TED2011
Aaron Koblin: Visualizing ourselves ... with crowd-sourced data
アーロン・コブリン：人間性を巧みに描く
Filmed:
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芸術家アーロン・コブリンは、彼が保有する膨大なデータを視覚化します。飛行機の軌跡を描いた美しい線や携帯電話からの発信データによる景観、クラウド・ソーシングで集約された描画によるジョニー・キャッシュのビデオや、ユーザーのためにカスタマイズされる “荒野の街” 等の作品を発表しています。彼は現代的なテクノロジーを使って、私達をより人間らしく表現します。
Aaron Koblin - Data artist
Aaron Koblin is an artist specializing in data and digital technologies. His work takes real world and community-generated data and uses it to reflect on cultural trends and the changing relationship between humans and technology. Full bio
Aaron Koblin is an artist specializing in data and digital technologies. His work takes real world and community-generated data and uses it to reflect on cultural trends and the changing relationship between humans and technology. Full bio
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00:15
So I think data can actually make us more human.
0
0
4000
データは人間を より人間らしく見せてくれます
00:19
We're collecting and creating all kinds of data about how we're living our lives,
1
4000
3000
私達は人生に関する あらゆるデータの収集作成を続けていますが
00:22
and it's enabling us to tell some amazing stories.
2
7000
2000
そのデータから驚くべきストーリーが導き出されます
00:24
Recently, a wise media theorist Tweeted,
3
9000
3000
メディア理論家は最近のツイートで
00:27
"The 19th century culture was defined by the novel,
4
12000
2000
“19世紀文化は小説により定義され
00:29
the 20th century culture was defined by the cinema,
5
14000
2000
20世紀文化は映画により定義され
00:31
and the culture of the 21st century
6
16000
2000
21世紀文化はインターフェースによって
00:33
will be defined by the interface."
7
18000
2000
定義されるだろう" と言っていました
00:35
And I believe this is going to prove true.
8
20000
2000
私も彼に賛成です
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Our lives are being driven by data,
9
22000
2000
私たちはデータに動かされています
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and the presentation of that data is an opportunity
10
24000
2000
そのデータを披露すれば素晴しいストーリーを
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for us to make some amazing interfaces that tell great stories.
11
26000
2000
奏でるインターフェースを生む絶好の機会となります
00:43
So I'm going to show you a few of the projects
12
28000
2000
プロジェクトをご紹介しましょう
00:45
that I've been working on over the last couple years
13
30000
2000
私が数年来取り組んできた―
00:47
that reflect on our lives and our systems.
14
32000
2000
人間の生活とシステムを反映させるプロジェクトです
00:49
This is a project called Flight Patterns.
15
34000
2000
“フライトパターン” と呼んでいます
00:51
What you're looking at is airplane traffic
16
36000
2000
ご覧いただいているのは 飛行機の交通量です
00:53
over North America for a 24-hour period.
17
38000
3000
北米を２４時間行き交う飛行機です
00:56
As you see, everything starts to fade to black,
18
41000
2000
だんだん黒くなってきました
00:58
and you see people going to sleep.
19
43000
2000
人々が眠り始めたことを示しています
01:00
Followed by that, you see on the West coast
20
45000
2000
次に 西海岸を見てください
01:02
planes moving across, the red-eye flights to the East coast.
21
47000
3000
飛行機が横断して 夜行便が西海岸に向かっています
01:05
And you'll see everybody waking up on the East coast,
22
50000
3000
東海岸の人々が目を覚まし始めました
01:08
followed by European flights coming in the upper right-hand corner.
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53000
3000
続いて右上には ヨーロッパからのフライトが到着しています
01:11
Everybody's moving from the East coast to the West coast.
24
56000
3000
人々が東海岸から西海岸へと移動を始めました
01:14
You see San Francisco and Los Angeles
25
59000
2000
サンフランシスコとロサンゼルスが見えます
01:16
start to make their journeys down to Hawaii in the lower left-hand corner.
26
61000
3000
左下のハワイに向けて移動が始まりました
01:19
I think it's one thing to say there's 140,000 planes
27
64000
2000
14万機もの飛行機が
01:21
being monitored by the federal government at any one time,
28
66000
3000
連邦政府によって常にモニタリングされているのです
01:24
and it's another thing to see that system as it ebbs and flows.
29
69000
3000
このデータからシステム負荷の変動が分かります
01:29
This is a time-lapse image of that exact same data,
30
74000
2000
全く同じデータを重ね描きしました
01:31
but I've color-coded it by type,
31
76000
2000
飛行機の種類で色分けしました
01:33
so you can see the diversity of aircraft that are in the skies above us.
32
78000
3000
空の上では 様々な飛行機が飛んでいるのです
01:36
And I started making these, and I put them into Google Maps
33
81000
3000
このデータをグーグルマップに乗せました
01:39
and allow you to zoom in and see individual airports
34
84000
2000
それぞれの空港を拡大して
01:41
and the patterns that are occurring there.
35
86000
2000
飛行機の飛行パターンを見ることができます
01:43
So here we can see the white represents low altitudes,
36
88000
3000
低い高度は白色で表示され―
01:46
and the blue are higher altitudes.
37
91000
2000
高い高度は青色で表示されます
01:48
And you can zoom in. This is taking a look at Atlanta.
38
93000
2000
更に拡大できます これはアトランタです
01:50
You can see this is a major shipping airport,
39
95000
2000
アトランタには大きな出荷用空港があり
01:52
and there's all kinds of activity there.
40
97000
2000
様々な役割を担っています
01:54
You can also toggle between altitude
41
99000
3000
飛行機のモデルやメーカー別に
01:57
for model and manufacturer.
42
102000
2000
高度を切り替えて表示させることも可能です
01:59
See again, the diversity.
43
104000
2000
多様性が浮き彫りになります
02:01
And you can scroll around and see
44
106000
2000
さらにスクロールすると
02:03
some of the different airports and the different patterns that they have.
45
108000
3000
別の空港や飛行パターンも見られます
02:06
This is scrolling up the East coast.
46
111000
2000
画面上方の東海岸では
02:08
You can see some of the chaos that's happening in New York
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113000
2000
ニューヨークの空港の混乱が見てとれます
02:10
with the air traffic controllers
48
115000
2000
航空交通管制官が
02:12
having to deal with all those major airports next to each other.
49
117000
4000
近隣の主要空港と折り合いをつけるのです
02:17
So zooming back out real quick,
50
122000
2000
少しだけズームアウトします
02:19
we see, again, the U.S. -- you get Florida down in the right-hand corner.
51
124000
3000
アメリカが見えます 右下隅はフロリダです
02:22
Moving across to the West coast,
52
127000
2000
西海岸に移りましょう
02:24
you see San Francisco and Los Angeles --
53
129000
2000
サンフランシスコとロサンゼルスです
02:26
big low-traffic zones
54
131000
2000
ネバダとアリゾナは
02:28
across Nevada and Arizona.
55
133000
2000
交通量の少ない領域です
02:30
And that's us down there in L.A. and Long Beach on the bottom.
56
135000
4000
その下はロスとロング・ビーチです
02:36
I started taking a look as well at different perimeters,
57
141000
2000
違うパラメーターでも見てみましょう
02:38
because you can choose what you want to pull out from the data.
58
143000
2000
データから抽出するものは あなた次第です
02:40
This is looking at ascending versus descending flights.
59
145000
3000
こちらは上昇飛行と降下飛行です
02:43
And you can see, over time, the ways the airports change.
60
148000
2000
徐々に空港が変化しています
02:45
You see the holding patterns that start to develop
61
150000
2000
画面下に
02:47
in the bottom of the screen.
62
152000
2000
着陸待機中の飛行機が見えます
02:49
And you can see, eventually the airport actually flips directions.
63
154000
3000
最終的には方向を変えているのが分かります
02:53
So this is another project that I worked on with the Sensible Cities Lab at MIT.
64
158000
3000
これはマサチューセッツ工科大学の研究室と共同で取り組んだ別のプロジェクトです
02:56
This is visualizing international communications.
65
161000
2000
国際通信を視覚化しました
02:58
So it's how New York communicates
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163000
2000
ニューヨークが他の国際都市と
03:00
with other international cities.
67
165000
2000
通信する様子を表しています
03:02
And we set this up as a live globe in the Museum of Modern Art in New York
68
167000
3000
ニューヨーク近代美術館の地球儀でライブ展示されています
03:05
for the Design the Elastic Mind exhibition.
69
170000
2000
"しなやかなさのデザイン" というエキシビションです
03:07
And it had a live feed with a 24-hour offset,
70
172000
2000
24時間前の情報を随時発信しています
03:09
so you could see the changing relationship
71
174000
2000
通信会社から配信されてくる
03:11
and some demographic info
72
176000
2000
人口統計学上のデータとの
03:13
coming through AT&T's data and revealing itself.
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178000
3000
関係性の変化が分かります
03:16
This is another project I worked on with Sensible Cities Lab
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181000
2000
今度はマサチューセッツ工科大学の研究室および
03:18
and CurrentCity.org.
75
183000
2000
アムステルダムの技術研究所と共同で行ったプロジェクトです
03:20
And it's visualizing SMS messages being sent in the city of Amsterdam.
76
185000
3000
アムステルダム市内で送信されるショートメッセージの数を視覚化したものです
03:23
So you're seeing the daily ebb and flow
77
188000
2000
ショートメッセージ数の日々の変動がみられます
03:25
of people sending SMS messages from different parts of the city,
78
190000
2000
街の様々な場所で通信されているのです
03:27
until we approach New Year's Eve, where everybody says, "Happy New Year!"
79
192000
3000
大みそかに “明けましておめでとう！” と言っています
03:30
(Laughter)
80
195000
2000
（笑）
03:32
So this is an interactive tool
81
197000
2000
これはインタラクティブなツールで
03:34
that you can move around and see different parts of the city.
82
199000
3000
自分で動かして 違う場所を見ることもできます
03:37
This is looking at another event. This is called Queen's Day.
83
202000
3000
国民の祝日である “女王の日” にしてみましょう
03:40
So again, you get this daily ebb and flow
84
205000
2000
人々が街のあちこちから送信する―
03:42
of people sending SMS messages from different parts of the city.
85
207000
3000
ショートメッセージ数の日々の変動がみてとれます
03:45
And then you're going to see people start to gather in the center of the city
86
210000
2000
人が街の中心部に集まってきています
03:47
to celebrate the night before,
87
212000
2000
祝日の前夜祭です
03:49
which happens right here.
88
214000
2000
まさに この場所で起きているのです
03:51
And then you can see people celebrating the next day.
89
216000
2000
翌日の女王の日をお祝いしています
03:53
And you can pause it and step back and forth and see different phases.
90
218000
3000
一時停止して動かすと 違うフェーズからも見られます
03:56
So now on to something completely different.
91
221000
2000
次は全く違うものをお見せします
03:58
Some of you may recognize this.
92
223000
2000
ご存じの方もいらっしゃるでしょう
04:00
This is Baron Wolfgang von Kempelen's mechanical chess playing machine.
93
225000
3000
ヴォルフガング・フォン・ケンペレン男爵の機械式チェスマシンです
04:03
And it's this amazing robot that plays chess extremely well,
94
228000
2000
チェスが大変上手なロボットですが
04:05
except for one thing: it's not a robot at all.
95
230000
3000
実際にはロボットではありませんでした
04:08
There's actually a legless man that sits in that box
96
233000
2000
箱の中で両足を失った男性が操作して
04:10
and controls this chess player.
97
235000
2000
トルコ人形がチェスをしているよう見せかけていました
04:12
This was the inspiration for a web service by Amazon
98
237000
2000
アマゾンのウェブサービス名の “機械仕掛けのトルコ人” は
04:14
called the Mechanical Turk -- named after this guy.
99
239000
3000
このトルコ人形に由来しています
04:17
And it's based on the premise that there are certain things
100
242000
2000
このウェブサービスは１つの前提にもとづきます
04:19
that are easy for people, but really difficult for computers.
101
244000
2000
人間には簡単でも コンピュータにとっては難しい事がある
04:21
So they made this web service and said,
102
246000
2000
このウェブサービスの作成者は言いました
04:23
"Any programmer can write a piece of software
103
248000
2000
“プログラマーなら誰でも―
04:25
and tap into the minds of thousands of people."
104
250000
2000
何千人もの頭の中に侵入できるソフトウェアを作れる“
04:27
The nerdy side of me thought, "Wow, this is amazing.
105
252000
2000
私の中のオタクは考えました
04:29
I can tap into thousands of people's minds."
106
254000
2000
“こいつは凄い 人の頭に入りこめるとは！”
04:31
And the other nerdy side of me thought,
107
256000
2000
もう片方のオタクの私は思いました
04:33
"This is horrible. This is completely bizarre.
108
258000
3000
“最悪だ 全くおかしな話だ
04:36
What does this mean for the future of mankind,
109
261000
2000
機械生命体につないで
04:38
where we're all plugged into this borg?"
110
263000
2000
人類の未来にどんな影響をもたらすのか？“
04:40
I was probably being a little extreme.
111
265000
2000
極端かもしれませんが
04:42
But what does this mean when we have no context for what it is that we're working on,
112
267000
2000
自分たちが何に取り組んでいるか知らぬまま
04:44
and we're just doing these little labors?
113
269000
2000
単純に作業をこなすと どうなるでしょう？
04:46
So I created this drawing tool.
114
271000
2000
そこで私は描画ツールを作成して
04:48
I asked people to draw a sheep facing to the left.
115
273000
2000
左向きの羊を描いてもらいました
04:50
And I said, "I'll pay you two cents for your contribution."
116
275000
2000
“あなたのご協力に２セント支払います” と添えました
04:52
And I started collecting sheep.
117
277000
3000
羊が集まり始めました
04:55
And I collected a lot, a lot of different sheep.
118
280000
3000
たくさんの違う種類の羊です
04:59
Lots of sheep.
119
284000
2000
本当に多くの羊が集まりました
05:01
I took the first 10,000 sheep that I collected,
120
286000
2000
収集された羊の中から最初の１万頭を
05:03
and I put them on a website called TheSheepMarket.com
121
288000
3000
TheSheepMarket.com と呼ばれるサイトに掲載しました
05:06
where you can actually buy collections of 20 sheep.
122
291000
3000
20頭の羊の群れを購入できます
05:09
You can't pick individual sheep,
123
294000
2000
羊を個別に選択することはできませんが
05:11
but you can buy a single plate block of stamps as a commodity.
124
296000
4000
切手シートになって販売されています
05:15
And juxtaposed against this grid,
125
300000
2000
一見すると ただの格子の並びですが
05:17
you see actually, by rolling over each individual one,
126
302000
2000
カーソルを移動させると それぞれの羊が表示されます
05:19
the humanity behind this hugely mechanical process.
127
304000
3000
極めて機械的なプロセスの裏側に 人間性が垣間みられるのです
05:22
I think there's something really interesting
128
307000
2000
非常に興味深いことに
05:24
to watching people as they go through this creative toil --
129
309000
3000
この地道な作業を行う人々は
05:27
something we can all relate to,
130
312000
2000
無から有を生みだす創造的プロセスの中で
05:29
this creative process of trying to come up with something from nothing.
131
314000
3000
皆つながっているのです
05:32
I think it was really interesting to juxtapose this humanity
132
317000
2000
私達の人間性と この壮大に広がる格子との対比に
05:34
versus this massive distributed grid.
133
319000
2000
深く興味を持ちました
05:36
Kind of amazing what some people did.
134
321000
3000
素晴らしい描画も含まれていました
05:39
So here's a few statistics from the project.
135
324000
2000
プロジェクトの統計をご紹介します
05:41
Approximate collection rate of 11 sheep per hour,
136
326000
2000
１時間におよそ11頭の羊が収集されました
05:43
which would make a working wage of 69 cents per hour.
137
328000
3000
時間給にして69セントでした
05:46
There were 662 rejected sheep
138
331000
2000
662頭が却下されました
05:48
that didn't meet "sheep-like" criteria and were thrown out of the flock.
139
333000
3000
基準を満たさなかった羊達は 群れから追い出されたのです
05:51
(Laughter)
140
336000
2000
（笑）
05:53
The amount of time spent drawing ranged from four seconds to 46 minutes.
141
338000
3000
描画に費やされた時間は４秒から46分の間でした
05:56
That gives you an idea of the different types of motivations and dedication.
142
341000
3000
意欲と貢献の隔たりがあったことが分かります
05:59
And there were 7,599 people that contributed to the project,
143
344000
3000
7599人がプロジェクトに参加しました
06:02
or were unique IP addresses --
144
347000
2000
実際にはＩＰアドレス数を―
06:04
so about how many people contributed.
145
349000
2000
参加者数としてカウントしました
06:06
But only one of them out of the 7,599 said this.
146
351000
4000
たった一人だけ こう言っていました
06:10
(Laughter)
147
355000
4000
（笑） ”なぜ？ なぜこんな事をする？”
06:14
Which I was pretty surprised by.
148
359000
2000
意外でした
06:16
I expected people to be wondering, "Why did I draw a sheep?"
149
361000
3000
“なんで羊を描くんだ？” という意見を予想していましたから
06:19
And I think it's a pretty valid question.
150
364000
2000
もっともな質問ですね
06:21
And there's a lot of reasons why I chose sheep.
151
366000
2000
羊を選んだ理由は色々ありました
06:23
Sheep were the first animal
152
368000
2000
羊は世界で初めて
06:25
to be raised from mechanically processed byproducts,
153
370000
2000
副産物の機械処理を目的に飼育され
06:27
the first to be selectively bred for production traits,
154
372000
2000
生産形質のための選択的繁殖が行われ
06:29
the first animal to be cloned.
155
374000
2000
さらに最初にクローンにされた動物です
06:31
Obviously, we think of sheep as followers.
156
376000
2000
言うまでもなく 羊は追随者の象徴と考えられています
06:33
And there's this reference to "Le Petit Prince"
157
378000
2000
“星の王子さま” の中で
06:35
where the narrator asks the prince to draw a sheep.
158
380000
2000
語り手が王子に 羊の絵を描くよう頼みます
06:37
He draws sheep after sheep.
159
382000
2000
王子は何度も何度も羊を描きます
06:39
The narrator's only appeased when he draws a box.
160
384000
2000
王子が箱を描くと 語り手はやっと満足します
06:41
And he says, "It's not about a scientific rendering of a sheep.
161
386000
2000
彼は言います “羊を上手に描くことじゃなくて
06:43
It's about your own interpretation and doing something different."
162
388000
3000
自分なりに解釈して違うことをすることが大事だ“
06:46
And I like that.
163
391000
2000
私の好きな言葉です
06:48
So this is a clip from Charlie Chaplin's "Modern Times."
164
393000
2000
これはチャーリー・チャップリンの映画 “モダン・タイムス” の一場面です
06:50
It's showing Charlie Chaplin dealing with some of the major changes
165
395000
3000
チャップリンが産業革命時代の
06:53
during the Industrial Revolution.
166
398000
2000
大きな変化に対応しようとしています
06:55
So there were no longer shoe makers,
167
400000
2000
靴職人はお払い箱となり
06:57
but now there are people slapping soles on people's shoes.
168
402000
2000
靴底を付ける作業者がいます
06:59
And the whole idea of one's relationship to their work changed a lot.
169
404000
3000
仕事に対する在り方の 大きな変化を示唆しています
07:02
So I thought this was an interesting clip
170
407000
2000
興味深いシーンだったので
07:04
to divide into 16 pieces
171
409000
2000
16コマに分割して
07:06
and feed into the Mechanical Turk with a drawing tool.
172
411000
3000
“機械仕掛けのトルコ人“ に描画ツールと一緒に流し込みました
07:09
This basically allowed -- what you see on the left side is the original frame,
173
414000
3000
左側がオリジナルのコマで
07:12
and on the right side you see that frame
174
417000
2000
右が
07:14
as interpreted by 16 people
175
419000
2000
何の事情も知らない
07:16
who have no idea what it is they're doing.
176
421000
2000
16人が描いたコマです
07:18
And this was the inspiration for a project
177
423000
2000
そして友人の川島 高と取り組んだプロジェクトに
07:20
that I worked on with my friend Takashi Kawashima.
178
425000
2000
インスピレーションを与えました
07:22
We decided to use the Mechanical Turk for exactly what it was meant for,
179
427000
2000
私達は ”機械仕掛けのトルコ人” の本来の目的のために使うことにしました
07:24
which is making money.
180
429000
2000
つまりお金をつくることです
07:26
So we took a hundred dollar bill and divided it into 10,000 teeny pieces,
181
431000
3000
100ドル紙幣を 1万ピースに分割し
07:29
and we fed those into the Mechanical Turk.
182
434000
2000
“機械仕掛けのトルコ人“に流し込みました
07:31
We asked people to draw what it was that they saw.
183
436000
2000
見たままを描くよう 参加者に伝えました
07:33
But here there was no sheep-like criteria.
184
438000
2000
今回は羊のような基準は設定せず
07:35
People, if they drew a stick figure or a smiley face,
185
440000
3000
棒線画もスマイルマークも
07:38
it actually made it into the bill.
186
443000
2000
そのまま含めました
07:40
So what you see is actually a representation of how well people did
187
445000
2000
参加者がどれだけ上手に課題をこなしたか
07:42
what it was they were asked to do.
188
447000
2000
実際にご覧ください
07:44
So we took these hundred dollar bills,
189
449000
2000
分割された100ドル紙幣を
07:46
and we put them on a website called TenThousandsCents.com,
190
451000
2000
TenThousandsCents.com というサイト上に集約したので
07:48
where you can browse through and see all the individual contributions.
191
453000
3000
個別に見ることができます
07:51
And you can also trade real hundred-dollar bills for fake hundred-dollar bills
192
456000
3000
100ドル紙幣の描画は100ドルで販売され
07:54
and make a donation to the Hundred Dollar Laptop Project,
193
459000
3000
売上は“子供全員にノートＰＣを”で有名な
07:57
which is now known as One Laptop Per Child.
194
462000
3000
100ドル・ノートPC・プロジェクトに寄付されます
08:00
This is again showing all the different contributions.
195
465000
2000
個別の作品をお見せしています
08:02
You see some people did beautiful stipple renderings,
196
467000
2000
点描画法を使った美しい描画もありました
08:04
like this one on top --
197
469000
2000
上図のように―
08:06
spent a long time making realistic versions.
198
471000
3000
かなりの時間を費やして 写実的に仕上げられています
08:09
And other people would draw stick figures or smiley faces.
199
474000
3000
棒線画を描いた人もいれば スマイルマークを描いた人もいます
08:12
Here on the right-hand side in the middle
200
477000
2000
右側中央に
08:14
you see this one guy writing, "$0.01!!! Really?"
201
479000
3000
“１セント!!! マジで？” と書いている人がいますね
08:17
That's all I'm getting paid for this?
202
482000
4000
たった１セントしか払って貰えないの？とね
08:21
(Laughter)
203
486000
2000
（笑）
08:23
So the last Mechanical Turk project I'm going to talk to you about
204
488000
2000
”機械仕掛けのトルコ人”を使った最後のプロジェクトは
08:25
is called Bicycle Built for 2000.
205
490000
2000
“2000人乗りの自転車“ です
08:27
This is a collaboration with my friend Daniel Massey.
206
492000
2000
友人のダニエル・マシーと共同で行いました
08:29
You may recognize these two guys.
207
494000
2000
この二人をご存じの方もいらっしゃるでしょう
08:31
This is Max Mathews and John Kelly from Bell Labs in the '60s,
208
496000
3000
60年代のベル研究所のマックス・マシューズとジョン・ケリーです
08:34
where they created the song "Daisy Bell,"
209
499000
2000
二人が世界で初めてコンピュータに歌を歌わせました
08:36
which was the world's first singing computer.
210
501000
2000
曲は “デイジー・ベル” でした
08:38
You may recognize it from "2001: A Space Odyssey."
211
503000
2000
映画 “2001年宇宙の旅” の最後で
08:40
When HAL's dying at the end of the film he starts singing this song,
212
505000
3000
コンピュータのハルが機能停止される時に歌った曲です
08:43
as a reference to when computers became human.
213
508000
3000
コンピュータから人間に変わる姿の象徴として使われました
08:46
So we resynthesized this song.
214
511000
2000
私達はこの曲を再合成しました
08:48
This is what that sounded like.
215
513000
2000
このような曲です
08:50
We broke down all the individual notes
216
515000
2000
デイジー・ベルの音素と
08:52
in the singing as well as the phonemes in the singing.
217
517000
3000
音符をすべて分解しました
08:55
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
218
520000
4000
♫デイジー デイジー♫
08:59
Aaron Koblin: And we took all of those individual pieces,
219
524000
2000
個々の要素をすべて取り出し
09:01
and we fed them into another Turk request.
220
526000
2000
“機械仕掛けのトルコ人” にリクエストを流し込みました
09:03
This is what it would look like if you went to the site.
221
528000
2000
サイトに行くと画面が出てくるので
09:05
You type in your code,
222
530000
2000
コードを入力します
09:07
but you first test your mic.
223
532000
2000
その前にマイクのテストです
09:09
You'd be fed a simple audio clip.
224
534000
2000
音声クリップが流れますので
09:11
(Honk)
225
536000
2000
（音声）
09:13
And then you'd do your best to recreate that with your own voice.
226
538000
3000
その音声を真似て 自分の声で歌います
09:22
After previewing it and confirming it's what you submitted,
227
547000
3000
視聴して確認できたら
09:25
you could submit it into the Mechanical Turk with no other context.
228
550000
3000
そのまま “機械仕掛けのトルコ人” に提出します
09:28
And this is what we first got back from the very first set of submissions.
229
553000
3000
初期の提出物で完成させたのがこちらです
09:31
Recording: ♫ Daisy, Daisy ♫
230
556000
5000
“音をリピートしてください” ♫デイジー デイジー♫
09:36
♫ give me your answer do ♫
231
561000
5000
♫答えておくれ♫
09:41
♫ I'm half crazy ♫
232
566000
4000
♫どうにかなりそうなほど♫
09:45
♫ all for the love of you ♫
233
570000
5000
♫君に夢中だ♫
09:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
234
575000
5000
♫オシャレな結婚式も挙げられないし♫
09:55
♫ I can't afford a carriage ♫
235
580000
4000
♫馬車も用意してあげられない♫
09:59
♫ But you'll look sweet upon the seat ♫
236
584000
5000
♫でも素敵だろうね♫
10:04
♫ of a bicycle built for two ♫
237
589000
5000
♫君が二人乗りの自転車に乗る姿は♫
10:09
AK: So James Surowieki has this idea of the wisdom of crowds,
238
594000
3000
ジェームズ・スロウィッキーは
10:12
that says that a whole bunch of people are smarter than any individual.
239
597000
3000
“集団の知恵は個人の知恵に勝る“ と言いましたが
10:15
We wanted to see how this applies to collaborative, distributed music making,
240
600000
3000
共同作業による分散型音楽制作で確認できました
10:18
where nobody has any idea what it is they're working on.
241
603000
3000
参加者は一人として 作業の目的は知りませんでした
10:21
So if you go to the BicycleBuiltforTwoThousand.com
242
606000
2000
BicycleBuiltforTwoThousand.com に行くと
10:23
you can actually hear what all this sounds like together.
243
608000
2000
一つに集約された作品を聞けます
10:25
I'm sorry for this.
244
610000
2000
失礼します
10:27
(Noise)
245
612000
5000
（ノイズ）
10:32
Chorus: ♫ Daisy, Daisy ♫
246
617000
4000
（コーラス音） ♫デイジー デイジー♫
10:36
♫ Give me your answer do ♫
247
621000
5000
♫答えておくれ♫
10:41
♫ I'm half crazy ♫
248
626000
5000
♫どうにかなりそうなほど♫
10:46
♫ all for the love of you ♫
249
631000
4000
♫君に夢中だ♫
10:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
250
635000
5000
♫オシャレな結婚式も挙げられないし♫
10:55
♫ I can't afford a carriage ♫
251
640000
4000
♫馬車も用意してあげられない♫
10:59
♫ But you'd look sweet upon the seat ♫
252
644000
5000
♫でも素敵だろうね♫
11:04
♫ of a bicycle built for two ♫
253
649000
6000
♫君が二人乗りの自転車に乗る姿は♫
11:10
AK: So stepping back for a quick second,
254
655000
3000
少し前ですが
11:13
when I was at UCLA going to grad school,
255
658000
2000
カリフォルニア大学ロサンゼルス校の大学院生だった頃
11:15
I was also working at a place called the Center for Embedded Network Sensing.
256
660000
3000
Center for Embedded Network Sensing という研究所で働いていました
11:18
And I was writing software to visualize laser scanners.
257
663000
3000
3Dレーザースキャナー用の
11:21
So basically motion through 3D space.
258
666000
2000
ソフトウェアを書いていました
11:23
And this was seen by a director in L.A. named James Frost
259
668000
2000
ロスに住むディレクターのジェームス・フォレストが
11:25
who said, "Wait a minute.
260
670000
2000
これを見て言いました
11:27
You mean we can shoot a music video without actually using any video?"
261
672000
2000
“撮影しなくても ミュージックビデオを作ることができるのか？”
11:29
So we did exactly that.
262
674000
2000
私達は実践してみることにしました
11:31
We made a music video for one of my favorite bands, Radiohead.
263
676000
2000
好きなバンドであるレディオヘッドのミュージックビデオを制作です
11:33
And I think one of my favorite parts of this project
264
678000
2000
このプロジェクトで一番気に入ったのは
11:35
was not just shooting a video with lasers,
265
680000
2000
レーザーでビデオを制作するだけではなく
11:37
but we also open sourced it,
266
682000
2000
それをオープン・ソース化したことです
11:39
and we made it released as a Google Code project,
267
684000
2000
グーグル・コード・プロジェクト上でリリースし
11:41
where people could download a bunch of the data and some source code
268
686000
2000
誰でも大量のデータとソースコードをダウンロードして
11:43
to build their own versions of it.
269
688000
2000
思い思いのビデオを作成できるようにしました
11:45
And people were making some amazing things.
270
690000
2000
素晴らしい作品が生まれました
11:47
This is actually two of my favorites:
271
692000
2000
この２つがお気に入りです―
11:49
the pin-board Thom Yorke and a LEGO Thom Yorke.
272
694000
2000
バンドのフロントマンであるトム・ヨークのピンボード版とレゴ版です
11:51
A whole YouTube channel of people submitting really interesting content.
273
696000
3000
ユーチューブには非常に興味深いコンテンツが公開されています
11:54
More recently, somebody even 3D-printed Thom Yorke's head,
274
699000
3000
最近作られた ３Ｄ化されたトム・ヨークの頭部です
11:57
which is a little creepy, but pretty cool.
275
702000
3000
ちょっと気持ち悪いですが カッコいいですね
12:00
So with everybody making so much amazing stuff
276
705000
2000
多くの人が素晴らしい作品を作り
12:02
and actually understanding what it was they were working on,
277
707000
3000
自分達の作業を理解して取り組んでいます
12:05
I was really interested in trying to make a collaborative project
278
710000
2000
協力し合って何かを制作する共同プロジェクトに
12:07
where people were working together to build something.
279
712000
2000
私は強い興味を持っていました
12:09
And I met a music video director named Chris Milk.
280
714000
2000
ミュージックビデオ監督のクリス・ミルクと出会い
12:11
And we started bouncing around ideas
281
716000
2000
二人で話し合いながら
12:13
to make a collaborative music video project.
282
718000
2000
ミュージックビデオの共同制作プロジェクトを開始しましたが
12:15
But we knew we really needed the right person
283
720000
2000
作品を作り上げるために結束できる
12:17
to kind of rally behind and build something for.
284
722000
3000
適任者を見つけることの重要性を認識していました
12:20
So we put the idea on the back burner for a few months.
285
725000
2000
数か月間 このアイデアは保留にされた後
12:22
And he ended up talking to Rick Rubin,
286
727000
2000
リック・ルービンに至ったのです
12:24
who was finishing up Johnny Cash's final album
287
729000
2000
リックはジョニー・キャッシュの最後のアルバム制作を終えたところでした
12:26
called "Ain't No Grave."
288
731000
2000
アルバム名は “エイント・ノー・グレイヴ”
12:28
The lyrics to the leading track are "Ain't no grave can hold my body down."
289
733000
3000
アルバムの1曲目の歌詞は “俺を閉じ込めておける 墓なんて無い“ です
12:31
So we thought this was the perfect
290
736000
2000
完璧だと思いました
12:33
project to build a collaborative memorial
291
738000
2000
このプロジェクトで 追悼の意をこめて
12:35
and a virtual resurrection for Johnny Cash.
292
740000
2000
ジョニー・キャッシュをバーチャルの世界に蘇えさせるのです
12:37
So I teamed up with my good friend Ricardo Cabello, also known as Mr. doob,
293
742000
3000
“謎のクリエイタ―” としても知られる 友人のリカルド・カペッロとチームを組みました
12:40
who's a much better programmer than I am,
294
745000
2000
私よりも ずっと優秀なプログラマーで
12:42
and he made this amazing Flash drawing tool.
295
747000
2000
フラッシュ作成ツールを作ってくれました
12:44
As you know,
296
749000
2000
ご存じのとおり
12:46
an animation is a series of images.
297
751000
2000
アニメは画像の連続です
12:48
So what we did was cross-cut a bunch of archival footage of Johnny Cash,
298
753000
3000
ジョニー・キャッシュの過去のフィルム映像をたくさん集め 裁断しました
12:51
and at eight frames a second,
299
756000
2000
１秒を８コマに分けて
12:53
we allowed individuals to draw a single frame
300
758000
2000
１コマずつ描画してもらったイラストを
12:55
that would get woven into
301
760000
2000
織り込んで
12:57
this dynamically changing music video.
302
762000
2000
ダイナミックに変化するミュージックビデオを完成させました
12:59
So I don't have time to play the entire thing for you,
303
764000
2000
全てをお見せする時間は無いので
13:01
but I want to show you two short clips.
304
766000
2000
２つのショートクリップをご紹介します
13:03
One is the beginning of the music video.
305
768000
2000
１つ目はミュージックビデオの最初のシーンで
13:05
And that's going to be followed by a short clip
306
770000
2000
２つ目のショートクリップには
13:07
of people who have already contributed to the project
307
772000
2000
既にプロジェクトに参加した人達の
13:09
talking about it briefly.
308
774000
3000
コメントが入っています
13:12
(Music)
309
777000
6000
（音楽）
13:18
(Video) Johnny Cash: ♫ There ain't no grave ♫
310
783000
2000
♫俺を閉じ込めておける♫
13:20
♫ can hold my body down ♫
311
785000
4000
♫墓なんて無い♫
13:24
♫ There ain't no grave ♫
312
789000
2000
♫俺を閉じ込めておける♫
13:26
♫ can hold body down ♫
313
791000
3000
♫墓なんて無い♫
13:30
♫ When I hear the trumpet sound ♫
314
795000
4000
♫トランペットが聞こえれば♫
13:34
♫ I'm going to ride right out of the ground ♫
315
799000
2000
♫俺は地上によみがえる♫
13:36
♫ Ain't no grave ♫
316
801000
3000
♫俺を閉じ込めておける♫
13:39
♫ can hold my body ... ♫
317
804000
3000
♫墓なんて無い♫
13:42
(Applause)
318
807000
2000
（拍手）
13:44
AK: What better way to pay tribute to the man
319
809000
3000
歌手に敬意を表する際に
13:47
than to make something for one of his songs.
320
812000
3000
その歌手の楽曲を使う以上に良い方法があるでしょうか？
13:50
Collaborator: I felt really sad when he died.
321
815000
2000
彼が亡くなった時 とても悲しかった
13:52
And I just thought it'd be wonderful,
322
817000
2000
彼の思い出に貢献することは
13:54
it'd be really nice to contribute something to his memory.
323
819000
3000
素晴らしいことだと考えました
13:57
Collaborator Two: It really allows
324
822000
2000
このプロジェクトは
13:59
this last recording of his
325
824000
3000
彼の最後のレコーディングを
14:02
to be a living, breathing memorial.
326
827000
5000
生きた思い出にしたのです
14:07
Collaborator Three: For all of the frames to be drawn by fans,
327
832000
3000
ファンによって描かれた
14:10
each individual frame,
328
835000
2000
全てのコマの１つ１つが
14:12
it's got a very powerful feeling to it.
329
837000
2000
力強いパワー持っているんだ
14:14
Collaborator Four: I've seen everybody
330
839000
2000
多くの人が参加しました
14:16
from Japan, Venezuela, to the States,
331
841000
2000
日本 ベネズエラ アメリカ
14:18
to Knoxville, Tennessee.
332
843000
2000
テネシー州のノッククスビルまで
14:20
Collaborator Five: As much as is different from frame to frame,
333
845000
3000
全てのコマにそれぞれ
14:23
it really is personal.
334
848000
2000
個人的な思いが込められている
14:25
Collaborator Six: Watching the video in my room,
335
850000
2000
部屋でビデオを見ましたが
14:27
I could see me not understanding at the beginning of it.
336
852000
3000
最初は理解できませんでした
14:30
And I just worked and worked through problems,
337
855000
3000
あきらめずに 小さな奮闘を繰り返して
14:33
until my little wee battles that I was fighting within the picture
338
858000
4000
絵に取り組みました
14:37
all began to resolve themselves.
339
862000
3000
自分が何をしているのか やっと分かった時
14:40
You can actually see the point when I know what I'm doing,
340
865000
2000
すべてが解決して
14:42
and a lot of light and dark comes into it.
341
867000
3000
たくさんの光と闇が現れました
14:45
And in a weird way,
342
870000
2000
不思議なことに
14:47
that's what I actually like about Johnny Cash's music as well.
343
872000
2000
まさにそれが 私がジョニー・キャッシュの音楽に惹かれる理由です
14:49
It's the sum total of his life,
344
874000
2000
彼の曲は 彼の人生の集約です
14:51
all the things that had happened --
345
876000
2000
全ての出来事―
14:53
the bad things, the good things.
346
878000
2000
悪いことも 良いことも含めて
14:55
You're hearing a person's life.
347
880000
3000
彼の曲は 人生そのものなのです
15:01
AK: So if you go to the website JohnnyCashProject.com,
348
886000
2000
JohnnyCashProject.comで
15:03
what you'll see is the video playing above.
349
888000
2000
このビデオを見ることができます
15:05
And below it are all the individual frames
350
890000
2000
下にあるのが個別のコマで
15:07
that people have been submitting to the project.
351
892000
2000
このプロジェクトに これまで寄せられたものです
15:09
So this isn't finished at all,
352
894000
2000
まだ完成途中のプロジェクトで
15:11
but it's an ongoing project where people can continue to collaborate.
353
896000
2000
共同で貢献できる現在進行形のプロジェクトです
15:13
If you roll over any one of those individual thumbnails,
354
898000
2000
サムネイルからどれか１つ選んで カーソルを当てると
15:15
you can see the person who drew that individual thumbnail
355
900000
2000
コマの作者の名前と
15:17
and where they were located.
356
902000
2000
所在地が表示されます
15:19
And if you find one that you're interested in,
357
904000
2000
興味を持ったコマをクリックすると
15:21
you can actually click on it and open up an information panel
358
906000
2000
情報パネルが開きます
15:23
where you're able to rate that frame,
359
908000
2000
コマに評価をつけて
15:25
which helps it bubble up to the top.
360
910000
2000
人気を上げることもできます
15:27
And you can also see the way that it was drawn.
361
912000
2000
コマが描かれた過程の閲覧できます
15:29
Again, you can get the playback and personal contribution.
362
914000
2000
描画の過程と個人の貢献が見られるのです
15:31
In addition to that, it's listed, the artist's name, the location,
363
916000
3000
さらに一覧から アーティストの名前や所在や
15:34
how long they spent drawing it.
364
919000
2000
描画に費やした時間を表示できます
15:36
And you can pick a style. So this one was tagged "Abstract."
365
921000
3000
スタイルの選択も可能です これは抽象的なバージョンです
15:39
But there's a bunch of different styles.
366
924000
2000
様々なスタイルがあります
15:41
And you can sort the video a number of different ways.
367
926000
2000
何通りもビデオを選択できます
15:43
You can say, "I want to see the pointillist version
368
928000
2000
点描画法のバージョンや
15:45
or the sketchy version or the realistic version.
369
930000
2000
スケッチ風や写実的なものも選択可能です
15:47
And then this is, again, the abstract version,
370
932000
2000
これは抽象的なバージョンですが
15:49
which ends up getting a little bit crazy.
371
934000
3000
少し変わった感じの仕上がりですね
15:54
So the last project I want to talk to you about is another collaboration with Chris Milk.
372
939000
3000
最後にご紹介するのは クリス・ミルクとの別の共同作業です
15:57
And this is called "The Wilderness Downtown."
373
942000
2000
アーケイド・ファイアの The Wilderness Downtown という曲の
15:59
It's an online music video for the Arcade Fire.
374
944000
3000
オンライン版ミュージックビデオです
16:02
Chris and I were really amazed
375
947000
2000
クリスと私は
16:04
by the potential now with modern web browsers,
376
949000
2000
最新のウェブ・ブラウザーの可能性に驚かされました
16:06
where you have HTML5 audio and video
377
951000
2000
HTML5の音声や動画と
16:08
and the power of JavaScript to render amazingly fast.
378
953000
3000
JavaScriptの動作の速さには目を見張るばかりです
16:11
And we wanted to push the idea of the music video that was meant for the Web
379
956000
3000
パソコンの画面を通じて
16:14
beyond the four-by-three or sixteen-by-nine window
380
959000
3000
ウェブ向けのミュージックビデオを送り出したいと考えました
16:17
and try to make it play out and choreograph throughout the screen.
381
962000
3000
スクリーンを通じてミュージックビデオを再生・演出できるのです
16:20
But most importantly, I think,
382
965000
2000
重要なのは
16:22
we really wanted to make an experience that was unlike the Johnny Cash Project,
383
967000
3000
ジョニー・キャッシュ・プロジェクトのような
16:25
where you had a small group of people spending a lot of time
384
970000
3000
少人数が皆のために長時間を費やすプロジェクトとは
16:28
to contribute something for everyone.
385
973000
2000
違うものにしたかったのです
16:30
What if we had a very low commitment,
386
975000
3000
プロジェクト参加者の貢献が非常に小さい場合でも
16:33
but delivered something individually unique to each person who contributed?
387
978000
3000
それぞれ個別で特別なものを提供したらどうなるでしょう？
16:36
So the project starts off by asking you to enter the address
388
981000
2000
このプロジェクトでは 最初に住所を入力します
16:38
of the home where you grew up.
389
983000
2000
あなたが育った街です
16:40
And you type in the address --
390
985000
2000
住所を入力すると―
16:42
it actually creates a music video specifically for you,
391
987000
2000
あなた専用のミュージックビデオが作られます
16:44
pulling in Google maps and Streetview images
392
989000
2000
グーグルマップからのストリートビューの画像で
16:46
into the experience itself.
393
991000
2000
ミュージックビデオを作ります
16:48
So this should really be seen at home with you typing in your own address,
394
993000
3000
どうぞご自宅で試してみてください
16:51
but I'm going to give you a little preview of what you can expect.
395
996000
3000
少しだけどんな感じかお見せします
16:54
(Video) Win Butler: ♫ Now our lives are changing fast ♫
396
999000
4000
♫僕らの人生はどんどん変化してる♫
16:58
♫ Now our lives are changing fast ♫
397
1003000
4000
♫僕らの人生はどんどん変化してる♫
17:02
♫ Hope that something pure can last ♫
398
1007000
3000
♫純粋さは どうかそのままに♫
17:06
♫ Hope that something pure can last ♫
399
1011000
4000
♫純粋さは どうかそのままに♫
17:13
♫ Ooh we used to wait ♫
400
1018000
4000
♫昔は待っていたのに♫
17:17
♫ Ooh we used to wait ♫
401
1022000
4000
♫昔は待っていたのに♫
17:21
♫ Ooh we used to wait ♫
402
1026000
3000
♫昔は待っていたのに♫
17:24
♫ Sometimes it never came ♫
403
1029000
3000
♫待ちぼうけだったこともある♫
17:27
♫ Sometimes it never came ♫
404
1032000
4000
♫待ちぼうけだったこともある♫
17:31
♫ Still moving through the pain ♫
405
1036000
3000
♫でも痛みを乗り越えて進むんだ♫
17:34
♫ We used to wait for it ♫
406
1039000
4000
♫昔は待っていたのに♫
17:38
♫ We used to wait for it ♫
407
1043000
4000
♫昔は待っていたのに♫
17:42
♫ We used to wait for it ♫
408
1047000
4000
♫昔は待っていたのに♫
17:50
AK: So I think, if there's one thing to take away from my talk today,
409
1055000
3000
今日の話から分かることは
17:53
it's that an interface can be a powerful narrative device.
410
1058000
2000
インターフェースは物語を作る強力な助けになることです
17:55
And as we collect more and more personally and socially relevant data,
411
1060000
4000
個人的で社会的に関連性のあるデータをさらに多く収集して
17:59
we have an opportunity, and maybe even an obligation,
412
1064000
2000
模索し お互いに協力し合えば
18:01
to maintain the humanity and tell some amazing stories
413
1066000
2000
人間性を込めた素晴らしいストーリーを
18:03
as we explore and collaborate together.
414
1068000
2000
生みだすことができるのです
18:05
Thanks a lot.
415
1070000
2000
ありがとうございます
18:07
(Applause)
416
1072000
4000
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
Aaron Koblin - Data artistAaron Koblin is an artist specializing in data and digital technologies. His work takes real world and community-generated data and uses it to reflect on cultural trends and the changing relationship between humans and technology.
Why you should listen
Aaron Koblin finds art through the unlikely confluence of massive data sets and personal intimacy. His work ranges from animating the paths of every North American airline flight, to using Amazon’s Mechanical Turk crowdsourcing platform to pay workers to “draw a sheep facing left,” which were then placed in "The Sheep Market."
Koblin was creative director for Johnny Cash's final music video, "Ain't No Grave," and worked on Radiohead’s video “House of Cards,” both of which received a Grammy nomination. He is now the Creative Director of the Data Arts team in Google's Creative Lab. His team collaborated with Arcade Fire to produce an online music video that allows viewers to incorporate images of their home neighborhood into the experience using Google Street View.
Aaron Koblin | Speaker | TED.com