Tudja Meg A Kompatibilitást Zodiac Sign Segítségével
Az Office of Creative Research, egy New York-i adatlabor sok mindent megtanít az újságíróknak
Tech & Tools

Az „And That’s The Way It Is” a Texasi Egyetem Landmarks nyilvános művészeti programja, a Ben Rubin és a The Office for Creative Research együttműködése. (Fotó jóváírása: OCR)
Ha 2012 egyik tavaszi éjszakáján a Texasi Egyetem austini campusán sétálgatott volna, láthatta volna, hogy sokan egy ötemeletes épület felől kapják híreiket.
Walter Cronkite legendás adásaiból, valamint az ország minden tájáról származó élő hírfolyamokból származó mondatok oldalra vetítve a Jesse H. Jones Kommunikációs Központban, így bárki, aki arra jár, bepillantást ad a múlt és jelen éjszakai híreibe.
A projektet tagjai hozták létre A Kreatív Kutatási Hivatal , egy New York-i székhelyű kutatócsoport, amely gyakran készít adatvizualizációkat, köztéri előadásokat és prototípusokat, hogy segítse az embereket az információk megértésében.
Az elmúlt hónapokban igen vizualizációt készített Einstein általános relativitáselméletéről a Scientific American számára, készített egy Chrome-bővítményt amely segít az embereknek megérteni a hirdetéscélzást és dolgozott a National Geographic-al valós időben követni a vadon élő állatokat a botswanai Okavango-deltában.
Munkájuk ötvözi az újságírást, a felhasználói kutatásokat, a nyilvános teljesítményt és a nagyszabású digitalizálást, amelyek révén az emberek új módon értik meg vagy dolgozzák fel az információkat (a kutatócsoport számos tagja a The New York Timestól vándorolt ki nemrég redőnyös K+F Lab).
Felvettem a kapcsolatot a Kreatív Kutatási Hivatallal, hogy többet megtudjak a csoport széles körű bevonásra és tájékoztatásra vonatkozó megközelítéséről, amely messze túlmutat a képernyő határain, és számos alkalmazást kínál a híradókban.
szeretlek téged vetítette az éjszakai híreket egy ötemeletes épületre Texasban. Ez a mobileszköz ellentéte. Mindenki közösen oszt meg egy közös élményt. Tudna beszélni egy kicsit arról, hogyan látja a közteret, és hogyan láthatják a szerkesztőségek a nyilvános teret, amikor azon gondolkodik, hogyan közvetítsék a híreket?
Először is, ennek a csodálatos darabnak a legnagyobb elismerése Ben Rubiné, az OCR társalapítóé, aki jelenleg a Parsons' Institute for Information Mapping igazgatója.
Ben elmesél egy nagyszerű történetet arról, ahogy gyerekkorában hazalovagolt a biciklivel, és látta, hogy az utcán minden ablak szinkronban villog – mert mindenki ugyanarra a híradóra volt hangolva egyszerre. Ez mit érint Teju Cole „nyilvános időnek” nevezi, és szerintem nagyon értékes fogalom, amelyre érdemes gondolni, amikor az adatok és a nyilvánosság kapcsolatát vizsgáljuk.
A mobileszközök elterjedése miatt eltolódott a nyilvános tér. Úgy tűnik, hogy az emberek kevésbé vannak tudatában környezetüknek, és kevésbé valószínű, hogy kommunikálnak egymással, de sokkal nagyobb valószínűséggel kommunikálnak valakivel, aki távol van ettől a tértől.
Hogyan dönti el, hogy milyen projekteket vállal? Mitől jó egy projekt? Következő lépés: Mitől jó egy élő esemény a digitális projekthez képest?
Elutasítjuk az utunkba kerülő munkák többségét, vagy azért, mert reklámmunka, vagy azért, mert nem illeszkedik kutatási utunkhoz, vagy azért, mert van valami, ami nem egyezik alapvető etikánkkal. Vagy gyakrabban azért, mert azonnal becsukhatjuk a szemünket, és elképzelhetjük, hogyan oldanánk meg a problémát. Jóban-rosszban vonzódunk a nehéz, újszerű problémákhoz. Szerencsére egy kicsit hírnevet szereztünk a furcsa dolgokról, így egyre gyakrabban fordulnak hozzánk az emberek, mert furcsa ötleteik támadnak, és sejtik, hogy meg fogjuk érteni, mire gondolnak.
Pragmatikusan arra is törekszünk, hogy tényleges adatok legyenek a projekt mögött. Sokszor nagyon izgalmas ötletekkel fordulnak hozzánk, de szervezeti politika vagy technikai akadályok vagy költségvetési megszorítások miatt nem tudják megszerezni az adatokat. Mivel a mi megközelítésünk „az adatok az első”, igyekszünk bizonyosságot szerezni az ügyféltől arra vonatkozóan, hogy az adatok léteznek, vagy együttműködhetünk az összegyűjtésükhöz szükséges rendszer felépítésében.
Ami az élő és a digitális közötti szakadékot illeti, ez egy olyan dolog, ami projektről projektre elmosódik számunkra. Igyekeztünk elképzelni, hogy minden projektünk fizikailag és digitálisan is létezhet, és élőben és archívumban is megtapasztalható. Jelenleg két projektünk van, amelyek web-alapú adattörekvések, és mindkettőnél fizikai élményeket hozunk létre a megközelítésünk részeként – az egyik egy nagyméretű szobor a városháza előtt, a másik egy zsinór általi előadás. kvartett.
Sok munkája arra vonatkozik, hogy a nehéz témákat sokkal könnyebben érthetővé tegye. Létrehoztál egy interaktív játékot és narratívát magyarázza el a megállapításokat egy friss Nature újságból. Szeretnék többet hallani arról, hogyan jött létre ez a projekt, és hogyan tesztelted, amit készítettél, hogy a közönség megértse az animációt.
Simon J. Anthony (professzor) megkeresett minket, hogy vizuálisan közölje a dolgozatában megfogalmazott gondolatokat a kutatótársain túlmenően nagyobb közönséggel. Úgy döntöttünk, hogy a gazdaszervezetekben lévő vírusok közötti különféle kapcsolatokat célozzuk meg, különösen akkor, ha nem okoznak látható betegséget. A jóslatok készítéséhez először meg kell határozni, hogy milyen minták léteznek, így a játék oktatási aspektusának nagy része megpróbálja megmutatni a különbséget a véletlenszerűség és a determinisztikus minták között. Az is érdekelt minket a kutatásában, hogy amikor különböző léptékű vírusok közötti kölcsönhatásokat vizsgálunk. A minták nagyon eltérőek lehetnek, ezért fontossá vált a vírus-vírus, a vírus-gazda szint és a sok gazdagépből álló közösségi szintű gondolkodás. A legnagyobb vonzerő számunkra az a tény, hogy az összes ilyen típusú kapcsolat egyidejűleg zajlik, és hogy létezésüket potenciálisan előre látható minták irányítják.
Amikor az emberek egy projekttel érkeznek az OCR-hez, igyekszünk arra törni a fejünket, hogy az adatok vagy kutatások mire próbálnak eljutni, és mindent megteszünk annak érdekében, hogy értelmezzük és szélesebb közönség számára lefordítsuk. Ebben az esetben Simon kutatásának hatókörét a tudományos vagy akadémiai közösségen túlra szerettük volna kiterjeszteni. Létrehoztunk egy leegyszerűsített narratívát, amely elmagyarázza a cikk néhány alapfogalmát. Egy játékelem hozzáadása természetes módja annak, hogy egyes absztrakt fogalmakat megerősítsünk, és szélesebb vonzerejük legyen. A téma hozzáférhetőbbé tétele érdekében azt szerettük volna, ha az oldal vizuális nyelve élénk színű, barátságos és űrbetörőkre emlékeztet. A poop emoji nagyon fontos eszközként mutatkozott meg, amely utal a vírusminták gyűjtésének módszerére, és némi könnyedséget is ad az oldalnak.
Újságírásnak tekintem az Ön munkáját, de kívül esik a hagyományos hírszerkesztőségen. Segítesz az embereknek megérteni és értelmezni világukat. Van kedvenc projekted?
Határozottan az újságírás szomszédságában állunk. A 10 csapattagunk közül négynek van híradó múltja, és úgy gondolom, hogy etikai és technikai megközelítéseket osztunk meg egy hírszolgálattal. Ennek ellenére nem mindig érdekel bennünket, hogy szépen elmeséljünk egy történetet. Alapvetően kutatócsoport vagyunk, és úgy gondolom, hogy legjobb munkáink nagy része eredendően hiányos. Udvariasan elutasítjuk a kedvenc projekt kiválasztását.
Munkája nagy része arra vonatkozik, hogy az embereket teljesítmény révén összekapcsolja az információkkal. Az egyik kedvencem a fellépés A MoMA 120 000 objektumgyűjtemény-adatbázisa . Beszélnél egy kicsit arról, hogyan választottál egy adatbázist, és hogyan gondoltál a közönségre és a nyilvános terekre eközben?
A MoMA felkért bennünket, hogy vegyünk részt az Artists Experiment sorozatukban, ami azt jelentette, hogy az oktatási részlegükkel együttműködünk valami nyilvános programnak tekinthető.
Kezdeti elképzeléseink leginkább koncepcionális API-k létrehozására irányultak, amelyek segítségével a látogatók (az épületben és az interneten egyaránt) érdekes módon kommunikálhatnak a múzeum adatbázisaival. Mint kiderült, sok politikai feltétel létezik egy olyan intézményben, mint a MoMA, és nem tudtunk engedélyt kapni arra, hogy elvégezzük azt a munkát, amelyet eredetileg szerettünk volna. Ezért úgy döntöttünk, hogy újrafogalmazzuk a problémát, és megnézzük, hogyan tudnánk a már publikus adatokat új és érdekes módon bemutatni. Mark Hansen és Ben Rubin adat- és előadástörténettel rendelkeztek, így valóban ők vezették a darab kidolgozását [a színházi csoporttal] Felvonójavítás és strukturálta az előadást a galériákban.
Az adatok nyilvános térbe hozása megváltoztatja azt a módot, ahogyan az emberek elvárják, hogy kapcsolatba lépjenek velük. Ez némileg kevésbé önkéntessé is teszi az adatok tapasztalatát – többnyire akkor „olvasunk” adatokat, amikor egy linkre kattintunk, lapozunk, vagy részt veszünk egy előadáson. Azzal, hogy egy adatszobrot egy parkba helyezünk, vagy egy adatbázis előadását egy művészeti galériában rendezzük, bizonyos szempontból adatokat kényszerítünk az emberekre, ami megváltoztatja a beszélgetés dinamikáját.
A szerkesztőségekben gyakran megjelennek egy-egy darab, majd a szerkesztők, a riporterek és az adatvizualizációs csapat a következő projektjükre lépnek. Ön ír hogy amikor a múzeumok „a gyűjteményi adataikkal ösztönzik a művészetet, akkor a múzeumok egy gyönyörű rekurzióban is részt vesznek: olyan adatokat hoznak létre, amelyek adatokat hoznak létre, és így tovább és tovább”.
Erről jut eszembe, amikor a hírszervezetek valóban a kommentszekció tetején vannak, mert új történetötleteket kapnak azoktól, akik az első cikkükre válaszoltak. Arra vagyok kíváncsi, hogy a szerkesztőségek hogyan ösztönözhetik közönségüket arra, hogy újrakeverjék a tartalmaikat, vagy valami újat alkossanak abból, amit gyártanak. Annyi olyan projektet látok, amelyek elkészítése annyi időt vett igénybe – és aztán a csapat áttér a következő projektre. Vannak módok a publikáláson túlra is?
Az OCR kezdete óta lenyűgözött minket a visszajelzés gondolata. Folyamatosan igyekszünk bevonni közönségünket az általunk létrehozott eszközök puszta eredményein túl. Az adatgyűjtéstől az adatvizualizációig számos lépés és szereplő vesz részt, amelyek gyakran alakítják és befolyásolják a kezdetben gyűjtött adatokat. Az átláthatóság és a nyitottság érdekében ezért kritikus fontosságú számunkra, hogy az embereket az adatátalakítási folyamat során végig bevonjuk, a nyers bitektől a szenzoros kimenetekig.
Ezt úgy tekintjük, mint egy kísérletet a legtöbb adatrendszert vezérlő hatalmi gradiens elleni küzdelemre, amelyben az emberek, akiktől az adatok származnak, rendelkeznek a legkevesebb hatalommal, és a kormányok és a vállalatok rendelkeznek a legtöbb hatalommal.
Néhány projektünk, például a „Floodwatch”, bevonja a nyilvánosságot az adatgyűjtési folyamatba. Mások, például az „Into The Okavango” eszközöket biztosítanak az embereknek a nyers adatok nyilvános API-kon keresztüli lekérdezéséhez. Hamarosan kiadunk egy állampolgári tudományos projektet, a „Fájdalom esélyével felhős”, amely arra ösztönzi a résztvevőket, hogy tárják fel a közegészségügyi adatokat, és nyújtsák be saját hipotéziseiket a projekt kutatócsoportjának a Manchesteri Egyetemen (Egyesült Királyság). A közönség bevonásának számos módja van, amelyeket még fel kell fedezni, és szilárd meggyőződésünk, hogy nem korlátozódhatnak a kreatív folyamat végére.
Az utóbbi időben az érdekelt bennünket, hogy a közösségek hogyan bírálhatnak közvetlenül adatokat. Készítünk néhány API-t, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy az adatobjektumokhoz megjegyzéseket fűzzenek a származással kapcsolatos kérdésekkel, a valódiságra vonatkozó megjegyzésekkel vagy a módszertan kritikáival.
Amikor rábukkantam a projektoldalára, nagyon sokféleképpen gondoltam arra, hogy a szerkesztőségek gondolkodjanak a térről, a teljesítményről és az adatgyűjtésről. De gyakran szűkösek az erőforrásokhoz és az időhöz. Milyen apró dolgokat tehetnek a szervezetek annak érdekében, hogy segítsenek az embereknek kapcsolatokat teremteni és jobban megérteni az őket körülvevő világot, még akkor is, ha nem rendelkeznek adatokkal, azaz csapattal?
Úgy gondolom, hogy a szerkesztőségeknek el kell gondolkodniuk azon, hogyan lehet kreatív adatkezelési készségeket beépíteni meglévő csapataikba, ahelyett, hogy a „data viz team” hiánya miatt panaszkodnának. Két kedvenc emberünk a világon készített egy csodálatos projektet a közelmúltban, a „ Kedves Adatok! ” melyben egy év leforgása alatt kézzel rajzolt adatlevelezőlapokat cseréltek egymással. Nincs kód, csak ceruzakréta. Jó emlékeztető arra, hogy a technológia (és a kapcsolódó költségvetés) nem az igazi korlátozó tényező.
Ha már az inspirációról beszélünk, John Keefe csapata A WNYC-nél mindig meglep minket azzal az elragadó és találékony módszerrel, amellyel egy kis csapattal és kis költségvetéssel dolgoznak az adatokkal. Különösen lenyűgöznek bennünket azok a WNYC-projektek, amelyek az adatgyűjtést az adatmegjelenítéssel kombinálják. Nagyon inspiráló módon homályosítják el a határokat az újságírás és a polgári tudomány, valamint a készítői mozgalom között.
(Kapcsolódóan: A Stream Labban a közvetítő újságírók a diákokkal együttműködve megvizsgálják a nyugat-virginiai vizet)
Rengeteg jelentést készítek a hirdetéstechnológiáról, és nagyon kíváncsi voltam a projektjeire ' A Banner mögött ” és „ Floodwatch .” Mi a Floodwatch állapota? Részt vettek az emberek? Mit tanultál ebből a kísérletből?
2013-ban elkészítettük a hirdetéstechnológiai rendszerek magyarázóját (vállalkozó és újságíró) John Battelle számára. Lenyűgöző volt megismerni ezt a nagy, fej nélküli rendszert, amely vitathatatlanul a valaha készült legösszetettebb számítási rendszer. A projekten végzett munkánk során elkezdtünk gondolkodni azon, hogy az egyének nem sok mindent láthatnak ebből a rendszerből, és elkezdtünk gondolkodni azon, hogyan tudnánk oktatni és felhatalmazni a fogyasztókat (vagy ahogy mi nevezzük, az embereket). Az eredmény a Floodwatch, egy olyan eszköz, amely lehetővé teszi az emberek számára, hogy megnézzék a hirdetők által róluk kialakított profilokat, és lehetővé teszi egy ajánlati adatbázis összegyűjtését, amelyet megoszthatnak a reklámkutatókkal.
A Floodwatch jelenleg alfa állapotú, és a nyáron várható a bétaverziónk. Miután jelentős felhasználói bázisra tettünk szert (körülbelül 12 000-en iratkoztak fel a bővítmény használatára, bár jelenleg kevesebb az aktív felhasználó), nagy adathalmazt állítottunk össze azon hirdetésekből, amelyeket az embereknek megjelenítettek. Egy gépi tanulási szakértővel együttműködve a hirdetéseket pusztán a bennük lévő képek alapján tudtuk osztályozni. A béta verzióban egy új funkciót tervezünk kiadni, ahol a felhasználók vizualizációkat kapnak, amelyek elmagyarázzák, milyen típusú hirdetéseket jelenítenek meg, és hogyan viszonyulnak ezek másokhoz.
Hogyan kapsz új ötleteket? Hogyan osztod meg a tanultakat?
Egyensúly van az Iroda által generált ötletek és a partnereinken keresztül beérkező ötletek között. A stúdióban igyekszünk minél több más alkotónak és kutatónak kitenni magunkat. Ennek szolgálatában tartjuk az OCR Friday elnevezésű havi rendezvényt, ahol 30 vendég mellett meghívunk valakit, hogy eltöltsön néhány órát a kutatáson alapuló gyakorlatról. Voltak filmkészítőink, ügyvédeink, adatvédelmi kutatóink, megfigyelőművészeink, sörfőzőmestereink, tervezőink, szobrászaink… mindent megteszünk, hogy változatosak legyünk.
Nem vagyunk olyan jók, mint kellene, hogy megosszuk, amit tanultunk. Évente kiadunk egy folyóiratot, amely tartalmazza a projektjeink efemeráját: jegyzeteket, esszéket, kódot és egyéb apróságokat. Igyekszünk jobbá tenni az aktív nyilvános GitHub-tárolók tárolását, és szeretnénk nyilvános műhelytalálkozókat és informális megbeszéléseket is tartani olyan kutatási szálak körül, amelyeket esetleg követünk.
Manapság sok szerkesztőség aggódik a platformokon alkalmazott algoritmusok miatt, amelyek szabályozzák, hogy ki láthatja a tartalmat. Beszélne egy kicsit az algoritmusok szerepéről a saját munkájában? Mi a kapcsolat az algoritmusok és a szerkesztői ítélet között?
Ó fiú, algoritmusok.
Az algoritmusok és a szerkesztői ítéletek körüli vizek hihetetlenül homályosak. Ahogy (a Kickstarter korábbi adatguru) Fred Benenson nemrégiben mondta, az algoritmusokat gyakran használják arra, hogy „ mathwash funkcionalitás, amely egyébként objektíven önkényesnek számítana .”
Néhány évvel ezelőtt felkértek bennünket algoritmust tervezni valamint a Szeptember 11-i Múzeum médiainstallációja, amely dinamikusan teremtené az aktuális eseményeket a szeptember 11-i eseményekkel összekötő idővonalakat. Például egy szál épülhet arrafelé, hogy a fegyvertartási törvények hogyan változtak és nem változtak e hét és 2001 között. A folyamat során nagyon világosan kijelentettük, hogy a darab „algoritmusa” nem szüntette meg a szubjektivitást; bizonyos szempontból felerősítette. Ennek ellenére a darab bemutatásakor a számításnak köszönhetően objektívnek minősítették. Szép módja volt a múzeumnak, hogy megkerülje a gondozási politikát.
Algoritmusokat használunk adatok feldolgozására, vizuális formák generálására, előadói szkriptek készítésére, hangzásképek létrehozására. Ezen algoritmusok némelyike „lekerült a polcról”, ebben az esetben a szerkesztői ítélet határozza meg, hogy melyik algoritmust érdemes használni. Más algoritmusokat mi magunk hozunk létre, ilyenkor igyekszünk szem előtt tartani, hogy a szubjektivitásunk hogyan kerül bele a kódba. Az algoritmus kétszavas definíciója: „addig csináld” – és ez az, hogy amíg ez bajba kerül, mivel minden csendes kommunikáció hangossá erősíthető.