Ang Opisina ng Creative Research, isang New York data lab, ay maraming dapat ituro sa mga mamamahayag

'And That's The Way It Is,' ay isang pakikipagtulungan sa pagitan ng pampublikong art program ng University of Texas na Landmarks, Ben Rubin at The Office for Creative Research. (Photo credit: OCR)

Kung naglalakad ka sa campus ng Unibersidad ng Texas sa Austin campus isang gabi ng tagsibol noong 2012, makikita mo ang ilang tao na nakakakuha ng kanilang balita mula sa gilid ng isang limang palapag na gusali.

Ang mga parirala mula sa maalamat na broadcast ni Walter Cronkite, pati na rin ang mga live na news feed mula sa buong bansa, ay naka-project sa gilid ng Jesse H. Jones Communication Center, na nagbibigay ng pagtingin sa sinumang naglalakad sa gabi-gabing balita mula sa nakaraan at kasalukuyan.

Ang proyekto ay nilikha ng mga miyembro ng Ang Opisina para sa Malikhaing Pananaliksik , isang pangkat ng pananaliksik na nakabase sa New York na madalas na gumagawa ng mga visualization ng data, mga pagtatanghal sa pampublikong espasyo at mga prototype upang matulungan ang mga tao na maunawaan ang impormasyon.

Sa nakalipas na mga buwan, sila ay lumikha ng visualization tungkol sa teorya ni Einstein ng pangkalahatang relativity para sa Scientific American, gumawa ng extension ng Chrome na tumutulong sa mga tao na magkaroon ng kahulugan sa pag-target sa ad at Nagtatrabaho sa National Geographic upang subaybayan ang wildlife, sa totoong oras, sa Okavango Delta sa Botswana.

Pinagsasama ng kanilang trabaho ang pamamahayag, pagsasaliksik ng gumagamit, pampublikong pagganap at malakihang pag-digitize na nagpapaunawa sa mga tao o nagpoproseso ng impormasyon sa mga bagong paraan (isang bilang ng mga miyembro ng pangkat ng pananaliksik na lumipat mula sa The New York Times' kamakailan ay isinara R&D Lab).

Nakipag-ugnayan ako sa The Office of Creative Research upang matuto nang higit pa tungkol sa diskarte ng grupo sa malawakang pakikipag-ugnayan at impormasyon, na lumalampas sa mga hangganan ng isang screen at may maraming application para sa mga newsroom.

mahal kita projected ang gabi-gabing balita papunta sa isang limang palapag na gusali sa Texas. Ito ay kabaligtaran ng isang mobile device. Ang bawat isa ay nagbabahagi ng isang komunal na karanasan nang sama-sama. Maaari ka bang magsalita nang kaunti tungkol sa kung paano mo nakikita ang pampublikong espasyo at kung paano makikita ng mga silid-basahan ang pampublikong espasyo kapag iniisip kung paano ihatid ang balita?

Una sa lahat, karamihan sa mga kredito para sa kahanga-hangang piraso ay napupunta kay Ben Rubin, OCR CoFounder, na ngayon ay direktor ng Parsons' Institute for Information Mapping.

Nagkuwento si Ben ng magandang kuwento tungkol sa pagsakay sa kanyang bisikleta pauwi sa gabi noong bata pa siya at nakikita niya ang bawat bintana sa kalye na kumikislap nang sabay-sabay — dahil ang lahat ay nakatutok sa parehong newscast nang sabay-sabay. Ito ay nakakaapekto sa kung ano Teju Cole ay tinatawag na 'pampublikong oras' at sa tingin ko ay isang talagang mahalagang konsepto na pag-isipan kapag sinusuri natin ang kaugnayan sa pagitan ng data at ng publiko.

Ang pampublikong espasyo ay lumipat dahil sa pagkalat ng mga mobile device. Mukhang hindi gaanong alam ng mga tao ang kanilang paligid, at mas malamang na makipag-usap sa isa't isa, ngunit mas malamang na makipag-usap sa isang taong inalis sa espasyong iyon.

Paano ka magpapasya kung anong mga proyekto ang gagawin? Ano ang gumagawa ng isang magandang proyekto? Isang follow-up: Ano ang gumagawa ng magandang live na kaganapan kumpara sa isang digital na proyekto?

Marami sa iyong mga alalahanin sa trabaho ang ginagawang mas madaling maunawaan ang mahihirap na paksa. Gumawa ka ng interactive na laro at salaysay sa ipaliwanag ang mga natuklasan ng isang kamakailang papel ng Kalikasan. Gusto kong marinig ang higit pa tungkol sa kung paano pinagsama-sama ang proyektong iyon, at kung paano mo sinubukan kung ano ang iyong ginawa para matiyak na naiintindihan ng mga madla ang animation.

Nilapitan kami ni (propesor) Simon J. Anthony sa kanya na biswal na ipinapahayag ang mga ideya sa kanyang papel sa mas malaking madla na lampas sa mga kapwa mananaliksik. Napagpasyahan naming i-target ang iba't ibang uri ng ugnayan sa pagitan ng mga virus sa mga host, lalo na kapag hindi sila nagdudulot ng anumang maliwanag na sakit. Upang makagawa ng mga hula, kailangan mo munang matukoy kung anong mga uri ng mga pattern ang umiiral, kaya isang malaking bahagi ng aspetong pang-edukasyon sa laro ang sinusubukang ipakita ang pagkakaiba sa pagitan ng randomness at mga deterministikong pattern. Ang interesado rin sa amin tungkol sa kanyang pananaliksik ay kapag sinuri mo ang mga pakikipag-ugnayan sa pagitan ng mga virus sa iba't ibang antas. Maaaring ibang-iba ang mga pattern, kaya naging mahalagang mag-isip sa antas ng virus-to-virus, antas ng virus-to-host at antas ng komunidad ng maraming host. Ang katotohanan na ang lahat ng ganitong uri ng mga relasyon ay nangyayari nang sabay-sabay at na may mga potensyal na mahuhulaan na mga pattern na nagtutulak sa kanilang pag-iral ang pinakamalaking draw para sa amin.

Kapag ang mga tao ay pumunta sa OCR na may isang proyekto, sinusubukan naming i-wrap ang aming mga ulo sa kung ano ang sinusubukang makuha ng data o pananaliksik at gawin ang aming makakaya upang bigyang-kahulugan at isalin ito sa mas malawak na madla. Sa kasong ito, gusto naming palawakin ang abot ng pananaliksik ni Simon sa kabila ng siyentipiko o akademikong komunidad. Gumawa kami ng pinasimple na salaysay na magpapaliwanag ng ilan sa mga pangunahing konsepto sa papel. Ang pagdaragdag ng elemento ng laro ay tila natural na paraan upang pagtibayin ang ilan sa mga abstract na konsepto na sinusubukan naming ipakita, at magkaroon ng mas malawak na apela. Upang gawing mas naa-access ang paksa, gusto namin na ang visual na wika ng site ay may maliwanag na kulay, palakaibigan, at nakapagpapaalaala sa mga manlulupig sa kalawakan. Inihayag ng poop emoji ang sarili bilang isang napakahalagang tool na tumutukoy sa paraan ng pangangalap ng mga sample ng virus at nagdaragdag din ng kaunting kabastusan sa site.

Nakikita ko ang gawaing ginagawa mo bilang pamamahayag ngunit sa labas ng tradisyonal na silid-basahan. Tinutulungan mo ang mga tao na maunawaan at maunawaan ang kanilang mundo. Mayroon ka bang paboritong proyekto?

Tayo ay tiyak na 'journalism adjacent.' Apat sa aming 10 miyembro ng koponan ang may background sa balita, at sa palagay ko ay nagbabahagi kami ng mga etikal at teknikal na diskarte sa isang silid-basahan. Sabi nga, hindi kami palaging interesado sa maayos na pagkukuwento. Sa pangunahin, kami ay isang pangkat ng pananaliksik, at sa palagay ko ang karamihan sa aming pinakamahusay na gawain ay likas na hindi kumpleto. Magalang kaming tumatanggi na pumili ng paboritong proyekto.

Karamihan sa iyong trabaho ay nagsasangkot ng pagkonekta sa mga tao sa impormasyon sa pamamagitan ng pagganap. Isa sa mga paborito ko ay ang pagtatanghal Ang database ng 120,000-object na koleksyon ng MoMA . Maaari ka bang magsalita nang kaunti tungkol sa kung paano mo piniling magsagawa ng database at kung paano mo naisip ang tungkol sa mga madla at pampublikong espasyo habang ginagawa ito?

Hinilingan kami ng MoMA na makilahok sa kanilang serye ng Artists Experiment, na nangangahulugan ng pakikipagtulungan sa kanilang departamento ng edukasyon sa isang bagay na makikita bilang isang pampublikong programa.

Ang aming mga unang ideya ay halos tungkol sa paglikha ng mga conceptual na API, na magpapahintulot sa mga bisita (kapwa sa gusali at sa internet) na makipag-ugnayan sa mga database ng museo sa mga kawili-wiling paraan. Sa lumalabas, maraming pampulitikang kundisyon ang umiiral sa isang institusyon tulad ng MoMA, at hindi kami nakakuha ng mga pahintulot na gawin ang gawain na una naming gusto. Kaya nagpasya kaming i-reframe ang problema at tingnan kung paano namin maipapakita ang data na pampubliko na sa bago at kawili-wiling mga paraan. Mark Hansen at Ben Rubin nagkaroon ng kasaysayan ng data at pagganap, kaya pinangunahan talaga nila ang pagbuo ng piyesa kasama ng [theater group] Serbisyo sa Pag-aayos ng Elevator at inayos ang pagganap sa mga gallery.

Ang pagdadala ng data sa pampublikong espasyo ay nagbabago sa paraan na inaasahan ng mga tao na makipag-ugnayan dito. Ginagawa rin nitong hindi gaanong boluntaryo ang karanasan ng data — kadalasan, 'nagbabasa' tayo ng data kapag nag-click tayo ng link o nagbukas ng pahina o dumalo sa isang pahayag. Sa pamamagitan ng paglalagay ng data sculpture sa isang parke o pagtatanghal ng isang pagganap ng isang database sa isang art gallery, sa ilang mga paraan, pinipilit namin ang data sa mga tao, na nagbabago sa dinamika ng pag-uusap.

Sa mga silid-balitaan, madalas na nai-publish ang isang piraso at pagkatapos ay lumipat ang mga editor, reporter, at data visualization team sa kanilang susunod na proyekto. Ikaw magsulat na kapag ang mga museo ay 'hinihikayat[e] ang paggawa ng sining gamit ang kanilang mga koleksyon ng data, makikita rin ng mga museo ang kanilang mga sarili na kasangkot sa isang magandang uri ng recursion: Gumagawa sila ng data na gumagawa ng sining na gumagawa ng data, at patuloy at patuloy.'

Ito ay nagpapaalala sa akin kung kailan ang mga organisasyon ng balita ay talagang nangunguna sa kanilang mga seksyon ng komento, dahil nakakakuha sila ng mga bagong ideya sa kuwento mula sa mga taong tumugon sa kanilang unang piraso. Nakiki-usisa ako sa mga paraan kung paano mahikayat ng mga newsroom ang kanilang mga madla na i-remix ang kanilang nilalaman o lumikha ng bago mula sa kung ano ang ginagawa nila. Nakikita ko ang napakaraming proyekto na tumagal ng maraming oras upang magawa — at pagkatapos ay lumipat ang koponan sa susunod na proyekto. Mayroon bang mga paraan upang lumampas sa paglalathala?

Mula nang magsimula ang OCR, nabighani kami sa ideya ng feedback. Patuloy naming sinusubukang hikayatin ang aming madla nang higit sa output lamang ng mga tool na aming nilikha. Mula sa pagkolekta ng data hanggang sa visualization ng data, maraming hakbang at aktor ang kasangkot, kadalasang humuhubog at nakakaimpluwensya sa data na unang nakolekta. Para sa kapakanan ng transparency at pagiging bukas, kaya mahalaga para sa amin na isali ang mga tao sa buong proseso ng pagbabago ng data, mula sa mga hilaw na piraso hanggang sa mga sensoryal na output.

Nakikita namin ito bilang isang pagtatangka na itulak laban sa gradient ng kapangyarihan na nagtutulak sa karamihan ng mga sistema ng data, kung saan ang mga taong pinanggalingan ng data ay may pinakamababang kapangyarihan at ang mga pamahalaan at mga korporasyon ang may pinakamaraming kapangyarihan.

Ang ilan sa aming mga proyekto, tulad ng 'Floodwatch,' ay kinasasangkutan ng publiko sa proseso ng pangongolekta ng data. Ang iba tulad ng 'Into The Okavango' ay nagbibigay sa mga tao ng mga tool para sa pag-query ng raw data sa pamamagitan ng mga pampublikong API. Malapit na kaming maglabas ng isang proyekto sa agham ng mamamayan, 'Maulap na May Tsansang Sakit,' na naghihikayat sa mga kalahok na galugarin ang data ng pampublikong kalusugan at isumite ang kanilang sariling mga hypotheses sa pangkat ng pananaliksik ng proyekto sa University of Manchester, UK. Maraming paraan para masangkot ang mga madla na hindi pa tuklasin, at lubos kaming naniniwala na hindi sila dapat limitado sa pagtatapos ng proseso ng paglikha.

Kamakailan lamang, naging interesado kami sa kung paano direktang pumupuna ng data ang mga komunidad. Bumubuo kami ng ilang API na nagbibigay-daan sa mga user na i-annotate ang mga object ng data na may mga tanong tungkol sa pinagmulan, mga komento sa katotohanan, o mga kritika ng pamamaraan.

Nang makita ko ang iyong pahina ng proyekto, naisip ko ang napakaraming paraan na maaaring isipin ng mga newsroom ang tungkol sa espasyo at pagganap at pagkolekta ng data. Ngunit sila ay madalas na strapped para sa mga mapagkukunan at oras. Anong mga uri ng maliliit na bagay ang magagawa ng mga organisasyon upang matulungan ang mga tao na gumawa ng mga koneksyon at mas maunawaan ang mundo sa kanilang paligid, kahit na wala silang data viz team?

Sa palagay ko, kailangang mag-isip ang mga newsroom tungkol sa mga paraan upang i-thread ang mga malikhaing kakayahan sa data sa kanilang mga kasalukuyang team, sa halip na malungkot sa kakulangan ng isang 'data viz team.' Dalawa sa aming mga paboritong tao sa mundo ang gumawa ng isang kamangha-manghang proyekto kamakailan na tinawag na ' Mahal na Data ” kung saan nagpapalitan sila ng mga postcard ng data na iginuhit ng kamay sa isa't isa sa loob ng isang taon. Walang code, mga krayola lang na lapis. Ito ay isang magandang paalala na ang teknolohiya (at ang kaugnay na badyet) ay hindi ang tunay na salik sa paglilimita.

Sa pagsasalita ng inspirasyon, Ang pangkat ni John Keefe sa WNYC ay palaging nakakagulat sa amin sa mga kasiya-siya at mapamaraang paraan ng kanilang pagtatrabaho sa data na may maliit na team at maliit na badyet. Lalo kaming nabighani sa mga proyekto ng WNYC na pinagsasama ang pagkolekta ng data sa representasyon ng data. Pinapalabo nila ang mga hangganan sa pagitan ng pamamahayag at agham ng mamamayan at ng kilusang gumagawa sa talagang nakasisiglang mga paraan.

(Kaugnay: Sa Stream Lab, nakipagtulungan ang mga broadcast journalist sa mga mag-aaral upang suriin ang tubig ng West Virginia)

Marami akong ginagawang pag-uulat sa ad tech at talagang curious ako sa iyong mga proyekto ' Sa likod ng Banner 'at' Floodwatch .” Ano ang status ng Floodwatch? Nakilahok ba ang mga tao? Ano ang natutunan mo sa eksperimentong iyon?

Noong 2013, bumuo kami ng isang nagpapaliwanag ng mga sistema ng ad tech para kay (negosyante at mamamahayag) na si John Battelle. Nakatutuwang matutunan ang tungkol sa malaki at walang ulo na sistemang ito, na masasabing pinakamasalimuot na computational system na nilikha kailanman. Sa pamamagitan ng aming trabaho sa proyektong iyon, nagsimula kaming mag-isip tungkol sa kung paano hindi gaanong nakikita ng mga indibidwal kung alinman sa sistemang ito at nagsimulang mag-isip ng mga paraan na maaari naming turuan at bigyan ng kapangyarihan ang mga mamimili (o, kung tawagin namin sila, mga tao). Ang resulta ay Floodwatch, isang tool na nagbibigay sa mga tao ng pagtingin sa mga profile na ginagawa ng mga advertiser tungkol sa kanila at nagbibigay-daan para sa koleksyon ng isang database ng bid na maaaring ibahagi sa mga mananaliksik sa advertising.

Kasalukuyang nasa alpha ang Floodwatch, at nakatakda kaming maglabas ng beta ngayong tag-init. Pagkatapos magkaroon ng makabuluhang user base (humigit-kumulang 12,000 ang nag-sign up para gamitin ang extension, bagama't mas kaunti ang mga aktibong user sa kasalukuyan), bumuo kami ng malaking dataset ng mga ad na naihatid sa mga tao. Sa pakikipagtulungan sa isang espesyalista sa pag-aaral ng machine, nagawa naming uriin ang mga ad batay lamang sa koleksyon ng imahe na nilalaman ng mga ito. Nagpaplano kaming maglabas ng bagong feature sa beta release, kung saan makakakuha ang mga user ng mga visualization na nagpapaliwanag sa mga uri ng ad na inihahatid sa kanila, at kung paano ihahambing ang mga iyon sa iba.

Paano ka makakakuha ng mga bagong ideya? Paano mo ibinabahagi ang iyong natutunan?

May balanse sa pagitan ng mga ideyang nabuo ng Opisina, at mga ideyang pumapasok sa aming pintuan sa pamamagitan ng aming mga kasosyo. Sa studio, sinusubukan naming ilantad ang aming sarili sa maraming iba pang creator at mananaliksik hangga't maaari. Sa paglilingkod dito, nagdaraos kami ng buwanang kaganapan na tinatawag na OCR Friday kung saan nag-imbita kami ng isang tao, kasama ang 30 bisita, na gumugol ng ilang oras sa pakikipag-usap tungkol sa pagsasanay na nakabatay sa pananaliksik. Nagkaroon kami ng mga filmmaker, abogado, mananaliksik sa privacy, surveillance artist, brewmaster, designer, sculptor...sinusubukan namin ang aming makakaya na panatilihing magkakaibang ang mga bagay.

Hindi tayo kasinghusay ng dapat nating ibahagi ang ating natutunan. Naglalathala kami ng taunang journal na naglalaman ng ephemera mula sa aming mga proyekto: mga tala, sanaysay, code at iba pang maliliit na bagay. Sinisikap naming maging mas mahusay sa pagho-host ng mga aktibong pampublikong GitHub repository at gusto din naming mag-host ng mga pampublikong workshop at impormal na talakayan tungkol sa mga thread ng pananaliksik na maaaring sinusunod namin.

Maraming mga newsroom ngayon ang nag-aalala tungkol sa mga algorithm sa mga platform na kumokontrol kung sino ang makakakita ng content. Maaari ka bang magsalita nang kaunti tungkol sa papel ng mga algorithm sa iyong sariling gawain? Ano ang kaugnayan sa pagitan ng mga algorithm at paghatol ng editoryal?

Oh anak, mga algorithm.

Ang tubig sa paligid ng mga algorithm at paghuhusga ng editoryal ay hindi kapani-paniwalang madilim. Gaya ng sinabi kamakailan ni (dating Kickstarter data guru) na si Fred Benenson, ang mga algorithm ay kadalasang ginagamit upang “ mathwash functionality na kung hindi man ay maituturing na arbitrary na may objectivity .”

Ilang taon na ang nakalipas, hiniling sa amin magdisenyo ng algorithm at isang pag-install ng media para sa 9/11 Museum, na dynamic na gagawa ng mga timeline na mag-uugnay sa mga kasalukuyang kaganapan sa mga kaganapan ng Setyembre 11. Halimbawa, maaaring bumuo ng isang thread tungkol sa kung paano nagkaroon at hindi nagbago ang mga batas sa pagkontrol ng baril sa pagitan ng linggong ito at 2001. Talagang malinaw sa aming proseso na sabihin na ang 'algorithmness' ng piraso ay hindi nag-aalis ng subjectivity; sa ilang mga paraan ay pinalaki nito ito. Gayunpaman, nang ang piraso ay inihayag, ito ay inilarawan bilang layunin, salamat sa pagkalkula. Ito ay isang maayos na paraan para sa museo na umikot sa pulitika ng curation.

Gumagamit kami ng mga algorithm bilang isang paraan upang iproseso ang data, upang bumuo ng mga visual na form, upang lumikha ng mga script para sa mga performer, upang lumikha ng mga soundscape. Ang ilan sa mga algorithm na ito ay 'off the shelf,' kung saan mayroong editoryal na paghuhusga na napupunta sa kung aling algorithm ang makatuwirang gamitin. Ang iba pang mga algorithm ay ginawa namin sa aming sarili, kung saan sinusubukan naming alalahanin kung paano nahuhulog ang aming subjectivity sa code. Ang isang dalawang-salitang kahulugan para sa isang algorithm ay 'gawin hanggang' - at hanggang doon ay magdudulot sa atin ng problema, dahil ang anumang tahimik na komunikasyon ay maaaring maging malakas.