, как мы могли бы обучать и расширять возможности потребителей (или, как мы их называем, людей). Результатом стал Floodwatch, инструмент, который позволяет людям просматривать профили, которые рекламодатели создают о них, и позволяет собирать базу данных ставок, которой можно поделиться с исследователями рекламы.

В настоящее время Floodwatch находится в стадии альфа-тестирования, а бета-версия запланирована на лето. После получения значительной пользовательской базы (около 12 000 человек зарегистрировались для использования расширения, хотя в настоящее время активных пользователей меньше), мы создали большой набор данных объявлений, которые были показаны людям. Работая со специалистом по машинному обучению, мы смогли классифицировать объявления исключительно на основе содержащихся в них изображений. Мы планируем выпустить новую функцию в бета-версии, где пользователи получат визуализацию, объясняющую типы объявлений, которые им показывают, и их сравнение с другими.

Как вы получаете новые идеи? Как вы делитесь тем, что узнали?

Существует баланс между идеями, генерируемыми офисом, и идеями, которые приходят к нам через наших партнеров. В студии мы пытаемся представить себя как можно большему количеству других создателей и исследователей. В связи с этим мы проводим ежемесячное мероприятие под названием OCR Friday, на которое мы приглашаем одного человека вместе с 30 гостями, чтобы провести несколько часов, рассказывая о практике, основанной на исследованиях. У нас были кинематографисты, юристы, исследователи конфиденциальности, специалисты по наблюдению, пивовары, дизайнеры, скульпторы… мы стараемся изо всех сил, чтобы вещи были разнообразными.

Мы не так хорошо, как должны были бы делиться тем, что узнали. Мы публикуем ежегодный журнал, в котором собраны материалы из наших проектов: заметки, эссе, код и другие мелочи. Мы пытаемся лучше размещать активные общедоступные репозитории GitHub, а также хотели бы проводить общедоступные семинары и неформальные обсуждения тем исследований, за которыми мы можем следить.

Сегодня многие редакции обеспокоены алгоритмами на платформах, которые контролируют, кто может просматривать контент. Не могли бы вы немного рассказать о роли алгоритмов в вашей собственной работе? Какая связь между алгоритмами и редакционным суждением?

О боже, алгоритмы.

Воды вокруг алгоритмов и редакционных суждений невероятно мутны. Как недавно сказал (бывший гуру данных Kickstarter) Фред Бененсон, алгоритмы часто используются для « функциональность mathwash, которая в противном случае объективно считалась бы произвольной ».

Несколько лет назад нас попросили разработать алгоритм и медиа-инсталляция для Музея 11 сентября, которая будет динамически создавать временные шкалы, связывающие текущие события с событиями 11 сентября. Например, ветка может быть построена вокруг того, как изменились и не изменились законы о контроле над оружием с этой недели по 2001 год. в некотором смысле это усилило его. Тем не менее, когда произведение было представлено, оно было описано как объективное благодаря вычислениям. Для музея это был изящный способ обойти политику курирования.

Мы используем алгоритмы как средство для обработки данных, для создания визуальных форм, для создания сценариев для исполнителей, для создания звуковых ландшафтов. Некоторые из этих алгоритмов «готовы к использованию», и в этом случае редакция решает, какой алгоритм имеет смысл использовать. Другие алгоритмы мы создаем сами, и в этом случае мы стараемся помнить о том, как наша субъективность запекается в коде. Определение алгоритма, состоящее из двух слов, — «делать до» — и именно до тех пор, пока мы не попадем в беду, поскольку любое тихое общение может превратиться в громкое.