TED2011
Aaron Koblin: Visualizing ourselves ... with crowd-sourced data
아론 코블린: 우리의 인간성을 예술적으로 시각화하기
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예술가인 아론 코블린은 엄청난 양의 데이터를 때론 많은 사람들을 이용해서 놀라운 시각화 작업으로만들어 냅니다. 항공기의 비행 경로를 추적하는 우아한 선부터 핸드폰 데이터의 세계까지, 크라우드 소스의 그림으로 만들어진 자니 캐쉬의 비디오부터 사용자에게 맞춰 제작된 "Wilderness Downtown"비디오까지, 그의 작업은 현대 기술이 우리를 어떻게 더욱 인간적으로 만드는지 훌륭하게 분석합니다.
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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So I think data can actually make us more human.
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4000
자, 전 데이터가 실제로 우리를 더 인간적으로 만들수 있다고 생각합니다.
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We're collecting and creating all kinds of data about how we're living our lives,
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3000
우리는 어떻게 우리가 살고 있는지에 대해 온갖 데이터를 수집하고 만들고 있으며,
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and it's enabling us to tell some amazing stories.
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그로 인해 우리는 놀라운 이야기를 할 수 있게 됩니다.
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Recently, a wise media theorist Tweeted,
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최근 한 똑똑한 미디어 이론가가 트윗으로,
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"The 19th century culture was defined by the novel,
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"19 세기 문화는 소설에 의해 정의되었다,
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the 20th century culture was defined by the cinema,
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20 세기의 문화는 영화에 의해 정의되었다.
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and the culture of the 21st century
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그리고 21 세기의 문화는
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will be defined by the interface."
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인터페이스에 의해 정의될 것이다."라고 했습니다.
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And I believe this is going to prove true.
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그리고 전 이게 사실이 될거라고 믿습니다.
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Our lives are being driven by data,
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우리의 삶이 데이터에 의해 주도되고 있고
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and the presentation of that data is an opportunity
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그 데이터의 표현은 우리에게 기회가 됩니다.
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for us to make some amazing interfaces that tell great stories.
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그 기회는 우리가 훌륭한 이야기를 말할 수 있는 놀라운 인터페이스를 만들 수 있다는 것을 의미합니다
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So I'm going to show you a few of the projects
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전 여러분께 제가 지난 몇년간 작업해온
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that I've been working on over the last couple years
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몇가지 프로젝트를 보여드리려 합니다.
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that reflect on our lives and our systems.
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우리의 삶과 우리의 시스템을 반영하고 있는 것들입니다.
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This is a project called Flight Patterns.
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이것은 비행패턴이라고 이름지은 프로젝트입니다.
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What you're looking at is airplane traffic
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여기에 보이는 것은 24시간 동안
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over North America for a 24-hour period.
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북미상공의 항공 트래픽입니다.
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As you see, everything starts to fade to black,
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보시다시피 모든게 암흑으로 변하기 시작하고,
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and you see people going to sleep.
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사람들이 잠을 자기 시작합니다.
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Followed by that, you see on the West coast
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45000
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그 다음, 서부해안에
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planes moving across, the red-eye flights to the East coast.
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동부로 향해가는 심야 비행기들을 볼 수 있습니다.½
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And you'll see everybody waking up on the East coast,
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50000
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그리고 동부에 사람들이 일어나는 걸 보실 겁니다,
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followed by European flights coming in the upper right-hand corner.
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53000
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오른쪽위에 유럽 항공편들이 들어오고 나서요 말이죠.
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Everybody's moving from the East coast to the West coast.
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56000
3000
모두 동부에서 서부해안쪽으로 이동하고 있습니다.
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You see San Francisco and Los Angeles
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59000
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샌프란시스코와 로스앤젤레스가
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start to make their journeys down to Hawaii in the lower left-hand corner.
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왼쪽 아래에 있는 하와이로 움직이기 시작하는 것을 볼 수 있습니다.
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I think it's one thing to say there's 140,000 planes
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64000
2000
저는 140,000대의 항공기가
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being monitored by the federal government at any one time,
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동시에 연방 정부에 의해 모니터되고 있는 것과,
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and it's another thing to see that system as it ebbs and flows.
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69000
3000
이런 조수의 흐름을 통해 그 시스템을 보는 것은 다른 것이라고 생각합니다.½
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This is a time-lapse image of that exact same data,
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2000
이것은 똑같은 데이터의 시간 경과 이미지입니다.
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but I've color-coded it by type,
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76000
2000
그러나, 저는 종류에 따라 색깔로 코드를 해서,
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so you can see the diversity of aircraft that are in the skies above us.
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78000
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여러분이 하늘에 떠있는 비행기의 다양함으로 볼 수 있게 했습니다.
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And I started making these, and I put them into Google Maps
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81000
3000
그리고 이런 것들을 만들기 시작해서 Google Map에 넣었습니다.
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and allow you to zoom in and see individual airports
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84000
2000
그리고 개별 공항들과 그 안에서 생겨나는 패턴들을
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and the patterns that are occurring there.
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86000
2000
확대하여 볼 수 있습니다.
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So here we can see the white represents low altitudes,
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88000
3000
여기서 하얀색은 낮은 고도를
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and the blue are higher altitudes.
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91000
2000
파란색은 높은 고도를 나타냅니다.
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And you can zoom in. This is taking a look at Atlanta.
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93000
2000
그리고 확대해서 아틀랜타를 보겠습니다.
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You can see this is a major shipping airport,
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95000
2000
여기는 주요 운송 공항입니다.
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and there's all kinds of activity there.
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97000
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여기에 모든 종류의 활동이 있습니다.
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You can also toggle between altitude
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3000
다양한 모델과 제조업체를 확인하기 위해
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for model and manufacturer.
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102000
2000
고도를 선택해 볼 수도 있습니다.
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See again, the diversity.
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104000
2000
다양함을 다시 확인해 보세요
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And you can scroll around and see
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106000
2000
스크롤을 해서 다른 공항들과
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some of the different airports and the different patterns that they have.
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108000
3000
그 것들이 가진 또다른 패턴들을 확인해 볼 수 있습니다.
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This is scrolling up the East coast.
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111000
2000
동부쪽으로 스크롤 해봅니다.
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You can see some of the chaos that's happening in New York
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113000
2000
뉴욕에서 일어나고있는 혼란의 일부를 볼 수 있습니다
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with the air traffic controllers
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115000
2000
옆에 위치한 주요 공항들을 처리하는
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having to deal with all those major airports next to each other.
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117000
4000
항공 트래픽 조절도 같이 볼 수 있습니다.
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So zooming back out real quick,
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122000
2000
재빨리 화면을 축소해서,
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we see, again, the U.S. -- you get Florida down in the right-hand corner.
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124000
3000
다시 미국이고, 그리고 오른쪽 모서리에는 플로리다가 있습니다.
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Moving across to the West coast,
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127000
2000
서쪽 해안으로 이동해서
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you see San Francisco and Los Angeles --
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129000
2000
샌프란시스코와 로스엔젤레스 입니다.
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big low-traffic zones
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131000
2000
네바다와 아리조나에 걸쳐서
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across Nevada and Arizona.
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133000
2000
매우 적은 트래픽을 보여줍니다.
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And that's us down there in L.A. and Long Beach on the bottom.
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135000
4000
엘에이 에서 아래 내리고, 밑에 부분에 긴 해변이 보여지네요.
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I started taking a look as well at different perimeters,
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141000
2000
다른 경계에서도 살펴보기 시작했습니다.
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because you can choose what you want to pull out from the data.
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143000
2000
왜냐면, 당신은 이 데이타에서 끄집어 내기를 원하는 것을 선택할 수 있기 때문입니다.
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This is looking at ascending versus descending flights.
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145000
3000
이것은 출발하는 비행기와 착륙하는 비행기를 나타냅니다.
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And you can see, over time, the ways the airports change.
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148000
2000
시간이 지남에 따라 공항이 변하는 것을 확인 할 수 있습니다.
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You see the holding patterns that start to develop
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150000
2000
화면의 하단에서 발달되기 시작한
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in the bottom of the screen.
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152000
2000
패턴을 볼 수 있습니다.
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And you can see, eventually the airport actually flips directions.
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154000
3000
그리고 당신은 결국 공항이 방향을 바꾸는 것을 확인할 수 있습니다.
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So this is another project that I worked on with the Sensible Cities Lab at MIT.
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158000
3000
이것이 내가 MIT의 Sensible city 연구소에서 일한 또 다른 프로젝트입니다.
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This is visualizing international communications.
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161000
2000
이것은 국제적인 커뮤니케이 션을 시각화합니다.
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So it's how New York communicates
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163000
2000
이것을 뉴욕이 어떻게 다른 국제적인 도시들과
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with other international cities.
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165000
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커뮤니케이션을 하는지를 보여줍니다.
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And we set this up as a live globe in the Museum of Modern Art in New York
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167000
3000
우리는 이것을 뉴욕의 현대 미술관의 “Design and the Elastic Mind” 전시회에
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for the Design the Elastic Mind exhibition.
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170000
2000
살아있는 지구로 전시했습니다.
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And it had a live feed with a 24-hour offset,
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172000
2000
그리고 24시간동안 의견을 받았습니다.
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so you could see the changing relationship
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174000
2000
여러분은 AT&T의 데이터를 통해
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and some demographic info
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176000
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그 자체로 드러나는 몇 가지 인구학적인 통계와
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coming through AT&T's data and revealing itself.
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178000
3000
변화하는 관계를 볼 수 있습니다
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This is another project I worked on with Sensible Cities Lab
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181000
2000
이건 제가 Sensible city 연구소와 CurrentCity.org 에서 일한
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and CurrentCity.org.
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183000
2000
또 다른 프로젝트입니다.
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And it's visualizing SMS messages being sent in the city of Amsterdam.
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185000
3000
이것은 암스테르담 시내에서 전송되는 SMS 메시지들을 시각화 한 것입니다.
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So you're seeing the daily ebb and flow
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188000
2000
그래서 이 도시의 다른 지역들에서 문자 메세지를 보내는
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of people sending SMS messages from different parts of the city,
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190000
2000
사람들의 흐름을 확인할 수 있습니다.
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until we approach New Year's Eve, where everybody says, "Happy New Year!"
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192000
3000
12월 31일에 모든 사람들이 말하네요 "해피뉴이어".
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(Laughter)
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195000
2000
(웃음)
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So this is an interactive tool
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197000
2000
이것은 당신이 돌아다니면서, 이도시의 다른 부분을 확인할 수 있는
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that you can move around and see different parts of the city.
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199000
3000
쌍방향 도구입니다.
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This is looking at another event. This is called Queen's Day.
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202000
3000
자 다른 이벤트를 봅시다. 이것은 여왕의 날이라고 합니다.
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So again, you get this daily ebb and flow
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205000
2000
그리고 다시, 당신은 이 도시의 다른 지역들에서 문자 메세지를 보내는
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of people sending SMS messages from different parts of the city.
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207000
3000
사람들의 흐름을 확인할 수 있습니다,
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And then you're going to see people start to gather in the center of the city
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210000
2000
그리고 당신은 여기서 발생한
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to celebrate the night before,
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212000
2000
밤을 미리 축하하기 위해
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which happens right here.
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214000
2000
도시의 중심으로 보이기 시작하는 사람들을 볼 수 있습니다.
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And then you can see people celebrating the next day.
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216000
2000
그리고 다음날도 축하하는 사람들을 볼 수 있습니다.
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And you can pause it and step back and forth and see different phases.
90
218000
3000
그리고 당신은 그것을 잠깐 멈추고 앞뒤 단계 서로 다른 단계를 참조하십시오.
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So now on to something completely different.
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221000
2000
자, 이제 완전히 다른 것이 있습니다.
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Some of you may recognize this.
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223000
2000
여러분 중 몇몇은 이것을 알아챌 수 있을 겁니다.
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This is Baron Wolfgang von Kempelen's mechanical chess playing machine.
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225000
3000
이것은 바론 볼프강 폰 컴페렌의 체스 게임을 하는 기계입니다.
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And it's this amazing robot that plays chess extremely well,
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228000
2000
이것은 체스 게임을 매우 잘하는 놀라운 로봇입니다.
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except for one thing: it's not a robot at all.
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230000
3000
한가지를 제외하곤 말입니다.. 사실 그것은 로봇이 아닙니다.
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There's actually a legless man that sits in that box
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233000
2000
상자안에 다리없는 사람이 앉아있고
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and controls this chess player.
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235000
2000
이 체스 플레이어를 제어합니다.
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This was the inspiration for a web service by Amazon
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237000
2000
이것은 아마존의 어떤 웹 서비스에 영감을 주었습니다
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called the Mechanical Turk -- named after this guy.
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239000
3000
이 서비스의 이름은 이 사람의 이름을 따서 기계 터크라고 부릅니다
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And it's based on the premise that there are certain things
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242000
2000
이것은 어떤 것이 있다는 전제에 기초하고 있습니다.
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that are easy for people, but really difficult for computers.
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244000
2000
그 어떤 것이란 것은 사람에게는 매우 쉽지만, 컴퓨터가 하기에는 어렵다는 것입니다.
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So they made this web service and said,
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246000
2000
그래서, 아마존은 이 웹서비스를 만들고는 이렇게 말합니다.
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"Any programmer can write a piece of software
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248000
2000
모든 프로그래머들은 이 소프트웨어를 사용해서
04:25
and tap into the minds of thousands of people."
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250000
2000
수천 명의 생각 속으로 들어가 볼 수 있습니다.
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The nerdy side of me thought, "Wow, this is amazing.
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252000
2000
나는 이것을 보고 “와우, 놀랍다
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I can tap into thousands of people's minds."
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254000
2000
내가 수천명의 사람들의 생각으로 들어가 볼수 있다니” 라는 생각과 동시에,
04:31
And the other nerdy side of me thought,
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256000
2000
또다른 한편으로는 이것은 최악이다. 완전히 엽기적이다 라는
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"This is horrible. This is completely bizarre.
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258000
3000
반대의 생각도 들었습니다.
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What does this mean for the future of mankind,
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261000
2000
결국 사이보그로 연결되어질 인류의 미래에서
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where we're all plugged into this borg?"
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263000
2000
이것은 무엇을 의미합니까?
04:40
I was probably being a little extreme.
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265000
2000
제가 아마도 조금 극단적일 수도 있겠습니다.
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But what does this mean when we have no context for what it is that we're working on,
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267000
2000
그러나, 우리가 우리가 일하는 것이 무엇인가에 대한 이해가 없다는 것은 무엇을 의미합니까?
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and we're just doing these little labors?
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269000
2000
그리고 우리는 단지 매우 작은 노동을 하고 있다는 것은 또 무엇을 의미합니까?
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So I created this drawing tool.
114
271000
2000
그래서 이 그림 도구를 만들었습니다.
04:48
I asked people to draw a sheep facing to the left.
115
273000
2000
그리고 사람들에게 양을 그리도록 요청했습니다.
04:50
And I said, "I'll pay you two cents for your contribution."
116
275000
2000
그리고 당신의 노력에 2센트씩을 지불하겠다고 말했습니다.
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And I started collecting sheep.
117
277000
3000
그리고, 양을 수집하기 시작했습니다.
04:55
And I collected a lot, a lot of different sheep.
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280000
3000
저는 매우 많은 다른 양을 수집했습니다.
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Lots of sheep.
119
284000
2000
정말 많습니다.
05:01
I took the first 10,000 sheep that I collected,
120
286000
2000
제가 수집한 초기 10,000마리의 양을 가져와서
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and I put them on a website called TheSheepMarket.com
121
288000
3000
TheSheepMarket 이라는 사이트에 넣었습니다.
05:06
where you can actually buy collections of 20 sheep.
122
291000
3000
여기서 실제로 20마리씩 양을 살 수 있습니다.
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You can't pick individual sheep,
123
294000
2000
양을 개별적으로 선택할 수는 없습니다.
05:11
but you can buy a single plate block of stamps as a commodity.
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296000
4000
그러나 하나의 상품으로는 구매가 가능합니다.
05:15
And juxtaposed against this grid,
125
300000
2000
그리고 이것을 병렬적으로 배치했습니다.
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you see actually, by rolling over each individual one,
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302000
2000
실제로 당신은 하나씩을 넘기다 보면,
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the humanity behind this hugely mechanical process.
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304000
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이 거대한 기계적인 과정 속에 숨겨진 인간성을 볼 수 있습니다.
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I think there's something really interesting
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2000
저는 사람들이 이 창조적인 일을 완성해나가는 것을
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to watching people as they go through this creative toil --
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309000
3000
보는 것이 매우 흥미롭습니다.
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something we can all relate to,
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312000
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이것은 아무것도 없는 것에서
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this creative process of trying to come up with something from nothing.
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314000
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어떤 것을 만들어가려고 노력하는 과정에 우리 모두 참여하고 있는 것입니다.
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I think it was really interesting to juxtapose this humanity
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317000
2000
저는 이런 사람들의 인간성을 대규모의 분산 업무와
05:34
versus this massive distributed grid.
133
319000
2000
대비해서 배치하는 것 자체가 매우 흥미롭다고 생각됩니다.
05:36
Kind of amazing what some people did.
134
321000
3000
어떤 사람들이 한 것은 매우 놀랍습니다.
05:39
So here's a few statistics from the project.
135
324000
2000
여기 이 프로젝트에서 얻은 몇 가지 통계가 있습니다.
05:41
Approximate collection rate of 11 sheep per hour,
136
326000
2000
대략 한 시간에 11마리의 양이 수집되었고,
05:43
which would make a working wage of 69 cents per hour.
137
328000
3000
이는 시간당 69센트의 임금을 만들어 냈습니다.
05:46
There were 662 rejected sheep
138
331000
2000
그리고, 662개의 양이 거절당했습니다.
05:48
that didn't meet "sheep-like" criteria and were thrown out of the flock.
139
333000
3000
거절당한 것들은 “양 같다”라는 기존을 만족시키지 못해 무리에서 튕겨져 나온 것들입니다.
05:51
(Laughter)
140
336000
2000
(웃음)
05:53
The amount of time spent drawing ranged from four seconds to 46 minutes.
141
338000
3000
그림을 그리는 시간은 4초에서 46분까지로 다양합니다.
05:56
That gives you an idea of the different types of motivations and dedication.
142
341000
3000
이것은 당신에게 매우 다른 종류의 헌신과 자극을 줍니다.
05:59
And there were 7,599 people that contributed to the project,
143
344000
3000
7599명의 사람들 또는 그 만큼의 서로 다른 IP 주소가
06:02
or were unique IP addresses --
144
347000
2000
접속했습니다.
06:04
so about how many people contributed.
145
349000
2000
이것은 얼마나 많은 사람들이 기여했는지 보여줍니다.
06:06
But only one of them out of the 7,599 said this.
146
351000
4000
그러나, 7599명중 단 한명이 이렇게 말했습니다.
06:10
(Laughter)
147
355000
4000
(웃음)
06:14
Which I was pretty surprised by.
148
359000
2000
저는 정말 놀랬습니다.
06:16
I expected people to be wondering, "Why did I draw a sheep?"
149
361000
3000
저는 사람들이 왜 양을 그릴까를 궁금해하기를 바랬습니다.
06:19
And I think it's a pretty valid question.
150
364000
2000
그리고 이것 매우 의미있는 질문입니다.
06:21
And there's a lot of reasons why I chose sheep.
151
366000
2000
실제로, 저는 여러 이유로 양을 택했습니다.
06:23
Sheep were the first animal
152
368000
2000
양은,
06:25
to be raised from mechanically processed byproducts,
153
370000
2000
양은 부산물로 가공되기 시작한 첫번째 동물입니다.
06:27
the first to be selectively bred for production traits,
154
372000
2000
양은 생산을 위해 선택적으로 길러진 첫번째 동물이기도 하고,
06:29
the first animal to be cloned.
155
374000
2000
복제된 첫번째 동물이기도 합니다.
06:31
Obviously, we think of sheep as followers.
156
376000
2000
분명히 우리는 양을 “추종자”라고 생각합니다.
06:33
And there's this reference to "Le Petit Prince"
157
378000
2000
이것은 어린 왕자에서 가져온 것입니다.
06:35
where the narrator asks the prince to draw a sheep.
158
380000
2000
어린 왕자에서, 화자는 왕자에게 양을 그려달라고 말합니다.
06:37
He draws sheep after sheep.
159
382000
2000
왕자는 양 뒤에 양을 그립니다.
06:39
The narrator's only appeased when he draws a box.
160
384000
2000
화자는 왕자가 상자를 그릴 때만 화가 누그러집니다.
06:41
And he says, "It's not about a scientific rendering of a sheep.
161
386000
2000
그리고 양을 과학적으로 그리는 것이 아니야.
06:43
It's about your own interpretation and doing something different."
162
388000
3000
무엇인가 다른 너만의 해석이 필요해 라고 말합니다.
06:46
And I like that.
163
391000
2000
그것이 저는 마음에 듭니다.
06:48
So this is a clip from Charlie Chaplin's "Modern Times."
164
393000
2000
이것은 찰리 채플린의 모던타임즈의 일부입니다.
06:50
It's showing Charlie Chaplin dealing with some of the major changes
165
395000
3000
이것은 산업 혁명 동안 여러 주요한 변화에 대해 다루고 있는
06:53
during the Industrial Revolution.
166
398000
2000
찰리 채플린을 보여주고 있습니다.
06:55
So there were no longer shoe makers,
167
400000
2000
더 이상 신발 제조 업체는 없습니다.
06:57
but now there are people slapping soles on people's shoes.
168
402000
2000
하지만 지금은 사람들의 신발에 밑창을 두드리는 사람은 있습니다.
06:59
And the whole idea of one's relationship to their work changed a lot.
169
404000
3000
그리고 일에 대한 사람들의 관계의 전체적인 생각들은 많이 변했습니다.
07:02
So I thought this was an interesting clip
170
407000
2000
저는 이것을 16개 조각으로 나눌 수 있는
07:04
to divide into 16 pieces
171
409000
2000
흥미로운 부분이라고 생각했습니다.
07:06
and feed into the Mechanical Turk with a drawing tool.
172
411000
3000
그리고 그림글는 툴을 가지고 기계 터크에 적용 시켰습니다.
07:09
This basically allowed -- what you see on the left side is the original frame,
173
414000
3000
이것을 기본적으로 다음의 것들을 허용합니다. 왼쪽에 보이는 것이 원래의 프레임입니다.
07:12
and on the right side you see that frame
174
417000
2000
그리고 오른쪽에는 16명의 사람들에 의해 해석된
07:14
as interpreted by 16 people
175
419000
2000
프레임을 볼 수 있습니다.
07:16
who have no idea what it is they're doing.
176
421000
2000
그리고 그 16명의 사람들은 아무도 그들이 하는 게 무엇인지는 모르고 있습니다.
07:18
And this was the inspiration for a project
177
423000
2000
그리고 이것은 내가 내 친구인 타카시 카와시마와 함께 한
07:20
that I worked on with my friend Takashi Kawashima.
178
425000
2000
프로젝트에 영감을 주었습니다.
07:22
We decided to use the Mechanical Turk for exactly what it was meant for,
179
427000
2000
우리는 돈을 버는 것이라는 의미를 정확히 하기 위해
07:24
which is making money.
180
429000
2000
기계 터크를 사용하기로 결정했습니다.
07:26
So we took a hundred dollar bill and divided it into 10,000 teeny pieces,
181
431000
3000
그래서 우리는, 백 달러짜리 지폐를 만개의 작은 조각으로 나누어
07:29
and we fed those into the Mechanical Turk.
182
434000
2000
그 조각들을 기계 터크에 적용시켜보았습니다.
07:31
We asked people to draw what it was that they saw.
183
436000
2000
우리는 사람들에게 본 것이 무엇인지를 그리도록 요구했습니다.
07:33
But here there was no sheep-like criteria.
184
438000
2000
그러나 여기에는 양을 그릴 때와 같은 기준은 없었습니다.
07:35
People, if they drew a stick figure or a smiley face,
185
440000
3000
사람들이 선으로만 그림을 그리거나 만화 식의 그림을 그리면,
07:38
it actually made it into the bill.
186
443000
2000
실제로 돈으로 지급됐습니다.
07:40
So what you see is actually a representation of how well people did
187
445000
2000
그래서 여러분이 보시는 것은 실제로 사람들이 얼마나 잘했는지를,
07:42
what it was they were asked to do.
188
447000
2000
그들이 원한 것은 무엇이었는지를 보여주는 것입니다.
07:44
So we took these hundred dollar bills,
189
449000
2000
그래서 우리는 이 100달러짜리 지폐들을 가져와서,
07:46
and we put them on a website called TenThousandsCents.com,
190
451000
2000
TenThousandsCents 라는 사이트에 그 지폐들을 넣었습니다.
07:48
where you can browse through and see all the individual contributions.
191
453000
3000
그 사이트에서는 각 사람들의 기여하고 있는 바를 확인해 볼 수 있습니다.
07:51
And you can also trade real hundred-dollar bills for fake hundred-dollar bills
192
456000
3000
그리고 거기서 당신은 실제의 백달러짜리 지폐를 가짜 백달러 지폐와 교환하여,
07:54
and make a donation to the Hundred Dollar Laptop Project,
193
459000
3000
“어린이 한명당 하나의 노트북”이라고 알려진 백달러 노트북 프로젝트에
07:57
which is now known as One Laptop Per Child.
194
462000
3000
기부를 할 수도 있습니다.
08:00
This is again showing all the different contributions.
195
465000
2000
이것은 다시 다른 종류의 기여를 보여줍니다.
08:02
You see some people did beautiful stipple renderings,
196
467000
2000
여러분은 어떤 사람들이 실제적인 모습을 만들기 위해 많은 시간을 들이면서,
08:04
like this one on top --
197
469000
2000
상단에 이와 같은 아름다운 점으로 된 그림들을
08:06
spent a long time making realistic versions.
198
471000
3000
그려놓은 것을 확인할 수 있습니다.
08:09
And other people would draw stick figures or smiley faces.
199
474000
3000
그리고 어떤 사람들은 만화식의 그림을 그릴 수도 있습니다.
08:12
Here on the right-hand side in the middle
200
477000
2000
여기 중간에 오른쪽에
08:14
you see this one guy writing, "$0.01!!! Really?"
201
479000
3000
어떤 사람이 이렇게 써놓은 것을 볼 수 있습니다.
08:17
That's all I'm getting paid for this?
202
482000
4000
“0.01불이요? 정말로, 이게 제가 지불해야 하는 전부인가요?”
08:21
(Laughter)
203
486000
2000
(웃음)
08:23
So the last Mechanical Turk project I'm going to talk to you about
204
488000
2000
마지막으로 말하고 싶은 기계 터크 프로젝트는
08:25
is called Bicycle Built for 2000.
205
490000
2000
2000을 위해 만들어진 자전거입니다.
08:27
This is a collaboration with my friend Daniel Massey.
206
492000
2000
이것은 내 친구 다니엘 매시와 같이 협력했습니다.
08:29
You may recognize these two guys.
207
494000
2000
아마도 이 두 사람을 알지도 모릅니다.
08:31
This is Max Mathews and John Kelly from Bell Labs in the '60s,
208
496000
3000
이 사람들은 60년대에 벨연구소에서 일했던 맥스 매튜와 존 캘리입니다.
08:34
where they created the song "Daisy Bell,"
209
499000
2000
거기서 그들은 세계 최초의 노래하는 컴퓨터인
08:36
which was the world's first singing computer.
210
501000
2000
데이지 벨을 만들었습니다.
08:38
You may recognize it from "2001: A Space Odyssey."
211
503000
2000
아마도 여러분은 그것이 “2001:A space Odyssey”에서 나온 것을 기억할 수도 있습니다.
08:40
When HAL's dying at the end of the film he starts singing this song,
212
505000
3000
할이 영화 마지막에 죽어갈 때, 그는 컴퓨터가 사람이 된 의미로,
08:43
as a reference to when computers became human.
213
508000
3000
이 노래를 부르기 시작합니다.
08:46
So we resynthesized this song.
214
511000
2000
그래서 우리는 이 노래를 다시 재합성 해보았습니다.
08:48
This is what that sounded like.
215
513000
2000
이것이 바로 그것입니다.
08:50
We broke down all the individual notes
216
515000
2000
우리는 이 노래에서 모든 각각의 음표뿐 아니라,
08:52
in the singing as well as the phonemes in the singing.
217
517000
3000
음운을 노래에서 분리해 보았습니다.
08:55
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
218
520000
4000
데이지 벨 : ♫ 데이지, 데이지 ... ♫
08:59
Aaron Koblin: And we took all of those individual pieces,
219
524000
2000
Aaron Koblin : 그리고 우리는 그 모든 각각의 조각들을 가져와서
09:01
and we fed them into another Turk request.
220
526000
2000
그것들은 또다른 기계 터크에 대입해보았습니다.
09:03
This is what it would look like if you went to the site.
221
528000
2000
이것은 여러분이 사이트에 가신다면 볼 수 있는 화면입니다.
09:05
You type in your code,
222
530000
2000
코드를 입력합니다.
09:07
but you first test your mic.
223
532000
2000
하지만, 우선 마이크 테스트를 합니다.
09:09
You'd be fed a simple audio clip.
224
534000
2000
그리고 간단한 오디오 클립을 입혀보겠습니다.
09:11
(Honk)
225
536000
2000
(빵빵)
09:13
And then you'd do your best to recreate that with your own voice.
226
538000
3000
그리고 당신 목소리로 그것을 재현하기 위해 최선을 다해보세요.
09:22
After previewing it and confirming it's what you submitted,
227
547000
3000
당신이 제출한 것을 들어보고 확인해 본 후에,
09:25
you could submit it into the Mechanical Turk with no other context.
228
550000
3000
그것을 기계 터크에 다시 넣어봅니다.
09:28
And this is what we first got back from the very first set of submissions.
229
553000
3000
이것은 처음으로 제출한 것입니다.
09:31
Recording: ♫ Daisy, Daisy ♫
230
556000
5000
녹음 : ♫ 데이지, 데이지 ♫
09:36
♫ give me your answer do ♫
231
561000
5000
♫ 네 대답을 주오.
09:41
♫ I'm half crazy ♫
232
566000
4000
♫ 나는 당신에 대한 사랑으로 ♫
09:45
♫ all for the love of you ♫
233
570000
5000
♫ 반은 제정신이 아니라오. ♫
09:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
234
575000
5000
♫ 그것은 세련된 결혼일 수는 없습니다.♫
09:55
♫ I can't afford a carriage ♫
235
580000
4000
♫ 나는 마차를 살 여유는 없습니다. ♫
09:59
♫ But you'll look sweet upon the seat ♫
236
584000
5000
♫하지만 당신은 우리 둘을 위한 이 자전거위에서도♫
10:04
♫ of a bicycle built for two ♫
237
589000
5000
♫ 달콤해 보일 것입니다. ♫
10:09
AK: So James Surowieki has this idea of the wisdom of crowds,
238
594000
3000
AK : James Surowieki는 군중의 지혜에 대한 생각을 가지고 있습니다.
10:12
that says that a whole bunch of people are smarter than any individual.
239
597000
3000
군중의 지혜라는 것은 개개인보다는 많은 사람들이 똑똑하다는 것을 의미합니다.
10:15
We wanted to see how this applies to collaborative, distributed music making,
240
600000
3000
우리는 이 생각을, 사람들이 그들이 작업을 하는지를 모르고 있는
10:18
where nobody has any idea what it is they're working on.
241
603000
3000
협력적인 음악 작업에 적용되고 있는지 확인해보고 싶었습니다.
10:21
So if you go to the BicycleBuiltforTwoThousand.com
242
606000
2000
여러분이 BicycleBuiltforTwoThousand.com로 들어가 본다면,
10:23
you can actually hear what all this sounds like together.
243
608000
2000
이 모든 소리들이 모두 어떻게 들리는지 실제로 들어볼 수 있습니다.
10:25
I'm sorry for this.
244
610000
2000
죄송합니다.
10:27
(Noise)
245
612000
5000
(소음)
10:32
Chorus: ♫ Daisy, Daisy ♫
246
617000
4000
코러스 : ♫ 데이지, 데이지 ♫
10:36
♫ Give me your answer do ♫
247
621000
5000
♫ 네 대답을 주오♫
10:41
♫ I'm half crazy ♫
248
626000
5000
♫ 나는 당신에 대한 사랑으로 ♫
10:46
♫ all for the love of you ♫
249
631000
4000
♫ 반은 제정신이 아니라오♫
10:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
250
635000
5000
♫ 그것은 세련된 결혼일 수는 없습니다.♫
10:55
♫ I can't afford a carriage ♫
251
640000
4000
♫ 나는 마차를 살 여유는 없습니다 ♫
10:59
♫ But you'd look sweet upon the seat ♫
252
644000
5000
♫ 하지만 당신은 우리 둘을 위한 이 자전거위에서도♫
11:04
♫ of a bicycle built for two ♫
253
649000
6000
♫ 달콤해 보일 것입니다.♫
11:10
AK: So stepping back for a quick second,
254
655000
3000
AK : 잠시 제가 UCLA에서 대학원에 다닐 때로
11:13
when I was at UCLA going to grad school,
255
658000
2000
돌아가보겠습니다.
11:15
I was also working at a place called the Center for Embedded Network Sensing.
256
660000
3000
그때 저는 Embedded Network sensing이라고 곳에서 일했었습니다.
11:18
And I was writing software to visualize laser scanners.
257
663000
3000
그리고 저는 시각 레이저 스캐너를 위한 소프트웨어를 만들었습니다.
11:21
So basically motion through 3D space.
258
666000
2000
그것은 기본적으로 3차원 동작을 처리합니다.
11:23
And this was seen by a director in L.A. named James Frost
259
668000
2000
그리고, L.A의 James Frost 감독이 이것을 보았습니다.
11:25
who said, "Wait a minute.
260
670000
2000
그는 이렇게 말했습니다. “잠시만요.
11:27
You mean we can shoot a music video without actually using any video?"
261
672000
2000
당신은 실제 비디오를 사용하지 않고도 뮤직 비디오를 찍을 수 있다는 것인가요? "
11:29
So we did exactly that.
262
674000
2000
그래서, 우리는 정확히 그렇게 했습니다.
11:31
We made a music video for one of my favorite bands, Radiohead.
263
676000
2000
우리는 제가 가장 좋아하는 밴드 중 하나인 Radiohead의 뮤직 비디오를 만들었습니다.
11:33
And I think one of my favorite parts of this project
264
678000
2000
제 생각에는 이 프로젝트에서 제가 가장 좋아하는 부분 중 하나는
11:35
was not just shooting a video with lasers,
265
680000
2000
단지 레이저를 이용해 비디오를 만들었다는 것 뿐 아니라,
11:37
but we also open sourced it,
266
682000
2000
그것을 오픈 소스화해서
11:39
and we made it released as a Google Code project,
267
684000
2000
구글 코드 프로젝트로 배포했다는 것입니다.
11:41
where people could download a bunch of the data and some source code
268
686000
2000
이를 통해, 사람들은 자신의 프로젝트를 위한 수많은 데이터와
11:43
to build their own versions of it.
269
688000
2000
소스 코드를 다운로드를 받을 수 있습니다.
11:45
And people were making some amazing things.
270
690000
2000
그리고 사람들은 몇 가지 놀라운 일들을 했습니다.
11:47
This is actually two of my favorites:
271
692000
2000
이것은 실제로 제가 좋아하는 두 가지 입니다:
11:49
the pin-board Thom Yorke and a LEGO Thom Yorke.
272
694000
2000
핀 보드 톰 요크와 LEGO 톰 요크.
11:51
A whole YouTube channel of people submitting really interesting content.
273
696000
3000
정말 재미있는 컨텐츠를 제출한 사람들의 유투브 채널입니다.
11:54
More recently, somebody even 3D-printed Thom Yorke's head,
274
699000
3000
최근에도, 누군가가 3D의 톰 요크의 머리를 프린트 했습니다.
11:57
which is a little creepy, but pretty cool.
275
702000
3000
이것은 좀 오싹하지만, 정말 멋진 일이죠.
12:00
So with everybody making so much amazing stuff
276
705000
2000
저는, 정말 멋진 것을 만들어내고 실제로
12:02
and actually understanding what it was they were working on,
277
707000
3000
그것들이 작동하는 것을 이해하는 모든 사람들과 함께
12:05
I was really interested in trying to make a collaborative project
278
710000
2000
일하는 공동 프로젝트에 관심이 많았습니다.
12:07
where people were working together to build something.
279
712000
2000
그 프로젝트에서 사람들은 어떤 것을 만들기 위해 같이 작업을 합니다.
12:09
And I met a music video director named Chris Milk.
280
714000
2000
저는 Chris Milk라는 뮤직 비디오 감독을 만났습니다.
12:11
And we started bouncing around ideas
281
716000
2000
우리는 협업 뮤직 비디오를 만들기 위한
12:13
to make a collaborative music video project.
282
718000
2000
아이디어들을 모으기 시작했습니다.
12:15
But we knew we really needed the right person
283
720000
2000
그러나 우리는 그것들을 모으고 만들어 낼 수 있는
12:17
to kind of rally behind and build something for.
284
722000
3000
적합한 사람이 필요하다는 것을 알게 되었습니다.
12:20
So we put the idea on the back burner for a few months.
285
725000
2000
그래서 우리는 몇 달 동안 아이디어들을 다시 생각해 보기로 했습니다.
12:22
And he ended up talking to Rick Rubin,
286
727000
2000
그리고, Ain't No Grave 라는 Johnny Cas의 첫 앨범을 마무리한
12:24
who was finishing up Johnny Cash's final album
287
729000
2000
Rick Rubin에게
12:26
called "Ain't No Grave."
288
731000
2000
말해보기로 했습니다.
12:28
The lyrics to the leading track are "Ain't no grave can hold my body down."
289
733000
3000
첫 트랙의 가사는 “더 이상 내 몸 기댈 무덤이 없네” 입니다.
12:31
So we thought this was the perfect
290
736000
2000
그래서 우리는 이것이 우리의 협력 기념물과
12:33
project to build a collaborative memorial
291
738000
2000
Johnny Cash의 가상의 부활을 완성하기 위한
12:35
and a virtual resurrection for Johnny Cash.
292
740000
2000
완벽한 프로젝트라고 생각했습니다.
12:37
So I teamed up with my good friend Ricardo Cabello, also known as Mr. doob,
293
742000
3000
그래서 저는 Mr. doob라고 알려진 내 친구 Ricard Cabello와 팀을 이루었습니다.
12:40
who's a much better programmer than I am,
294
745000
2000
그는 저보다 훨씬 훌륭한 프로그래머이고
12:42
and he made this amazing Flash drawing tool.
295
747000
2000
놀라운 플래쉬 그림 도구를 만들었습니다.
12:44
As you know,
296
749000
2000
여러분도 아시다시피,
12:46
an animation is a series of images.
297
751000
2000
애니메이션은 이미지의 연속입니다.
12:48
So what we did was cross-cut a bunch of archival footage of Johnny Cash,
298
753000
3000
그래서 우리는 일초에 8장의 프레임으로 Johnny Cash의 저장소의 일부 데이터를
12:51
and at eight frames a second,
299
756000
2000
편집했습니다.
12:53
we allowed individuals to draw a single frame
300
758000
2000
우리는 사람들로 하여금 다이나믹하게 변하는 뮤직 비디오에
12:55
that would get woven into
301
760000
2000
각각 프레임을
12:57
this dynamically changing music video.
302
762000
2000
그릴 수 있도록 만들었습니다.
12:59
So I don't have time to play the entire thing for you,
303
764000
2000
전체 화면을 보여드릴 시간은 없는 것 같습니다.
13:01
but I want to show you two short clips.
304
766000
2000
대신, 짧은 두 개의 영상만 보여드리겠습니다.
13:03
One is the beginning of the music video.
305
768000
2000
하나는 뮤직 비디오의 시작입니다.
13:05
And that's going to be followed by a short clip
306
770000
2000
그리고 이 프로젝트에 이미 기여한 사람들이
13:07
of people who have already contributed to the project
307
772000
2000
간단하게 애기하는 짧은 영상이
13:09
talking about it briefly.
308
774000
3000
뒤따라 재생됩니다.
13:12
(Music)
309
777000
6000
(음악)
13:18
(Video) Johnny Cash: ♫ There ain't no grave ♫
310
783000
2000
(비디오) 자니 캐쉬 : ♫내 몸 하나 뉘일 수 있는 ♫
13:20
♫ can hold my body down ♫
311
785000
4000
♫ 무덤도 없다♫
13:24
♫ There ain't no grave ♫
312
789000
2000
♫ 몸 하나 뉘일 수 있는♫
13:26
♫ can hold body down ♫
313
791000
3000
♫ 무덤도 없다.♫
13:30
♫ When I hear the trumpet sound ♫
314
795000
4000
♫ 내가 트럼펫 소리를 들었을 때,♫
13:34
♫ I'm going to ride right out of the ground ♫
315
799000
2000
♫ 나는 밖으로 나아갈 것이다.♫
13:36
♫ Ain't no grave ♫
316
801000
3000
♫내 몸이 기댈 수 있는♫
13:39
♫ can hold my body ... ♫
317
804000
3000
♫ 무덤도 없다.♫
13:42
(Applause)
318
807000
2000
(박수)
13:44
AK: What better way to pay tribute to the man
319
809000
3000
AK : 어떤 사람을 찬양하기 위해, 그의 노래 중에 한곡을 위해 무엇인가를 만드는 것보다
13:47
than to make something for one of his songs.
320
812000
3000
더 좋은 방법이 무엇이 있을까요.
13:50
Collaborator: I felt really sad when he died.
321
815000
2000
공동 작업자 : 그가 죽었을 때 저는 정말 슬펐습니다.
13:52
And I just thought it'd be wonderful,
322
817000
2000
그리고 단지 그것이 좋은 줄 알았는데,
13:54
it'd be really nice to contribute something to his memory.
323
819000
3000
그를 기억하는데 무엇인가를 기여한다는 것은 정말 환상적인 일입니다.
13:57
Collaborator Two: It really allows
324
822000
2000
두번째 공동 작업자 : 살아있고 숨쉬는 기념이 되기 위해
13:59
this last recording of his
325
824000
3000
그의 마지막 기록을
14:02
to be a living, breathing memorial.
326
827000
5000
허락하는 것입니다.
14:07
Collaborator Three: For all of the frames to be drawn by fans,
327
832000
3000
세번째 공동 작업자 : 팬들에게서 얻어진 모든 프레임들은,
14:10
each individual frame,
328
835000
2000
그 각각의 프레임은,
14:12
it's got a very powerful feeling to it.
329
837000
2000
매우 강력한 느낌을 줍니다.
14:14
Collaborator Four: I've seen everybody
330
839000
2000
네번째 공동 작업자 :나는 일본, 베네수엘라로부터
14:16
from Japan, Venezuela, to the States,
331
841000
2000
미국까지, 녹스빌, 테네스까지 여러 곳에서 온
14:18
to Knoxville, Tennessee.
332
843000
2000
많은 사람들을 보았습니다.
14:20
Collaborator Five: As much as is different from frame to frame,
333
845000
3000
다섯번째 공동 작업자 : 프레임은 각기 제각각 다릅니다.
14:23
it really is personal.
334
848000
2000
정말 개인적인 것입니다.
14:25
Collaborator Six: Watching the video in my room,
335
850000
2000
여섯번째 공동 작업자 : 내 방에서 비디오를 보고,
14:27
I could see me not understanding at the beginning of it.
336
852000
3000
저는 그것의 시작부분을 이해하지 않고 있는 제 자신을 발견했습니다.
14:30
And I just worked and worked through problems,
337
855000
3000
저는 계속 해서 그 문제점에 대해서 일을 했습니다.
14:33
until my little wee battles that I was fighting within the picture
338
858000
4000
그림 안에서 내가 싸우고 있는 작은 나의 전쟁들이 스스로
14:37
all began to resolve themselves.
339
862000
3000
문제점을 해결할 때까지 말입니다.
14:40
You can actually see the point when I know what I'm doing,
340
865000
2000
그래서, 내가 무엇을 하고 있는 내가 알게 되었을 때,
14:42
and a lot of light and dark comes into it.
341
867000
3000
포인트와 포인트로 들어가는 빛과 어두움을 알 수 있었습니다.
14:45
And in a weird way,
342
870000
2000
그리고 이상하게도
14:47
that's what I actually like about Johnny Cash's music as well.
343
872000
2000
그것이 제가 정말로 Johnny Cash의 음악을 좋아하는 방식입니다.
14:49
It's the sum total of his life,
344
874000
2000
이것은 그의 삶의 전부입니다.
14:51
all the things that had happened --
345
876000
2000
좋은 것들, 나쁜 것들.. –
14:53
the bad things, the good things.
346
878000
2000
그 모든 것입니다.
14:55
You're hearing a person's life.
347
880000
3000
여러분은 한 사람의 인생을 듣고 있는 것입니다.
15:01
AK: So if you go to the website JohnnyCashProject.com,
348
886000
2000
AK : 여러분이 웹사이트 JohnnyCashProject.com에 방문한다면,
15:03
what you'll see is the video playing above.
349
888000
2000
위에서 플레이 된 비디오를 보시게 될 것 입니다.
15:05
And below it are all the individual frames
350
890000
2000
아래는 사람들이 이 프로젝트에 제출해온
15:07
that people have been submitting to the project.
351
892000
2000
각각의 개별 프레임 들입니다.
15:09
So this isn't finished at all,
352
894000
2000
이것은 아직 완성되지 않았습니다.
15:11
but it's an ongoing project where people can continue to collaborate.
353
896000
2000
이것은 사람들이 협업을 계속할 수 있도록 진행되고 있는 프로젝트입니다.
15:13
If you roll over any one of those individual thumbnails,
354
898000
2000
여러분이 각각의 썸네일을 본다면,
15:15
you can see the person who drew that individual thumbnail
355
900000
2000
당신은 그 각 썸네일을 그린 사람과 그들의 위치를
15:17
and where they were located.
356
902000
2000
볼 수 있는 것입니다.
15:19
And if you find one that you're interested in,
357
904000
2000
그리고, 여러분이 흥미를 끌만한 것을 발견한다면,
15:21
you can actually click on it and open up an information panel
358
906000
2000
여러분이 실제로 그것을 클릭하고
15:23
where you're able to rate that frame,
359
908000
2000
정상까지 올라갈 수 있는 프레임을 계산하는
15:25
which helps it bubble up to the top.
360
910000
2000
정보 패널을 볼 수 있습니다.
15:27
And you can also see the way that it was drawn.
361
912000
2000
또한, 그것들이 그려진 방법을 볼 수 있습니다.
15:29
Again, you can get the playback and personal contribution.
362
914000
2000
다시, 각 개인이 기여한 것을 얻을 수 있습니다.
15:31
In addition to that, it's listed, the artist's name, the location,
363
916000
3000
게다가, 작업가의 이름, 위치, 그리고 얼마나 오랫동안 그것이 그려왔는지
15:34
how long they spent drawing it.
364
919000
2000
정리되어 있습니다.
15:36
And you can pick a style. So this one was tagged "Abstract."
365
921000
3000
여러분은 “추상적인”이라고 표시된 것을 선택할 수 있습니다.
15:39
But there's a bunch of different styles.
366
924000
2000
그러나 다양한 스타일이 있습니다.
15:41
And you can sort the video a number of different ways.
367
926000
2000
그리고 여러분은 이 동영상을 여러 가지 방법으로 정렬할 수 있습니다.
15:43
You can say, "I want to see the pointillist version
368
928000
2000
여러분은 “나는 점으로 표시된 버전이나, 스케치한 버전 또는 실제 버전을 보고 싶어”
15:45
or the sketchy version or the realistic version.
369
930000
2000
라고 말 할 수 있습니다.
15:47
And then this is, again, the abstract version,
370
932000
2000
그리고 이것은, 다시, 조금 미쳐가고 있는
15:49
which ends up getting a little bit crazy.
371
934000
3000
추상적인 버전입니다
15:54
So the last project I want to talk to you about is another collaboration with Chris Milk.
372
939000
3000
제가 여러분에게 말해주고 싶은 마지막 프로젝트는 크리스 밀크와 협력한 또다른 프로젝트입니다.
15:57
And this is called "The Wilderness Downtown."
373
942000
2000
그리고는 "야생 동물 보호 타운"이라고 합니다.
15:59
It's an online music video for the Arcade Fire.
374
944000
3000
그것은 “Arcade Fire”를 위한 온라인 뮤직 비디오 입니다.
16:02
Chris and I were really amazed
375
947000
2000
크리스와 저는 놀랍도록 빠르게 처리할 수 있는
16:04
by the potential now with modern web browsers,
376
949000
2000
HTML5 오디오 비디오와 자바스크립트를
16:06
where you have HTML5 audio and video
377
951000
2000
가진 현대적인 웹 브라우저의
16:08
and the power of JavaScript to render amazingly fast.
378
953000
3000
가능성에 정말 놀랐습니다.
16:11
And we wanted to push the idea of the music video that was meant for the Web
379
956000
3000
그리고 우리는 4:3 또는 16:9윈도우의 웹에
16:14
beyond the four-by-three or sixteen-by-nine window
380
959000
3000
뮤직 비디오의 개념을 밀어넣고,
16:17
and try to make it play out and choreograph throughout the screen.
381
962000
3000
화면을 통해서 재생하도록 하고 싶었습니다.
16:20
But most importantly, I think,
382
965000
2000
가장 중요한 것은, 제가 생각하기에,
16:22
we really wanted to make an experience that was unlike the Johnny Cash Project,
383
967000
3000
우리는 Johnny Cash 프로젝트와는 다른 것을 만들어 보고 싶었습니다.
16:25
where you had a small group of people spending a lot of time
384
970000
3000
그 프로젝트에서 작은 그룹의 사람들이 모두를 위해 어떤 것을 기여하기 위해
16:28
to contribute something for everyone.
385
973000
2000
많은 시간을 보내고 있습니다.
16:30
What if we had a very low commitment,
386
975000
3000
우리가 매우 적은 노력을 했지만,
16:33
but delivered something individually unique to each person who contributed?
387
978000
3000
기여한 각각의 사람들에게 개별적으로 독특한 어떤 것을 전달했다면 어떨까요?
16:36
So the project starts off by asking you to enter the address
388
981000
2000
그래서, 이 프로젝트는 여러분이 자란 집의 주소를
16:38
of the home where you grew up.
389
983000
2000
입력하도록 하면서 시작됩니다.
16:40
And you type in the address --
390
985000
2000
그리고 여러분은 주소를 입력합니다.
16:42
it actually creates a music video specifically for you,
391
987000
2000
그리고, 구글 지도와 거리 지도에서 영상들을 가져와서
16:44
pulling in Google maps and Streetview images
392
989000
2000
당신을 위한 특별한 뮤직 비디오를
16:46
into the experience itself.
393
991000
2000
생성합니다.
16:48
So this should really be seen at home with you typing in your own address,
394
993000
3000
그리고 집에서 여러분이 입력한 주소를 통해 볼 수 있습니다.
16:51
but I'm going to give you a little preview of what you can expect.
395
996000
3000
그러나, 여기서 저는 여러분이 기대하시는 약간의 미리보기 영상을 보여드리겠습니다.
16:54
(Video) Win Butler: ♫ Now our lives are changing fast ♫
396
999000
4000
(비디오) 윈 버틀러 : ♫ 지금 우리의 삶을 빠르게 변화하고 있습니다 ♫
16:58
♫ Now our lives are changing fast ♫
397
1003000
4000
♫ 지금 우리의 삶이 ♫ 빠르게 변하고 있습니다.
17:02
♫ Hope that something pure can last ♫
398
1007000
3000
♫ 순수한 무언가가 지속되기를 바랍니다.♫
17:06
♫ Hope that something pure can last ♫
399
1011000
4000
♫ 순수한 무언가가 지속되기를 바랍니다.♫
17:13
♫ Ooh we used to wait ♫
400
1018000
4000
♫ 오. 우리는 기다리곤 합니다.♫
17:17
♫ Ooh we used to wait ♫
401
1022000
4000
♫ 오. 우리는 기다리곤 합니다.
17:21
♫ Ooh we used to wait ♫
402
1026000
3000
♫ 오. 우리는 기다리곤 합니다.♫
17:24
♫ Sometimes it never came ♫
403
1029000
3000
♫ 때로는 절대로 오지 않은 그것을♫
17:27
♫ Sometimes it never came ♫
404
1032000
4000
♫ 때로는 절대로 오지 않은 그것을♫
17:31
♫ Still moving through the pain ♫
405
1036000
3000
♫ 여전히 고통을 느끼며♫
17:34
♫ We used to wait for it ♫
406
1039000
4000
♫ 우리는 그것을 기다리곤 합니다.♫
17:38
♫ We used to wait for it ♫
407
1043000
4000
♫ 우리는 그것을 기다리곤 합니다.♫
17:42
♫ We used to wait for it ♫
408
1047000
4000
♫ 우리는 그것을 기다리곤 합니다.♫
17:50
AK: So I think, if there's one thing to take away from my talk today,
409
1055000
3000
AK : 제 생각에는 오늘 제 이야기에서 가져갈 하나가 있다면,
17:53
it's that an interface can be a powerful narrative device.
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1058000
2000
그것은 인터페이스가 가장 강력한 대화 도구가 될 수 있다는 것입니다.
17:55
And as we collect more and more personally and socially relevant data,
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1060000
4000
우리가 더욱 개인적이고 사회적인 연관 데이터를 수집할수록
17:59
we have an opportunity, and maybe even an obligation,
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1064000
2000
우리는 같이 협력하면서 인간성을 유지하고,
18:01
to maintain the humanity and tell some amazing stories
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1066000
2000
어떤 놀라운 이야기를 할 수 있는 기회,
18:03
as we explore and collaborate together.
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1068000
2000
또는 어쩌면 의무를 가지고 있는 것입니다.
18:05
Thanks a lot.
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1070000
2000
많이 감사합니다.
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(Applause)
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1072000
4000
(박수
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