Ured za kreativna istraživanja, njujorški podatkovni laboratorij, ima mnogo čemu naučiti novinare

'And That's The Way It Is' suradnja je programa javne umjetnosti Landmarks Sveučilišta u Teksasu, Bena Rubina i Ureda za kreativna istraživanja. (Fotografija: OCR)

Da ste jedne proljetne noći 2012. šetali kampusom Sveučilišta Texas u kampusu u Austinu, vidjeli biste brojne ljude kako svoje vijesti dobivaju sa strane zgrade od pet katova.

Fraze iz legendarnih emisija Waltera Cronkitea, kao i vijesti uživo iz cijele zemlje, bile su projiciran na stranu Komunikacijskog centra Jesse H. Jones, dajući svakom tko je prošetao pogled na noćne vijesti iz prošlosti i sadašnjosti.

Projekt su izradili članovi Ured za kreativna istraživanja , istraživačka skupina sa sjedištem u New Yorku koja često stvara vizualizacije podataka, izvedbe u javnom prostoru i prototipove kako bi pomogla ljudima da razumiju informacije.

Posljednjih mjeseci su stvorio vizualizaciju o Einsteinovoj teoriji opće relativnosti za Scientific American, napravio proširenje za Chrome koji pomaže ljudima da razumiju ciljanje oglasa i radio s National Geographicom za praćenje divljih životinja, u stvarnom vremenu, u delti Okavango u Bocvani.

Njihov rad kombinira novinarstvo, istraživanje korisnika, javnu izvedbu i digitalizaciju velikih razmjera zbog kojih ljudi razumiju ili obrađuju informacije na nove načine (brojni članovi istraživačke grupe migrirali su iz The New York Timesa' nedavno zatvorena Laboratorij za istraživanje i razvoj).

Stupio sam u kontakt s Uredom za kreativna istraživanja kako bih saznao više o pristupu grupe širokom angažmanu i informacijama, koji nadilazi granice ekrana i ima mnogo aplikacija za redakcije.

Volim to tebe projicirao noćne vijesti na peterokatnicu u Teksasu. To je suprotno od mobilnog uređaja. Svi zajedno dijele zajedničko iskustvo. Možete li malo govoriti o tome kako vidite javni prostor i kako redakcije mogu vidjeti javni prostor kada razmišljate o tome kako prenijeti vijest?

Prije svega, najviše zasluga za to prekrasno djelo pripada Benu Rubinu, suosnivaču OCR-a, koji je sada direktor Parsonsovog instituta za informacijsko mapiranje.

Ben priča sjajnu priču o tome kako se navečer vozio biciklom kući kad je bio dijete i vidio kako svaki prozor na ulici treperi u isto vrijeme — jer su svi bili uključeni u istu emisiju vijesti u isto vrijeme. Ovo se dotiče čega Teju Cole naziva 'javno vrijeme' i mislim da je to stvarno vrijedan koncept o kojem treba razmišljati kada ispitujemo odnos između podataka i javnosti.

Javni prostor se promijenio zbog prevladavanja mobilnih uređaja. Čini se da su ljudi manje svjesni svoje okoline i manje je vjerojatno da će komunicirati jedni s drugima, ali je mnogo vjerojatnije da će komunicirati s nekim tko je udaljen iz tog prostora.

Kako odlučujete koje projekte poduzimati? Što čini dobar projekt? Nastavak: Što čini dobar događaj uživo u odnosu na digitalni projekt?

Velik dio vašeg posla tiče se lakšeg razumijevanja teških tema. Napravili ste interaktivnu igru ​​i priču za objasniti nalaze nedavnog rada Nature. Volio bih čuti više o tome kako se taj projekt spojio i kako ste testirali ono što ste napravili kako biste osigurali da publika razumije animaciju.

Obratio nam se (profesor) Simon J. Anthony kako bi vizualno prenio ideje u svom radu široj publici izvan kolega istraživača. Odlučili smo ciljati na različite vrste odnosa između virusa u domaćinima, posebno kada ne uzrokuju nikakvu očitu bolest. Da biste napravili predviđanja, prvo morate odrediti koje vrste obrazaca postoje, tako da veliki dio obrazovnog aspekta igre pokušava pokazati razliku između slučajnosti i determinističkih obrazaca. Ono što nas je također zainteresiralo za njegovo istraživanje je da kada ispitate interakcije između virusa na različitim razmjerima. Obrasci mogu biti vrlo različiti, pa je postalo važno razmišljati na razini virusa do virusa, od virusa do hosta i na razini zajednice mnogih hostova. Činjenica da se sve ove vrste odnosa događaju istodobno i da postoje potencijalno predvidljivi obrasci koji pokreću njihovo postojanje bila je najveća privlačnost za nas.

Kada ljudi dođu u OCR s projektom, pokušavamo se zamotati oko onoga što podaci ili istraživanje pokušavaju doprijeti i dajemo sve od sebe da ih protumačimo i prevedemo široj publici. U ovom slučaju željeli smo proširiti doseg Simonova istraživanja izvan znanstvene ili akademske zajednice. Napravili smo pojednostavljeni narativ koji bi objasnio nekoliko temeljnih koncepata u radu. Dodavanje elementa igre činilo se kao prirodan način za cementiranje nekih apstraktnih koncepata koje smo pokušavali prikazati i imati širu privlačnost. Kako bismo sadržaj učinili dostupnijim, željeli smo da vizualni jezik stranice bude jarkih boja, prijateljski raspoložen i podsjeća na osvajače svemira. Emotikoni za izmet pokazali su se kao vrlo važan alat koji upućuje na metodu prikupljanja uzoraka virusa i također dodaje malo lakoće na stranicu.

Posao koji radite doživljavam kao novinarstvo, ali izvan tradicionalne redakcije. Pomažete ljudima da razumiju i shvate svoj svijet. Imate li omiljeni projekt?

Definitivno smo 'novinarstvo u susjedstvu'. Četiri od 10 članova našeg tima imaju iskustvo u vijestima, i mislim da dijelimo etičke i tehničke pristupe s redakcijom. Međutim, nismo uvijek zainteresirani uredno ispričati priču. U osnovi, mi smo istraživačka skupina i mislim da je većina naših najboljih radova inherentno nepotpuna. Ljubazno odbijamo odabrati omiljeni projekt.

Velik dio vašeg posla uključuje povezivanje ljudi s informacijama kroz performanse. Jedan od mojih omiljenih je nastup MoMA-ina baza podataka o zbirkama od 120.000 objekata . Možete li malo reći o tome kako ste odabrali izvođenje baze podataka i kako ste pritom razmišljali o publici i javnim prostorima?

MoMA nas je zamolila da sudjelujemo u njihovoj seriji Artists Experiment, što je značilo suradnju s njihovim obrazovnim odjelom na nečemu što bi se moglo smatrati javnim programom.

Naše početne ideje uglavnom su bile oko stvaranja konceptualnih API-ja, koji bi posjetiteljima (i u zgradi i na internetu) omogućili interakciju s muzejskim bazama podataka na zanimljive načine. Kako se ispostavilo, postoji mnogo političkih uvjeta koji postoje u instituciji kao što je MoMA, a nismo uspjeli dobiti dozvole za obavljanje poslova koji smo u početku željeli. Stoga smo odlučili preoblikovati problem i vidjeti kako možemo prezentirati podatke koji su već bili javni na nove i zanimljive načine. Mark Hansen i Ben Rubin imali su povijest podataka i izvedbe, tako da su stvarno vodili razvoj komada s [kazališnom grupom] Servis za popravak dizala i strukturirao nastup u galerijama.

Donošenje podataka u javni prostor mijenja način na koji ljudi očekuju interakciju s njima. To također čini iskustvo s podacima nešto manje voljnim - uglavnom, 'čitamo' podatke kada kliknemo vezu ili okrenemo stranicu ili prisustvujemo razgovoru. Stavljanjem podatkovne skulpture u park ili postavljanjem performansa baze podataka u umjetničkoj galeriji, na neki način prisiljavamo podatke na ljude, što mijenja dinamiku razgovora.

U redakcijama se tekst često objavi, a zatim urednici, novinari i tim za vizualizaciju podataka prelaze na svoj sljedeći projekt. Vas pisati da kada muzeji “potiču[e] stvaranje umjetnina s podacima o svojim zbirkama, muzeji se također nalaze uključeni u prekrasnu vrstu rekurzije: oni proizvode podatke koji proizvode umjetnost koja proizvodi podatke, i dalje i dalje i dalje.”

Podsjeća me na to kada su novinske organizacije stvarno na vrhu svojih odjeljaka za komentare, jer ideje za nove priče dobivaju od ljudi koji su odgovorili na njihov prvi tekst. Zanimaju me načini na koje redakcije mogu potaknuti svoju publiku da remiksira svoj sadržaj ili stvori nešto novo od onoga što proizvode. Vidim toliko projekata za koje je trebalo toliko vremena da se naprave — a onda tim prelazi na sljedeći projekt. Postoje li načini da se proširi izvan objave?

Od osnutka OCR-a fascinirani smo idejom povratnih informacija. Neprestano pokušavamo angažirati našu publiku izvan pukog rezultata alata koje stvaramo. Od prikupljanja podataka do vizualizacije podataka, uključeni su mnogi koraci i akteri, koji često oblikuju i utječu na podatke koji su prvobitno prikupljeni. Zbog transparentnosti i otvorenosti, za nas je stoga ključno uključiti ljude tijekom cijelog procesa transformacije podataka, od sirovih bitova do senzornih izlaza.

Ovo vidimo kao pokušaj suprotstavljanja gradijentu moći koji pokreće većinu podatkovnih sustava, u kojima ljudi od kojih podaci dolaze imaju najmanje moći, a vlade i korporacije najviše.

Neki od naših projekata, poput 'Floodwatcha', uključuju javnost u proces prikupljanja podataka. Drugi poput “Into The Okavango” pružaju ljudima alate za ispitivanje sirovih podataka putem javnih API-ja. Uskoro objavljujemo znanstveni projekt za građane, 'Oblačno s šansom za bol', koji potiče sudionike da istraže javnozdravstvene podatke i podnesu vlastite hipoteze istraživačkom timu projekta na Sveučilištu Manchester, UK. Postoje mnogi putevi za uključivanje publike koji se tek trebaju istražiti, a čvrsto vjerujemo da ne bi trebali biti ograničeni na kraj kreativnog procesa.

U posljednje vrijeme zanima nas kako zajednice mogu izravno kritizirati podatke. Izrađujemo nekoliko API-ja koji korisnicima omogućuju označavanje objekata podataka pitanjima o porijeklu, komentarima o istinitosti ili kritikama metodologije.

Kad sam naišao na vašu stranicu projekta, pomislio sam na toliko načina na koje bi redakcije mogle razmišljati o prostoru i izvedbi i prikupljanju podataka. Ali često nemaju dovoljno sredstava i vremena. Koje male stvari organizacije mogu učiniti kako bi pomogle ljudima da se povežu i bolje razumiju svijet oko sebe, čak i ako nemaju podatke, odnosno tim?

Mislim da redakcije trebaju razmisliti o načinima da unesu kreativne podatkovne vještine u svoje postojeće timove, umjesto da žale zbog nedostatka „tima za podatke“. Dvije naše omiljene osobe na svijetu napravile su nevjerojatan projekt nedavno nazvan “ Dragi podaci ” u kojem su međusobno razmjenjivali ručno nacrtane razglednice s podacima tijekom godine dana. Bez šifre, samo olovke. Dobar je podsjetnik da tehnologija (i povezani proračun) nije pravi ograničavajući čimbenik.

Govoreći o inspiraciji, Tim Johna Keefea u WNYC-u nas uvijek iznenađuje divnim i domišljatim načinima na koji rade s podacima s malim timom i malim proračunom. Posebno smo oduševljeni projektima WNYC koji kombiniraju prikupljanje podataka s predstavljanjem podataka. Oni brišu granice između novinarstva i građanske znanosti i pokreta stvaratelja na stvarno inspirativan način.

(Povezano: U Stream Labu, novinari emitiranja udružuju se sa studentima kako bi ispitali vodu u Zapadnoj Virginiji)

Puno izvještavam o oglasnoj tehnologiji i stvarno me zanimaju vaši projekti “ Iza banera ” i “ Straža od poplava .” Kakav je status Floodwatcha? Jesu li ljudi sudjelovali? Što ste naučili iz tog eksperimenta?

U 2013. izradili smo objašnjenje sustava oglasne tehnologije za (poduzetnika i novinara) Johna Battellea. Bilo je fascinantno naučiti o ovom velikom sustavu bez glave, koji je vjerojatno najsloženiji računski sustav ikada stvoren. Kroz naš rad na tom projektu počeli smo razmišljati o tome kako pojedinci ne mogu vidjeti puno od ovog sustava i počeli razmišljati o načinima na koje bismo mogli educirati i osnažiti potrošače (ili, kako ih zovemo, ljude). Rezultat je bio Floodwatch, alat koji ljudima daje uvid u profile koje oglašivači grade o njima i omogućuje prikupljanje baze podataka ponuda koja se može dijeliti s istraživačima oglašavanja.

Floodwatch je trenutno u alfa verziji, a ovog ljeta trebamo biti beta izdanje. Nakon što smo stekli značajnu bazu korisnika (oko 12.000 se prijavilo za korištenje proširenja, iako je trenutno manje aktivnih korisnika), izgradili smo veliki skup podataka oglasa koje su ljudima poslužili. Radeći sa stručnjakom za strojno učenje, uspjeli smo klasificirati oglase isključivo na temelju slika koje sadrže. Planiramo objaviti novu značajku u beta izdanju, gdje će korisnici dobiti vizualizacije koje objašnjavaju vrste oglasa koje poslužuju i u kakvom su odnosu s drugima.

Kako dolazite do novih ideja? Kako dijelite ono što ste naučili?

Postoji ravnoteža između ideja koje generira Ured i ideja koje nam dolaze na vrata preko naših partnera. U studiju se nastojimo izložiti što većem broju drugih stvaratelja i istraživača. U tu svrhu održavamo mjesečni događaj pod nazivom OCR Friday gdje pozivamo nekoga, zajedno s 30 gostiju, da provede nekoliko sati pričajući o praksi utemeljenoj na istraživanju. Imali smo filmaše, odvjetnike, istraživače privatnosti, umjetnike za nadzor, majstore piva, dizajnere, kipare... trudimo se da stvari budu raznolike.

Nismo toliko dobri koliko bismo trebali biti u dijeljenju onoga što naučimo. Izdajemo godišnji časopis koji sadrži efemere naših projekata: bilješke, eseje, šifre i druge sitnice. Pokušavamo postati bolji u hostiranju aktivnih javnih GitHub repozitorija, a također bismo željeli ugostiti javne radionice i neformalne rasprave o istraživačkim nitima koje bismo mogli pratiti.

Mnoge redakcije danas su zabrinute zbog algoritama na platformama koji kontroliraju tko može vidjeti sadržaj. Možete li malo govoriti o ulozi algoritama u vlastitom radu? Kakav je odnos između algoritama i uredničke prosudbe?

Bože, algoritmi.

Vode oko algoritama i uredničke prosudbe nevjerojatno su mutne. Kao što je (bivši guru podataka Kickstartera) Fred Benenson nedavno rekao, algoritmi se često koriste za “ mathwash funkcionalnost koja bi se inače smatrala proizvoljnom s objektivnošću .”

Prije nekoliko godina, zamoljeni smo dizajnirati algoritam i medijsku instalaciju za Muzej 11. rujna, koja bi dinamički kreirala vremenske trake povezujući trenutne događaje s događajima od 11. rujna. Na primjer, nit bi se mogla izgraditi oko toga kako su se zakoni o kontroli oružja promijenili i nisu se promijenili između ovog tjedna i 2001. Bili smo jasni u našem procesu da kažemo da “algoritam” djela nije uklonio subjektivnost; dapače, na neki način je to pojačalo. Ipak, kada je djelo predstavljeno, opisano je kao objektivno, zahvaljujući proračunu. Bio je to zgodan način da muzej zaobiđe politiku kustosa.

Algoritme koristimo kao sredstvo za obradu podataka, za generiranje vizualnih oblika, za izradu skripti za izvođače, za stvaranje zvučnih pejzaža. Neki od ovih algoritama su 'gotovi', u tom slučaju postoji urednička procjena koja ulazi u to koji algoritam ima smisla koristiti. Druge algoritme stvaramo sami, u tom slučaju pokušavamo biti svjesni kako se naša subjektivnost ugrađuje u kod. Definicija algoritma od dvije riječi je 'uradi do' - i to sve dok nas to ne dovede u probleme, jer se svaka tiha komunikacija može pojačati u glasnu.