TEDGlobal 2011
Nathalie Miebach: Art made of storms
ناتالي ميباتش: فن صنعته العواصف
Filmed:
Readability: 4.5
805,744 views
تأخذ الفنانة ناتالي ميباتش بيانات الطقس من عواصف ضخمة وتحولها إلى منحوتات معقدة تجسد قوى الطبيعة والزمن. هذه المنحوتات تتحول بعد ذلك إلى علامات موسيقية لسلسلة رباعية لعزفها.
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
(موسيقى)
00:39
What you just heard
1
24000
2000
ما سمعتموه للتو
00:41
are the interactions of barometric pressure, wind and temperature readings
2
26000
3000
هي تفاعلات الضغط البارومتري، قراءات الرياح ودرجة الحرارة
00:44
that were recorded of Hurricane Noel in 2007.
3
29000
4000
التي تم تسجيلها من إعصار نويل في 2007.
00:48
The musicians played off a three-dimensional graph of weather data like this.
4
33000
4000
قام الموسيقيون بعزف رسم بياني ثلاثي الأبعاد لبيانات الطقس مثل هذا.
00:52
Every single bead, every single colored band,
5
37000
2000
كل خرزة لوحدها، كل شريط ملون لوحده،
00:54
represents a weather element
6
39000
2000
يمثل عنصرا من الطقس
00:56
that can also be read as a musical note.
7
41000
3000
يمكن أن يقرأ كذلك كنوتة موسيقية.
00:59
I find weather extremely fascinating.
8
44000
2000
أجد الطقس فاتنا للغاية.
01:01
Weather is an amalgam of systems
9
46000
2000
الطقس مزيج من الأنظمة
01:03
that is inherently invisible to most of us.
10
48000
2000
واضحة بطبيعتها لمعظمنا.
01:05
So I use sculpture and music
11
50000
2000
لذلك أستخدم النحت والموسيقى
01:07
to make it, not just visible,
12
52000
2000
لجعلها ليس فقط ظاهرة،
01:09
but also tactile and audible.
13
54000
2000
بل كذلك ملموسة ومسموعة.
01:11
All of my work begins very simple.
14
56000
2000
كل أعمالي تبدأ بسيطة جدا.
01:13
I extract information from a specific environment
15
58000
2000
أستخرج المعلومات من محيط معين
01:15
using very low-tech data collecting devices --
16
60000
3000
باستخدام أجهزة غير متطورة لتجميع البيانات --
01:18
generally anything I can find in the hardware store.
17
63000
3000
و عادة كل ما أستطيع إيجاده في متجر المعدات.
01:21
I then compare my information to the things I find on the Internet --
18
66000
3000
ثم أقارن معلوماتي مع الأشياء التي أجدها في الأنترنيت --
01:24
satellite images, weather data
19
69000
2000
صور الأقمار الاصطناعية، بيانات الطقس
01:26
from weather stations as well as offshore buoys.
20
71000
3000
من محطات الأرصاد الجوية وكذلك من العوامات البحرية.
01:29
That's both historical as well as real data.
21
74000
2000
والتي هي في نفس الوقت بيانات تاريخية وحقيقية.
01:31
And then I compile all of these numbers on these clipboards that you see here.
22
76000
3000
ثم أجمع كل هذه الأرقام في هذه الحافظات التي ترون هنا.
01:34
These clipboards are filled with numbers.
23
79000
2000
هذه الحافظات مملوءة بهذه الأرقام.
01:36
And from all of these numbers,
24
81000
2000
ومن كل هذه الأرقام،
01:38
I start with only two or three variables.
25
83000
2000
أبدأ بمتغيرين أو ثلاثة فقط.
01:40
That begins my translation process.
26
85000
2000
التي أستند عليها لبدء عملية الترجمة.
01:42
My translation medium is a very simple basket.
27
87000
3000
فحوى الترجمة لدي هو سلة بسيطة للغاية.
01:45
A basket is made up of horizontal and vertical elements.
28
90000
4000
السلة مصنوعة من عناصر أفقية وعمودية.
01:49
When I assign values to the vertical and horizontal elements,
29
94000
3000
حيث حين أربط القيم بالعناصر الأفقية والعمودية،
01:52
I can use the changes of those data points over time
30
97000
3000
أستطيع استخدام التغييرات في نقاط البيانات تلك مع مرور الوقت
01:55
to create the form.
31
100000
2000
لإنشاء الشكل.
01:57
I use natural reed,
32
102000
2000
أستخدم قصبا طبيعيا،
01:59
because natural reed has a lot of tension in it
33
104000
2000
لأن القصب الطبيعي لديه الكثير من الجهد
02:01
that I cannot fully control.
34
106000
2000
والذي لا يمكنني التحكم فيه كليا.
02:03
That means that it is the numbers that control the form,
35
108000
2000
هذا يعني أن الأرقام هي التي تتحكم في الشكل،
02:05
not me.
36
110000
2000
وليس أنا.
02:07
What I come up with are forms like these.
37
112000
2000
ما خرجت به هو أشكال مثل هذه.
02:09
These forms are completely made up
38
114000
2000
هذه الأشكال مصنوعة بالكامل
02:11
of weather data or science data.
39
116000
2000
من بيانات الطقس أو بيانات علمية.
02:13
Every colored bead, every colored string,
40
118000
2000
كل خرزة ملونة، كل خيط ملون،
02:15
represents a weather element.
41
120000
2000
يمثل عنصر طقس.
02:17
And together, these elements, not only construct the form,
42
122000
2000
وهذه العناصر مجتمعة، لا تنشئ الشكل فقط،
02:19
but they also reveal behavioral relationships
43
124000
2000
لكنها تكشف عن العلاقات السلوكية
02:21
that may not come across
44
126000
2000
والتي قد لا تتضح
02:23
through a two-dimensional graph.
45
128000
2000
من خلال رسم بياني ثنائي الأبعاد.
02:25
When you step closer, you actually see
46
130000
2000
حين تقترب، ترى بالفعل
02:27
that it is indeed all made up of numbers.
47
132000
2000
أنها مصنوعة بالكامل من أرقام.
02:29
The vertical elements
48
134000
2000
العناصر العمودية
02:31
are assigned a specific hour of the day.
49
136000
2000
عينت لها ساعة معينة من اليوم.
02:33
So all the way around, you have a 24-hour timeline.
50
138000
3000
وبالتالي على طول المدار لدينا خط زمني ل24 ساعة.
02:36
But it's also used to assign a temperature range.
51
141000
2000
لكنه مستخدم كذلك لتعيين نطاق درجة حرارة.
02:38
On that grid, I can then weave the high tide readings,
52
143000
3000
على تلك الشبكة، يمكنني نسج قراءات المد العالي،
02:41
water temperature, air temperature and Moon phases.
53
146000
3000
درجة حرارة الماء ودرجة حرارة الهواء والأطوار القمرية.
02:44
I also translate weather data into musical scores.
54
149000
3000
أقوم كذلك بترجمة بيانات الطقس إلى علامات موسيقية.
02:47
And musical notation allows me a more nuanced way
55
152000
3000
ونوتات موسيقية تسمح لي بطريقة متنوعة
02:50
of translating information
56
155000
2000
من ترجمة المعلومات
02:52
without compromising it.
57
157000
2000
بدون إهمال أي جزء منها .
02:54
So all of these scores are made up of weather data.
58
159000
2000
وبالتالي كل هذه العلامات مصنوعة من بيانات الطقس.
02:56
Every single color, dot, every single line,
59
161000
2000
كل لون لذاته ونقطة وكل سطر بعينه
02:58
is a weather element.
60
163000
2000
هو عنصر طقس.
03:00
And together, these variables construct a score.
61
165000
3000
ومجتمعة تكون هذه البيانات علامة.
03:03
I use these scores to collaborate with musicians.
62
168000
2000
أستخدم هذه العلامات للتعاون مع الموسيقيين.
03:05
This is the 1913 Trio
63
170000
2000
هذه تريو 1913
03:07
performing one of my pieces
64
172000
2000
تؤدي إحدى قطعي
03:09
at the Milwaukee Art Museum.
65
174000
2000
في متحف الفن بميلووكي.
03:11
Meanwhile, I use these scores as blueprints
66
176000
3000
في الوقت نفسه، أستخدم هذه العلامات كمخططات
03:14
to translate into sculptural forms like this,
67
179000
4000
لترجمتها إلى أشكال منحوتة مثل هذه،
03:18
that function still in the sense
68
183000
2000
والتي لاتزال حيوية بصورة ما
03:20
of being a three-dimensional weather visualization,
69
185000
2000
كونها تصورات ثلاثية الأبعاد للطقس،
03:22
but now they're embedding
70
187000
2000
لكنهم الآن يدمجون
03:24
the visual matrix of the musical score,
71
189000
2000
المصفوفة البصرية للعلامة الموسيقية،
03:26
so it can actually be read as a musical score.
72
191000
2000
بحيث يمكن أن تقرأ بالفعل كعلامة موسيقية.
03:28
What I love about this work
73
193000
2000
ما أحبه في هذا العمل
03:30
is that it challenges our assumptions
74
195000
2000
هو أنه يتحدى افتراضاتنا
03:32
of what kind of visual vocabulary belongs in the world of art, versus science.
75
197000
3000
حول نوع القاموس البصري المنتمي إلى عالم الفن في مقابل العلم.
03:35
This piece here is read very differently
76
200000
2000
هذه القطعة هنا تقرأ باختلاف شديد
03:37
depending on where you place it.
77
202000
2000
اعتماد على مكان وضعها.
03:39
You place it in an art museum, it becomes a sculpture.
78
204000
2000
إن وضعتها في متحف فني، تصير منحوتة.
03:41
You place it in a science museum,
79
206000
2000
إن وضعتها في متحف علمي،
03:43
it becomes a three-dimensional visualization of data.
80
208000
3000
تصبح تصورا ثلاثي الأبعاد للبيانات.
03:46
You place it in a music hall,
81
211000
2000
تضعها في قاعة موسيقى،
03:48
it all of a sudden becomes a musical score.
82
213000
2000
فتصير فجأة علامة موسيقية.
03:50
And I really like that,
83
215000
2000
ويعجبني ذلك حقا،
03:52
because the viewer is really challenged
84
217000
2000
لأن المشاهد يتعرض للتحدي بالفعل
03:54
as to what visual language
85
219000
2000
من حيث ما إن كانت اللغة البصرية
03:56
is part of science versus art versus music.
86
221000
2000
تنتمي إلى العلم في مقابل الفن أو في مقابل الموسيقى.
03:58
The other reason why I really like this
87
223000
2000
السبب الآخر الذي جعل ذلك يعجبني حقا
04:00
is because it offers an alternative entry point
88
225000
3000
هو أنه يعطي نقطة دخول بديلة
04:03
into the complexity of science.
89
228000
2000
لتعقيد العلوم.
04:05
And not everyone has a Ph.D. in science.
90
230000
2000
فليس الجميع لديهم دكتوراه فلسفة في العلوم.
04:07
So for me, that was my way into it.
91
232000
2000
وبالتالي بالنسبة لي، كان ذلك طريق دخولي إلى عالم العلوم .
04:09
Thank you.
92
234000
2000
شكرا لكم.
04:11
(Applause)
93
236000
2000
(تصفيق)
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