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TED2016

R. Luke DuBois: Insightful human portraits made from data

ルーク・デュボワ: データで描く、示唆に富む肖像画

February 15, 2016

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。

R. Luke DuBois - Artist, composer, engineer
R. Luke DuBois weaves information from a multitude of sources into art and music exploring the tensions between algorithms, portraiture and temporal space. Full bio

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Double-click the English subtitles below to play the video.
So I'm an artist,
私はアーティストですが
00:12
but a little bit of a peculiar one.
皆さんの想像とは違うかもしれません
00:14
I don't paint.
絵は描きません
00:16
I can't draw.
というか描けません
00:18
My shop teacher in high school
wrote that I was a menace
高校の技術の先生は
私の成績表に「危険人物」
00:19
on my report card.
そうコメントしました
00:23
You probably don't really
want to see my photographs.
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
00:25
But there is one thing I know how to do:
ただ一つだけ
私にはできることがあります
00:29
I know how to program a computer.
プログラミングです
00:31
I can code.
私はコーディングできます
00:33
And people will tell me
that 100 years ago,
人々が口を揃えて言うのは
「100年前であれば
00:34
folks like me didn't exist,
私のような
00:38
that it was impossible,
データでアートを作る
そんな人間は存在せず
00:39
that art made with data is a new thing,
そういうものは今という
00:41
it's a product of our age,
新しい時代の産物であり
00:44
it's something that's really important
データを使ったアートとは つまり
00:46
to think of as something
that's very "now."
新しいものとして
考えるべきだ」
00:48
And that's true.
まあ間違いではありません
00:50
But there is an art form
that's been around for a very long time
しかし実際はというと
遥か昔から
00:51
that's really about using information,
情報や抽象的概念を利用して
00:55
abstract information,
心に響く作品を生み出すという
00:57
to make emotionally resonant pieces.
アートの形式自体は
存在していました
00:59
And it's called music.
音楽の事です
01:02
We've been making music
for tens of thousands of years, right?
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
01:05
And if you think about what music is --
音楽で思い浮かべるもの―
01:09
notes and chords and keys
and harmonies and melodies --
音符、コード
調、ハーモニー、メロディー等は
01:11
these things are algorithms.
全てアルゴリズムです
01:14
These things are systems
これらは
時間とともに展開し
01:15
that are designed to unfold over time,
私たちの感情を呼び起こすよう
01:17
to make us feel.
設計されたシステムなのです
01:19
I came to the arts through music.
私は音楽からアートの世界に来ました
01:22
I was trained as a composer,
作曲家だったわけですが
01:23
and about 15 years ago,
I started making pieces
およそ15年前から
作り始めたのが
01:25
that were designed to look
at the intersection
音と映像の境界を意識するために
01:28
between sound and image,
デザインした作品です
01:30
to use an image to unveil
a musical structure
映像を用いて
音楽的構造を解き明かしたり
01:32
or to use a sound to show you
something interesting
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
01:35
about something that's usually pictorial.
考えたのです
01:38
So what you're seeing on the screen
is literally being drawn
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―
01:40
by the musical structure
of the musicians onstage,
音楽の構造を
そのまま絵にしたもので
01:44
and there's no accident
that it looks like a plant,
見た目がまるで植物なのは
偶然ではありません
01:47
because the underlying
algorithmic biology of the plant
植物を表すアルゴリズムを使って
01:49
is what informed the musical structure
in the first place.
音楽の構造に意味付けをしているからです
01:53
So once you know how to do this,
once you know how to code with media,
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
01:56
you can do some pretty cool stuff.
誰でも かなり良いものが作れます
01:59
This is a project I did
for the Sundance Film Festival.
これは サンダンス映画祭での
私のプロジェクトです
02:01
Really simple idea: you take
every Academy Award Best Picture,
発想は単純です
アカデミー賞作品賞の全受賞作品を
02:05
you speed it up to one minute each
それぞれ1分の映像へと短縮し
02:10
and string them all together.
そして全ての映像を繋げます
02:13
And so in 75 minutes, I can show you
the history of Hollywood cinema.
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
02:14
And what it really shows you
is the history of editing
映像が映し出したのは
ハリウッド映画における
02:19
in Hollywood cinema.
編集の歴史です
02:22
So on the left, we've got Casablanca;
on the right, we've got Chicago.
左の映像は『カサブランカ』
右のものは『シカゴ』です
02:23
And you can see that Casablanca
is a little easier to read.
『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
02:27
That's because the average length
of a cinematic shot in the 1940s
これは1940年代における
ワンシーンの平均尺度が
02:30
was 26 seconds,
26秒だった事に由来するのですが
02:34
and now it's around six seconds.
今の映画の平均は6秒です
02:35
This is a project that was inspired
このプロジェクトは
02:38
by some work that was funded
by the US Federal Government
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
02:40
in the early 2000s,
2000年代の始め
02:43
to look at video footage and find
a specific actor in any video.
政府の支援の下で行われた活動に
着想を得たものです
02:44
And so I repurposed this code
to train a system on one person
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
02:51
in our culture who would never need
to be surveilled in that manner,
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
02:56
which is Britney Spears.
ブリトニー・スピアーズです
02:59
I downloaded 2,000 paparazzi
photos of Britney Spears
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
03:01
and trained my computer to find her face
彼女の顔だけを単体で見つける事のできる
03:05
and her face alone.
解析ツールを構築しました
03:07
I can run any footage of her through it
and will center her eyes in the frame,
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
03:08
and this sort of is a little
double commentary
これは私たちの監視社会に関して
03:13
about surveillance in our society.
二つの見方を提示しています
03:15
We are very fraught with anxiety
about being watched,
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
03:17
but then we obsess over celebrity.
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
03:20
What you're seeing on the screen here
is a collaboration I did
今皆さんがご覧になっている作品は
03:24
with an artist named Lián Amaris.
リアン・アマリスと
共同制作したものです
03:27
What she did is very simple
to explain and describe,
彼女が何をしているのか
口で言うのは簡単なのですが
03:30
but very hard to do.
実際にやるのは別次元です
03:34
She took 72 minutes of activity,
夜の町へ繰り出す前の
一連の行動
03:35
getting ready for a night out on the town,
時間にして
72分間のそのシーンを
03:39
and stretched it over three days
彼女は3日間に引き伸ばし
03:41
and performed it on a traffic island
in slow motion in New York City.
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
03:43
I was there, too, with a film crew.
私も撮影班と共にそこにいました
03:47
We filmed the whole thing,
私たちは全てを録画し
03:50
and then we reversed the process,
speeding it up to 72 minutes again,
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
03:51
so it looks like she's moving normally
車がまさに飛び交っているのに
03:54
and the whole world is flying by.
彼女の動きが自然なのはその為です
03:56
At a certain point, I figured out
そしてふと
私は気がつきました
03:58
that what I was doing
was making portraits.
私がやっているのは
肖像画を描くことだと
04:01
When you think about portraiture,
you tend to think about stuff like this.
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
04:05
The guy on the left
is named Gilbert Stuart.
左はギルバート・スチュアート
04:08
He's sort of the first real portraitist
of the United States.
彼はアメリカで最初の
肖像画家と言えるでしょう
04:10
And on the right is his portrait
of George Washington from 1796.
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
04:14
This is the so-called Lansdowne portrait.
『ランズダウン』と呼ばれます
04:17
And if you look at this painting,
there's a lot of symbolism, right?
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
04:19
We've got a rainbow out the window.
We've got a sword.
窓の外には虹が架かり
剣を携えているのがわかります
04:22
We've got a quill on the desk.
テーブルに羽ペンもあります
04:25
All of these things are meant to evoke
ここに描かれた全てが
04:26
George Washington
as the father of the nation.
建国の父 ジョージ・ワシントンを
想起させます
04:28
This is my portrait of George Washington.
そして左が私の描いた
ジョージ・ワシントンの肖像です
04:31
And this is an eye chart,
これは視力検査表で
04:35
only instead of letters, they're words.
文字の代わりに
単語を並べています
04:38
And what the words are is the 66 words
66単語あるのですが
それらは全て
04:41
in George Washington's
State of the Union addresses
一般教書演説の中で
04:44
that he uses more
than any other president.
彼が歴代大統領よりも
多く使った言葉です
04:46
So "gentlemen" has its own symbolism
and its own rhetoric.
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
04:49
And it's really kind of significant
that that's the word he used the most.
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
04:54
This is the eye chart for George W. Bush,
そしてこれは
制作当時 大統領だった
04:58
who was president when I made this piece.
ジョージ・W・ブッシュの検査表です
05:00
And how you get there,
考えてみてください
05:03
from "gentlemen" to "terror"
in 43 easy steps,
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
05:05
tells us a lot about American history,
どれほどアメリカの歴史を私たちに伝え
05:08
and gives you a different insight
一連の絵画を見た時とは違った
05:10
than you would have
looking at a series of paintings.
新しい気づきを
もたらしてくれるのかを
05:12
These pieces provide a history lesson
of the United States
アメリカの指導者における
政治的レトリックを介して
05:15
through the political
rhetoric of its leaders.
アメリカ史の変遷を
見て取ることができるのです
05:19
Ronald Reagan spent a lot of time
talking about deficits.
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
05:21
Bill Clinton spent a lot of time
一方でビル・クリントンは
05:24
talking about the century in which
he would no longer be president,
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
05:26
but maybe his wife would be.
彼の妻がその座にいるかもしれないね
05:29
Lyndon Johnson was the first President
リンドン・ジョンソンは
05:32
to give his State of the Union addresses
on prime-time television;
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
05:35
he began every paragraph
with the word "tonight."
全ての段落を「今晩(Tonight)」
という言葉で始めました
05:38
And Richard Nixon,
or more accurately, his speechwriter,
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
05:41
a guy named William Safire,
ウィリアム・サファイアは
05:43
spent a lot of time
thinking about language
ニクソンが誠実な言葉遣いをするよう
05:45
and making sure that his boss
portrayed a rhetoric of honesty.
言葉の選択に
多くの時間を割いたのです
05:47
This project is shown
as a series of monolithic sculptures.
この企画は一連の
巨大な彫刻として展示されました
05:51
It's an outdoor series of light boxes.
照明付きの箱を並べた野外展示です
05:54
And it's important to note
that they're to scale,
重要なのは
これが視力検査として機能しており
05:56
so if you stand 20 feet back and you can
read between those two black lines,
6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
05:59
you have 20/20 vision.
視力良好ということです
06:02
(Laughter)
(笑)
06:03
This is a portrait.
And there's a lot of these.
これは肖像画ですが
他にも まだまだあります
06:04
There's a lot of ways
to do this with data.
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
06:07
I started looking for a way
私が模索し始めたのは
06:10
to think about how I can do
a more democratic form of portraiture,
どうすれば もっと民主的な形で
肖像画を作れるか
06:12
something that's more about
my country and how it works.
この国と そのあり方を
より表現する方法です
06:16
Every 10 years, we make a census
in the United States.
10年毎に
この国では国勢調査が行われます
06:21
We literally count people,
人口を文字通り数え
06:25
find out who lives where,
what kind of jobs we've got,
誰がどこに住み
どんな仕事をして
06:27
the language we speak at home.
家では何語を話すか
調べます
06:30
And this is important stuff --
really important stuff.
確かに大事で
欠かせないと思います
06:31
But it doesn't really tell us who we are.
しかし それでは
本当の姿は分かりません
06:34
It doesn't tell us about our dreams
and our aspirations.
夢や希望を伝えてはくれないのです
06:36
And so in 2010, I decided
to make my own census.
そこで2010年
私はオリジナルの国勢調査を始めます
06:39
And I started looking for a corpus of data
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
06:42
that had a lot of descriptions
written by ordinary Americans.
そんな言語資料を求めていたのです
06:46
And it turns out
そして見つけました
06:49
that there is such a corpus of data
そういう言語資料がもう山ほど
06:50
that's just sitting there for the taking.
すぐ目の前に転がっていたのです
06:52
It's called online dating.
出会い系サイトです
06:54
So in 2010, I joined 21 different
online dating services,
2010年
私は21の出会い系サイトに登録しました
06:56
as a gay man, a straight man,
a gay woman and a straight woman,
ゲイなど性的少数者を含めた
あらゆる性別を用い
07:01
in every zip code in America
アメリカの全ての郵便番号を駆使し
07:04
and downloaded about
19 million people's dating profiles --
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
07:06
about 20 percent of the adult population
of the United States.
これはアメリカの
成人人口の20%に及びます
07:09
I have obsessive-compulsive disorder.
私は強迫性パーソナリティ障害です
07:13
This is going to become
really freaking obvious. Just go with me.
もう伝わってるかもしれませんが
まあ聞いてください
07:14
(Laughter)
(笑)
07:18
So what I did was I sorted
all this stuff by zip code.
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
07:19
And I looked at word analysis.
そして言語分析を試みたのです
07:23
These are some dating profiles from 2010
2010年に入手した
幾つかのプロフィールがこれですが
07:25
with the word "lonely" highlighted.
「寂しい(Lonely)」
という言葉が見て取れます
07:27
If you look at these things
topographically,
これらをマッピングしてみます
07:30
if you imagine dark colors to light colors
are more use of the word,
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
07:33
you can see that Appalachia
is a pretty lonely place.
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
07:36
You can also see
that Nebraska ain't that funny.
「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
07:41
This is the kinky map,
so what this is showing you
「変態(Kinky)」という言葉の
地図から わかるのは
07:48
is that the women in Alaska
need to get together
アラスカの女性は
南部ニューメキシコの男性と
07:53
with the men in southern New Mexico,
一緒になれば
07:56
and have a good time.
楽しい時間を過ごせます
07:58
And I have this
at a pretty granular level,
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
08:00
so I can tell you that the men
in the eastern half of Long Island
ニューヨークの
ロングアイランド東部の男性は
08:03
are way more interested in being spanked
ロングアイランド西部の男性よりも
08:06
than men in the western half
of Long Island.
遥かにお尻を叩かれたいと思っているようで
08:08
This will be your one takeaway
from this whole conference.
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
08:11
You're going to remember
that fact for, like, 30 years.
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
08:14
(Laughter)
(笑)
08:17
When you bring this down
to a cartographic level,
そしてこれらを
地図製作に応用すると
08:20
you can make maps and do the same trick
I was doing with the eye charts.
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
08:22
You can replace the name
of every city in the United States
アメリカ全土
それぞれの都市の名前を
08:26
with the word people use more
in that city than anywhere else.
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
08:29
If you've ever dated anyone
from Seattle, this makes perfect sense.
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
08:32
You've got "pretty."
You've got "heartbreak."
ここにあるのは 「可愛い(Pretty)」
「失恋(Heartbreak)」
08:35
You've got "gig." You've got "cigarette."
「生演奏(Gig)」
「タバコ(Cigarette)」等
08:38
They play in a band and they smoke.
彼らは演奏できて
タバコを吸うらしいです
08:40
And right above that you can see "email."
さて目線を右に移すと
「eメール(Email)」とあります
08:43
That's Redmond, Washington,
ワシントン州レドモンド
08:45
which is the headquarters
of the Microsoft Corporation.
マイクロソフトが本社を構える場所です
08:46
Some of these you can guess --
so, Los Angeles is "acting"
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)」
08:49
and San Francisco is "gay."
サンフランシスコでは「ゲイ(Gay)」
08:52
Some are a little bit more heartbreaking.
少し悲痛な例もあります
08:53
In Baton Rouge, they talk
about being curvy;
バトンルージュでは
「太め(Curvy)」が語られる一方
08:55
downstream in New Orleans,
they still talk about the flood.
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
08:57
Folks in the American capital
will say they're interesting.
首都に住む人は
「楽しい(Interesting)」と言い
09:00
People in Baltimore, Maryland,
will say they're afraid.
メリーランド州バルティモアの人々は
「恐れ(Afraid)」ています
09:03
This is New Jersey.
これはニュージャージーです
09:06
I grew up somewhere
between "annoying" and "cynical."
私は「面倒(Annoying)」と
「毒舌(Cynical)」の中間で育ちました
09:08
(Laughter) (Applause)
(笑)(拍手)
09:10
And New York City's
number one word is "now,"
ニューヨークで最も使うのは
「今(Now)」です
09:15
as in, "Now I'm working as a waiter,
but actually I'm an actor."
「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
09:17
(Laughter)
(笑)
09:21
Or, "Now I'm a professor of engineering
at NYU, but actually I'm an artist."
「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
09:22
If you go upstate, you see "dinosaur."
「恐竜(Dinasour)」
という文字が見えてきました
09:26
That's Syracuse.
ここはシラキュースです
09:28
The best place to eat
in Syracuse, New York,
シラキュースで最も美味しいレストランは
09:29
is a Hell's Angels barbecue joint
called Dinosaur Barbecue.
ヘルズ・エンジェルズが関係する
「ダイナソーBBQ」
09:31
That's where you would
take somebody on a date.
ここは誰かとデートで行くようなところです
09:34
I live somewhere between "unconditional"
and "midsummer," in Midtown Manhattan.
「完全な(Unconditional)」「真夏(Midsummer)」
の間のミッドタウンに私は住んでいて
09:36
And this is gentrified North Brooklyn,
高級なノース・ブルックリンはこうです
09:40
so you've got "DJ" and "glamorous"
and "hipsters" and "urbane."
「DJ」「魅力的(Glamorous)」
「オシャレ(Hipsters)」「上品(Urbane)」
09:42
So that's maybe
a more democratic portrait.
これは より民主的な肖像かもしれません
09:45
And the idea was, what if we made
red-state and blue-state maps
つまり金曜日の夜に何をしたいのか
それを基に
09:48
based on what we want to do
on a Friday night?
地図で可視化したらどうか
という発想でした
09:51
This is a self-portrait.
これは自画像です
09:53
This is based on my email,
20年以上 50万通に及ぶ
09:55
about 500,000 emails sent over 20 years.
自分のメールを解析して描きました
09:56
You can think of this
as a quantified selfie.
量的な自撮りとでも
考えてもらって構いません
09:59
So what I'm doing is running
a physics equation
個人情報に基づいて
物理の公式を運用する
10:02
based on my personal data.
これが私のしている事です
10:05
You have to imagine everybody
I've ever corresponded with.
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
10:07
It started out in the middle
and it exploded with a big bang.
中心から始まり
そしてビックバンのように広がります
10:10
And everybody has gravity to one another,
私たちには互いに引力が働いています
10:13
gravity based on how much
they've been emailing,
どれほどメールを送ったか
そして受け取ったか
10:15
who they've been emailing with.
そのデータで定まる引力です
10:18
And it also does sentimental analysis,
感情の側面からの分析もしています
10:19
so if I say "I love you,"
you're heavier to me.
「愛している」と伝えた人はより重要で
10:21
And you attract to my email
addresses in the middle,
中央にある私のメールアドレスを
ぐんと引き寄せ
10:23
which act like mainline stars.
大きな星の流れを作ります
10:26
And all the names are handwritten.
ちなみに 名前は全て手書きです
10:28
Sometimes you do this data
and this work with real-time data
特定の都市における
特定の問題を描くという目的で
10:30
to illuminate a specific problem
in a specific city.
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
10:34
This is a Walther PPK 9mm
semiautomatic handgun
これはワルサーPPK
セミオートマチックの9mm拳銃で
10:37
that was used in a shooting
in the French Quarter of New Orleans
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
10:40
about two years ago on Valentine's Day
in an argument over parking.
2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
10:43
Those are my cigarettes.
奥のタバコは私のものです
10:46
This is the house
where the shooting took place.
この家が銃撃の現場でした
10:48
This project involved
a little bit of engineering.
この企画は
少しだけ機械工学を使っていますが
10:50
I've got a bike chain
rigged up as a cam shaft,
バイクのチェーンで
回転軸をこしらえました
10:52
with a computer driving it.
コンピュータ制御です
10:55
That computer and the mechanism
are buried in a box.
このコンピュータと装置一式は
箱の中に隠されます
10:56
The gun's on top welded to a steel plate.
拳銃は鉄板に上向きに溶接されており
10:59
There's a wire going
through to the trigger,
トリガーにワイヤーが引っ掛けられ
11:01
and the computer in the box is online.
箱の中のコンピュータは
常にオンラインで
11:03
It's listening to the 911 feed
of the New Orleans Police Department,
ニューオーリンズ警察への911通報に反応し
11:06
so that anytime there's a shooting
reported in New Orleans,
ニューオーリンズにおける
発砲の度に
11:09
(Gunshot sound)
(銃声)
11:12
the gun fires.
銃声が鳴り響きます
11:13
Now, there's a blank,
so there's no bullet.
空砲なので弾頭はありませんが
11:15
There's big light, big noise
強い光と騒音は放たれます
11:17
and most importantly, there's a casing.
ケースに囲まれている事も忘れてはいけません
11:19
There's about five shootings
a day in New Orleans,
ニューオーリンズでは
1日平均5度発砲があり
11:22
so over the four months
this piece was installed,
4ヶ月に渡って空砲弾がたまっていき
11:24
the case filled up with bullets.
ケースはそれで一杯になりました
11:27
You guys know what this is --
you call this "data visualization."
皆さんもよくご存知の
「情報の可視化」です
11:29
When you do it right, it's illuminating.
これは 正しく行えば問題を明瞭にしますが
11:34
When you do it wrong, it's anesthetizing.
誤って使えば 感覚を麻痺させます
11:36
It reduces people to numbers.
人を数字に置き換えてしまうのです
11:39
So watch out.
気をつけてください
11:41
One last piece for you.
これが最後の作品です
11:44
I spent the last summer
as the artist in residence
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
11:46
for Times Square.
過ごしました
11:49
And Times Square in New York
is literally the crossroads of the world.
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
11:50
One of the things
people don't notice about it
地球上で最もインスタグラムに投稿される地点
11:54
is it's the most Instagrammed
place on Earth.
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
11:56
About every five seconds,
someone commits a selfie
5秒毎にタイムズ・スクエアでは
誰かが自撮りをして
11:59
in Times Square.
それを投稿しています
12:02
That's 17,000 a day, and I have them all.
1日17000枚に及ぶそれらの写真を
私は全部持っています
12:04
(Laughter)
(笑)
12:07
These are some of them
with their eyes centered.
顔が正面になっている自撮りを
選んでいます
12:08
Every civilization,
全ての文明で
12:10
will use the maximum level
of technology available to make art.
芸術は最高水準の技術を用いて
生み出されてきました
12:12
And it's the responsibility
of the artist to ask questions
そしてアーティストは
技術が何を意味するのか
12:14
about what that technology means
文化が如何に映し出されているのか
12:17
and how it reflects our culture.
それらを問う責任を負っています
12:19
So I leave you with this:
we're more than numbers.
最後に―
私たちは数字以上の存在です
12:21
We're people, and we have
dreams and ideas.
我々は人間であり
夢やアイデアを持っています
12:23
And reducing us to statistics
is something that's done
人々を 統計データとして
処理してしまうこと
12:26
at our peril.
それはあまりにも危険です
12:28
Thank you very much.
ありがとうございました
12:30
(Applause)
(拍手)
12:31
Translator:Rikuto Koyanagi
Reviewer:Yuko Yoshida

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R. Luke DuBois - Artist, composer, engineer
R. Luke DuBois weaves information from a multitude of sources into art and music exploring the tensions between algorithms, portraiture and temporal space.

Why you should listen

R. Luke DuBois is a multidisciplinary artist mining the intersection of art, culture and technology, often expanding or contracting perspectives or timespans to accentuate aspects of each work. As a musician, he has produced a spectrum of electro-acoustic works with a multitude of artists, including Bora Yoon, Bang on a Can and the Freight Elevator Quartet.

As an artist, DuBois focuses on exposing the long narratives created by arcs of data, in the same way that time-lapse photographs expose long swaths of motion in a single image. As a programmer, DuBois is co-author of Jitter, a software suite that allows real-time manipulation of video and 3D imagery.

DuBois teaches at New York University, where he co-directs the Integrated Digital Media program at the Tandon School of Engineering. His artwork is represented by bitforms gallery in New York City.

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Data provided by TED.

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