TED2016
R. Luke DuBois: Insightful human portraits made from data
ר' לוק דובואה: להפוך נתונים לדיוקנאות אנושיים מלאי תובנות
Filmed:
Readability: 3.9
1,338,549 views
האמן ר' לוק דובואה יוצר דיוקנאות ייחודיים של נשיאים, ערים, שלו עצמו ואף של בריטני ספירס על יסוד נתונים ואישיות. בהרצאה זו הוא מציג תשעה מיזמים, החל ממפות ארציות שנוצרו מתוך מידע אודות מיליוני חתכי הכרויות ועד לאקדח שיורה כדור סרק בכל פעם שמתקבל בניו-אורלינס דיווח על אירוע ירי. הרעיון שהוא מבקש לבטא הוא שהדרך בה אנו משתמשים בטכנולוגיה מעידה עלינו ועל תרבותנו, ושהורדת הזולת למדרגת נתונים מסכנת אותנו.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
So I'm an artist,
0
884
1748
אני אמן,
00:14
but a little bit of a peculiar one.
1
2656
1706
אבל אמן קצת שונה.
אני לא מצייר.
00:16
I don't paint.
2
4386
1483
00:18
I can't draw.
3
6434
1284
אני לא יודע לצייר.
00:20
My shop teacher in high school
wrote that I was a menace
wrote that I was a menace
4
8153
3100
המורה שלי למלאכה
כתב שאני מהווה סכנה
כתב שאני מהווה סכנה
בתעודה שלי.
00:24
on my report card.
5
12122
1321
00:25
You probably don't really
want to see my photographs.
want to see my photographs.
6
13953
3599
ודאי לא תרצו לראות
את הצילומים שלי.
את הצילומים שלי.
00:29
But there is one thing I know how to do:
7
17991
1965
אבל יש משהו
שאני כן יודע לעשות:
שאני כן יודע לעשות:
אני יודע לתכנת מחשבים.
00:31
I know how to program a computer.
8
19980
1659
אני יודע תיכנות.
00:33
I can code.
9
21663
1212
00:34
And people will tell me
that 100 years ago,
that 100 years ago,
10
22899
3273
אומרים לי שלפני 100 שנים
אנשים כמוני לא היו קיימים,
00:38
folks like me didn't exist,
11
26196
1350
שזה לא היה אפשרי,
00:39
that it was impossible,
12
27570
2090
שאמנות שנוצרת בעזרת נתונים
היא משהו חדש,
היא משהו חדש,
00:41
that art made with data is a new thing,
13
29684
2950
00:44
it's a product of our age,
14
32658
2142
תוצר של העידן שלנו,
משהו שחשוב מאד
לראותו כ"עכשווי" מאד,
לראותו כ"עכשווי" מאד,
00:46
it's something that's really important
15
34824
1887
00:48
to think of as something
that's very "now."
that's very "now."
16
36735
2078
וזה נכון.
00:50
And that's true.
17
38837
1168
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
אבל יש צורת אמנות שקיימת
כבר זמן רב מאד
כבר זמן רב מאד
והיא קשורה בשימוש במידע,
מידע מופשט,
מידע מופשט,
00:56
that's really about using information,
19
44163
1871
00:58
abstract information,
20
46058
2086
01:00
to make emotionally resonant pieces.
21
48168
2539
כדי ליצור יצירות
שיש להן תהודה רגשית:
שיש להן תהודה רגשית:
מוסיקה.
01:03
And it's called music.
22
51080
1408
[נתונים מוצקים 4, 2009]
01:05
We've been making music
for tens of thousands of years, right?
for tens of thousands of years, right?
23
53632
3872
אנו יוצרים מוסיקה
כבר עשרות אלפי שנים, נכון?
כבר עשרות אלפי שנים, נכון?
ואם חושבים מהי מוסיקה --
01:09
And if you think about what music is --
24
57528
1960
תווים, אקורדים, מפתחות,
הרמוניות ומלודיות --
הרמוניות ומלודיות --
01:11
notes and chords and keys
and harmonies and melodies --
and harmonies and melodies --
25
59512
2824
הדברים האלה הם אלגוריתמים, מערכות
01:14
these things are algorithms.
26
62360
1406
01:15
These things are systems
27
63790
1827
שנועדו להתפתח על ציר זמן
ולעורר בנו רגש.
ולעורר בנו רגש.
01:17
that are designed to unfold over time,
28
65641
2384
01:20
to make us feel.
29
68049
1457
(מוסיקה)
01:22
I came to the arts through music.
30
70195
1612
הגעתי לאמנות דרך המוסיקה.
למדתי הלחנה,
למדתי הלחנה,
01:23
I was trained as a composer,
31
71831
1388
ולפני כ-15 שנה
התחלתי לכתוב יצירות
התחלתי לכתוב יצירות
01:25
and about 15 years ago,
I started making pieces
I started making pieces
32
73243
3282
01:28
that were designed to look
at the intersection
at the intersection
33
76549
2535
שניסו לבחון את המפגש
שבין צליל ותמונה,
שבין צליל ותמונה,
01:31
between sound and image,
34
79108
1904
01:33
to use an image to unveil
a musical structure
a musical structure
35
81036
2832
להשתמש בדימוי חזותי
כדי לחשוף מבנה מוסיקלי
כדי לחשוף מבנה מוסיקלי
או להשתמש בצליל
כדי להראות משהו מעניין
כדי להראות משהו מעניין
01:35
or to use a sound to show you
something interesting
something interesting
36
83892
2864
שנוגע למשהו שהוא בד"כ ציורי.
01:38
about something that's usually pictorial.
37
86780
2000
01:40
So what you're seeing on the screen
is literally being drawn
is literally being drawn
38
88804
3467
מה שאתם רואים על המסך
מצטייר, פשוטו כמשמעו,
מצטייר, פשוטו כמשמעו,
ע"י המבנה המוסיקלי
שיוצרים המוסיקאים המבצעים,
שיוצרים המוסיקאים המבצעים,
01:44
by the musical structure
of the musicians onstage,
of the musicians onstage,
39
92295
2942
וזה לא במקרה נראה כמו צמח,
01:47
and there's no accident
that it looks like a plant,
that it looks like a plant,
40
95261
2532
כי אלגוריתם היסוד הביולוגי
של הצמח
של הצמח
01:49
because the underlying
algorithmic biology of the plant
algorithmic biology of the plant
41
97817
3339
הוא מה שמספק מלכתחילה מידע
למבנה המוסיקלי.
למבנה המוסיקלי.
01:53
is what informed the musical structure
in the first place.
in the first place.
42
101180
3311
אז כשיודעים לעשות זאת,
כשיודעים לתכנת במדיה,
כשיודעים לתכנת במדיה,
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
אפשר ליצור דברים ממש מגניבים.
01:59
you can do some pretty cool stuff.
44
107943
2088
זהו מיזם שיצרתי
עבור פסטיבל הסרטים "סנדאנס".
עבור פסטיבל הסרטים "סנדאנס".
02:02
This is a project I did
for the Sundance Film Festival.
for the Sundance Film Festival.
45
110055
3477
02:05
Really simple idea: you take
every Academy Award Best Picture,
every Academy Award Best Picture,
46
113905
4004
הרעיון ממש פשוט:
לוקחים כל סרט זוכה אוסקר,
לוקחים כל סרט זוכה אוסקר,
02:11
you speed it up to one minute each
47
119178
2361
מאיצים אותו להקרנה בת דקה אחת
ושוזרים את כולם יחד.
02:13
and string them all together.
48
121563
1581
אז במשך 75 דקות
אני יכול להראות לכם
אני יכול להראות לכם
02:15
And so in 75 minutes, I can show you
the history of Hollywood cinema.
the history of Hollywood cinema.
49
123168
3911
את ההיסטוריה של הקולנוע ההוליוודי.
02:19
And what it really shows you
is the history of editing
is the history of editing
50
127592
2979
ולמעשה זה מציג את ההיסטוריה
של העריכה בקולנוע ההוליוודי.
של העריכה בקולנוע ההוליוודי.
02:22
in Hollywood cinema.
51
130595
1181
משמאל רואים את "קזבלנקה",
מימין, את "שיקגו".
מימין, את "שיקגו".
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
02:27
And you can see that Casablanca
is a little easier to read.
is a little easier to read.
53
135972
2924
ואתם רואים שאת "קזבלנקה"
קצת קל יותר לראות
קצת קל יותר לראות
כי האורך הממוצע של "שוט" קולנועי
בשנות ה-40 של המאה ה-20
בשנות ה-40 של המאה ה-20
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
היה 26 שניות,
02:34
was 26 seconds,
55
142276
1639
וכיום אורכו כ-6 שניות.
02:35
and now it's around six seconds.
56
143939
2028
02:38
This is a project that was inspired
57
146999
1744
זהו מיזם שהושפע
ממיזם שמימן הממשל הפדרלי
בתחילת המאה ה-21,
בתחילת המאה ה-21,
02:40
by some work that was funded
by the US Federal Government
by the US Federal Government
58
148767
2944
02:43
in the early 2000s,
59
151735
1169
במטרה לבחון סרטונים
ולאתר מי משחק בכל סרטון.
ולאתר מי משחק בכל סרטון.
02:44
to look at video footage and find
a specific actor in any video.
a specific actor in any video.
60
152928
5828
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
אז הסבתי את התוכנה הזאת
למערכת מעקב אחרי אדם אחד
בתרבות שלנו
בתרבות שלנו
02:56
in our culture who would never need
to be surveilled in that manner,
to be surveilled in that manner,
62
164305
3847
שלא יהיה שום צורך
לעקוב אחריו כך:
לעקוב אחריו כך:
בריטני ספירס.
03:00
which is Britney Spears.
63
168176
1527
03:01
I downloaded 2,000 paparazzi
photos of Britney Spears
photos of Britney Spears
64
169727
3492
הורדתי 2,000 צילומי פפראצי
של בריטני ספירס
של בריטני ספירס
ולימדתי את המחשב שלי
לאתר את פניה,
לאתר את פניה,
03:05
and trained my computer to find her face
65
173243
2476
ואת פניה בלבד.
03:07
and her face alone.
66
175743
1381
אני יכול להריץ כל סרטון שלה
והתוכנה תמרכז את עיניה,
והתוכנה תמרכז את עיניה,
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
וזו מעין פרשנות כפולה
03:13
and this sort of is a little
double commentary
double commentary
68
181448
2176
על המעקב בתברה שלנו.
03:15
about surveillance in our society.
69
183648
2024
03:17
We are very fraught with anxiety
about being watched,
about being watched,
70
185696
2992
אנו מלאי פחדים
בנושא המעקב אחרינו,
בנושא המעקב אחרינו,
אבל כפייתיים בקשר לידוענים.
03:20
but then we obsess over celebrity.
71
188712
2599
03:24
What you're seeing on the screen here
is a collaboration I did
is a collaboration I did
72
192219
3730
מה שאתם רואים על המסך
הוא פרי שיתוף-פעולה שלי
הוא פרי שיתוף-פעולה שלי
עם אמנית בשם ליאן אמאריס.
03:27
with an artist named Lián Amaris.
73
195973
2556
03:30
What she did is very simple
to explain and describe,
to explain and describe,
74
198553
3874
את מה שהיא עשתה
קל מאד להסביר ולתאר,
קל מאד להסביר ולתאר,
אבל קשה מאד לעשות.
03:34
but very hard to do.
75
202451
1232
03:35
She took 72 minutes of activity,
76
203707
2851
היא לקחה 72 דקות של פעילות
של הכנות לבילוי לילי בעיר,
03:39
getting ready for a night out on the town,
77
207208
2573
מתחה אותן על פני 3 ימים
03:41
and stretched it over three days
78
209805
2089
וביצעה זאת בהילוך איטי
על אי-תנועה בעיר ניו-יורק.
על אי-תנועה בעיר ניו-יורק.
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
03:47
I was there, too, with a film crew.
80
215949
2219
גם אני הייתי שם,
עם צוות צילום.
עם צוות צילום.
הסרטנו את הכל.
03:50
We filmed the whole thing,
81
218192
1252
ואז הפכנו את התהליך,
האצנו את זה שוב ל-72 דקות,
האצנו את זה שוב ל-72 דקות,
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
כדי שייראה כאילו שהיא
מתנועעת כרגיל
מתנועעת כרגיל
03:54
so it looks like she's moving normally
83
222893
1894
כשכל העולם מסתחרר סביבה.
03:56
and the whole world is flying by.
84
224811
1832
03:59
At a certain point, I figured out
85
227091
2576
בשלב מסוים הבנתי
שבעצם אני יוצר דיוקנאות.
שבעצם אני יוצר דיוקנאות.
04:01
that what I was doing
was making portraits.
was making portraits.
86
229691
2667
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
כשחושבים על יצירת דיוקנאות,
בד"כ חושבים על משהו כזה.
בד"כ חושבים על משהו כזה.
משמאל, זהו גילברט סטיוארט.
04:09
The guy on the left
is named Gilbert Stuart.
is named Gilbert Stuart.
88
237086
2063
הוא במידה רבה הדיוקנאי האמיתי
האמריקני הראשון.
האמריקני הראשון.
04:11
He's sort of the first real portraitist
of the United States.
of the United States.
89
239173
3064
ומימין זהו הדיוקן שיצר
של ג'ורג' וושינגטון, מ-1796,
של ג'ורג' וושינגטון, מ-1796,
04:14
And on the right is his portrait
of George Washington from 1796.
of George Washington from 1796.
90
242261
3225
המכונה "דיוקן לנסדאון".
04:17
This is the so-called Lansdowne portrait.
91
245510
2198
כשמביטים בציור הזה
רואים סמליות רבה, נכון?
רואים סמליות רבה, נכון?
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
רואים קשת בחלון,
יש שם חרב.
יש שם חרב.
04:22
We've got a rainbow out the window.
We've got a sword.
We've got a sword.
93
250996
2660
על השולחן יש לנו עט נוצה.
04:25
We've got a quill on the desk.
94
253680
1455
כל אלה נועדו להציג
את ג'ורג' וושינגטון כאבי האומה.
את ג'ורג' וושינגטון כאבי האומה.
04:27
All of these things are meant to evoke
95
255159
1849
04:29
George Washington
as the father of the nation.
as the father of the nation.
96
257032
2448
04:31
This is my portrait of George Washington.
97
259832
2770
הנה הדיוקן שלי,
של ג'ורג' וושינגטון.
של ג'ורג' וושינגטון.
04:35
And this is an eye chart,
98
263776
3009
זאת כרזה של בדיקת ראיה,
אבל במקום אותיות,
יש בה מלים.
יש בה מלים.
04:38
only instead of letters, they're words.
99
266809
2174
04:41
And what the words are is the 66 words
100
269713
2702
אלו הן 66 המלים
בנאומים לאומה של ג'ורג' וושינגטון,
בנאומים לאומה של ג'ורג' וושינגטון,
04:44
in George Washington's
State of the Union addresses
State of the Union addresses
101
272439
2460
שבהן הוא השתמש
יותר מכל נשיא אחר.
יותר מכל נשיא אחר.
04:46
that he uses more
than any other president.
than any other president.
102
274923
2371
04:50
So "gentlemen" has its own symbolism
and its own rhetoric.
and its own rhetoric.
103
278020
4202
למילה "ג'נטלמנים" יש סמליות
ושימוש רטורי משלה,
ושימוש רטורי משלה,
ויש חשיבות לכך
שבה הוא השתמש יותר מכל.
שבה הוא השתמש יותר מכל.
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
זאת בדיקת הראייה
של ג'ורג' וו' בוש,
של ג'ורג' וו' בוש,
04:58
This is the eye chart for George W. Bush,
105
286862
2119
שכיהן כנשיא כשיצרתי את זה.
05:01
who was president when I made this piece.
106
289005
2980
והאופן בו הגענו לכאן,
05:04
And how you get there,
107
292009
1168
מ"ג'נטלמנים" ל"טרור"
ב-43 שלבים קלים,
ב-43 שלבים קלים,
05:05
from "gentlemen" to "terror"
in 43 easy steps,
in 43 easy steps,
108
293201
3452
אומר הרבה על ההיסטוריה האמריקנית,
05:08
tells us a lot about American history,
109
296677
2060
ונותן לכם תובנה שונה מאשר
אילו הבטתם בסדרת ציורים.
אילו הבטתם בסדרת ציורים.
05:10
and gives you a different insight
110
298761
1587
05:12
than you would have
looking at a series of paintings.
looking at a series of paintings.
111
300372
2937
05:15
These pieces provide a history lesson
of the United States
of the United States
112
303333
3934
היצירות האלה מספקות
שיעור בדברי ימיה של אמריקה
שיעור בדברי ימיה של אמריקה
דרך הרטוריקה הפוליטית של מנהיגיה.
05:19
through the political
rhetoric of its leaders.
rhetoric of its leaders.
113
307291
2256
רונלד רייגן דיבר המון
על גרעונות.
על גרעונות.
05:21
Ronald Reagan spent a lot of time
talking about deficits.
talking about deficits.
114
309571
2964
05:25
Bill Clinton spent a lot of time
115
313135
1565
ביל קלינטון דיבר המון
05:26
talking about the century in which
he would no longer be president,
he would no longer be president,
116
314724
3284
על המאה בה כבר
לא יכהן כנשיא,
לא יכהן כנשיא,
אבל אולי אשתו כן.
05:30
but maybe his wife would be.
117
318032
1611
05:33
Lyndon Johnson was the first President
118
321148
2636
לינדון ג'ונסון היה הנשיא הראשון
שנשא את נאומיו לאומה
בשעות צפיית-שיא בטלוויזיה;
בשעות צפיית-שיא בטלוויזיה;
05:35
to give his State of the Union addresses
on prime-time television;
on prime-time television;
119
323808
3182
הוא פתח כל פיסקה
במילה "הערב".
במילה "הערב".
05:39
he began every paragraph
with the word "tonight."
with the word "tonight."
120
327014
2340
וריצרד ניקסון, או נכון יותר,
כותב הנאומים שלו,
כותב הנאומים שלו,
05:41
And Richard Nixon,
or more accurately, his speechwriter,
or more accurately, his speechwriter,
121
329378
2666
וויליאם סאפייר,
05:44
a guy named William Safire,
122
332068
1328
חשב המון על השימוש בשפה,
05:45
spent a lot of time
thinking about language
thinking about language
123
333420
2048
והשתדל מאד שהבוס שלו
ישדר בדבריו כנות.
ישדר בדבריו כנות.
05:47
and making sure that his boss
portrayed a rhetoric of honesty.
portrayed a rhetoric of honesty.
124
335492
3933
המיזם הזה מוצג
כסדרת פסלי ענק.
כסדרת פסלי ענק.
05:51
This project is shown
as a series of monolithic sculptures.
as a series of monolithic sculptures.
125
339449
2902
זאת תצוגת חוץ של תיבות תאורה.
05:54
It's an outdoor series of light boxes.
126
342375
2448
וחשוב לציין שהן בקנה מידה נכון,
05:56
And it's important to note
that they're to scale,
that they're to scale,
127
344847
2430
כך שאם תעמדו במרחק 6 מטרים
ותוכלו לקרוא בין שני הקווים השחורים,
ותוכלו לקרוא בין שני הקווים השחורים,
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
הרי שהראייה שלכם מצוינת.
06:02
you have 20/20 vision.
129
350939
1151
(צחוק)
06:04
(Laughter)
130
352114
1038
זהו דיוקן,
ויש המון כאלה.
ויש המון כאלה.
06:05
This is a portrait.
And there's a lot of these.
And there's a lot of these.
131
353176
2305
יש המון דרכים לעשות זאת
בעזרת נתונים.
בעזרת נתונים.
06:07
There's a lot of ways
to do this with data.
to do this with data.
132
355505
3262
בהתחלה חיפשתי דרך
ליצור דיוקנאות באופן דמוקרטי יותר,
ליצור דיוקנאות באופן דמוקרטי יותר,
06:10
I started looking for a way
133
358791
1620
06:12
to think about how I can do
a more democratic form of portraiture,
a more democratic form of portraiture,
134
360435
4705
משהו שנוגע יותר לארץ שלי
ואיך היא מתפקדת.
ואיך היא מתפקדת.
06:17
something that's more about
my country and how it works.
my country and how it works.
135
365164
4231
06:21
Every 10 years, we make a census
in the United States.
in the United States.
136
369419
3801
אז מידי 10 שנים
אנו עורכים בארה"ב מיפקד.
אנו עורכים בארה"ב מיפקד.
אנו ממש סופרים בני-אדם,
06:25
We literally count people,
137
373244
1458
06:27
find out who lives where,
what kind of jobs we've got,
what kind of jobs we've got,
138
375306
3144
מגלים מי חי איפה,
במה אנשים עובדים,
במה אנשים עובדים,
באיזו שפה מדברים בבית,
06:30
the language we speak at home.
139
378474
1477
וזה חשוב,
חשוב מאד.
חשוב מאד.
06:31
And this is important stuff --
really important stuff.
really important stuff.
140
379975
2571
אבל זה לא באמת אומר לנו
מי אנחנו.
מי אנחנו.
06:34
But it doesn't really tell us who we are.
141
382570
2233
זה לא באמת מספר
על חלומותינו ושאיפותינו.
על חלומותינו ושאיפותינו.
06:36
It doesn't tell us about our dreams
and our aspirations.
and our aspirations.
142
384827
2671
אז ב-2010 החלטתי
לערוך מיפקד משלי.
לערוך מיפקד משלי.
06:39
And so in 2010, I decided
to make my own census.
to make my own census.
143
387522
3390
התחלתי לחפש גוף נתונים
06:42
And I started looking for a corpus of data
144
390936
3320
שמכיל הרבה תיאורים
שנכתבו בידי אמריקנים רגילים.
שנכתבו בידי אמריקנים רגילים.
06:46
that had a lot of descriptions
written by ordinary Americans.
written by ordinary Americans.
145
394280
3112
ומסתבר שקיים גוף נתונים כזה
06:49
And it turns out
146
397416
1151
06:50
that there is such a corpus of data
147
398591
1742
שרק מחכה שישתמשו בו.
06:52
that's just sitting there for the taking.
148
400357
1984
הוא קרוי "היכרויות מקוונות".
06:54
It's called online dating.
149
402365
1326
06:56
So in 2010, I joined 21 different
online dating services,
online dating services,
150
404574
4946
אז ב-2010 נרשמתי
ל-21 שירותי היכרויות מקוונים,
ל-21 שירותי היכרויות מקוונים,
כגבר הומו, כגבר הטרוסקסואלי,
כאישה לסבית וכאישה הטרוסקסואלית,,
כאישה לסבית וכאישה הטרוסקסואלית,,
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
בכל אזור מיקוד באמריקה
07:04
in every zip code in America
152
412668
1617
והורדתי כ-19 מיליון
פרופילי הכרויות --
פרופילי הכרויות --
07:06
and downloaded about
19 million people's dating profiles --
19 million people's dating profiles --
153
414309
3185
כ-20% מכל האוכלוסיה הבוגרת בארה"ב.
07:09
about 20 percent of the adult population
of the United States.
of the United States.
154
417518
3232
07:13
I have obsessive-compulsive disorder.
155
421241
1819
יש לי הפרעה טורדנית-כפייתית.
זה תיכף יהיה ברור עד אימה.
תעקבו אחרי.
תעקבו אחרי.
07:15
This is going to become
really freaking obvious. Just go with me.
really freaking obvious. Just go with me.
156
423084
3101
(צחוק)
07:18
(Laughter)
157
426209
1142
מיינתי את כל זה
לפי אזורי מיקוד
לפי אזורי מיקוד
07:19
So what I did was I sorted
all this stuff by zip code.
all this stuff by zip code.
158
427375
3039
07:23
And I looked at word analysis.
159
431922
1491
וביצעתי ניתוח מלים.
אלה הם כמה
פרופילי הכרויות מ-2010
פרופילי הכרויות מ-2010
07:25
These are some dating profiles from 2010
160
433437
2673
כשהמילה "לבד" מודגשת.
07:28
with the word "lonely" highlighted.
161
436134
2095
אם הופכים את זה למפה,
07:30
If you look at these things
topographically,
topographically,
162
438253
2981
ומדמיינים שצבעים בהירים
מייצגים שימוש רב במילה,
מייצגים שימוש רב במילה,
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
07:36
you can see that Appalachia
is a pretty lonely place.
is a pretty lonely place.
164
444782
4301
אפשר לראות שהרי האפלצ'ים
הם מקום בודד למדי.
הם מקום בודד למדי.
07:41
You can also see
that Nebraska ain't that funny.
that Nebraska ain't that funny.
165
449979
4947
רואים גם...
שגם בנברסקה לא כיף.
(צחוק)
(צחוק)
07:48
This is the kinky map,
so what this is showing you
so what this is showing you
166
456385
3655
הנה המפה של הסטיות.
מה שרואים בה --
מה שרואים בה --
(צחוק)
רואים בה שלנשים באלסקה
כדאי ליצור קשר
כדאי ליצור קשר
07:54
is that the women in Alaska
need to get together
need to get together
167
462033
3103
עם גברים בדרום ניו-מקסיקו
ולעשות חיים.
ולעשות חיים.
07:57
with the men in southern New Mexico,
168
465160
1775
07:58
and have a good time.
169
466959
1340
08:00
And I have this
at a pretty granular level,
at a pretty granular level,
170
468323
2866
ירדתי כאן לרזולוציות נמוכות למדי,
אז אני יכול לגלות לכם
שהגברים בחצי המזרחי של לונג איילנד
שהגברים בחצי המזרחי של לונג איילנד
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
מעוניינים הרבה יותר לקבל הצלפות
08:06
are way more interested in being spanked
172
474344
1926
מגברים בחצי המערבי
של לונג איילנד.
של לונג איילנד.
08:08
than men in the western half
of Long Island.
of Long Island.
173
476294
2225
(צחוק)
08:11
This will be your one takeaway
from this whole conference.
from this whole conference.
174
479851
2850
זה יהיה הלקח
הכי חשוב שלכם מכל הכנס.
הכי חשוב שלכם מכל הכנס.
אתם תזכרו את העובדה הזאת
למשך אולי 30 שנה.
למשך אולי 30 שנה.
08:14
You're going to remember
that fact for, like, 30 years.
that fact for, like, 30 years.
175
482725
2740
08:17
(Laughter)
176
485489
2832
(צחוק)
אני מבטיח לכם.
אני מבטיח לכם.
08:20
When you bring this down
to a cartographic level,
to a cartographic level,
177
488655
2423
כשעוברים לרמה הקרטוגרפית,
אפשר לשרטט מפות ולעשות
את מה שעשיתי עם בדיקות הראייה.
את מה שעשיתי עם בדיקות הראייה.
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
במקום שמה של כל עיר בארה"ב
אפשר להכניס
אפשר להכניס
08:26
You can replace the name
of every city in the United States
of every city in the United States
179
494580
2817
את המילה שבה משתמשים שם
יותר מבכל מקום אחר.
יותר מבכל מקום אחר.
08:29
with the word people use more
in that city than anywhere else.
in that city than anywhere else.
180
497421
2992
אם אי-פעם יצאתם
עם מישהו מסיאטל,
עם מישהו מסיאטל,
08:32
If you've ever dated anyone
from Seattle, this makes perfect sense.
from Seattle, this makes perfect sense.
181
500437
3229
זה נראה הגיוני לגמרי.
הנה המלים "יפה", "שברון לב",
"הופעה", "סיגריה".
"הופעה", "סיגריה".
08:35
You've got "pretty."
You've got "heartbreak."
You've got "heartbreak."
182
503690
2702
08:38
You've got "gig." You've got "cigarette."
183
506416
2415
מנגנים שם בלהקות ומעשנים.
08:40
They play in a band and they smoke.
184
508855
2026
08:43
And right above that you can see "email."
185
511604
1984
וממש מעל זה אפשר לראות
את המילה דוא"ל.
את המילה דוא"ל.
זאת רדמונד שבוושינגטון,
המטה של תאגיד מיקרוסופט.
המטה של תאגיד מיקרוסופט.
08:45
That's Redmond, Washington,
186
513612
1306
08:46
which is the headquarters
of the Microsoft Corporation.
of the Microsoft Corporation.
187
514942
2595
חלק מהמלים מובנות מאליהן:
08:49
Some of these you can guess --
so, Los Angeles is "acting"
so, Los Angeles is "acting"
188
517561
2824
לוס-אנג'לס היא "משחק"
וסן-פרנציסקו היא "גיי".
וסן-פרנציסקו היא "גיי".
08:52
and San Francisco is "gay."
189
520409
1618
כמה מהן קצת יותר עצובות.
08:54
Some are a little bit more heartbreaking.
190
522051
1992
בבאטון רוג' מדברים על "חמוקים";
08:56
In Baton Rouge, they talk
about being curvy;
about being curvy;
191
524067
2081
למטה, בניו-אורלינס,
עדיין מדברים על השטפון.
עדיין מדברים על השטפון.
08:58
downstream in New Orleans,
they still talk about the flood.
they still talk about the flood.
192
526172
2887
החבר'ה בבירה האמריקנית
עדיין אומרים שהם "מעניינים".
עדיין אומרים שהם "מעניינים".
09:01
Folks in the American capital
will say they're interesting.
will say they're interesting.
193
529083
2805
אנשים בבלטימור שבמרילנד
אומרים שהם פוחדים.
אומרים שהם פוחדים.
09:03
People in Baltimore, Maryland,
will say they're afraid.
will say they're afraid.
194
531912
2777
זאת ניו-ג'רזי.
09:06
This is New Jersey.
195
534713
1537
אני גדלתי איפשהו
בין "מעצבן" ל"ציני".
בין "מעצבן" ל"ציני".
09:08
I grew up somewhere
between "annoying" and "cynical."
between "annoying" and "cynical."
196
536274
2689
(צחוק)
(מחיאות כפיים)
(מחיאות כפיים)
09:10
(Laughter) (Applause)
197
538987
4239
09:15
And New York City's
number one word is "now,"
number one word is "now,"
198
543250
2657
ובעיר ניו-יורק
המילה מס' 1 היא "כרגע",
המילה מס' 1 היא "כרגע",
כמו ב"כרגע אני עובד כסופר,
אבל בעצם אני שחקן."
אבל בעצם אני שחקן."
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
(צחוק)
09:21
(Laughter)
200
549201
1098
או "כרגע אני מרצה להנדסה
באוניברסיטת ניו-יורק, אבל בעצם אני אמן".
באוניברסיטת ניו-יורק, אבל בעצם אני אמן".
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
אם ממשיכים צפונה, רואים "דינוזאור":
זאת סירקיוז.
זאת סירקיוז.
09:26
If you go upstate, you see "dinosaur."
202
554642
1925
09:28
That's Syracuse.
203
556591
1151
האוכל הכי טוב בסירקיוז
שבמדינת ניו-יורק,
שבמדינת ניו-יורק,
09:29
The best place to eat
in Syracuse, New York,
in Syracuse, New York,
204
557766
2073
הוא במאורת ברביקיו של מלאכי השטן
בשם "דינוזאור על האש".
בשם "דינוזאור על האש".
09:31
is a Hell's Angels barbecue joint
called Dinosaur Barbecue.
called Dinosaur Barbecue.
205
559863
2794
לשם לוקחים מישהו לבילוי.
09:34
That's where you would
take somebody on a date.
take somebody on a date.
206
562681
2222
אני גר איפשהו בין
"ללא תנאים" ל"אמצע הקיץ", בלב מנהטן.
"ללא תנאים" ל"אמצע הקיץ", בלב מנהטן.
09:36
I live somewhere between "unconditional"
and "midsummer," in Midtown Manhattan.
and "midsummer," in Midtown Manhattan.
207
564927
3806
זאת צפון ברוקלין המחודשת,
09:40
And this is gentrified North Brooklyn,
208
568757
2047
אז יש לכם "תקליטן", "זוהר",
"היפסטר" ו"אורבני".
"היפסטר" ו"אורבני".
09:42
so you've got "DJ" and "glamorous"
and "hipsters" and "urbane."
and "hipsters" and "urbane."
209
570828
3196
אז אולי זה דיוקן
דמוקרטי יותר, נכון?
דמוקרטי יותר, נכון?
09:46
So that's maybe
a more democratic portrait.
a more democratic portrait.
210
574048
2422
הרעיון היה לבדוק מה יקרה
אם נמפה מדינות אדומות וכחולות
אם נמפה מדינות אדומות וכחולות
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
לפי מה שמתחשק לנו לעשות
בערב שישי.
בערב שישי.
09:51
based on what we want to do
on a Friday night?
on a Friday night?
212
579587
2169
זהו דיוקן עצמי.
09:53
This is a self-portrait.
213
581780
1507
09:55
This is based on my email,
214
583770
1257
הוא מבוסס על הדוא"ל שלי,
כ-500,000 מכתבי דוא"ל
שנשלחו במשך 20 שנה.
שנשלחו במשך 20 שנה.
09:57
about 500,000 emails sent over 20 years.
215
585051
2969
תוכלו לחשוב על זה כעל
"סלפי" מכומת.
"סלפי" מכומת.
10:00
You can think of this
as a quantified selfie.
as a quantified selfie.
216
588044
2953
10:03
So what I'm doing is running
a physics equation
a physics equation
217
591021
3094
אני מריץ משוואת פיזיקה
על יסוד הנתונים האישיים שלי.
על יסוד הנתונים האישיים שלי.
10:06
based on my personal data.
218
594139
1398
10:07
You have to imagine everybody
I've ever corresponded with.
I've ever corresponded with.
219
595561
2743
זה מתאר את כל מי
שהתכתבתי איתו,
שהתכתבתי איתו,
זה התחיל במרכז
והתפשט כמפץ גדול,
והתפשט כמפץ גדול,
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
ובין כולם קיים כוח משיכה.
10:13
And everybody has gravity to one another,
221
601751
2178
10:15
gravity based on how much
they've been emailing,
they've been emailing,
222
603953
2261
כוח משיכה המבוסס
על כמות הדוא"ל ביניהם,
על כמות הדוא"ל ביניהם,
עם מי הם התכתבו.
10:18
who they've been emailing with.
223
606238
1508
10:19
And it also does sentimental analysis,
224
607770
1832
וזה גם מבצע ניתוח רגשנות.
אם אני אומר "אני אוהב אותך",
יש לאותו אדם יותר כבידה
יש לאותו אדם יותר כבידה
10:21
so if I say "I love you,"
you're heavier to me.
you're heavier to me.
225
609626
2289
10:23
And you attract to my email
addresses in the middle,
addresses in the middle,
226
611939
2496
והוא נמשך אל כתובות הדוא"ל שלי, במרכז,
שממלאות תפקיד של שמשות במערכת.
10:26
which act like mainline stars.
227
614459
2095
וכל השמות כתובים ביד.
10:28
And all the names are handwritten.
228
616578
1785
10:30
Sometimes you do this data
and this work with real-time data
and this work with real-time data
229
618917
3708
לפעמים אני עושה את היצירה הזאת
עם נתוני זמן-אמת,
עם נתוני זמן-אמת,
10:34
to illuminate a specific problem
in a specific city.
in a specific city.
230
622649
2947
כדי להדגיש בעיה מסוימת
בעיר מסוימת.
בעיר מסוימת.
10:38
This is a Walther PPK 9mm
semiautomatic handgun
semiautomatic handgun
231
626071
2676
זהו אקדח חצי-אוטומטי
מסוג וולטר פי-פי-קיי
מסוג וולטר פי-פי-קיי
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
ששימש באירוע ירי
ברובע הצרפתי של ניו-אורלינס
ברובע הצרפתי של ניו-אורלינס
לפני כשנתיים, ביום האהבה,
בויכוח בקשר למקום חניה.
בויכוח בקשר למקום חניה.
10:43
about two years ago on Valentine's Day
in an argument over parking.
in an argument over parking.
233
631826
3309
אלה הסיגריות שלי.
10:47
Those are my cigarettes.
234
635159
1215
זה הבית שבו אירע הירי.
10:48
This is the house
where the shooting took place.
where the shooting took place.
235
636398
2275
המיזם הזה דרש מעט מלאכת הנדסה.
10:50
This project involved
a little bit of engineering.
a little bit of engineering.
236
638697
2374
חיברתי שרשרת אופניים לגל ארכובה
שהונע בבקרה של מחשב.
שהונע בבקרה של מחשב.
10:53
I've got a bike chain
rigged up as a cam shaft,
rigged up as a cam shaft,
237
641095
2215
10:55
with a computer driving it.
238
643334
1316
10:56
That computer and the mechanism
are buried in a box.
are buried in a box.
239
644674
2766
המחשב והמנגנון טמונים בתיבה.
האקדח שלמעלה מולחם ללוח פלדה,
להדק מחובר חוט תיל
להדק מחובר חוט תיל
10:59
The gun's on top welded to a steel plate.
240
647464
2214
11:01
There's a wire going
through to the trigger,
through to the trigger,
241
649702
2345
11:04
and the computer in the box is online.
242
652071
2191
והמחשב שבתיבה מחובר
לרשת הקשר של משטרת ניו-אורלינס
לרשת הקשר של משטרת ניו-אורלינס
11:06
It's listening to the 911 feed
of the New Orleans Police Department,
of the New Orleans Police Department,
243
654286
3233
כך שעם כל דיווח על ירי
בניו-אורלינס...
בניו-אורלינס...
11:09
so that anytime there's a shooting
reported in New Orleans,
reported in New Orleans,
244
657543
2877
11:12
(Gunshot sound)
245
660444
1001
(קול ירי אקדח)
האקדח יורה.
האקדח יורה.
11:13
the gun fires.
246
661469
1220
11:15
Now, there's a blank,
so there's no bullet.
so there's no bullet.
247
663300
2350
זהו כדור סרק, לא קליע אמיתי.
11:18
There's big light, big noise
248
666008
2074
יש הבזק אור גדול,
הרבה רעש,
הרבה רעש,
והכי חשוב - נפלט תרמיל.
11:20
and most importantly, there's a casing.
249
668106
2322
11:22
There's about five shootings
a day in New Orleans,
a day in New Orleans,
250
670452
2396
בניו-אורלינס יש כ-5 אירועי ירי ביום.
אז במשך ארבעת החודשים
מאז שהותקנה היצירה הזאת,
מאז שהותקנה היצירה הזאת,
11:24
so over the four months
this piece was installed,
this piece was installed,
251
672872
2341
התיבה התמלאה תרמילים.
11:27
the case filled up with bullets.
252
675237
1611
11:29
You guys know what this is --
you call this "data visualization."
you call this "data visualization."
253
677642
3734
אתם מכירים את זה.
זאת "המחשת נתונים."
זאת "המחשת נתונים."
11:34
When you do it right, it's illuminating.
254
682559
2008
כשעושים את זה נכון,
זה מאיר עיניים.
זה מאיר עיניים.
כשעושים את זה לא-נכון,
זה מקהה את החושים.
זה מקהה את החושים.
11:36
When you do it wrong, it's anesthetizing.
255
684591
2436
11:39
It reduces people to numbers.
256
687656
1655
זה הופך בני-אדם למספרים.
11:41
So watch out.
257
689335
1411
אז תיזהרו.
11:44
One last piece for you.
258
692654
1356
יצירה אחרונה.
11:46
I spent the last summer
as the artist in residence
as the artist in residence
259
694466
2782
בקיץ האחרון הייתי אמן הבית
של כיכר טיימס.
של כיכר טיימס.
11:49
for Times Square.
260
697272
1216
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
וכיכר טיימס בניו-יורק
היא בפירוש הצומת העולמית.
היא בפירוש הצומת העולמית.
ואחד הדברים שלא יודעים עליה,
11:54
One of the things
people don't notice about it
people don't notice about it
262
702599
2177
הוא שזה האתר שמועלה לאינסטגרם
הכי הרבה בעולם.
הכי הרבה בעולם.
11:56
is it's the most Instagrammed
place on Earth.
place on Earth.
263
704800
2547
11:59
About every five seconds,
someone commits a selfie
someone commits a selfie
264
707903
2882
בערך כל 5 שניות
מישהו מבצע "סלפי" בכיכר טיימס.
מישהו מבצע "סלפי" בכיכר טיימס.
12:02
in Times Square.
265
710809
1169
12:04
That's 17,000 a day, and I have them all.
266
712424
3249
מדובר ב-17,000 ביום,
וכולם אצלי.
וכולם אצלי.
(צחוק)
12:07
(Laughter)
267
715697
1085
הנה כמה מהם,
כשהעיניים ממורכזות.
כשהעיניים ממורכזות.
12:08
These are some of them
with their eyes centered.
with their eyes centered.
268
716806
2292
כל תרבות תשתמש במירב הטכנולוגיה
שעומדת לרשותה כדי ליצור אמנות.
שעומדת לרשותה כדי ליצור אמנות.
12:11
Every civilization,
269
719122
1061
12:12
will use the maximum level
of technology available to make art.
of technology available to make art.
270
720183
2925
ואחריותו של האמן היא לעורר שאלות
לגבי משמעותה של הטכנולוגיה הזאת
לגבי משמעותה של הטכנולוגיה הזאת
12:15
And it's the responsibility
of the artist to ask questions
of the artist to ask questions
271
723132
2808
12:17
about what that technology means
272
725964
1631
ואיך היא משקפת את תרבותנו.
12:19
and how it reflects our culture.
273
727619
2019
אז תחשבו על זה:
אנו יותר מאשר מספרים.
אנו יותר מאשר מספרים.
12:21
So I leave you with this:
we're more than numbers.
we're more than numbers.
274
729662
2486
אנו בני-אדם,
ויש לנו חלומות ורעיונות.
ויש לנו חלומות ורעיונות.
12:24
We're people, and we have
dreams and ideas.
dreams and ideas.
275
732172
2001
12:26
And reducing us to statistics
is something that's done
is something that's done
276
734197
2799
וההורדה שלנו למדרגת נתונים
מסכנת אותנו.
12:29
at our peril.
277
737020
1251
תודה רבה לכם.
12:30
Thank you very much.
278
738295
1178
12:31
(Applause)
279
739497
10786
(מחיאות כפיים)
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