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ニューヨークのデータラボであるOfficeofCreative Researchには、ジャーナリストに教えることがたくさんあります。

技術とツール

「AndThat’s The Way It Is」は、テキサス大学のパブリックアートプログラムであるランドマーク、ベンルービン、およびクリエイティブリサーチオフィスのコラボレーションです。 (写真提供者:OCR)

2012年のある春の夜にテキサス大学オースティン校のキャンパスを歩いていたとしたら、5階建ての建物の横から多くの人がニュースを受け取っているのを見たことでしょう。

ウォルタークロンカイトの伝説的な放送からのフレーズ、および全国からのライブニュースフィードは 側面に投影 ジェシーH.ジョーンズコミュニケーションセンターの、過去と現在からの毎晩のニュースを見て歩いた人に与えます。

プロジェクトはのメンバーによって作成されました クリエイティブリサーチオフィス 、ニューヨークを拠点とする研究グループで、データの視覚化、公共空間のパフォーマンス、プロトタイプを作成して、人々が情報を理解できるようにしています。

ここ数ヶ月で、彼らは ビジュアライゼーションを作成しました サイエンティフィックアメリカンの一般相対性理論に関するアインシュタインの理論について、 Chrome拡張機能を作成しました それは人々が広告ターゲティングを理解するのを助け、 ナショナルジオグラフィックと協力 ボツワナのオカバンゴデルタで野生生物をリアルタイムで追跡します。

彼らの仕事は、ジャーナリズム、ユーザーリサーチ、公演、大規模なデジタル化を組み合わせて、人々に新しい方法で情報を理解または処理させます(ニューヨークタイムズから移住した多くのリサーチグループメンバー) 最近シャッターを切った R&Dラボ)。

私はクリエイティブリサーチオフィスに連絡を取り、画面の境界をはるかに超えてニュースルームに多くの用途がある、大規模なエンゲージメントと情報に対するグループのアプローチについて詳しく学びました。

私はあなたが大好きです 毎晩のニュースを投影しました テキサスの5階建ての建物に。モバイルデバイスの反対です。誰もが一緒に共同体験を共有しています。ニュースを伝える方法を考えるとき、パブリックスペースをどのように見るか、ニュースルームがパブリックスペースをどのように見ることができるかについて少し話していただけますか?

まず第一に、その素晴らしい作品の功績のほとんどは、現在パーソンズの情報マッピング研究所の所長であるOCR共同創設者のベンルービンにあります。

ベンは、子供の頃に自転車で家に帰り、通りのすべての窓が同期してちらつくのを見たという素晴らしい話をしています。誰もが同時に同じニュース番組に耳を傾けていたからです。これは何に触れます テジュ・コール 「パブリックタイム」と呼ばれ、データとパブリックの関係を検討する際に考える価値のある概念だと思います。

モバイルデバイスの普及により、パブリックスペースは変化しました。人々は周囲のことをあまり意識しておらず、お互いにコミュニケーションをとる可能性は低いようですが、その空間から離れた人とコミュニケーションをとる可能性ははるかに高くなっています。

どのプロジェクトを引き受けるかをどのように決定しますか?何が良いプロジェクトになりますか?フォローアップ:デジタルプロジェクトと比較して、優れたライブイベントを作るものは何ですか?

広告の仕事であるか、研究の道に合わないか、または私たちの基本的な倫理に合わない何かがあるために、私たちは私たちがやってくる仕事の大部分を断ります。または、多くの場合、すぐに目を閉じて、問題をどのように解決するかを想像できるためです。良くも悪くも、私たちは難しい、斬新な問題に惹かれます。幸いなことに、私たちは奇妙なことをすることで少し評判を築いてきました。そのため、奇妙な考えを持っているという理由で多くの人が私たちのところにやって来ます。

実用的には、プロジェクトの背後に実際のデータがあることを確認することも検討しています。多くの場合、人々は本当にエキサイティングなアイデアを持って私たちにやって来ますが、組織の政治や技術的な障壁、または予算の制約のために、彼らは私たちにデータを取得できません。私たちのアプローチは「データファースト」であるため、データが存在すること、またはデータを収集するためのシステムを構築するために協力できることについて、クライアントからある程度の保証を得ようとします。

ライブとデジタルの違いに関する限り、これはプロジェクトごとに曖昧なものです。私たちは、私たちのすべてのプロジェクトが物理的にもデジタル的にも存在し、ライブとアーカイブの両方で体験できる方法を考えようとしてきました。現在、ウェブベースのデータを活用した2つのプロジェクトがあり、どちらもアプローチの一環として物理的な体験を生み出しています。1つは市庁舎前の大規模な彫刻、もう1つは弦楽四重奏によるパフォーマンスです。カルテット。

あなたの仕事の多くは、難しい主題をはるかに理解しやすくすることに関係しています。あなたはインタラクティブなゲームを作成し、 調査結果を説明する 最近のネイチャーペーパーの。そのプロジェクトがどのようにまとめられたか、そして視聴者がアニメーションを理解していることを確認するために構築したものをどのようにテストしたかについて、もっと知りたいです。

私たちは(教授の)Simon J. Anthonyから、彼の論文のアイデアを他の研究者を超えたより多くの聴衆に視覚的に伝えるように言われました。特に明らかな病気を引き起こさない場合は、ホスト内のウイルス間のさまざまな種類の関係をターゲットにすることにしました。予測を行うには、まずどのようなパターンが存在するかを判断する必要があるため、ゲームの教育的側面の大部分は、ランダム性と決定論的パターンの違いを示すことです。彼の研究についても私たちが興味を持ったのは、さまざまな規模でウイルス間の相互作用を調べるときでした。パターンは大きく異なる可能性があるため、ウイルスからウイルスへのレベル、ウイルスからホストへのレベル、および多くのホストのコミュニティレベルで考えることが重要になりました。これらのタイプの関係のすべてが同時に起こっているという事実と、それらの存在を推進する潜在的に予測可能なパターンがあるという事実は、私たちにとって最大の魅力でした。

人々がプロジェクトでOCRに来るとき、私たちはデータや研究が伝えようとしていることに頭を悩ませ、それを解釈してより多くの聴衆に翻訳するために最善を尽くします。この場合、私たちはサイモンの研究の範囲を科学または学術界を超えて拡大したいと考えました。ペーパーのコアコンセプトのいくつかを説明する簡単な説明を作成しました。ゲーム要素を追加することは、私たちが見せようとしていた抽象的な概念のいくつかを固めるための自然な方法のように見え、より広い魅力を持っています。主題をよりアクセスしやすくするために、サイトの視覚言語を明るく色付けし、親しみやすく、スペースインベーダーを彷彿とさせるようにしました。うんこマークは、ウイルスサンプルの収集方法を参照し、サイトにある程度の妥当性を追加する非常に重要なツールであることを明らかにしました。

私はあなたがしている仕事をジャーナリズムとして見ていますが、伝統的なニュースルームの外にいます。あなたは人々が彼らの世界を理解し理解するのを助けます。お気に入りのプロジェクトはありますか?

私たちは間違いなく「ジャーナリズムに隣接」しています。私たちの10人のチームメンバーのうち4人はニュースのバックグラウンドを持っており、私たちは倫理的および技術的なアプローチをニュースルームと共有していると思います。とはいえ、私たちは常にきちんと物語を語ることに興味があるわけではありません。基本的に私たちは研究グループであり、私たちの最高の仕事の多くは本質的に不完全だと思います。私たちは、お気に入りのプロジェクトを選ぶことを丁寧に断ります。

あなたの仕事の多くは、パフォーマンスを通じて人々を情報に結びつけることを含みます。私のお気に入りの1つはパフォーマンスです MoMAの120,000オブジェクトコレクションデータベース 。データベースをどのように実行することを選択したか、そしてその際にオーディエンスとパブリックスペースについてどのように考えたかについて少し話していただけますか?

MoMAから、アーティスト実験シリーズへの参加を依頼されました。これは、公的なプログラムと見なすことができるものについて、教育部門と協力することを意味しました。

私たちの最初のアイデアは主に、訪問者(建物内とインターネット上の両方)が美術館のデータベースと興味深い方法で対話できるようにする概念的なAPIの作成に関するものでした。結局のところ、MoMAのような機関には多くの政治的条件が存在し、当初望んでいた作業を行うための許可を得ることができませんでした。そこで、問題を再構成し、すでに公開されているデータを新しく興味深い方法で提示する方法を確認することにしました。 マーク・ハンセンとベン・ルビン データとパフォーマンスの歴史があったので、彼らは本当に[劇場グループ]と一緒に作品の開発を主導しました エレベーター修理サービス ギャラリーでのパフォーマンスを構造化しました。

データをパブリックスペースに持ち込むと、人々がデータとやり取りする方法が変わります。また、データのエクスペリエンスがやや自発的ではなくなります。ほとんどの場合、リンクをクリックしたり、ページをめくったり、講演に参加したりすると、データが「読み取られ」ます。データの彫刻を公園に置いたり、アートギャラリーでデータベースのパフォーマンスをステージングしたりすることで、ある意味で人々にデータを強制し、会話のダイナミクスを変えます。

ニュースルームでは、作品が公開されることが多く、編集者、レポーター、データ視覚化チームは次のプロジェクトに移ります。君は 書きます 美術館が「コレクションデータを使ってアートメイキングを奨励するとき、美術館はまた、美しい種類の再帰に関与していることに気づきます。美術館は、データを生成するアートを生成するデータを生成します。

ニュース組織がコメントセクションの一番上にいるのはいつかを思い出させます。なぜなら、彼らは最初の作品に反応した人々から新しいストーリーのアイデアを得るからです。ニュースルームが視聴者にコンテンツをリミックスしたり、制作したものから何か新しいものを作成したりするように促す方法に興味があります。作成に非常に時間がかかったプロジェクトがたくさんあります。その後、チームは次のプロジェクトに移ります。出版を超えて拡張する方法はありますか?

OCRの開始以来、私たちはフィードバックのアイデアに魅了されてきました。私たちは常に、私たちが作成するツールの単なる出力を超えて、視聴者を引き付けるように努めています。データ収集からデータの視覚化まで、多くのステップとアクターが関与し、多くの場合、最初に収集されたデータを形成し、影響を与えます。したがって、透明性と開放性のために、生のビットから感覚的な出力まで、データ変換のプロセス全体に人々を関与させることが重要です。

これは、ほとんどのデータシステムを駆動する電力勾配に逆らう試みであると考えています。この勾配では、データの取得元の人々の電力が最も少なく、政府や企業の電力が最も多くなっています。

「Floodwatch」などの一部のプロジェクトでは、データ収集プロセスに一般の人々が関与しています。 「IntoTheOkavango」のような他のものは、パブリックAPIを介して生データをクエリするためのツールを人々に提供します。市民科学プロジェクト「CloudyWithAChance of Pain」を間もなくリリースします。このプロジェクトでは、参加者が公衆衛生データを調査し、英国マンチェスター大学のプロジェクトの研究チームに独自の仮説を提出することを奨励しています。まだ探求されていない聴衆を巻き込むための多くの道があり、私たちはそれらが創造的なプロセスの終わりに限定されるべきではないと強く信じています。

最近、コミュニティがデータを直接批評する方法に関心があります。ユーザーが来歴に関する質問、信憑性に関するコメント、または方法論の批評でデータオブジェクトに注釈を付けることができるようにするAPIをいくつか構築しています。

あなたのプロジェクトページに出くわしたとき、私はニュースルームがスペースとパフォーマンスとデータ収集について考えることができる非常に多くの方法を考えました。しかし、多くの場合、リソースと時間に縛られています。データビズチームがなくても、人々がつながりを築き、周囲の世界をよりよく理解できるようにするために、組織はどのような小さなことを行うことができますか?

ニュースルームは、「データビズチーム」の欠如を嘆くのではなく、クリエイティブなデータスキルを既存のチームに組み込む方法を考える必要があると思います。世界で私たちのお気に入りの2人が、最近「 親愛なるデータ 」では、1年の間に手描きのデータポストカードを交換しました。コードはなく、鉛筆クレヨンだけです。テクノロジー(および関連する予算)が実際の制限要因ではないことを忘れないでください。

インスピレーションといえば、 ジョンキーフのチーム WNYCでは、少人数のチームと少額の予算でデータを操作するための楽しくて機知に富んだ方法で、常に私たちを驚かせています。私たちは、データ収集とデータ表現を組み合わせたWNYCプロジェクトに特に夢中になっています。彼らは、ジャーナリズムと市民科学、そしてメーカー運動の境界を本当に刺激的な方法で曖昧にしています。

(関連:Stream Labでは、放送ジャーナリストが学生と協力してウェストバージニア州の水を調査しています)

私は広告技術について多くの報告をしていて、あなたのプロジェクトに本当に興味がありました。 バナーの後ろ ' と ' フラッドウォッチ 。」 Floodwatchのステータスはどうなっていますか?参加しましたか?その実験から何を学びましたか?

2013年には、(起業家およびジャーナリストの)JohnBattelleの広告技術システムの説明者を作成しました。間違いなくこれまでに作成された中で最も複雑な計算システムである、この大きなヘッドレスシステムについて学ぶことは魅力的でした。そのプロジェクトでの作業を通じて、私たちは、個人がこのシステムのいずれかをあまり見ないようにする方法について考え始め、消費者(または私たちが彼らと呼んでいる人々)を教育し、力を与える方法について考え始めました。その結果、Floodwatchが誕生しました。これは、広告主が作成しているプロファイルを人々に見てもらい、広告研究者と共有できる入札データベースの収集を可能にするツールです。

Floodwatchは現在アルファ版であり、今年の夏にベータ版がリリースされる予定です。かなりのユーザーベースを獲得した後(現在アクティブなユーザーは少ないですが、約12,000人が拡張機能を使用するためにサインアップしました)、ユーザーに配信された広告の大規模なデータセットを構築しました。機械学習のスペシャリストと協力して、広告に含まれる画像のみに基づいて広告を分類することができました。ベータリリースで新機能をリリースする予定です。この機能では、ユーザーが配信される広告の種類と、それらが他の広告とどのように比較されるかを説明する視覚化を取得します。

どのようにして新しいアイデアを得るのですか?学んだことをどのように共有しますか?

Officeによって生成されたアイデアと、パートナーを介して私たちのドアに届くアイデアの間にはバランスがあります。スタジオでは、できるだけ多くの他のクリエイターや研究者に自分自身を公開しようとしています。このサービスとして、毎月OCRフライデーと呼ばれるイベントを開催し、30人のゲストと一緒に誰かを招待して、研究に基づく実践について数時間話し合います。映画製作者、弁護士、プライバシー研究者、監視アーティスト、醸造家、デザイナー、彫刻家など、さまざまなものを維持するために最善を尽くしています。

私たちは、学んだことを共有することについて、本来あるべきほど良くはありません。私たちは、私たちのプロジェクトからのエフェメラを含む年次ジャーナルを発行しています:メモ、エッセイ、コード、その他の小さなもの。私たちは、アクティブな公開GitHubリポジトリのホストを改善しようとしています。また、フォローしている可能性のあるリサーチスレッドに関する公開ワークショップや非公式のディスカッションもホストしたいと考えています。

今日の多くのニュースルームは、誰がコンテンツを見ることができるかを制御するプラットフォーム上のアルゴリズムに関心を持っています。あなた自身の仕事におけるアルゴリズムの役割について少し話していただけますか?アルゴリズムと編集上の判断の関係は何ですか?

おやおや、アルゴリズム。

アルゴリズムと編集上の判断を取り巻く水域は、信じられないほど曖昧です。 (元Kickstarterデータの第一人者)Fred Benensonが最近言ったように、アルゴリズムはしばしば「 そうでなければ客観性で恣意的と見なされるmathwash機能 。」

数年前、私たちは アルゴリズムを設計する そして、9/11博物館のメディアインスタレーションは、現在のイベントを9月11日のイベントに接続するタイムラインを動的に作成します。たとえば、今週から2001年の間に銃規制法がどのように変更されたか、変更されていないかを中心にスレッドが作成される場合があります。この作品の「アルゴリズム」は主観性を排除しなかったと言うことは、私たちのプロセスで非常に明確でした。いくつかの点でそれはそれを増幅しました。それにもかかわらず、作品が発表されたとき、それは計算のおかげで客観的であると説明されました。それは、博物館がキュレーションの政治を回避するためのきちんとした方法でした。

データの処理、視覚的なフォームの生成、パフォーマー向けのスクリプトの作成、サウンドスケープの作成の手段としてアルゴリズムを使用しています。これらのアルゴリズムの一部は「既成」であり、その場合、どのアルゴリズムを使用するのが理にかなっているのかという編集上の判断があります。自分で作成する他のアルゴリズム。この場合、主観性がコードにどのように組み込まれるかに注意を払うようにします。アルゴリズムの2語の定義は「まで行う」です。それまでは、静かなコミュニケーションを大音量のコミュニケーションに増幅できるため、問題が発生します。