Retratos humanos detalhados feitos a partir de dados
-
0:01 - 0:04Sou artista, mas um artista
um pouco peculiar. -
0:05 - 0:06Não pinto.
-
0:06 - 0:08Não sei desenhar.
-
0:08 - 0:12A minha professora de EV, no liceu,
escreveu que eu era uma ameaça, -
0:12 - 0:14na minha ficha de estudante.
-
0:14 - 0:18Provavelmente,
não querem ver as minhas fotografias. -
0:18 - 0:22Mas há uma coisa que eu sei fazer:
sei programar um computador. -
0:22 - 0:23Sei codificar.
-
0:23 - 0:26As pessoas vão dizer-me
que, há cem anos, -
0:26 - 0:30tipos como eu não existiam,
que era impossível, -
0:30 - 0:33que a arte feita com dados
é uma coisa nova, -
0:33 - 0:35é um produto da nossa era.
-
0:35 - 0:39É importante ver isto
como algo muito "vanguardista". -
0:39 - 0:40E é verdade.
-
0:40 - 0:44Mas há uma forma de arte
que existe há muito tempo, -
0:44 - 0:48que usa informações,
informações abstratas, -
0:48 - 0:51para criar obras
emocionalmente ressonantes. -
0:51 - 0:53Chama-se música.
-
0:54 - 0:57Fazemos música
há dezenas de milhares de anos. -
0:58 - 0:59Se pensarmos no conceito de música
-
0:59 - 1:02— notas, acordes,
teclas, harmonias e melodias — -
1:02 - 1:04estas coisas são algoritmos.
-
1:04 - 1:08São sistemas concebidos
para se desdobrarem no tempo -
1:08 - 1:10para nos fazerem sentir.
-
1:10 - 1:12Cheguei às artes através da música.
-
1:12 - 1:15Formei-me como compositor
e, há cerca de 15 anos, -
1:15 - 1:19comecei a criar peças
idealizadas para apreciar o cruzamento -
1:19 - 1:21entre o som e a imagem,
-
1:21 - 1:24para usar uma imagem
para desvendar uma estrutura musical -
1:24 - 1:27ou para usar um som
que nos mostre algo interessante -
1:27 - 1:29sobre uma representação gráfica.
-
1:29 - 1:32O que veem neste ecrã
está literalmente a ser desenhado -
1:32 - 1:35pela estrutura musical
dos músicos em palco -
1:35 - 1:38e não é por acaso
que parece uma planta, -
1:38 - 1:41porque a biologia algorítmica
subjacente à planta -
1:41 - 1:44foi o que caracterizou a estrutura musical
desde o princípio. -
1:45 - 1:48Assim que aprendemos a fazer isto
e a codificar os "media", -
1:48 - 1:50podemos fazer coisas muito engraçadas.
-
1:50 - 1:54Este foi um projeto que fiz
para o festival de cinema Sundance. -
1:54 - 1:58Uma ideia muito simples: pegamos em
todos os Óscares para Melhor Fotografia, -
1:59 - 2:03aceleramo-los para um minuto cada
e juntamo-los todos. -
2:03 - 2:07Em 75 minutos, consigo mostrar-vos
a história do cinema de Hollywood. -
2:08 - 2:11O que isto realmente nos mostra
é a história de edição, -
2:11 - 2:12no cinema de Hollywood.
-
2:12 - 2:15À esquerda, temos "Casablanca";
à direita, temos "Chicago". -
2:16 - 2:19Podem ver que "Casablanca"
é um pouco mais fácil de ler, -
2:19 - 2:22porque a duração média
de um plano, nos anos 40, -
2:22 - 2:26era de 26 segundos
e agora é de cerca de 6 segundos. -
2:27 - 2:29Este projeto foi inspirado
-
2:29 - 2:32por um trabalho financiado
pelo Governo dos EUA, -
2:32 - 2:33no início dos anos 2000,
-
2:33 - 2:39para observar imagens de vídeo e encontrar
um ator específico em qualquer vídeo. -
2:40 - 2:44Eu reajustei este código,
de forma a treinar um sistema numa pessoa -
2:44 - 2:48da nossa cultura que nunca precisaria
de ser vigiada dessa forma, -
2:48 - 2:50que é a Britney Spears.
-
2:50 - 2:53Transferi 2000 fotografias dela
tiradas por "paparazzi" -
2:53 - 2:57e treinei o meu computador
para encontrar o rosto dela e nada mais. -
2:57 - 3:01Consigo ver quaisquer vídeos dela
e centrar o seu olhar na imagem. -
3:01 - 3:06Isto é uma crítica
acerca da vigilância na nossa sociedade. -
3:06 - 3:09Estamos sempre inquietos
por podermos estar a ser vigiados, -
3:09 - 3:12mas somos obcecados
por determinadas celebridades. -
3:12 - 3:15O que veem aqui no ecrã
foi um trabalho em conjunto -
3:15 - 3:19com uma artista chamada Lián Amaris.
-
3:19 - 3:22O que ela fez é muito
simples de explicar e descrever, -
3:22 - 3:24mas muito difícil de fazer.
-
3:25 - 3:27Pegou em 72 minutos de atividade
-
3:27 - 3:30— a preparar-se para um encontro,
para uma noite na cidade — -
3:30 - 3:32e estendeu-a por três dias.
-
3:32 - 3:36Fê-lo num cruzamento,
em câmara lenta, em Nova Iorque. -
3:36 - 3:39Eu também lá estive,
com uma equipa. Filmámos tudo. -
3:39 - 3:43Depois, invertemos o processo,
acelerando-o para 72 minutos novamente. -
3:43 - 3:47Parece que ela está a mover-se
normalmente e o tempo está a voar. -
3:47 - 3:52A certa altura, apercebi-me
de que estava a fazer retratos. -
3:54 - 3:56Ao pensar em retratos,
pensamos em coisas como estas. -
3:56 - 3:59O tipo da esquerda
chama-se Gilbert Stuart. -
3:59 - 4:02Foi o primeiro retratista a sério dos EUA.
-
4:02 - 4:06E, à direita, temos o seu retrato
de George Washington, de 1796. -
4:06 - 4:08É o chamado retrato "Lansdowne".
-
4:08 - 4:11Se olharmos para este quadro,
há muito simbolismo, certo? -
4:11 - 4:13Temos o arco-íris na janela,
temos uma espada. -
4:13 - 4:15Na escrivaninha, está uma pena.
-
4:15 - 4:20Todas estas coisas pretendem representar
George Washington como o pai da nação. -
4:20 - 4:23Este é o meu retrato
de George Washington. -
4:24 - 4:27Isto é um quadro ocular,
-
4:27 - 4:29só que em vez de letras,
contém palavras. -
4:30 - 4:33Estas são as 66 palavras
dos discursos de George Washington -
4:33 - 4:38sobre o Estado da Nação que ele usa
mais do que qualquer outro presidente. -
4:38 - 4:42"Cavalheiros" tem o seu próprio
simbolismo e a sua própria retórica. -
4:42 - 4:47O facto de essa ser a palavra
que ele mais usava é muito relevante. -
4:47 - 4:49Este é o quadro ocular
de George W. Bush, -
4:49 - 4:52que era o presidente,
quando criei esta obra. -
4:52 - 4:57A forma como lá chegamos, de "cavalheiros"
a "terrorismo", em 43 passos simples, -
4:57 - 4:59diz-nos muito sobre a história
norte-americana -
4:59 - 5:02e dá-nos uma perspetiva diferente
daquela que teríamos -
5:02 - 5:04ao ver uma série de quadros.
-
5:04 - 5:07Estas obras constituem
uma aula de história dos EUA -
5:07 - 5:10através da retórica política
dos seus líderes. -
5:10 - 5:13Ronald Reagan passou imenso tempo
a falar sobre défices. -
5:13 - 5:16Bill Clinton falava muito sobre o século
-
5:16 - 5:20em que já não seria presidente,
mas talvez a sua mulher fosse. -
5:20 - 5:21(Risos)
-
5:21 - 5:24Lyndon Johnson foi o 1º presidente
-
5:24 - 5:27a fazer o discurso do Estado da Nação
em horário nobre, na TV. -
5:27 - 5:29Todas as frases começavam
com "esta noite". -
5:29 - 5:32E Richard Nixon, ou melhor,
o seu redator de discursos, -
5:32 - 5:33um tipo chamado William Safire,
-
5:33 - 5:36passava imenso tempo
a pensar na língua -
5:36 - 5:39e a certificar-se de que o seu chefe
se expressava honestamente. -
5:40 - 5:42Este projeto representa
uma série de esculturas monolíticas. -
5:42 - 5:45É uma série de painéis
de exterior iluminados. -
5:45 - 5:47É importante salientar
que estão feitos à escala. -
5:47 - 5:49Se, a uma distância de 6 metros,
-
5:49 - 5:52conseguirem ler entre as linhas pretas,
têm uma visão de águia. -
5:52 - 5:53(Risos)
-
5:53 - 5:55Isto é um retrato.
E há muitos como este. -
5:56 - 5:59Há muitas maneiras
de o fazer utilizando dados. -
5:59 - 6:05Comecei a pensar em formas de fazer
um tipo de retrato mais democrático, -
6:05 - 6:09algo mais em consonância com
o meu país e a forma como ele funciona. -
6:10 - 6:13De 10 anos em 10 anos,
fazemos um censo nos EUA. -
6:13 - 6:15Contamos pessoas, literalmente.
-
6:15 - 6:18Descobrimos quem vive onde,
que tipo de trabalhos temos, -
6:18 - 6:20a língua que falamos em casa.
-
6:20 - 6:23São coisas importantes,
muito importantes. -
6:23 - 6:25Mas não nos dizem
realmente quem somos. -
6:25 - 6:27Não nos falam dos nossos sonhos
nem das nossas ambições. -
6:27 - 6:31Em 2010, eu decidi realizar
o meu próprio censo. -
6:31 - 6:34Comecei por procurar
um corpus de dados -
6:34 - 6:37que tivesse muitas descrições
escritas por americanos comuns. -
6:37 - 6:42Acontece que esse corpus existe.
Só estava à espera de uma oportunidade. -
6:42 - 6:44Chama-se "encontros online".
-
6:45 - 6:50Em 2010, inscrevi-me em 21 serviços
de encontros online diferentes, -
6:50 - 6:53como homem gay, homem hetero,
mulher gay, mulher hetero, -
6:53 - 6:58em todos os códigos postais americanos
e transferi 19 milhões de perfis -
6:58 - 7:01— cerca de 20% da população
adulta dos EUA. -
7:01 - 7:03Tenho um transtorno obsessivo-compulsivo.
-
7:03 - 7:06Isto vai tornar-se bastante óbvio,
vão por mim. -
7:06 - 7:07(Risos)
-
7:07 - 7:11Organizei estas informações todas
por código postal. -
7:12 - 7:14E fiz uma análise às palavras.
-
7:14 - 7:16Estes são alguns
perfis de encontros de 2010 -
7:16 - 7:18com a palavra "sozinho" sublinhada.
-
7:18 - 7:22Se olharmos para isto
de uma perspetiva topográfica -
7:22 - 7:25— as cores escuras representam
uma maior utilização da palavra — -
7:25 - 7:30conseguem perceber que Appalachia
é um lugar bastante solitário. -
7:30 - 7:35Também podem ver
que Nebrasca não é assim tão divertido. -
7:37 - 7:39Este é um mapa atrevido.
-
7:39 - 7:45Estão a ver que as mulheres no Alasca
precisam de se juntar -
7:45 - 7:48aos homens do Novo México do Sul
e passar um bom bocado. -
7:48 - 7:51Estes dados são bastante abrangentes.
-
7:51 - 7:54Posso dizer-vos que os homens
da parte oriental de Long Island -
7:54 - 7:58gostam bem mais de ser açoitados
do que os da parte ocidental. -
7:58 - 8:00(Risos)
-
8:00 - 8:03Esta será a vossa única recordação
desta palestra. -
8:03 - 8:05Vão lembrar-se disto durante uns 30 anos.
-
8:05 - 8:07(Risos)
-
8:07 - 8:09Acreditem.
-
8:09 - 8:11Quando representamos isto
a nível cartográfico, -
8:11 - 8:14podemos criar mapas e usar
o truque dos quadros oculares: -
8:14 - 8:16substituir o nome
de todas as cidades dos EUA -
8:16 - 8:19com a palavra
que é mais usada naquela cidade. -
8:19 - 8:23Se já namoraram com alguém de Seattle,
isto faz todo o sentido. -
8:23 - 8:26Temos "giro",
"coração partido". -
8:26 - 8:31Temos "concerto", "cigarro".
Tocam numa banda e fumam. -
8:32 - 8:34E logo ali em cima, podem ver "e-mail".
-
8:34 - 8:37É Redmond, em Washington,
a sede da Microsoft. -
8:37 - 8:40Algumas delas podemos adivinhar:
em Los Angeles, é "representar", -
8:40 - 8:42em São Francisco é "gay".
-
8:42 - 8:44Outras são um pouco mais tristes.
-
8:44 - 8:46Em Baton Rouge,
falam sobre "excesso de peso". -
8:46 - 8:49Em Nova Orleães,
continuam a falar da cheia. -
8:49 - 8:52As pessoas na capital americana
diriam que são "interessantes". -
8:52 - 8:55Em Baltimore, Maryland,
diriam que estão "assustados". -
8:55 - 8:56Aqui está Nova Jérsia.
-
8:56 - 8:59Eu cresci algures
entre "irritante" e "cínico". -
8:59 - 9:01(Risos)
-
9:01 - 9:03(Aplausos)
-
9:03 - 9:06E a palavra preferida
de Nova Iorque é "agora", -
9:06 - 9:09como em "Agora, trabalho como
empregada de mesa, mas sou atriz." -
9:09 - 9:10(Risos)
-
9:10 - 9:14Ou "Agora, sou professor de engenharia
na Universidade de NY, mas sou artista." -
9:14 - 9:18Se formos mais para norte,
vemos "dinossauro", em Syracuse. -
9:18 - 9:22O melhor restaurante em Syracuse é uma
churrasqueira chamada "Dinosaur Barbecue". -
9:23 - 9:24É o local ideal para ter um encontro.
-
9:24 - 9:29Eu vivo algures entre "incondicional"
e "solstício de verão", em Midtown. -
9:29 - 9:31Este é o norte de Brookly
aburguesado, -
9:31 - 9:34por isso, temos "DJ", "glamoroso",
"hispters" e "urbano". -
9:34 - 9:36Talvez seja um retrato mais democrático.
-
9:36 - 9:39A ideia era fazermos mapas
azuis e vermelhos -
9:39 - 9:42com base no que queremos fazer,
numa sexta à noite. -
9:42 - 9:44Este é um autorretrato.
-
9:44 - 9:46Baseia-se no meu e-mail.
-
9:46 - 9:48Cerca de 500 mil e-mails enviados
em mais de 20 anos. -
9:48 - 9:51Podem ver isto
como uma "selfie" quantitativa. -
9:51 - 9:56Vou fazer uma equação de física
com base nos meus dados pessoais. -
9:56 - 9:58Têm de imaginar toda a gente
com quem já troquei e-mails. -
9:58 - 10:01Começou no meio
e explodiu como um "big bang". -
10:02 - 10:04Todos têm gravidade
em relação uns aos outros, -
10:04 - 10:08uma gravidade com base na quantidade
de e-mails, nos destinatários dos e-mails. -
10:08 - 10:10E também faz uma análise sentimental.
-
10:10 - 10:12Se disser "Amo-vos",
vocês são mais pesados. -
10:12 - 10:17E atraem para o meu e-mail endereços
no meio, que são como um epicentro. -
10:17 - 10:19Os nomes estão todos escritos à mão.
-
10:19 - 10:23Por vezes, criamos estes dados
e este trabalho com dados em tempo real -
10:23 - 10:26para realçar um problema específico
numa cidade específica. -
10:26 - 10:29Eis uma pistola semiautomática
Walther PPK de 9mm -
10:29 - 10:32que foi utilizada num tiroteio
no bairro francês de Nova Orleães, -
10:32 - 10:35há cerca de 2 anos, no Dia dos Namorados,
numa discussão de rua. -
10:35 - 10:37Aqueles são os meus cigarros.
-
10:37 - 10:39Foi nesta casa que ocorreu o tiroteio.
-
10:39 - 10:41Este projeto envolveu
um pouco de engenharia. -
10:41 - 10:45Uma corrente de bicicleta transformada
em árvore de cames e um computador. -
10:45 - 10:47O computador e o mecanismo
estão cobertos por uma caixa. -
10:47 - 10:50A arma, no cimo,
está fixa a uma chapa de aço. -
10:50 - 10:54Tem um fio que passa pelo gatilho
e o computador na caixa está online. -
10:54 - 10:57Está a ouvir as comunicações
da Polícia de Nova Orleães. -
10:57 - 11:00Sempre que há um relato
de um tiroteio em Nova Orleães... -
11:00 - 11:01(Tiro)
-
11:01 - 11:03... a arma dispara.
-
11:03 - 11:06Há um vazio,
por isso não há bala. -
11:06 - 11:08Há um clarão e um estrondo.
-
11:08 - 11:10E, mais importante,
há uma caixa. -
11:10 - 11:13Há ali cerca de 5 tiroteios por dia.
-
11:13 - 11:15Nos 4 meses em que este mecanismo
esteve operacional, -
11:15 - 11:17a caixa encheu-se de balas.
-
11:18 - 11:21Sabem o que isto é:
chama-se "visualização de dados". -
11:23 - 11:25E, quando é bem feito,
é esclarecedor. -
11:25 - 11:27Quando é mal feito,
é anestesiante. -
11:28 - 11:30Reduz as pessoas a números.
-
11:30 - 11:32Cuidado.
-
11:33 - 11:34Uma última obra.
-
11:34 - 11:39No verão passado,
fui o artista residente em Times Square. -
11:39 - 11:43Times Square, em Nova Iorque,
é literalmente o cruzamento do mundo. -
11:43 - 11:45Uma das coisas
em que as pessoas não reparam -
11:45 - 11:47é que é o sítio mais publicado
no Instagram do mundo. -
11:48 - 11:51A cada cinco segundos,
alguém publica uma "selfie" -
11:51 - 11:52em Times Square.
-
11:52 - 11:56Dá um total de 17 mil por dia
e eu tenho-as a todas. -
11:56 - 11:57(Risos)
-
11:57 - 11:59Estas são algumas delas
com a visão centrada. -
11:59 - 12:03Todas as civilizações usarão o nível
máximo de tecnologia para criar arte -
12:03 - 12:06e é da responsabilidade do artista
fazer perguntas -
12:06 - 12:10sobre o que significa cada tecnologia
e como reflete a nossa cultura. -
12:10 - 12:12Deixo-vos com isto:
somos mais do que números. -
12:12 - 12:14Somos pessoas e temos sonhos e ideias.
-
12:14 - 12:16Reduzir-nos a estatísticas
-
12:16 - 12:18é algo que é feito
por nossa conta e risco. -
12:18 - 12:20Muito obrigado.
-
12:20 - 12:23(Aplausos)
- Title:
- Retratos humanos detalhados feitos a partir de dados
- Speaker:
- R. Luke DuBois
- Description:
-
O artista R. Luke DuBois faz retratos únicos de presidentes, cidades, dele e até da Britney Spears, usando dados e a personalidade. Nesta palestra, ele partilha nove projetos — desde mapas dos EUA construídos com informações retiradas de milhares de perfis de encontros, a uma pistola que dispara em falso sempre que é relatado um tiroteio em Nova Orleães. O que pretende transmitir: a forma como usamos a tecnologia reflete-se em nós e na nossa cultura e, ao reduzirmos os outros a dados, fazemo-lo por nossa conta e risco.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:43
Margarida Ferreira approved Portuguese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Margarida Ferreira accepted Portuguese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Margarida Ferreira edited Portuguese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Margarida Ferreira edited Portuguese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Margarida Ferreira edited Portuguese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Margarida Ferreira edited Portuguese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Margarida Ferreira edited Portuguese subtitles for Insightful human portraits made from data | ||
Margarida Ferreira edited Portuguese subtitles for Insightful human portraits made from data |