データで描く、示唆に富む肖像画
-
0:01 - 0:03私はアーティストですが
-
0:03 - 0:04皆さんの想像とは違うかもしれません
-
0:04 - 0:06絵は描きません
-
0:06 - 0:08というか描けません
-
0:08 - 0:11高校の技術の先生は
私の成績表に「危険人物」 -
0:12 - 0:13そうコメントしました
-
0:14 - 0:18皆さんは私の作品を
あまり見たくはないかもしれません -
0:18 - 0:20ただ一つだけ
私にはできることがあります -
0:20 - 0:22プログラミングです
-
0:22 - 0:23私はコーディングできます
-
0:23 - 0:26人々が口を揃えて言うのは
「100年前であれば -
0:26 - 0:28私のような
-
0:28 - 0:30データでアートを作る
そんな人間は存在せず -
0:30 - 0:33そういうものは今という
-
0:33 - 0:35新しい時代の産物であり
-
0:35 - 0:37データを使ったアートとは つまり
-
0:37 - 0:39新しいものとして
考えるべきだ」 -
0:39 - 0:40まあ間違いではありません
-
0:40 - 0:44しかし実際はというと
遥か昔から -
0:44 - 0:46情報や抽象的概念を利用して
-
0:46 - 0:48心に響く作品を生み出すという
-
0:48 - 0:51アートの形式自体は
存在していました -
0:51 - 0:52音楽の事です
-
0:54 - 0:58私たち人類はもう何万年にも渡り
音楽を生み出してきました -
0:58 - 0:59音楽で思い浮かべるもの―
-
1:00 - 1:02音符、コード
調、ハーモニー、メロディー等は -
1:02 - 1:04全てアルゴリズムです
-
1:04 - 1:06これらは
時間とともに展開し -
1:06 - 1:08私たちの感情を呼び起こすよう
-
1:08 - 1:10設計されたシステムなのです
-
1:10 - 1:12私は音楽からアートの世界に来ました
-
1:12 - 1:13作曲家だったわけですが
-
1:13 - 1:17およそ15年前から
作り始めたのが -
1:17 - 1:19音と映像の境界を意識するために
-
1:19 - 1:21デザインした作品です
-
1:21 - 1:24映像を用いて
音楽的構造を解き明かしたり -
1:24 - 1:27普段は描かれるものを
音を使って何か面白く表現できないかと -
1:27 - 1:29考えたのです
-
1:29 - 1:32今 ご覧いただいているのは
ミュージシャンが舞台で奏でる― -
1:32 - 1:35音楽の構造を
そのまま絵にしたもので -
1:35 - 1:38見た目がまるで植物なのは
偶然ではありません -
1:38 - 1:41植物を表すアルゴリズムを使って
-
1:41 - 1:44音楽の構造に意味付けをしているからです
-
1:45 - 1:48つまりメディアを利用した
コードの方法さえ理解すれば -
1:48 - 1:50誰でも かなり良いものが作れます
-
1:50 - 1:54これは サンダンス映画祭での
私のプロジェクトです -
1:54 - 1:58発想は単純です
アカデミー賞作品賞の全受賞作品を -
1:59 - 2:02それぞれ1分の映像へと短縮し
-
2:02 - 2:03そして全ての映像を繋げます
-
2:03 - 2:07こうすることで 75分で
ハリウッド映画の歴史を見ることができます -
2:08 - 2:11映像が映し出したのは
ハリウッド映画における -
2:11 - 2:12編集の歴史です
-
2:12 - 2:16左の映像は『カサブランカ』
右のものは『シカゴ』です -
2:16 - 2:19『カサブランカ』の方が
何が起きているのか捉え易いはずです -
2:19 - 2:22これは1940年代における
ワンシーンの平均尺度が -
2:22 - 2:2426秒だった事に由来するのですが
-
2:24 - 2:26今の映画の平均は6秒です
-
2:27 - 2:29このプロジェクトは
-
2:29 - 2:32監視カメラの映像を利用して
特定の人物を見つけるという -
2:32 - 2:332000年代の始め
-
2:33 - 2:39政府の支援の下で行われた活動に
着想を得たものです -
2:40 - 2:44私はこのコードを
ある人物を特定するシステムに作り変えました -
2:44 - 2:48我々の文化で代表的な
もはや監視される必要の無い人物 -
2:48 - 2:50ブリトニー・スピアーズです
-
2:50 - 2:53私はパパラッチの撮影した
2000枚に及ぶ彼女の写真をダウンロードし -
2:53 - 2:56彼女の顔だけを単体で見つける事のできる
-
2:56 - 2:57解析ツールを構築しました
-
2:57 - 3:01彼女の目を映像の中心に据えて
一連の場面を構成することができます -
3:01 - 3:04これは私たちの監視社会に関して
-
3:04 - 3:06二つの見方を提示しています
-
3:06 - 3:09私たちは見られるという事に関して
不安を強く感じますが -
3:09 - 3:11一方でセレブリティーの事は
気になって仕方ないのです -
3:12 - 3:16今皆さんがご覧になっている作品は
-
3:16 - 3:19リアン・アマリスと
共同制作したものです -
3:19 - 3:22彼女が何をしているのか
口で言うのは簡単なのですが -
3:22 - 3:24実際にやるのは別次元です
-
3:24 - 3:27夜の町へ繰り出す前の
一連の行動 -
3:27 - 3:30時間にして
72分間のそのシーンを -
3:30 - 3:32彼女は3日間に引き伸ばし
-
3:32 - 3:36ニューヨークのど真ん中で
スローモーションで演じたのです -
3:36 - 3:38私も撮影班と共にそこにいました
-
3:38 - 3:39私たちは全てを録画し
-
3:39 - 3:43そして撮り終えた全工程を早回しし
今度は72分に短縮しました -
3:43 - 3:45車がまさに飛び交っているのに
-
3:45 - 3:47彼女の動きが自然なのはその為です
-
3:47 - 3:50そしてふと
私は気がつきました -
3:50 - 3:52私がやっているのは
肖像画を描くことだと -
3:54 - 3:57肖像画と聞いて思い浮かべるのは
こういったものでしょう -
3:57 - 3:59左はギルバート・スチュアート
-
3:59 - 4:02彼はアメリカで最初の
肖像画家と言えるでしょう -
4:02 - 4:05そして右は彼の描いた
1796年のジョージ・ワシントンの肖像で -
4:06 - 4:08『ランズダウン』と呼ばれます
-
4:08 - 4:11シンボル化された多くものを
この絵画に見ることができると思います -
4:11 - 4:14窓の外には虹が架かり
剣を携えているのがわかります -
4:14 - 4:15テーブルに羽ペンもあります
-
4:15 - 4:17ここに描かれた全てが
-
4:17 - 4:19建国の父 ジョージ・ワシントンを
想起させます -
4:20 - 4:23そして左が私の描いた
ジョージ・ワシントンの肖像です -
4:24 - 4:27これは視力検査表で
-
4:27 - 4:29文字の代わりに
単語を並べています -
4:30 - 4:3266単語あるのですが
それらは全て -
4:32 - 4:35一般教書演説の中で
-
4:35 - 4:37彼が歴代大統領よりも
多く使った言葉です -
4:38 - 4:42つまり「ジェントルマン」という言葉が
彼の修辞でありシンボルなのです -
4:42 - 4:47この単語を 彼が最もよく使ったというのは
かなり重要な意味を持つはずです -
4:47 - 4:49そしてこれは
制作当時 大統領だった -
4:49 - 4:52ジョージ・W・ブッシュの検査表です
-
4:52 - 4:53考えてみてください
-
4:53 - 4:57初代の「ジェントルマン」から
43代の「テロ」まで たどることが -
4:57 - 4:59どれほどアメリカの歴史を私たちに伝え
-
4:59 - 5:00一連の絵画を見た時とは違った
-
5:00 - 5:03新しい気づきを
もたらしてくれるのかを -
5:03 - 5:07アメリカの指導者における
政治的レトリックを介して -
5:07 - 5:10アメリカ史の変遷を
見て取ることができるのです -
5:10 - 5:13ロナルド・レーガンは多くの時間を費やし
負債について語りました -
5:13 - 5:15一方でビル・クリントンは
-
5:15 - 5:18自身はもはや大統領ではない
次の世紀について語りました -
5:18 - 5:20彼の妻がその座にいるかもしれないね
-
5:21 - 5:24リンドン・ジョンソンは
-
5:24 - 5:27一般教書演説を 初めてゴールデンタイムに
テレビ放映した大統領で -
5:27 - 5:29全ての段落を「今晩(Tonight)」
という言葉で始めました -
5:29 - 5:32リチャード・ニクソン
というよりも彼のスピーチライター -
5:32 - 5:33ウィリアム・サファイアは
-
5:33 - 5:35ニクソンが誠実な言葉遣いをするよう
-
5:35 - 5:39言葉の選択に
多くの時間を割いたのです -
5:39 - 5:42この企画は一連の
巨大な彫刻として展示されました -
5:42 - 5:45照明付きの箱を並べた野外展示です
-
5:45 - 5:47重要なのは
これが視力検査として機能しており -
5:47 - 5:516メートル離れて 黒い線の間にある
その言葉を読む事ができれば -
5:51 - 5:52視力良好ということです
-
5:52 - 5:53(笑)
-
5:53 - 5:55これは肖像画ですが
他にも まだまだあります -
5:56 - 5:59データを用いてこうしたものを生み出す
多くの方法があります -
5:59 - 6:00私が模索し始めたのは
-
6:00 - 6:05どうすれば もっと民主的な形で
肖像画を作れるか -
6:05 - 6:09この国と そのあり方を
より表現する方法です -
6:09 - 6:1310年毎に
この国では国勢調査が行われます -
6:13 - 6:15人口を文字通り数え
-
6:15 - 6:18誰がどこに住み
どんな仕事をして -
6:18 - 6:20家では何語を話すか
調べます -
6:20 - 6:23確かに大事で
欠かせないと思います -
6:23 - 6:25しかし それでは
本当の姿は分かりません -
6:25 - 6:27夢や希望を伝えてはくれないのです
-
6:28 - 6:31そこで2010年
私はオリジナルの国勢調査を始めます -
6:31 - 6:34一般的なアメリカ人によって書かれ
より多くの描写がなされた -
6:34 - 6:37そんな言語資料を求めていたのです
-
6:37 - 6:39そして見つけました
-
6:39 - 6:40そういう言語資料がもう山ほど
-
6:40 - 6:42すぐ目の前に転がっていたのです
-
6:42 - 6:44出会い系サイトです
-
6:45 - 6:502010年
私は21の出会い系サイトに登録しました -
6:50 - 6:53ゲイなど性的少数者を含めた
あらゆる性別を用い -
6:53 - 6:54アメリカの全ての郵便番号を駆使し
-
6:54 - 6:57そして1900万人もの
プロフィールをダウンロードしました -
6:58 - 7:01これはアメリカの
成人人口の20%に及びます -
7:01 - 7:03私は強迫性パーソナリティ障害です
-
7:03 - 7:06もう伝わってるかもしれませんが
まあ聞いてください -
7:06 - 7:07(笑)
-
7:07 - 7:10私がしたことは何かと言うと
郵便番号毎に全ての資料を整理し -
7:12 - 7:13そして言語分析を試みたのです
-
7:13 - 7:162010年に入手した
幾つかのプロフィールがこれですが -
7:16 - 7:18「寂しい(Lonely)」
という言葉が見て取れます -
7:18 - 7:21これらをマッピングしてみます
-
7:21 - 7:25明度が高ければ「寂しい」という言葉が
より多く使われた事を意味するので -
7:25 - 7:29アパラチアが 非常に寂しい場所であると
わかるかと思います -
7:30 - 7:35「おもしろい(Funny)」を分析すると
ネブラスカの人々は退屈そうです -
7:36 - 7:40「変態(Kinky)」という言葉の
地図から わかるのは -
7:42 - 7:45アラスカの女性は
南部ニューメキシコの男性と -
7:45 - 7:47一緒になれば
-
7:47 - 7:48楽しい時間を過ごせます
-
7:48 - 7:51ちなみに こうした分析を
より仔細なレベルで見る事もでき -
7:51 - 7:54ニューヨークの
ロングアイランド東部の男性は -
7:54 - 7:56ロングアイランド西部の男性よりも
-
7:56 - 7:59遥かにお尻を叩かれたいと思っているようで
-
8:00 - 8:03恐らく今日皆さんが覚えて帰るのは
この情報だけでしょう -
8:03 - 8:05この記憶だけは多分30年経っても
色褪せないでしょうね -
8:05 - 8:08(笑)
-
8:09 - 8:11そしてこれらを
地図製作に応用すると -
8:11 - 8:15地図を使って さきほどの視覚検査表と
同じ事ができます -
8:15 - 8:17アメリカ全土
それぞれの都市の名前を -
8:17 - 8:20その地域で特徴的に使われている言葉で
置き換えてみましょう -
8:20 - 8:24シアトル出身の方と付き合ったことがあれば
お分かりになるでしょう -
8:24 - 8:26ここにあるのは 「可愛い(Pretty)」
「失恋(Heartbreak)」 -
8:26 - 8:29「生演奏(Gig)」
「タバコ(Cigarette)」等 -
8:29 - 8:31彼らは演奏できて
タバコを吸うらしいです -
8:32 - 8:34さて目線を右に移すと
「eメール(Email)」とあります -
8:34 - 8:35ワシントン州レドモンド
-
8:35 - 8:37マイクロソフトが本社を構える場所です
-
8:37 - 8:40予測できるものも多いでしょう
ロサンゼルスでは「演技(Acting)」 -
8:40 - 8:42サンフランシスコでは「ゲイ(Gay)」
-
8:42 - 8:44少し悲痛な例もあります
-
8:44 - 8:46バトンルージュでは
「太め(Curvy)」が語られる一方 -
8:46 - 8:49下流のニューオーリンズでは
いまだに「洪水(Flood)」が話題に上ります -
8:49 - 8:52首都に住む人は
「楽しい(Interesting)」と言い -
8:52 - 8:55メリーランド州バルティモアの人々は
「恐れ(Afraid)」ています -
8:55 - 8:56これはニュージャージーです
-
8:56 - 8:59私は「面倒(Annoying)」と
「毒舌(Cynical)」の中間で育ちました -
8:59 - 9:03(笑)(拍手)
-
9:03 - 9:06ニューヨークで最も使うのは
「今(Now)」です -
9:06 - 9:09「今はウェイトレスだけど本当は役者なの」
という時の「今」です -
9:09 - 9:10(笑)
-
9:10 - 9:15「今はニューヨーク大学で工学の教授
でも本当はアーティスト」の「今」です -
9:15 - 9:17「恐竜(Dinasour)」
という文字が見えてきました -
9:17 - 9:18ここはシラキュースです
-
9:18 - 9:20シラキュースで最も美味しいレストランは
-
9:20 - 9:23ヘルズ・エンジェルズが関係する
「ダイナソーBBQ」 -
9:23 - 9:25ここは誰かとデートで行くようなところです
-
9:25 - 9:29「完全な(Unconditional)」「真夏(Midsummer)」
の間のミッドタウンに私は住んでいて -
9:29 - 9:31高級なノース・ブルックリンはこうです
-
9:31 - 9:34「DJ」「魅力的(Glamorous)」
「オシャレ(Hipsters)」「上品(Urbane)」 -
9:34 - 9:36これは より民主的な肖像かもしれません
-
9:36 - 9:40つまり金曜日の夜に何をしたいのか
それを基に -
9:40 - 9:42地図で可視化したらどうか
という発想でした -
9:42 - 9:43これは自画像です
-
9:44 - 9:4520年以上 50万通に及ぶ
-
9:45 - 9:48自分のメールを解析して描きました
-
9:48 - 9:51量的な自撮りとでも
考えてもらって構いません -
9:51 - 9:54個人情報に基づいて
物理の公式を運用する -
9:54 - 9:56これが私のしている事です
-
9:56 - 9:58かつて私がやりとりした 全ての人々を
想像してください -
9:58 - 10:02中心から始まり
そしてビックバンのように広がります -
10:02 - 10:04私たちには互いに引力が働いています
-
10:04 - 10:06どれほどメールを送ったか
そして受け取ったか -
10:06 - 10:08そのデータで定まる引力です
-
10:08 - 10:10感情の側面からの分析もしています
-
10:10 - 10:12「愛している」と伝えた人はより重要で
-
10:12 - 10:14中央にある私のメールアドレスを
ぐんと引き寄せ -
10:14 - 10:17大きな星の流れを作ります
-
10:17 - 10:18ちなみに 名前は全て手書きです
-
10:19 - 10:23特定の都市における
特定の問題を描くという目的で -
10:23 - 10:26リアルタイムで得られたデータを
作品に用いる事があります -
10:26 - 10:29これはワルサーPPK
セミオートマチックの9mm拳銃で -
10:29 - 10:32ニューオーリンズ
フレンチ・クオーターの銃撃で使われました -
10:32 - 10:352年前のバレンタインデー
駐車をめぐる口論が引き金です -
10:35 - 10:36奥のタバコは私のものです
-
10:36 - 10:39この家が銃撃の現場でした
-
10:39 - 10:41この企画は
少しだけ機械工学を使っていますが -
10:41 - 10:43バイクのチェーンで
回転軸をこしらえました -
10:43 - 10:45コンピュータ制御です
-
10:45 - 10:47このコンピュータと装置一式は
箱の中に隠されます -
10:47 - 10:50拳銃は鉄板に上向きに溶接されており
-
10:50 - 10:52トリガーにワイヤーが引っ掛けられ
-
10:52 - 10:54箱の中のコンピュータは
常にオンラインで -
10:54 - 10:58ニューオーリンズ警察への911通報に反応し
-
10:58 - 11:00ニューオーリンズにおける
発砲の度に -
11:00 - 11:01(銃声)
-
11:01 - 11:03銃声が鳴り響きます
-
11:03 - 11:06空砲なので弾頭はありませんが
-
11:06 - 11:08強い光と騒音は放たれます
-
11:08 - 11:10ケースに囲まれている事も忘れてはいけません
-
11:10 - 11:13ニューオーリンズでは
1日平均5度発砲があり -
11:13 - 11:154ヶ月に渡って空砲弾がたまっていき
-
11:15 - 11:17ケースはそれで一杯になりました
-
11:18 - 11:21皆さんもよくご存知の
「情報の可視化」です -
11:23 - 11:25これは 正しく行えば問題を明瞭にしますが
-
11:25 - 11:27誤って使えば 感覚を麻痺させます
-
11:28 - 11:29人を数字に置き換えてしまうのです
-
11:29 - 11:31気をつけてください
-
11:33 - 11:34これが最後の作品です
-
11:34 - 11:37昨年の夏 アーティスト・イン・レジデンス
としてタイムズ・スクエアで -
11:37 - 11:38過ごしました
-
11:39 - 11:43ニューヨークのタイムズ・スクエアといえば
まさに世界の情報発信源ですが -
11:43 - 11:45地球上で最もインスタグラムに投稿される地点
-
11:45 - 11:47それがタイムズ・スクエアだとは
あまり知られていません -
11:48 - 11:515秒毎にタイムズ・スクエアでは
誰かが自撮りをして -
11:51 - 11:52それを投稿しています
-
11:52 - 11:561日17000枚に及ぶそれらの写真を
私は全部持っています -
11:56 - 11:57(笑)
-
11:57 - 11:59顔が正面になっている自撮りを
選んでいます -
11:59 - 12:00全ての文明で
-
12:00 - 12:03芸術は最高水準の技術を用いて
生み出されてきました -
12:03 - 12:06そしてアーティストは
技術が何を意味するのか -
12:06 - 12:08文化が如何に映し出されているのか
-
12:08 - 12:10それらを問う責任を負っています
-
12:10 - 12:12最後に―
私たちは数字以上の存在です -
12:12 - 12:14我々は人間であり
夢やアイデアを持っています -
12:14 - 12:17人々を 統計データとして
処理してしまうこと -
12:17 - 12:18それはあまりにも危険です
-
12:18 - 12:19ありがとうございました
-
12:19 - 12:30(拍手)
- Title:
- データで描く、示唆に富む肖像画
- Speaker:
- ルーク・デュボワ
- Description:
-
アーティストであるルーク・デュボワは、データとその特徴を使い、歴代大統領や都市、彼自身やブリトニー・スピアーズのユニークな肖像画を生み出しています。出会い系サイトにおける何百万人ものプロフィール情報を利用して生み出したアメリカ地図から、ニューオーリンズで発砲が起きる毎に空砲を放つ拳銃まで、彼はこのトークで9つのプロジェクトを紹介します。「どのように技術を使うかは、我々と我々の文化を表している。人間を統計的に処理する事は危険である」 彼はそう締め括ります。
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:43
Mari Arimitsu edited Japanese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Mari Arimitsu approved Japanese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Yuko Yoshida accepted Japanese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Yuko Yoshida edited Japanese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Yuko Yoshida edited Japanese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Mari Arimitsu edited Japanese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Mari Arimitsu edited Japanese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Mari Arimitsu edited Japanese subtitles for Insightful human portraits made from data |