Miks vaadata andmeid, kui saate neid kuulata?
See on küsimus, mida mõned teadlased, heliloojad ja programmeerijad uurivad, püüdes andmeid loominguliselt esitada. Kui inimesed 'kuulevad' andmeid, siis mõtlemine läheb, nad tuvastavad kiiresti ja intuitiivselt trende ja kõrvalekaldeid ning reageerivad teabele vistseraalsemalt.
Üldiselt ei eelda nn andmehelistajad, et nende töö asendab andmete visualiseerimist, vaid pigem täiendab fakte ja arve, mida nad kujutavad. Tõepoolest, mõned võtavad oma kompositsioonidega kunstilise litsentsi, teised peavad rangemalt kinni sellest, mida andmed paljastavad. Sellest hoolimata räägivad noodid numbrite kohta lugu.
Teadusreede rääkis mõne andmehelistajaga nende lähenemisviisidest.
Brian Foo, andmepõhine DJ
Iga päev digiteerib arvutiprogrammeerija Brian Foo materjale New Yorgi avaliku raamatukogu jaoks, 'mõeldes sellele, kuidas saaksime need materjalid võrgus kättesaadavamaks muuta,' ütleb ta. Tema tavaline esinemine, mis hõlmab 'mõnede andmekogumite avamist ja [nendega] lahedate asjade tegemist' täiendab isiklikku projekti, mille ta käivitas 2015. aastal. Andmepõhine DJ . See hõlmab mitmesuguste andmekogumite (nt sissetulekute ebavõrdsus New Yorgis või Louisiana rannikualade maakaotus paljude aastakümnete jooksul) kogumist ja nende lauludeks teisendamist.
'Enamasti püüdsin mõelda muudele viisidele andmete edastamiseks peale andmete visualiseerimise või diagrammide, ' ütleb Foo. Kunstnikuna piiras visuaalsete andmetega töötamine mind konkreetse kogemuse kureerimisel andmestiku ümber, ütleb ta. Foole meeldis muusika kasutamise idee, sest see võib tekitada emotsioone. Ja kui laulust saab an kõrvauss , 'loodetavasti on see aluseks olev teema ka teie peas kinni.'
Foo alustab andmete otsimisega, mis on üldkasutatavad ja mida pakuvad tavaliselt valitsus või ülikoolid. Ta peab tabelit nendest, mis esteetiliselt või teemaliselt silma paistavad, ja vaatab uue kompositsiooni kaalumisel erinevaid tegureid. 'Üks on lihtsalt andmete üldine kuju,' ütleb ta. 'Kui visualiseerite andmed ja need on lihtsalt väga lamedad, saate tõenäoliselt lameda laulu.'
'Lamedad' andmed aitasid rõhutada punkti tema laul soo, rassi ja etnilise päritolu esitustest kassahittide filmides . 'Ilmselt ei ole [need esitused] mitmekesised, nii et olin sunnitud tegema laulu, mis oli väga üksluine,' ütleb ta. Üksik 'A' klaverinoot, mis esindab valgete meeste rolle, domineerib selgelt sünge kompositsiooni üle. See ei pruugi olla keeruline, kuid 'see edastab andmeid,' ütleb ta.
Foo on teabe esitamise suhtes ettevaatlik. 'Pean lihtsalt mõtlema, milline on kuulaja jaoks õige kogemus,' ütleb ta. Väljakutse on otsustada, kas edastada andmed objektiivselt või püüda esile kutsuda konkreetne vastus. 'Tundlikemate andmetega läheb see keeruliseks. Nii et nagu sissetulekute ebavõrdsuse puhul, ei taha ma, et vaesemad piirkonnad kõlaksid kurvemini või vähem kvaliteetselt, ”ütleb ta. Potentsiaalselt tundlikel juhtudel valib ta tavaliselt sirgjoonelise lähenemisviisi, näiteks andmete aspektide esitamise mahu muutuste kaudu.
Iga loo puhul kasutab Foo Pythoni (andmete analüüsimiseks) ja ChucKi (programmeerimiskeel) kombinatsiooni, et luua algoritm, mis ühendab kõik helid kokku. Tavaliselt proovib ta erinevaid laule ja artiste, mis on käsitletava teemaga seotud – tema New Yorgi sissetulekutasemete sonifikatsioonis on näiteks kohalikke muusikuid. (Kõik tema kodeeringud on avatud lähtekoodiga ja ta kutsub teisi seda oma sonifikatsioonide loomiseks kasutama.)
Seni on Foo valminud 10 laulu ja nüüd uurib ta muid võimalusi andmete esitamiseks. 'Üldiselt otsin ma andmetest lugu või mingit narratiivi või mingit kogemust, et tuua kuulajad algusest lõpuni läbi,' ütleb ta.
Lauren Oakes ja Nik Sawe
Pärast kolme suve kestnud väliuuringuid oli ökoloogil ja loodussüsteemide teadlasel Lauren Oakesil tugev andmestik kollase seedripuu ja naabruses asuvate okaspuude kohta Aleksandri saarestiku põhjaosas Alaska kaguosas. Osana oma Ph.D. Stanfordi ülikoolis läbi viidud uurimistöö käigus oli ta uurinud, kuidas metsakogukond reageeris kollase seedri aastakümnete pikkusele vähenemisele ja kuidas need muutused mõjutasid piirkonna inimesi, kes olid pikka aega puule toetunud.
Oakes oli juba avaldanud oma uurimistöö kohta artikleid, kui kolleeg Ph.D. üliõpilane Nik Sawe saatis eelmisel kevadel kolleegidele massimeili, milles palus andmekogumeid, mida ta võiks muusikateosteks muuta. Oakes oli huvitatud.
'Mõtlesin kohe, et see idee on põnev, et saaksin teaduslikku avastust edasi anda põhiliselt universaalse keele kaudu' – see tähendab muusikat, ütleb Oakes, kes on praegu Stanfordi õppejõud ja teadur. 'Kui ma teadlasena [andmeid] esitan, arvan, et faktid, andmed ja graafikud on olulised, aga ka lugu ja see, kuidas me neid sõnumeid edastame.'
Oakes ja Sawe hakkasid kohe ideid jagama. Sawe, kes on praegu Stanfordi neuroökonomist, ehitas arvutiprogrammi, mille abil sai võtta andmepunkte ja tõlkida need erinevateks võtmeteks, helikõrgusteks ja instrumentideks. Duo lõplik kompositsioon on kerge klassikaline muusikapala, mis jälgib Aleksandri saarestiku puupopulatsiooni muutusi põhjast lõunasse, tuues välja üksikud puud, liigid ja isegi puude hukkumised, mida iseloomustab vaikus.
'Tükis tähistab iga noot puud, ' selgitab Oakes. 'Iga liik 'mängib' ka erinevat instrumenti ja siis on sellised aspektid nagu puu kõrgus ja läbimõõt, mis mõjutavad noodi tooni ja kestust.'
Loo keskpaigaks on töine pilliansambel, mis esindab erinevaid puuliike, kes võistlevad uuenemise nimel. Teose lõpu poole muutub kunagine meloodia, kus domineeris klaver – mis kujutab kollast seedrit –, mille keskmeks on flööt, mis sümboliseerib hemlocke.
Laulu lõpp üllatas Sawet. Kuigi ta valib hoolikalt, kuidas oma sonifikatsioonides erinevaid andmeid esitada, 'mul pole õrna aimugi, kuidas see kõlab enne, kui ma kogu asja kuulen,' ütleb ta.
Sawe peab muusikat napisõnaliseks viisiks suure hulga andmete esitamiseks. Ta ütleb, et kui teadlased oma andmeid analüüsivad, peavad nad leidma viise mitme graafiku ja mõõtme lihtsustamiseks, mis võib võtta kaua aega. Kuid andmete sonifitseerimine võib ühendada kõik need elemendid rajaks, mida kõrv saab hõlpsasti jälgida. 'See on tohutu õnnistus oma andmete toorme tajumisel,' ütleb ta.
Oakes ütleb, et kuigi nad tegid kompositsiooni osas mõned stilistilised valikud, jäävad tema uurimistööst saadud faktid ja arvud projekti selgrooks. 'Ilmselt on mõningaid tõlgendusi ja tehtud otsuseid, kuid see vastab andmekogumile,' ütleb ta. 'Mulle tundub, et see täiendab mingil moel teadust.'
Oakes ja Sawe loodavad kevadel kompositsiooni elavaks esituseks kokku panna muusikutest koosneva bändi.
Domenico Vicinanza ja Genevieve Williams
Genevieve Williams on liikumisteadlane, kes õpib biomehaanikat ning Domenico Vicinanza on füüsik ja helilooja. Mõlemad töötavad Ühendkuningriigis Anglia Ruskini ülikoolis ja neid seob ühine huvi: tsüklilised nähtused.
'Peaaegu kõik meie kehas on ühel või teisel viisil seotud tsüklitega - ärkamine ja magamine või isegi väikesel mikroskoopilisel tasemel, kui vaadata rakke, bioloogilisi süsteeme,' ütleb Vicinanza. 'Tsüklite või regulaarsuse kontseptsioon on ka muusikas nii oluline, nii ülioluline.'
Duo mõistis, et üks viis inimkeha kohta andmete edastamiseks võiks olla muusika kaudu. Esimesel koostööl 2015. aastal keskendusid nad näpuvibutamise rütmidele. Saate seda katset ise proovida: hoidke oma käed sirgelt enda ees, nimetissõrmed on suunatud üksteise poole. Alustage nende sõrmedega vastassuundades üles-alla liigutamist ning suurendage kiirust. Mingil hetkel hakkavad teie sõrmed liikuma üheskoos, üles ja alla.
'Tahtsime proovida seda üleminekut kuulata ja proovida selle arengu kirjeldamiseks muusikat kasutada, ' ütleb Vicinanza.
Teadlased asetasid liikumisandurid osaleja nimetissõrmede otstele ning seejärel jälgisid ja mõõtsid iga sõrme kiirenduse erinevusi. Seejärel kaardistasid nad liikumise nootidega, kasutades kohandatud algoritmi, mille nad töötasid välja programmeerimiskeelega Java. Tulemuseks on klaverikompositsioon, mis algab elavalt, seejärel muutub lõpuks peaaegu monotoonseks – finaal, mis kujutab endast, kuidas liigutavad sõrmed lõpuks ühes faasis liiguvad.
'Madalad ja kõrged klaverinoodid on vastavalt kahe sõrme kiirenduse väikesed ja suured erinevused,' ütleb Williams.
Ühel kompositsiooni hetkel kõlab väga madal noot, mis tähistab seda, kui üks sõrm (antud juhul vasak) satub teisega samasse faasi.
'Üks kahest sõrmest pidi teisele järele jõudmiseks järsult suunda muutma,' ütleb Vicinanza. Ja 'see äkiline kiirenduse muutus põhjustas selle väga madala noodi, millest uus meloodia alguse sai.'
Kaks teadlast näevad sellise andmesonifitseerimise reaalseid rakendusi. Ütle, et vigastate oma kätt ja peate minema füsioteraapiasse. Teie füsioterapeut näitab teile harjutusi, mida peaksite tegema, et aidata teil taastuda. 'Kuid sageli on teil koju jõudes raske meeles pidada, milliseid harjutusi olete teinud; kahtlete, kas teete seda õigesti,' ütleb Williams.
Kujutage nüüd ette, kas saaksite heli abil jälgida oma käe liikumist ja liikumisulatust – saaksite koheselt tagasisidet selle kohta, kas tegite teraapiaharjutust õigesti või mitte.
'Teie terapeut võib harjutuse asemel lihtsalt meloodia välja kirjutada,' ütleb Vicinanza. 'Õige tempo ja õige nootide jada näitavad, et harjutus on õige.'
Paar jätkab tööd igasuguste andmete sonifikatsioonide kallal, sealhulgas üks, mis keskendub Prantsusmaa küla erinevatele keskkonna- ja kultuuriaspektidele.