TEDGlobal 2011
Nathalie Miebach: Art made of storms
Nathalie Miebach: Zivatarból műalkotás
Filmed:
Readability: 4.5
805,744 views
A művész, Nathalie Miebach keze alatt a nagyerejű viharok időjárási adatai a természet és az idő erőit megtestesítő összetett szobrokká válnak. Ezek szobrok pedig egy vonósnégyes által lejátszható zenei kottákká alakulnak át.
Nathalie Miebach - Artist
Nathalie Miebach is a Boston-based artist who translates weather data into complex sculptures and musical scores. Full bio
Nathalie Miebach is a Boston-based artist who translates weather data into complex sculptures and musical scores. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:20
(Music)
0
5000
10000
(Zene)
00:39
What you just heard
1
24000
2000
Amit épp hallhattatok,
00:41
are the interactions of barometric pressure, wind and temperature readings
2
26000
3000
az a légköri nyomás, a szél és a hőmérsékleti adatok kölcsönhatása,
00:44
that were recorded of Hurricane Noel in 2007.
3
29000
4000
amiket a Noel hurrikán során mértek 2007-ben.
00:48
The musicians played off a three-dimensional graph of weather data like this.
4
33000
4000
A zenészek egy ehhez hasonló háromdimenziós időjárási grafikon alapján játszottak.
00:52
Every single bead, every single colored band,
5
37000
2000
Minden egyes gyöngy, minden színes szál
00:54
represents a weather element
6
39000
2000
az időjárás egy-egy összetevőjét jelképezi,
00:56
that can also be read as a musical note.
7
41000
3000
amiket hangjegyekként is értelmezhetünk.
00:59
I find weather extremely fascinating.
8
44000
2000
Az időjárást rendkívül lenyűgözőnek találom.
01:01
Weather is an amalgam of systems
9
46000
2000
Az időjárás olyan rendszerek ötvözete,
01:03
that is inherently invisible to most of us.
10
48000
2000
ami legtöbbünk számára eredendően láthatatlan.
01:05
So I use sculpture and music
11
50000
2000
Így én a szobrászatot és a zenét arra használom,
01:07
to make it, not just visible,
12
52000
2000
hogy mindez ne csak látható,
01:09
but also tactile and audible.
13
54000
2000
de tapintható és hallható is legyen.
01:11
All of my work begins very simple.
14
56000
2000
A munkám nagyon egyszerűen indul.
01:13
I extract information from a specific environment
15
58000
2000
Információt gyűjtök egy bizonyos környezetben
01:15
using very low-tech data collecting devices --
16
60000
3000
a legegyszerűbb adatrögzítő eszközökkel -
01:18
generally anything I can find in the hardware store.
17
63000
3000
olyanokkal, amiket bármelyik boltban megtalálunk.
01:21
I then compare my information to the things I find on the Internet --
18
66000
3000
Aztán a saját információmat összevetem az interneten talált dolgokkal -
01:24
satellite images, weather data
19
69000
2000
műholdképekkel és időjárásadatokkal,
01:26
from weather stations as well as offshore buoys.
20
71000
3000
amik meteorológiai állomásokról vagy nyílt tengeri bójákról származnak.
01:29
That's both historical as well as real data.
21
74000
2000
Ezek múltbéli, vagy aktuális napi adatok is lehetnek.
01:31
And then I compile all of these numbers on these clipboards that you see here.
22
76000
3000
Aztán az összes számot elrendezem olyan táblákon, amiket itt láthattok.
01:34
These clipboards are filled with numbers.
23
79000
2000
Ezek a táblák tele vannak számokkal.
01:36
And from all of these numbers,
24
81000
2000
Mindezen számok közül
01:38
I start with only two or three variables.
25
83000
2000
mindössze két vagy három változóval kezdek.
01:40
That begins my translation process.
26
85000
2000
Ezzel indul a fordítási folyamat.
01:42
My translation medium is a very simple basket.
27
87000
3000
A fordítóeszköz egy nagyon egyszerű kosár.
01:45
A basket is made up of horizontal and vertical elements.
28
90000
4000
Ezt a kosarat vízszintes és függőleges elemek alkotják.
01:49
When I assign values to the vertical and horizontal elements,
29
94000
3000
Amikor értékeket rendelek a függőleges és vízszintes elemekhez,
01:52
I can use the changes of those data points over time
30
97000
3000
az adatok időbeli változásának segítségével
01:55
to create the form.
31
100000
2000
hozom létre a formát.
01:57
I use natural reed,
32
102000
2000
Természetes nádat használok,
01:59
because natural reed has a lot of tension in it
33
104000
2000
mert a természetes nád anyagában sok olyan feszültség van,
02:01
that I cannot fully control.
34
106000
2000
amit nem uralhatok egészen.
02:03
That means that it is the numbers that control the form,
35
108000
2000
Ezáltal a formát a számok alakítják ki,
02:05
not me.
36
110000
2000
nem én.
02:07
What I come up with are forms like these.
37
112000
2000
Ilyen alakzatok lesznek belőlük, mint ezek.
02:09
These forms are completely made up
38
114000
2000
Ezek a formák teljes mértékben
02:11
of weather data or science data.
39
116000
2000
időjárási adatokból vagy tudományos adatokból alakulnak ki.
02:13
Every colored bead, every colored string,
40
118000
2000
Minden színes gyöngy, minden színes szál
02:15
represents a weather element.
41
120000
2000
az időjárás egy-egy összetevőjét képviseli.
02:17
And together, these elements, not only construct the form,
42
122000
2000
Ezek az elemek együttvéve nem csak az alakot formálják,
02:19
but they also reveal behavioral relationships
43
124000
2000
de olyan viselkedési összefüggéseket is felfednek,
02:21
that may not come across
44
126000
2000
melyek talán nem is észrevehetők
02:23
through a two-dimensional graph.
45
128000
2000
kétdimenziós grafikonokon.
02:25
When you step closer, you actually see
46
130000
2000
Ha közelebbről nézzük, láthatóvá válik,
02:27
that it is indeed all made up of numbers.
47
132000
2000
hogy ez tényleg csupa számokból áll.
02:29
The vertical elements
48
134000
2000
A függőleges elemek
02:31
are assigned a specific hour of the day.
49
136000
2000
a nap meghatározott óráit jelentik.
02:33
So all the way around, you have a 24-hour timeline.
50
138000
3000
Így a teljes körből kapunk egy 24 órás időtengelyt.
02:36
But it's also used to assign a temperature range.
51
141000
2000
De hozzárendelünk egy hőmérsékleti skálát is.
02:38
On that grid, I can then weave the high tide readings,
52
143000
3000
Arra a rácsra aztán rászőhetem a dagály adatait,
02:41
water temperature, air temperature and Moon phases.
53
146000
3000
a levegő- és vízhőmérsékletet, és a holdciklusokat.
02:44
I also translate weather data into musical scores.
54
149000
3000
Az időjárási adatokat kottákra is lefordítom.
02:47
And musical notation allows me a more nuanced way
55
152000
3000
A hangjegyek lehetővé teszik, hogy még finomabban
02:50
of translating information
56
155000
2000
közvetítsem az információt
02:52
without compromising it.
57
157000
2000
anélkül, hogy torzítanám.
02:54
So all of these scores are made up of weather data.
58
159000
2000
Ezek a kották mind időjárásadatokból állnak.
02:56
Every single color, dot, every single line,
59
161000
2000
Minden egyes szín és pont, minden egyes vonal
02:58
is a weather element.
60
163000
2000
az időjárás egy-egy eleme.
03:00
And together, these variables construct a score.
61
165000
3000
Ezek a változók együtt egy kottát alkotnak.
03:03
I use these scores to collaborate with musicians.
62
168000
2000
A zenészekkel ilyen kották segítségével tudok együttműködni.
03:05
This is the 1913 Trio
63
170000
2000
Ez az 1913 Trio,
03:07
performing one of my pieces
64
172000
2000
akik épp az egyik darabomat játszák
03:09
at the Milwaukee Art Museum.
65
174000
2000
a Milwaukee-i Művészeti Múzeumban.
03:11
Meanwhile, I use these scores as blueprints
66
176000
3000
Ugyanezeket a kottákat egyben tervrajzként használom,
03:14
to translate into sculptural forms like this,
67
179000
4000
hogy ehhez hasonló szobrokat formázzak meg,
03:18
that function still in the sense
68
183000
2000
amik még értelmezhetők úgy is,
03:20
of being a three-dimensional weather visualization,
69
185000
2000
mint az időjárás háromdimenziós megjelenítői,
03:22
but now they're embedding
70
187000
2000
de már magukban foglalják
03:24
the visual matrix of the musical score,
71
189000
2000
a zenemű vizuális mátrixát is,
03:26
so it can actually be read as a musical score.
72
191000
2000
így gyakorlatilag kottaként olvashatóvá válnak.
03:28
What I love about this work
73
193000
2000
Azt szeretem ebben a munkában,
03:30
is that it challenges our assumptions
74
195000
2000
hogy kérdőre vonja meggyőződéseinket
03:32
of what kind of visual vocabulary belongs in the world of art, versus science.
75
197000
3000
a művészet, illetve a tudomány területéhez tartozó vizuális szókincset illetően.
03:35
This piece here is read very differently
76
200000
2000
Ez a darab, például, nagyon különbözően értelmezhető
03:37
depending on where you place it.
77
202000
2000
attól függően, hogy hová helyezzük.
03:39
You place it in an art museum, it becomes a sculpture.
78
204000
2000
Ha egy művészeti múzeumba tesszük, akkor szoborrá válik.
03:41
You place it in a science museum,
79
206000
2000
Ha egy természettudományi múzeumba,
03:43
it becomes a three-dimensional visualization of data.
80
208000
3000
akkor az adatok háromdimenziós megjelenítője.
03:46
You place it in a music hall,
81
211000
2000
Ha egy koncertterembe tesszük,
03:48
it all of a sudden becomes a musical score.
82
213000
2000
akkor hirtelen kotta lesz belőle.
03:50
And I really like that,
83
215000
2000
Ezt azért kedvelem nagyon,
03:52
because the viewer is really challenged
84
217000
2000
mert a szemlélőt tényleg kizökkenti,
03:54
as to what visual language
85
219000
2000
hogy melyik vizuális nyelv
03:56
is part of science versus art versus music.
86
221000
2000
része a tudománynak, a művészetnek vagy a zenének.
03:58
The other reason why I really like this
87
223000
2000
A másik ok, amiért nagyon tetszik, az az,
04:00
is because it offers an alternative entry point
88
225000
3000
hogy egy alternatív belépési pontot kínál
04:03
into the complexity of science.
89
228000
2000
a tudomány összetett világába.
04:05
And not everyone has a Ph.D. in science.
90
230000
2000
Mert nem mindenkinek van tudományos doktori címe.
04:07
So for me, that was my way into it.
91
232000
2000
Nekem ez jelentette a járható utat.
04:09
Thank you.
92
234000
2000
Köszönöm!
04:11
(Applause)
93
236000
2000
(Taps)
ABOUT THE SPEAKER
Nathalie Miebach - ArtistNathalie Miebach is a Boston-based artist who translates weather data into complex sculptures and musical scores.
Why you should listen
Nathalie Miebach's work focuses on the intersection of art and science and the visual articulation of scientific observations. Her woven sculptures interpret scientific data related to astronomy, ecology and meteorology in three-dimensional space. Her pieces simulatneously function as works of art, aural embodiments of data (musical compositions) and instruments that illustrate environmental change.
By utilizing artistic processes and everyday materials, Miebach questions and expands the boundaries of traditional science data visualization -- and provokes expectations of what visual vocabulary is considered to be in the domain of science and art. Miebach is a TEDGlobal 2011 Fellow.
Nathalie Miebach | Speaker | TED.com