自分のアイデアを伝えるための 完璧な文章を
見つけようと奮闘した事は ありますか？
霧がかった絵のように
形容詞や修飾語が 考えている事を
表しきれない
イラストレーターもしばしば 同様の困難に直面します
特に複雑で難しい内容を
説明しようとする時です
時々そのイメージは 形のないものだったり
複雑すぎて 絵では 表現できないものだったりします
複雑な情報は 図表や統計を使って
表わす事ができるかも しれませんが
とても退屈なものに なるでしょう
それよりは エッセーを書いていて
感情表現などをする時のように
難しい内容を 生き生きと表わすため
イラストレーターは 視覚的な “たとえ” を使います
ちょうど文章のたとえが
何かを別のものに 関連づけるように
視覚的なたとえは 特定の関連や類似性を
暗示するイメージを使います
[わかりにくいものを どう視覚化するか？]
TED-Edレッスンの 『ビッグデータ』は
視覚的なたとえが 概念の説明で
大きな役割を果たしている 良い例です
まず ビッグデータとは 何でしょうか？
いい質問です
ビッグデータとは 毎日世界中で生み出されている
膨大なデジタル情報であり
課題の解決を 私達に迫ります
どう保管し どう分析し
どう視覚的に表現するか？
かなりとらえどころのない概念です
これをどう描写すべきでしょうか？
[まず 台本の文章から思い浮かぶ イメージがないか見てみる]
『ビッグデータ』の台本を 見てみましょう
小さなコンピューター サーバーから始まり
それがデータを 生み出すために
ネットワークを作り
それがさらに大きくなって
いっそう多くのデータを 生み出す
これはつまり—
１つのものが成長して 様々な方向に分岐し
結果として 何かを生み出すということです
何か思い起こしませんか？
コンピューターネットワークと同様に
木もまた より多くの葉をつけようと
年々 成長し 枝分かれしていきます
そしてデータが集積して
私達に保存方法を
見いだすよう 迫るように
木から落ちた葉を 集めるのも
年々 大変になっていきます
ほら！ 視覚的なたとえですね！
[次に 視覚的スタイルを決め 人物と環境をデザインする]
さあ これで台本と
音声と
視覚的なたとえが揃ったので
視覚的制作の 次なるステップは
アニメーションのための
登場人物と環境の デザインです
そのために私達は
アイデアを表すのに 相応しく
心に訴えるスタイルで 視聴者にとって
聞く内容の理解の
助けとなるものを 考えます
台本に戻って
そこにヒントがあるか 見てみましょう
話は 1960年代に始まります
最初のコンピューターネットワークが できた頃です
この年代は アニメーションの
様式の選択のために 良い地点になるでしょう
この時代の芸術を
参考にするのです
当時の
デザインやイラスト
漫画などの美術的な本を 見るところから始めると
いいかもしれません
そして目的に合ったスタイルを 見つけるのです
詳しく見て
資料を研究し
当時の芸術家が
なぜ どんな選択をしたのか 理解しましょう
例えば1960年代のミニマリスト様式の アニメーションは
当時人気のあった
映画的リアリズムからの
大きな飛躍でした
限られたアニメーション技術を 使う選択は
元々 予算的な理由で 取られたものですが
それは後の世代の アニメーターに
広く影響を及ぼす 特徴的な様式となったのです
この様式のアプローチでは
単純化された人物や
平坦な背景
それに角張った形が合わさって
現実の新しい解釈を 創り出しました
これはまた 私たちの—
ビッグデータの視覚化にも 良い出発点になりそうです
[視覚・グラフィック要素は なぜ重要なのか？]
では実験してみましょう
1980年代 異なる方言を話す
似たようなネットワークが
ヨーロッパとアメリカの 様々な場所に現れ
それは遠隔アクセスを 可能にしましたが煩雑でした
この方が良い？
1980年代 異なる方言を話す
似たようなネットワークが
ヨーロッパとアメリカの 様々な場所に現れ
それは遠隔アクセスを 可能にしましたが煩雑でした
世界中の物理学者が旅せずとも
CERNに保存された 増え続けるビッグデータに
アクセスしやすくするため
ネットワークは同じ言語で
話す必要がありました
気づいたと思いますが
グラフィック描写は 見る人の興味を引く
すばらしい方法です
力強い記憶に残る 視覚表現で
説明したいものを 描くことで
アイデアをより効果的に 伝えられます
今度は自分で 試してみましょう
単純な言葉では 説明できない
抽象的な概念を 考えてみて下さい
手を動かして そのアイデアを
視覚的に 表現してみましょう