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
Filmed:
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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
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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00:12
So I'm an artist,
0
884
1748
私はアーティストですが
00:14
but a little bit of a peculiar one.
1
2656
1706
皆さんの想像とは違うかもしれません
00:16
I don't paint.
2
4386
1483
絵は描きません
00:18
I can't draw.
3
6434
1284
というか描けません
00:20
My shop teacher in high school
wrote that I was a menace
wrote that I was a menace
4
8153
3100
高校の技術の先生は
私の成績表に「危険人物」
私の成績表に「危険人物」
00:24
on my report card.
5
12122
1321
そうコメントしました
00:25
You probably don't really
want to see my photographs.
want to see my photographs.
6
13953
3599
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
あまり見たくはないかもしれません
00:29
But there is one thing I know how to do:
7
17991
1965
ただ一つだけ
私にはできることがあります
私にはできることがあります
00:31
I know how to program a computer.
8
19980
1659
プログラミングです
00:33
I can code.
9
21663
1212
私はコーディングできます
00:34
And people will tell me
that 100 years ago,
that 100 years ago,
10
22899
3273
人々が口を揃えて言うのは
「100年前であれば
「100年前であれば
00:38
folks like me didn't exist,
11
26196
1350
私のような
00:39
that it was impossible,
12
27570
2090
データでアートを作る
そんな人間は存在せず
そんな人間は存在せず
00:41
that art made with data is a new thing,
13
29684
2950
そういうものは今という
00:44
it's a product of our age,
14
32658
2142
新しい時代の産物であり
00:46
it's something that's really important
15
34824
1887
データを使ったアートとは つまり
00:48
to think of as something
that's very "now."
that's very "now."
16
36735
2078
新しいものとして
考えるべきだ」
考えるべきだ」
00:50
And that's true.
17
38837
1168
まあ間違いではありません
00:52
But there is an art form
that's been around for a very long time
that's been around for a very long time
18
40029
4110
しかし実際はというと
遥か昔から
遥か昔から
00:56
that's really about using information,
19
44163
1871
情報や抽象的概念を利用して
00:58
abstract information,
20
46058
2086
心に響く作品を生み出すという
01:00
to make emotionally resonant pieces.
21
48168
2539
アートの形式自体は
存在していました
存在していました
01:03
And it's called music.
22
51080
1408
音楽の事です
01:05
We've been making music
for tens of thousands of years, right?
for tens of thousands of years, right?
23
53632
3872
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
音楽を生み出してきました
01:09
And if you think about what music is --
24
57528
1960
音楽で思い浮かべるもの―
01:11
notes and chords and keys
and harmonies and melodies --
and harmonies and melodies --
25
59512
2824
音符、コード
調、ハーモニー、メロディー等は
調、ハーモニー、メロディー等は
01:14
these things are algorithms.
26
62360
1406
全てアルゴリズムです
01:15
These things are systems
27
63790
1827
これらは
時間とともに展開し
時間とともに展開し
01:17
that are designed to unfold over time,
28
65641
2384
私たちの感情を呼び起こすよう
01:20
to make us feel.
29
68049
1457
設計されたシステムなのです
01:22
I came to the arts through music.
30
70195
1612
私は音楽からアートの世界に来ました
01:23
I was trained as a composer,
31
71831
1388
作曲家だったわけですが
01:25
and about 15 years ago,
I started making pieces
I started making pieces
32
73243
3282
およそ15年前から
作り始めたのが
作り始めたのが
01:28
that were designed to look
at the intersection
at the intersection
33
76549
2535
音と映像の境界を意識するために
01:31
between sound and image,
34
79108
1904
デザインした作品です
01:33
to use an image to unveil
a musical structure
a musical structure
35
81036
2832
映像を用いて
音楽的構造を解き明かしたり
音楽的構造を解き明かしたり
01:35
or to use a sound to show you
something interesting
something interesting
36
83892
2864
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
音を使って何か面白く表現できないかと
01:38
about something that's usually pictorial.
37
86780
2000
考えたのです
01:40
So what you're seeing on the screen
is literally being drawn
is literally being drawn
38
88804
3467
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―
ミュージシャンが舞台で奏でる―
01:44
by the musical structure
of the musicians onstage,
of the musicians onstage,
39
92295
2942
音楽の構造を
そのまま絵にしたもので
そのまま絵にしたもので
01:47
and there's no accident
that it looks like a plant,
that it looks like a plant,
40
95261
2532
見た目がまるで植物なのは
偶然ではありません
偶然ではありません
01:49
because the underlying
algorithmic biology of the plant
algorithmic biology of the plant
41
97817
3339
植物を表すアルゴリズムを使って
01:53
is what informed the musical structure
in the first place.
in the first place.
42
101180
3311
音楽の構造に意味付けをしているからです
01:56
So once you know how to do this,
once you know how to code with media,
once you know how to code with media,
43
104515
3404
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
コードの方法さえ理解すれば
01:59
you can do some pretty cool stuff.
44
107943
2088
誰でも かなり良いものが作れます
02:02
This is a project I did
for the Sundance Film Festival.
for the Sundance Film Festival.
45
110055
3477
これは サンダンス映画祭での
私のプロジェクトです
私のプロジェクトです
02:05
Really simple idea: you take
every Academy Award Best Picture,
every Academy Award Best Picture,
46
113905
4004
発想は単純です
アカデミー賞作品賞の全受賞作品を
アカデミー賞作品賞の全受賞作品を
02:11
you speed it up to one minute each
47
119178
2361
それぞれ１分の映像へと短縮し
02:13
and string them all together.
48
121563
1581
そして全ての映像を繋げます
02:15
And so in 75 minutes, I can show you
the history of Hollywood cinema.
the history of Hollywood cinema.
49
123168
3911
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
ハリウッド映画の歴史を見ることができます
02:19
And what it really shows you
is the history of editing
is the history of editing
50
127592
2979
映像が映し出したのは
ハリウッド映画における
ハリウッド映画における
02:22
in Hollywood cinema.
51
130595
1181
編集の歴史です
02:23
So on the left, we've got Casablanca;
on the right, we've got Chicago.
on the right, we've got Chicago.
52
131800
4148
左の映像は『カサブランカ』
右のものは『シカゴ』です
右のものは『シカゴ』です
02:27
And you can see that Casablanca
is a little easier to read.
is a little easier to read.
53
135972
2924
『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
何が起きているのか捉え易いはずです
02:30
That's because the average length
of a cinematic shot in the 1940s
of a cinematic shot in the 1940s
54
138920
3332
これは1940年代における
ワンシーンの平均尺度が
ワンシーンの平均尺度が
02:34
was 26 seconds,
55
142276
1639
26秒だった事に由来するのですが
02:35
and now it's around six seconds.
56
143939
2028
今の映画の平均は６秒です
02:38
This is a project that was inspired
57
146999
1744
このプロジェクトは
02:40
by some work that was funded
by the US Federal Government
by the US Federal Government
58
148767
2944
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
特定の人物を見つけるという
02:43
in the early 2000s,
59
151735
1169
2000年代の始め
02:44
to look at video footage and find
a specific actor in any video.
a specific actor in any video.
60
152928
5828
政府の支援の下で行われた活動に
着想を得たものです
着想を得たものです
02:51
And so I repurposed this code
to train a system on one person
to train a system on one person
61
159605
4676
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
ある人物を特定するシステムに作り変えました
02:56
in our culture who would never need
to be surveilled in that manner,
to be surveilled in that manner,
62
164305
3847
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
もはや監視される必要の無い人物
03:00
which is Britney Spears.
63
168176
1527
ブリトニー・スピアーズです
03:01
I downloaded 2,000 paparazzi
photos of Britney Spears
photos of Britney Spears
64
169727
3492
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
2000枚に及ぶ彼女の写真をダウンロードし
03:05
and trained my computer to find her face
65
173243
2476
彼女の顔だけを単体で見つける事のできる
03:07
and her face alone.
66
175743
1381
解析ツールを構築しました
03:09
I can run any footage of her through it
and will center her eyes in the frame,
and will center her eyes in the frame,
67
177148
4276
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
一連の場面を構成することができます
03:13
and this sort of is a little
double commentary
double commentary
68
181448
2176
これは私たちの監視社会に関して
03:15
about surveillance in our society.
69
183648
2024
二つの見方を提示しています
03:17
We are very fraught with anxiety
about being watched,
about being watched,
70
185696
2992
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
不安を強く感じますが
03:20
but then we obsess over celebrity.
71
188712
2599
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
気になって仕方ないのです
03:24
What you're seeing on the screen here
is a collaboration I did
is a collaboration I did
72
192219
3730
今皆さんがご覧になっている作品は
03:27
with an artist named Lián Amaris.
73
195973
2556
リアン・アマリスと
共同制作したものです
共同制作したものです
03:30
What she did is very simple
to explain and describe,
to explain and describe,
74
198553
3874
彼女が何をしているのか
口で言うのは簡単なのですが
口で言うのは簡単なのですが
03:34
but very hard to do.
75
202451
1232
実際にやるのは別次元です
03:35
She took 72 minutes of activity,
76
203707
2851
夜の町へ繰り出す前の
一連の行動
一連の行動
03:39
getting ready for a night out on the town,
77
207208
2573
時間にして
72分間のそのシーンを
72分間のそのシーンを
03:41
and stretched it over three days
78
209805
2089
彼女は３日間に引き伸ばし
03:43
and performed it on a traffic island
in slow motion in New York City.
in slow motion in New York City.
79
211918
3588
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
スローモーションで演じたのです
03:47
I was there, too, with a film crew.
80
215949
2219
私も撮影班と共にそこにいました
03:50
We filmed the whole thing,
81
218192
1252
私たちは全てを録画し
03:51
and then we reversed the process,
speeding it up to 72 minutes again,
speeding it up to 72 minutes again,
82
219468
3401
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
今度は72分に短縮しました
03:54
so it looks like she's moving normally
83
222893
1894
車がまさに飛び交っているのに
03:56
and the whole world is flying by.
84
224811
1832
彼女の動きが自然なのはその為です
03:59
At a certain point, I figured out
85
227091
2576
そしてふと
私は気がつきました
私は気がつきました
04:01
that what I was doing
was making portraits.
was making portraits.
86
229691
2667
私がやっているのは
肖像画を描くことだと
肖像画を描くことだと
04:05
When you think about portraiture,
you tend to think about stuff like this.
you tend to think about stuff like this.
87
233500
3562
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
こういったものでしょう
04:09
The guy on the left
is named Gilbert Stuart.
is named Gilbert Stuart.
88
237086
2063
左はギルバート・スチュアート
04:11
He's sort of the first real portraitist
of the United States.
of the United States.
89
239173
3064
彼はアメリカで最初の
肖像画家と言えるでしょう
肖像画家と言えるでしょう
04:14
And on the right is his portrait
of George Washington from 1796.
of George Washington from 1796.
90
242261
3225
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
1796年のジョージ・ワシントンの肖像で
04:17
This is the so-called Lansdowne portrait.
91
245510
2198
『ランズダウン』と呼ばれます
04:19
And if you look at this painting,
there's a lot of symbolism, right?
there's a lot of symbolism, right?
92
247732
3240
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
この絵画に見ることができると思います
04:22
We've got a rainbow out the window.
We've got a sword.
We've got a sword.
93
250996
2660
窓の外には虹が架かり
剣を携えているのがわかります
剣を携えているのがわかります
04:25
We've got a quill on the desk.
94
253680
1455
テーブルに羽ペンもあります
04:27
All of these things are meant to evoke
95
255159
1849
ここに描かれた全てが
04:29
George Washington
as the father of the nation.
as the father of the nation.
96
257032
2448
建国の父 ジョージ・ワシントンを
想起させます
想起させます
04:31
This is my portrait of George Washington.
97
259832
2770
そして左が私の描いた
ジョージ・ワシントンの肖像です
ジョージ・ワシントンの肖像です
04:35
And this is an eye chart,
98
263776
3009
これは視力検査表で
04:38
only instead of letters, they're words.
99
266809
2174
文字の代わりに
単語を並べています
単語を並べています
04:41
And what the words are is the 66 words
100
269713
2702
66単語あるのですが
それらは全て
それらは全て
04:44
in George Washington's
State of the Union addresses
State of the Union addresses
101
272439
2460
一般教書演説の中で
04:46
that he uses more
than any other president.
than any other president.
102
274923
2371
彼が歴代大統領よりも
多く使った言葉です
多く使った言葉です
04:50
So "gentlemen" has its own symbolism
and its own rhetoric.
and its own rhetoric.
103
278020
4202
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
彼の修辞でありシンボルなのです
04:54
And it's really kind of significant
that that's the word he used the most.
that that's the word he used the most.
104
282246
4592
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
かなり重要な意味を持つはずです
04:58
This is the eye chart for George W. Bush,
105
286862
2119
そしてこれは
制作当時 大統領だった
制作当時 大統領だった
05:01
who was president when I made this piece.
106
289005
2980
ジョージ・W・ブッシュの検査表です
05:04
And how you get there,
107
292009
1168
考えてみてください
05:05
from "gentlemen" to "terror"
in 43 easy steps,
in 43 easy steps,
108
293201
3452
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
43代の「テロ」まで たどることが
05:08
tells us a lot about American history,
109
296677
2060
どれほどアメリカの歴史を私たちに伝え
05:10
and gives you a different insight
110
298761
1587
一連の絵画を見た時とは違った
05:12
than you would have
looking at a series of paintings.
looking at a series of paintings.
111
300372
2937
新しい気づきを
もたらしてくれるのかを
もたらしてくれるのかを
05:15
These pieces provide a history lesson
of the United States
of the United States
112
303333
3934
アメリカの指導者における
政治的レトリックを介して
政治的レトリックを介して
05:19
through the political
rhetoric of its leaders.
rhetoric of its leaders.
113
307291
2256
アメリカ史の変遷を
見て取ることができるのです
見て取ることができるのです
05:21
Ronald Reagan spent a lot of time
talking about deficits.
talking about deficits.
114
309571
2964
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
負債について語りました
05:25
Bill Clinton spent a lot of time
115
313135
1565
一方でビル・クリントンは
05:26
talking about the century in which
he would no longer be president,
he would no longer be president,
116
314724
3284
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
次の世紀について語りました
05:30
but maybe his wife would be.
117
318032
1611
彼の妻がその座にいるかもしれないね
05:33
Lyndon Johnson was the first President
118
321148
2636
リンドン・ジョンソンは
05:35
to give his State of the Union addresses
on prime-time television;
on prime-time television;
119
323808
3182
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
テレビ放映した大統領で
05:39
he began every paragraph
with the word "tonight."
with the word "tonight."
120
327014
2340
全ての段落を「今晩（Tonight）」
という言葉で始めました
という言葉で始めました
05:41
And Richard Nixon,
or more accurately, his speechwriter,
or more accurately, his speechwriter,
121
329378
2666
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
というよりも彼のスピーチライター
05:44
a guy named William Safire,
122
332068
1328
ウィリアム・サファイアは
05:45
spent a lot of time
thinking about language
thinking about language
123
333420
2048
ニクソンが誠実な言葉遣いをするよう
05:47
and making sure that his boss
portrayed a rhetoric of honesty.
portrayed a rhetoric of honesty.
124
335492
3933
言葉の選択に
多くの時間を割いたのです
多くの時間を割いたのです
05:51
This project is shown
as a series of monolithic sculptures.
as a series of monolithic sculptures.
125
339449
2902
この企画は一連の
巨大な彫刻として展示されました
巨大な彫刻として展示されました
05:54
It's an outdoor series of light boxes.
126
342375
2448
照明付きの箱を並べた野外展示です
05:56
And it's important to note
that they're to scale,
that they're to scale,
127
344847
2430
重要なのは
これが視力検査として機能しており
これが視力検査として機能しており
05:59
so if you stand 20 feet back and you can
read between those two black lines,
read between those two black lines,
128
347301
3614
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
その言葉を読む事ができれば
06:02
you have 20/20 vision.
129
350939
1151
視力良好ということです
06:04
(Laughter)
130
352114
1038
（笑）
06:05
This is a portrait.
And there's a lot of these.
And there's a lot of these.
131
353176
2305
これは肖像画ですが
他にも まだまだあります
他にも まだまだあります
06:07
There's a lot of ways
to do this with data.
to do this with data.
132
355505
3262
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
多くの方法があります
06:10
I started looking for a way
133
358791
1620
私が模索し始めたのは
06:12
to think about how I can do
a more democratic form of portraiture,
a more democratic form of portraiture,
134
360435
4705
どうすれば もっと民主的な形で
肖像画を作れるか
肖像画を作れるか
06:17
something that's more about
my country and how it works.
my country and how it works.
135
365164
4231
この国と そのあり方を
より表現する方法です
より表現する方法です
06:21
Every 10 years, we make a census
in the United States.
in the United States.
136
369419
3801
10年毎に
この国では国勢調査が行われます
この国では国勢調査が行われます
06:25
We literally count people,
137
373244
1458
人口を文字通り数え
06:27
find out who lives where,
what kind of jobs we've got,
what kind of jobs we've got,
138
375306
3144
誰がどこに住み
どんな仕事をして
どんな仕事をして
06:30
the language we speak at home.
139
378474
1477
家では何語を話すか
調べます
調べます
06:31
And this is important stuff --
really important stuff.
really important stuff.
140
379975
2571
確かに大事で
欠かせないと思います
欠かせないと思います
06:34
But it doesn't really tell us who we are.
141
382570
2233
しかし それでは
本当の姿は分かりません
本当の姿は分かりません
06:36
It doesn't tell us about our dreams
and our aspirations.
and our aspirations.
142
384827
2671
夢や希望を伝えてはくれないのです
06:39
And so in 2010, I decided
to make my own census.
to make my own census.
143
387522
3390
そこで2010年
私はオリジナルの国勢調査を始めます
私はオリジナルの国勢調査を始めます
06:42
And I started looking for a corpus of data
144
390936
3320
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
より多くの描写がなされた
06:46
that had a lot of descriptions
written by ordinary Americans.
written by ordinary Americans.
145
394280
3112
そんな言語資料を求めていたのです
06:49
And it turns out
146
397416
1151
そして見つけました
06:50
that there is such a corpus of data
147
398591
1742
そういう言語資料がもう山ほど
06:52
that's just sitting there for the taking.
148
400357
1984
すぐ目の前に転がっていたのです
06:54
It's called online dating.
149
402365
1326
出会い系サイトです
06:56
So in 2010, I joined 21 different
online dating services,
online dating services,
150
404574
4946
2010年
私は21の出会い系サイトに登録しました
私は21の出会い系サイトに登録しました
07:01
as a gay man, a straight man,
a gay woman and a straight woman,
a gay woman and a straight woman,
151
409544
3100
ゲイなど性的少数者を含めた
あらゆる性別を用い
あらゆる性別を用い
07:04
in every zip code in America
152
412668
1617
アメリカの全ての郵便番号を駆使し
07:06
and downloaded about
19 million people's dating profiles --
19 million people's dating profiles --
153
414309
3185
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
プロフィールをダウンロードしました
07:09
about 20 percent of the adult population
of the United States.
of the United States.
154
417518
3232
これはアメリカの
成人人口の20%に及びます
成人人口の20%に及びます
07:13
I have obsessive-compulsive disorder.
155
421241
1819
私は強迫性パーソナリティ障害です
07:15
This is going to become
really freaking obvious. Just go with me.
really freaking obvious. Just go with me.
156
423084
3101
もう伝わってるかもしれませんが
まあ聞いてください
まあ聞いてください
07:18
(Laughter)
157
426209
1142
（笑）
07:19
So what I did was I sorted
all this stuff by zip code.
all this stuff by zip code.
158
427375
3039
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
郵便番号毎に全ての資料を整理し
07:23
And I looked at word analysis.
159
431922
1491
そして言語分析を試みたのです
07:25
These are some dating profiles from 2010
160
433437
2673
2010年に入手した
幾つかのプロフィールがこれですが
幾つかのプロフィールがこれですが
07:28
with the word "lonely" highlighted.
161
436134
2095
「寂しい（Lonely）」
という言葉が見て取れます
という言葉が見て取れます
07:30
If you look at these things
topographically,
topographically,
162
438253
2981
これらをマッピングしてみます
07:33
if you imagine dark colors to light colors
are more use of the word,
are more use of the word,
163
441258
3500
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
より多く使われた事を意味するので
07:36
you can see that Appalachia
is a pretty lonely place.
is a pretty lonely place.
164
444782
4301
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
わかるかと思います
07:41
You can also see
that Nebraska ain't that funny.
that Nebraska ain't that funny.
165
449979
4947
「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
ネブラスカの人々は退屈そうです
07:48
This is the kinky map,
so what this is showing you
so what this is showing you
166
456385
3655
「変態（Kinky）」という言葉の
地図から わかるのは
地図から わかるのは
07:54
is that the women in Alaska
need to get together
need to get together
167
462033
3103
アラスカの女性は
南部ニューメキシコの男性と
南部ニューメキシコの男性と
07:57
with the men in southern New Mexico,
168
465160
1775
一緒になれば
07:58
and have a good time.
169
466959
1340
楽しい時間を過ごせます
08:00
And I have this
at a pretty granular level,
at a pretty granular level,
170
468323
2866
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
より仔細なレベルで見る事もでき
08:03
so I can tell you that the men
in the eastern half of Long Island
in the eastern half of Long Island
171
471213
3107
ニューヨークの
ロングアイランド東部の男性は
ロングアイランド東部の男性は
08:06
are way more interested in being spanked
172
474344
1926
ロングアイランド西部の男性よりも
08:08
than men in the western half
of Long Island.
of Long Island.
173
476294
2225
遥かにお尻を叩かれたいと思っているようで
08:11
This will be your one takeaway
from this whole conference.
from this whole conference.
174
479851
2850
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
この情報だけでしょう
08:14
You're going to remember
that fact for, like, 30 years.
that fact for, like, 30 years.
175
482725
2740
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
色褪せないでしょうね
08:17
(Laughter)
176
485489
2832
（笑）
08:20
When you bring this down
to a cartographic level,
to a cartographic level,
177
488655
2423
そしてこれらを
地図製作に応用すると
地図製作に応用すると
08:23
you can make maps and do the same trick
I was doing with the eye charts.
I was doing with the eye charts.
178
491102
3454
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
同じ事ができます
08:26
You can replace the name
of every city in the United States
of every city in the United States
179
494580
2817
アメリカ全土
それぞれの都市の名前を
それぞれの都市の名前を
08:29
with the word people use more
in that city than anywhere else.
in that city than anywhere else.
180
497421
2992
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
置き換えてみましょう
08:32
If you've ever dated anyone
from Seattle, this makes perfect sense.
from Seattle, this makes perfect sense.
181
500437
3229
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
お分かりになるでしょう
08:35
You've got "pretty."
You've got "heartbreak."
You've got "heartbreak."
182
503690
2702
ここにあるのは 「可愛い（Pretty）」
「失恋（Heartbreak）」
「失恋（Heartbreak）」
08:38
You've got "gig." You've got "cigarette."
183
506416
2415
「生演奏（Gig）」
「タバコ（Cigarette）」等
「タバコ（Cigarette）」等
08:40
They play in a band and they smoke.
184
508855
2026
彼らは演奏できて
タバコを吸うらしいです
タバコを吸うらしいです
08:43
And right above that you can see "email."
185
511604
1984
さて目線を右に移すと
「eメール（Email）」とあります
「eメール（Email）」とあります
08:45
That's Redmond, Washington,
186
513612
1306
ワシントン州レドモンド
08:46
which is the headquarters
of the Microsoft Corporation.
of the Microsoft Corporation.
187
514942
2595
マイクロソフトが本社を構える場所です
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）」
ロサンゼルスでは「演技（Acting）」
08:49
Some of these you can guess --
so, Los Angeles is "acting"
so, Los Angeles is "acting"
188
517561
2824
08:52
and San Francisco is "gay."
189
520409
1618
サンフランシスコでは「ゲイ（Gay）」
08:54
Some are a little bit more heartbreaking.
190
522051
1992
少し悲痛な例もあります
08:56
In Baton Rouge, they talk
about being curvy;
about being curvy;
191
524067
2081
バトンルージュでは
「太め（Curvy）」が語られる一方
「太め（Curvy）」が語られる一方
08:58
downstream in New Orleans,
they still talk about the flood.
they still talk about the flood.
192
526172
2887
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
いまだに「洪水（Flood）」が話題に上ります
09:01
Folks in the American capital
will say they're interesting.
will say they're interesting.
193
529083
2805
首都に住む人は
「楽しい（Interesting）」と言い
「楽しい（Interesting）」と言い
09:03
People in Baltimore, Maryland,
will say they're afraid.
will say they're afraid.
194
531912
2777
メリーランド州バルティモアの人々は
「恐れ（Afraid）」ています
「恐れ（Afraid）」ています
09:06
This is New Jersey.
195
534713
1537
これはニュージャージーです
09:08
I grew up somewhere
between "annoying" and "cynical."
between "annoying" and "cynical."
196
536274
2689
私は「面倒（Annoying）」と
「毒舌（Cynical）」の中間で育ちました
「毒舌（Cynical）」の中間で育ちました
09:10
(Laughter) (Applause)
197
538987
4239
（笑）（拍手）
09:15
And New York City's
number one word is "now,"
number one word is "now,"
198
543250
2657
ニューヨークで最も使うのは
「今（Now）」です
「今（Now）」です
09:17
as in, "Now I'm working as a waiter,
but actually I'm an actor."
but actually I'm an actor."
199
545931
3246
「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
という時の「今」です
09:21
(Laughter)
200
549201
1098
（笑）
09:22
Or, "Now I'm a professor of engineering
at NYU, but actually I'm an artist."
at NYU, but actually I'm an artist."
201
550323
4295
「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
でも本当はアーティスト」の「今」です
09:26
If you go upstate, you see "dinosaur."
202
554642
1925
「恐竜（Dinasour）」
という文字が見えてきました
という文字が見えてきました
09:28
That's Syracuse.
203
556591
1151
ここはシラキュースです
09:29
The best place to eat
in Syracuse, New York,
in Syracuse, New York,
204
557766
2073
シラキュースで最も美味しいレストランは
09:31
is a Hell's Angels barbecue joint
called Dinosaur Barbecue.
called Dinosaur Barbecue.
205
559863
2794
ヘルズ・エンジェルズが関係する
「ダイナソーBBQ」
「ダイナソーBBQ」
09:34
That's where you would
take somebody on a date.
take somebody on a date.
206
562681
2222
ここは誰かとデートで行くようなところです
09:36
I live somewhere between "unconditional"
and "midsummer," in Midtown Manhattan.
and "midsummer," in Midtown Manhattan.
207
564927
3806
「完全な（Unconditional）」「真夏（Midsummer）」
の間のミッドタウンに私は住んでいて
の間のミッドタウンに私は住んでいて
09:40
And this is gentrified North Brooklyn,
208
568757
2047
高級なノース・ブルックリンはこうです
09:42
so you've got "DJ" and "glamorous"
and "hipsters" and "urbane."
and "hipsters" and "urbane."
209
570828
3196
「DJ」「魅力的（Glamorous）」
「オシャレ（Hipsters）」「上品（Urbane）」
「オシャレ（Hipsters）」「上品（Urbane）」
09:46
So that's maybe
a more democratic portrait.
a more democratic portrait.
210
574048
2422
これは より民主的な肖像かもしれません
09:48
And the idea was, what if we made
red-state and blue-state maps
red-state and blue-state maps
211
576494
3069
つまり金曜日の夜に何をしたいのか
それを基に
それを基に
09:51
based on what we want to do
on a Friday night?
on a Friday night?
212
579587
2169
地図で可視化したらどうか
という発想でした
という発想でした
09:53
This is a self-portrait.
213
581780
1507
これは自画像です
09:55
This is based on my email,
214
583770
1257
20年以上 50万通に及ぶ
09:57
about 500,000 emails sent over 20 years.
215
585051
2969
自分のメールを解析して描きました
10:00
You can think of this
as a quantified selfie.
as a quantified selfie.
216
588044
2953
量的な自撮りとでも
考えてもらって構いません
考えてもらって構いません
10:03
So what I'm doing is running
a physics equation
a physics equation
217
591021
3094
個人情報に基づいて
物理の公式を運用する
物理の公式を運用する
10:06
based on my personal data.
218
594139
1398
これが私のしている事です
10:07
You have to imagine everybody
I've ever corresponded with.
I've ever corresponded with.
219
595561
2743
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
想像してください
10:10
It started out in the middle
and it exploded with a big bang.
and it exploded with a big bang.
220
598328
3399
中心から始まり
そしてビックバンのように広がります
そしてビックバンのように広がります
10:13
And everybody has gravity to one another,
221
601751
2178
私たちには互いに引力が働いています
10:15
gravity based on how much
they've been emailing,
they've been emailing,
222
603953
2261
どれほどメールを送ったか
そして受け取ったか
そして受け取ったか
10:18
who they've been emailing with.
223
606238
1508
そのデータで定まる引力です
10:19
And it also does sentimental analysis,
224
607770
1832
感情の側面からの分析もしています
10:21
so if I say "I love you,"
you're heavier to me.
you're heavier to me.
225
609626
2289
「愛している」と伝えた人はより重要で
10:23
And you attract to my email
addresses in the middle,
addresses in the middle,
226
611939
2496
中央にある私のメールアドレスを
ぐんと引き寄せ
ぐんと引き寄せ
10:26
which act like mainline stars.
227
614459
2095
大きな星の流れを作ります
10:28
And all the names are handwritten.
228
616578
1785
ちなみに 名前は全て手書きです
10:30
Sometimes you do this data
and this work with real-time data
and this work with real-time data
229
618917
3708
特定の都市における
特定の問題を描くという目的で
特定の問題を描くという目的で
10:34
to illuminate a specific problem
in a specific city.
in a specific city.
230
622649
2947
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
作品に用いる事があります
10:38
This is a Walther PPK 9mm
semiautomatic handgun
semiautomatic handgun
231
626071
2676
これはワルサーPPK
セミオートマチックの９mm拳銃で
セミオートマチックの９mm拳銃で
10:40
that was used in a shooting
in the French Quarter of New Orleans
in the French Quarter of New Orleans
232
628771
3031
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
フレンチ・クオーターの銃撃で使われました
10:43
about two years ago on Valentine's Day
in an argument over parking.
in an argument over parking.
233
631826
3309
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
駐車をめぐる口論が引き金です
10:47
Those are my cigarettes.
234
635159
1215
奥のタバコは私のものです
10:48
This is the house
where the shooting took place.
where the shooting took place.
235
636398
2275
この家が銃撃の現場でした
10:50
This project involved
a little bit of engineering.
a little bit of engineering.
236
638697
2374
この企画は
少しだけ機械工学を使っていますが
少しだけ機械工学を使っていますが
10:53
I've got a bike chain
rigged up as a cam shaft,
rigged up as a cam shaft,
237
641095
2215
バイクのチェーンで
回転軸をこしらえました
回転軸をこしらえました
10:55
with a computer driving it.
238
643334
1316
コンピュータ制御です
10:56
That computer and the mechanism
are buried in a box.
are buried in a box.
239
644674
2766
このコンピュータと装置一式は
箱の中に隠されます
箱の中に隠されます
10:59
The gun's on top welded to a steel plate.
240
647464
2214
拳銃は鉄板に上向きに溶接されており
11:01
There's a wire going
through to the trigger,
through to the trigger,
241
649702
2345
トリガーにワイヤーが引っ掛けられ
11:04
and the computer in the box is online.
242
652071
2191
箱の中のコンピュータは
常にオンラインで
常にオンラインで
11:06
It's listening to the 911 feed
of the New Orleans Police Department,
of the New Orleans Police Department,
243
654286
3233
ニューオーリンズ警察への911通報に反応し
11:09
so that anytime there's a shooting
reported in New Orleans,
reported in New Orleans,
244
657543
2877
ニューオーリンズにおける
発砲の度に
発砲の度に
11:12
(Gunshot sound)
245
660444
1001
（銃声）
11:13
the gun fires.
246
661469
1220
銃声が鳴り響きます
11:15
Now, there's a blank,
so there's no bullet.
so there's no bullet.
247
663300
2350
空砲なので弾頭はありませんが
11:18
There's big light, big noise
248
666008
2074
強い光と騒音は放たれます
11:20
and most importantly, there's a casing.
249
668106
2322
ケースに囲まれている事も忘れてはいけません
11:22
There's about five shootings
a day in New Orleans,
a day in New Orleans,
250
670452
2396
ニューオーリンズでは
１日平均５度発砲があり
１日平均５度発砲があり
11:24
so over the four months
this piece was installed,
this piece was installed,
251
672872
2341
４ヶ月に渡って空砲弾がたまっていき
11:27
the case filled up with bullets.
252
675237
1611
ケースはそれで一杯になりました
11:29
You guys know what this is --
you call this "data visualization."
you call this "data visualization."
253
677642
3734
皆さんもよくご存知の
「情報の可視化」です
「情報の可視化」です
11:34
When you do it right, it's illuminating.
254
682559
2008
これは 正しく行えば問題を明瞭にしますが
11:36
When you do it wrong, it's anesthetizing.
255
684591
2436
誤って使えば 感覚を麻痺させます
11:39
It reduces people to numbers.
256
687656
1655
人を数字に置き換えてしまうのです
11:41
So watch out.
257
689335
1411
気をつけてください
11:44
One last piece for you.
258
692654
1356
これが最後の作品です
11:46
I spent the last summer
as the artist in residence
as the artist in residence
259
694466
2782
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
としてタイムズ・スクエアで
11:49
for Times Square.
260
697272
1216
過ごしました
11:50
And Times Square in New York
is literally the crossroads of the world.
is literally the crossroads of the world.
261
698932
3643
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
まさに世界の情報発信源ですが
11:54
One of the things
people don't notice about it
people don't notice about it
262
702599
2177
地球上で最もインスタグラムに投稿される地点
11:56
is it's the most Instagrammed
place on Earth.
place on Earth.
263
704800
2547
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
あまり知られていません
11:59
About every five seconds,
someone commits a selfie
someone commits a selfie
264
707903
2882
５秒毎にタイムズ・スクエアでは
誰かが自撮りをして
誰かが自撮りをして
12:02
in Times Square.
265
710809
1169
それを投稿しています
12:04
That's 17,000 a day, and I have them all.
266
712424
3249
１日17000枚に及ぶそれらの写真を
私は全部持っています
私は全部持っています
12:07
(Laughter)
267
715697
1085
（笑）
12:08
These are some of them
with their eyes centered.
with their eyes centered.
268
716806
2292
顔が正面になっている自撮りを
選んでいます
選んでいます
12:11
Every civilization,
269
719122
1061
全ての文明で
12:12
will use the maximum level
of technology available to make art.
of technology available to make art.
270
720183
2925
芸術は最高水準の技術を用いて
生み出されてきました
生み出されてきました
12:15
And it's the responsibility
of the artist to ask questions
of the artist to ask questions
271
723132
2808
そしてアーティストは
技術が何を意味するのか
技術が何を意味するのか
12:17
about what that technology means
272
725964
1631
文化が如何に映し出されているのか
12:19
and how it reflects our culture.
273
727619
2019
それらを問う責任を負っています
12:21
So I leave you with this:
we're more than numbers.
we're more than numbers.
274
729662
2486
最後に―
私たちは数字以上の存在です
私たちは数字以上の存在です
12:24
We're people, and we have
dreams and ideas.
dreams and ideas.
275
732172
2001
我々は人間であり
夢やアイデアを持っています
夢やアイデアを持っています
12:26
And reducing us to statistics
is something that's done
is something that's done
276
734197
2799
人々を 統計データとして
処理してしまうこと
処理してしまうこと
12:29
at our peril.
277
737020
1251
それはあまりにも危険です
12:30
Thank you very much.
278
738295
1178
ありがとうございました
12:31
(Applause)
279
739497
10786
（拍手）
ABOUT THE SPEAKER
R. Luke DuBois - Artist, composer, engineerR. 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.
R. Luke DuBois | Speaker | TED.com