TED2012
Jared Ficklin: New ways to see music (with color! and fire!)
Jared Ficklin: Novas formas de ver a música (com cores! E fogo!)
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O designer Jared Ficklin cria visualizações que nos deixam ver a música através das cores e até do fogo (algo de novo nos palcos da TED) para analisar como é que o som nos faz sentir. Faz um pequeno desvio para analisar o som de um skate parque – e como o áudio nos pode dar pistas sobre como desenvolver a criatividade.
Jared Ficklin - Visualizer
In his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire. Full bio
In his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire. Full bio
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00:16
My passions
0
449
1033
As minhas paixões
00:17
are music, technology and making things.
1
1482
3689
são a música, a tecnologia e criar coisas.
00:21
And it's the combination of these things
2
5171
3183
E foi a combinação destas coisas
00:24
that has led me to the hobby of sound visualization,
3
8354
2696
que me levou à visualização do som
00:26
and, on occasion, has led me to play with fire.
4
11050
4078
e, por vezes, a brincar com o fogo.
00:31
This is a Rubens' tube. It's one of many I've made over the years,
5
15128
2377
Isto é um tubo de Rubens.
É um dos muitos que fiz ao longo dos anos.
É um dos muitos que fiz ao longo dos anos.
00:33
and I have one here tonight.
6
17505
1746
Tenho um aqui hoje.
00:35
It's about an 8-foot-long tube of metal,
7
19251
1525
É um tubo de metal
com cerca de 2 metros e meio.
com cerca de 2 metros e meio.
00:36
it's got a hundred or so holes on top,
8
20776
1335
Tem cerca de cem buracos no topo.
00:38
on that side is the speaker, and here
9
22111
1753
Daquele lado é o altifalante
00:39
is some lab tubing, and it's connected to this tank
10
23864
2176
E aqui temos alguns tubos
ligados a este tanque
ligados a este tanque
00:41
of propane.
11
26040
1601
de propano.
00:44
So, let's fire it up and see what it does.
12
29087
3369
Vamos acender as chamas
e ver o que acontece.
e ver o que acontece.
00:53
So let's play a 550-herz frequency
13
37887
1891
Vamos tocar a uma frequência de 550 Herz
00:55
and watch what happens.
14
39778
1515
e ver o que acontece.
00:57
(Frequency)
15
41342
8483
(Frequência)
01:05
Thank you. (Applause)
16
49825
2713
Obrigado.
(Aplausos)
(Aplausos)
01:08
It's okay to applaud the laws of physics,
17
52538
1988
Podem bater palmas às leis da física
01:10
but essentially what's happening here
18
54526
1456
mas, essencialmente,
o que está a acontecer...
o que está a acontecer...
01:11
-- (Laughter) --
19
55982
1760
(Risos)
01:13
is the energy from the sound via the air and gas molecules
20
57742
4008
é que a energia do som
que vem das moléculas do gás e do ar
que vem das moléculas do gás e do ar
01:17
is influencing the combustion properties of propane,
21
61750
2504
está a influenciar
as propriedades de combustão do propano,
as propriedades de combustão do propano,
01:20
creating a visible waveform,
22
64254
1904
criando uma onda visível,
01:22
and we can see the alternating regions of compression
23
66158
2320
e podemos ver
as regiões de compressão a alternar
as regiões de compressão a alternar
01:24
and rarefaction that we call frequency,
24
68478
2040
e a rarefação a que chamamos frequência
01:26
and the height is showing us amplitude.
25
70518
1744
e as alturas mostram-nos a amplitude.
01:28
So let's change the frequency of the sound,
26
72262
2328
Vamos mudar a frequência do som
01:30
and watch what happens to the fire.
27
74590
1425
e ver o que acontece com o fogo.
01:31
(Higher frequency)
28
76015
10130
(Frequência mais elevada)
01:42
So every time we hit a resonant frequency we get a standing wave
29
86145
3350
Sempre que atingimos uma frequência
ressonante dá-se uma onda estacionária
ressonante dá-se uma onda estacionária
01:45
and that emergent sine curve of fire.
30
89495
1700
e uma onda sinusoidal de fogo.
01:47
So let's turn that off. We're indoors.
31
91195
1578
Vamos desligar isto.
Estamos dentro de um edifício.
Estamos dentro de um edifício.
01:48
Thank you. (Applause)
32
92773
5591
Obrigado.
(Aplausos)
(Aplausos)
01:54
I also have with me a flame table.
33
98364
2347
Também tenho uma mesa de chamas.
01:56
It's very similar to a Rubens' tube, and it's also used
34
100711
1565
É muito parecida ao tubo de Rubens,
e também é usada
e também é usada
01:58
for visualizing the physical properties of sound,
35
102276
2121
para visualizar
as propriedades físicas do som
as propriedades físicas do som
02:00
such as eigenmodes, so let's fire it up
36
104397
1968
como os "eigenmodes".
Vamos acender isto
Vamos acender isto
02:02
and see what it does.
37
106365
2250
e ver o que acontece.
02:08
Ooh. (Laughter)
38
112292
4468
(Risos)
02:12
Okay. Now, while the table comes up to pressure,
39
116760
2974
Então, enquanto a mesa atinge a pressão,
02:15
let me note here that the sound is not traveling
40
119734
1672
deixem-me salientar
que o som não se está a mover
que o som não se está a mover
02:17
in perfect lines. It's actually traveling in all directions,
41
121406
2746
em linhas perfeitas,
mas sim em todas as direções.
mas sim em todas as direções.
02:20
and the Rubens' tube's a little like bisecting those waves
42
124152
3109
e que o tubo de Rubens está
como que a dividir as ondas
como que a dividir as ondas
02:23
with a line, and the flame table's a little like
43
127261
1996
com as linhas e é como se a mesa
02:25
bisecting those waves with a plane,
44
129257
1854
estivesse a dividir aquelas ondas
com um plano
com um plano
02:27
and it can show a little more subtle complexity, which is why
45
131111
4000
e pode mostrar
uma complexidade mais subtil
uma complexidade mais subtil
02:31
I like to use it to watch Geoff Farina play guitar.
46
135111
2353
e é por isso que eu gosto de a usar
para ver o Geoff Farina a tocar guitarra.
para ver o Geoff Farina a tocar guitarra.
02:33
(Music)
47
137464
42281
(Música)
03:15
All right, so it's a delicate dance.
48
179745
1765
Pronto, é uma dança delicada.
03:17
If you watch closely — (Applause)
49
181510
2545
Se observaram com atenção...
(Aplauso)
(Aplauso)
03:19
If you watch closely, you may have seen
50
184055
2767
Se observaram com atenção,
podem ter visto
podem ter visto
03:22
some of the eigenmodes, but also you may have seen
51
186822
2472
alguns dos "eigenmodes",
mas também podem ter reparado
mas também podem ter reparado
03:25
that jazz music is better with fire.
52
189294
4617
que a música jazz é melhor com fogo.
03:29
Actually, a lot of things are better with fire in my world,
53
193911
2010
Na verdade, muitas coisas
são melhores com fogo,
são melhores com fogo,
03:31
but the fire's just a foundation.
54
195921
2432
mas o fogo é só a fundação.
03:34
It shows very well that eyes can hear,
55
198353
1148
Mostra muito bem
que os olhos podem ouvir.
que os olhos podem ouvir.
03:35
and this is interesting to me because
56
199501
1395
Acho isto interessante porque
03:36
technology allows us to present sound to the eyes
57
200896
2854
a tecnologia permite-nos
apresentar o som aos olhos
apresentar o som aos olhos
03:39
in ways that accentuate the strength of the eyes
58
203750
2863
em formas que acentuam a força dos olhos
03:42
for seeing sound, such as the removal of time.
59
206613
2697
para ver o som, como a remoção do tempo.
03:45
So here, I'm using a rendering algorithm to paint
60
209310
3384
Aqui estou a usar
um algoritmo de renderização para pintar
um algoritmo de renderização para pintar
03:48
the frequencies of the song "Smells Like Teen Spirit"
61
212694
2463
as frequências da música
"Smells Like Teen Spirit"
"Smells Like Teen Spirit"
03:51
in a way that the eyes can take them in
62
215157
2040
de forma a que os olhos as absorvam
03:53
as a single visual impression, and the technique
63
217197
2244
como uma única impressão visual.
03:55
will also show the strengths of the visual cortex
64
219441
1973
Está técnica também mostra
os pontos fortes do córtex visual
os pontos fortes do córtex visual
03:57
for pattern recognition.
65
221414
1616
para o reconhecimento de padrões.
03:58
So if I show you another song off this album,
66
223030
1879
Por isso se vos mostrar
outra música deste álbum
outra música deste álbum
04:00
and another, your eyes will easily pick out
67
224909
3481
e outra, os vossos olhos facilmente
04:04
the use of repetition by the band Nirvana,
68
228390
2928
se apercebem do uso da repetição
pelos Nirvana.
pelos Nirvana.
04:07
and in the frequency distribution, the colors,
69
231318
1857
E na distribuição da frequência, as cores,
04:09
you can see the clean-dirty-clean sound
70
233175
3048
podem ver o som limpo-sujo-limpo
04:12
that they are famous for,
71
236223
1207
de que eles são famosos.
04:13
and here is the entire album as a single visual impression,
72
237430
4000
E aqui está o álbum inteiro
numa única impressão visual.
numa única impressão visual.
04:17
and I think this impression is pretty powerful.
73
241430
1880
Acho que esta impressão é muito forte.
04:19
At least, it's powerful enough that
74
243310
1714
Pelo menos, é forte o suficiente
04:20
if I show you these four songs,
75
245024
1342
porque se eu vos mostrar 4 músicas,
04:22
and I remind you that this is "Smells Like Teen Spirit,"
76
246366
2441
e lembro-vos de que esta
é a "Smells Like Teen Spirit",
é a "Smells Like Teen Spirit",
04:24
you can probably correctly guess, without listening
77
248807
2319
provavelmente podem adivinhar, sem ouvir
04:27
to any music at all, that the song
78
251126
1434
qualquer música, que a canção
04:28
a die hard Nirvana fan would enjoy is this song,
79
252560
2294
de que um verdadeiro fã dos Nirvana
iria gostar é esta
iria gostar é esta
04:30
"I'll Stick Around" by the Foo Fighters,
80
254854
2256
"I'll Stick Around" dos Foo Fighters,
04:33
whose lead singer is Dave Grohl,
81
257110
2000
cujo vocalista é Dave Grohl,
04:35
who was the drummer in Nirvana.
82
259110
3778
que foi baterista dos Nirvana.
04:38
The songs are a little similar, but mostly
83
262888
1300
As músicas são um bocado parecidas,
04:40
I'm just interested in the idea that someday maybe
84
264188
1626
mas estou mais interessado
na ideia de que, talvez um dia,
na ideia de que, talvez um dia,
04:41
we'll buy a song because we like the way it looks.
85
265814
4412
compremos uma canção
porque gostamos da sua aparência.
porque gostamos da sua aparência.
04:46
All right, now for some more sound data.
86
270226
1100
Muito bem. Mais alguns dados de som.
04:47
This is data from a skate park,
87
271326
2652
Estes dados são de um skate parque.
04:49
and this is Mabel Davis skate park
88
273978
2032
Este é o skate parque Mabel Davis
04:51
in Austin, Texas. (Skateboard sounds)
89
276010
2142
em Austin, Texas.
(Sons de skateboard)
(Sons de skateboard)
04:54
And the sounds you're hearing came from eight
90
278152
1374
Os sons que ouvem vêm de 8 microfones
04:55
microphones attached to obstacles around the park,
91
279526
2216
presos a vários obstáculos
à volta do parque
à volta do parque
04:57
and it sounds like chaos, but actually
92
281742
2184
e parece um caos, mas, na verdade,
04:59
all the tricks start with a very distinct slap,
93
283926
3347
todos os truques começam
com um estalo muito distinto.
com um estalo muito distinto.
05:03
but successful tricks end with a pop,
94
287273
1604
Os truques bem-sucedidos
acabam com um "pop"
acabam com um "pop"
05:04
whereas unsuccessful tricks
95
288877
1793
enquanto os malsucedidos
05:06
more of a scratch and a tumble,
96
290670
1856
acabam com uma espécie
de arranhão ou tombo.
de arranhão ou tombo.
05:08
and tricks on the rail will ring out like a gong, and
97
292526
4010
Os truques no corrimão
vão soar como um gongo.
vão soar como um gongo.
05:12
voices occupy very unique frequencies in the skate park.
98
296536
2790
As vozes têm frequências muito únicas
no skate parque.
no skate parque.
05:15
So if we were to render these sounds visually,
99
299326
1938
Se tornássemos estes sons em algo visual,
05:17
we might end up with something like this.
100
301264
1407
acabaríamos com algo como isto.
05:18
This is all 40 minutes of the recording,
101
302671
2456
Aqui estão os 40 minutos da gravação.
05:21
and right away the algorithm tells us
102
305127
2160
E o algoritmo diz-nos imediatamente
05:23
a lot more tricks are missed than are made,
103
307287
2073
que há mais truques malsucedidos
do que bem-sucedidos
do que bem-sucedidos
05:25
and also a trick on the rails is a lot more likely
104
309360
2335
e que um truque nos corrimões
tem mais probabilidade
tem mais probabilidade
05:27
to produce a cheer, and if you look really closely,
105
311695
2872
de receber aplausos.
E se olharmos com atenção,
E se olharmos com atenção,
05:30
we can tease out traffic patterns.
106
314567
1733
podemos extrair padrões de tráfego.
05:32
You see the skaters often trick in this direction. The obstacles are easier.
107
316300
6087
Podem ver que os skaters movem-se nesta direção.
Os obstáculos são mais fáceis.
Os obstáculos são mais fáceis.
05:38
And in the middle of the recording, the mics pick this up,
108
322387
1705
A meio da gravação,
os microfones captaram isto.
os microfones captaram isto.
05:39
but later in the recording, this kid shows up,
109
324092
2804
Mas mais tarde, este miúdo aparece
05:42
and he starts using a line at the top of the park
110
326896
2928
e começa a usar uma linha
na parte superior do parque
na parte superior do parque
05:45
to do some very advanced tricks on something
111
329824
1802
para fazer uns truques muito avançados
05:47
called the tall rail.
112
331626
1103
no corrimão alto.
05:48
And it's fascinating. At this moment in time,
113
332729
1872
E é fascinante. Neste momento,
05:50
all the rest of the skaters turn their lines 90 degrees
114
334601
3503
todos os skaters giram 90 graus
05:54
to stay out of his way.
115
338104
1778
para ficar fora do seu caminho.
05:55
You see, there's a subtle etiquette in the skate park,
116
339882
2543
Há uma etiqueta subtil no parque de skate,
05:58
and it's led by key influencers,
117
342425
1600
dirigida por influenciadores importantes
05:59
and they tend to be the kids who can do the best tricks,
118
344025
3248
que tendem a ser os miúdos
que conseguem fazer os melhores truques
que conseguem fazer os melhores truques
06:03
or wear red pants, and on this day the mics picked that up.
119
347273
2430
ou usar calças vermelhas.
E os microfones captaram isso.
E os microfones captaram isso.
06:05
All right, from skate physics to theoretical physics.
120
349703
3901
Ok, da física dos skates à física teórica.
06:09
I'm a big fan of Stephen Hawking,
121
353604
1616
Sou um grande fã de Stephen Hawking
06:11
and I wanted to use all eight hours
122
355220
1336
e queria usar as 8 horas
06:12
of his Cambridge lecture series to create an homage.
123
356556
2587
da sua série de palestras em Cambridge
para criar uma homenagem.
para criar uma homenagem.
06:15
Now, in this series he's speaking with the aid of a computer,
124
359143
3064
Nesta série, ele está a falar
com a ajuda de um computador
com a ajuda de um computador
06:18
which actually makes identifying the ends of sentences
125
362207
3104
o que faz com que seja fácil identificar
o fim das frases.
o fim das frases.
06:21
fairly easy. So I wrote a steering algorithm.
126
365311
3426
Por isso escrevi um algoritmo de direção.
06:24
It listens to the lecture, and then it uses
127
368737
1960
Ouve a palestra e depois usa
06:26
the amplitude of each word to move a point on the x-axis,
128
370697
2687
a amplitude de cada palavra
para mover um ponto no eixo x
para mover um ponto no eixo x
06:29
and it uses the inflection of sentences
129
373384
2633
e usa a inflexão das frases
06:31
to move a same point up and down on the y-axis.
130
376017
2154
para mover o mesmo ponto
para cima e para baixo no eixo y.
para cima e para baixo no eixo y.
06:34
And these trend lines, you can see, there's more questions
131
378171
2774
E estas linhas de tendência...
como podem ver há mais perguntas
como podem ver há mais perguntas
06:36
than answers in the laws of physics,
132
380945
1870
do que respostas às leis da física
06:38
and when we reach the end of a sentence,
133
382815
2033
e quando chegamos ao fim da frase,
06:40
we place a star at that location.
134
384848
2335
pomos uma estrela naquela localização.
06:43
So there's a lot of sentences, so a lot of stars,
135
387183
2800
Portanto, há muitas frases,
muitas estrelas
muitas estrelas
06:45
and after rendering all of the audio, this is what we get.
136
389983
2356
quando o áudio estiver completo
é isto que temos.
é isto que temos.
06:48
This is Stephen Hawking's universe.
137
392339
2929
Este é o universo de Stephen Hawking.
06:51
(Applause)
138
395268
6937
(Aplausos)
06:58
It's all eight hours of the Cambridge lecture series
139
402205
2487
São as 8 horas da série de palestras de Cambridge
07:00
taken in as a single visual impression,
140
404692
1848
numa única impressão visual.
07:02
and I really like this image,
141
406540
1757
Adoro esta imagem,
07:04
but a lot of people think it's fake.
142
408297
1808
mas muitas pessoas acham que é falsa.
07:06
So I made a more interactive version,
143
410105
2344
Por isso fiz uma versão mais interativa.
07:08
and the way I did that is I used their position in time
144
412449
5456
O que fiz foi usar a sua posição no tempo
07:13
in the lecture to place these stars into 3D space,
145
417905
2367
na palestra para pôr estas estrelas
num espaço 3D
num espaço 3D
07:16
and with some custom software and a Kinect,
146
420272
2401
e com um software personalizável
e um sensor Kinect
e um sensor Kinect
07:18
I can walk right into the lecture.
147
422673
2663
posso caminhar diretamente na palestra.
07:21
I'm going to wave through the Kinect here
148
425336
1800
Aqui vou acenar através do Kinect
07:23
and take control, and now I'm going to reach out
149
427136
1832
assumir o controle
e agora vou estender a mão
e agora vou estender a mão
07:24
and I'm going to touch a star, and when I do,
150
428968
3239
e vou tocar numa estrela,
e quando o fizer,
e quando o fizer,
07:28
it will play the sentence
151
432207
1944
vai reproduzir a frase
07:30
that generated that star.
152
434151
1465
que gerou aquela estrela.
07:31
Stephen Hawking: There is one, and only one, arrangement
153
435616
3816
Stephen Hawking:
"Há uma única disposição
"Há uma única disposição
07:35
in which the pieces make a complete picture.
154
439432
2799
para que as peças criem
uma imagem completa."
uma imagem completa."
07:38
Jared Ficklin: Thank you. (Applause)
155
442231
4148
Obrigado.
(Aplauso)
(Aplauso)
07:42
There are 1,400 stars.
156
446379
3173
Há 1400 estrelas.
07:45
It's a really fun way to explore the lecture,
157
449552
1664
É uma forma divertida de explorar a palestra
07:47
and, I hope, a fitting homage.
158
451216
1467
e, espero, uma homenagem adequada.
07:48
All right. Let me close with a work in progress.
159
452683
5472
Pronto. Deixem-me acabar
com um projeto incompleto.
com um projeto incompleto.
07:54
I think, after 30 years, the opportunity exists
160
458155
2983
Penso que depois de 30 anos
há a oportunidade
há a oportunidade
07:57
to create an enhanced version of closed captioning.
161
461138
2104
de criar uma versão melhorada
das legendas ocultas.
das legendas ocultas.
07:59
Now, we've all seen a lot of TEDTalks online,
162
463242
2119
Já todos vimos muitos vídeos
de conferências TED online.
de conferências TED online.
08:01
so let's watch one now with the sound turned off
163
465361
2927
Vamos ver um sem som
08:04
and the closed captioning turned on.
164
468288
3922
mas com as legendas ocultas.
08:08
There's no closed captioning for the TED theme song,
165
472210
2146
Não há legendas ocultas
para o tema da TED.
para o tema da TED.
08:10
and we're missing it, but if you've watched enough of these,
166
474356
2113
E estamos a perdê-lo,
mas se viram suficientes
mas se viram suficientes
08:12
you hear it in your mind's ear,
167
476469
1369
podem ouvi-lo no ouvido do vosso cérebro
08:13
and then applause starts.
168
477838
2983
e depois vem o aplauso.
08:16
It usually begins here, and it grows and then it falls.
169
480821
2190
Normalmente começa aqui,
aumenta e depois diminui.
aumenta e depois diminui.
08:18
Sometimes you get a little star applause,
170
483011
1977
Às vezes ouvimos um pequeno aplauso,
08:20
and then I think even Bill Gates takes a nervous breath,
171
484988
2486
depois acho que o Bill Gates
até dá um suspiro nervoso
até dá um suspiro nervoso
08:23
and the talk begins.
172
487474
1690
e a conferência começa.
08:25
All right, so let's watch this clip again.
173
489164
5698
Pronto, vamos ver este clip outra vez.
08:30
This time, I'm not going to talk at all.
174
494862
1256
Desta vez não vou falar.
08:32
There's still going to be no audio,
175
496118
1367
Ainda não vai haver áudio,
08:33
but what I am going to do is I'm going to render the sound
176
497485
1904
mas o que vou fazer é
render visualmente o som
render visualmente o som
08:35
visually in real time at the bottom of the screen.
177
499389
4316
em tempo real na parte inferior do ecrã.
08:39
So watch closely and see what your eyes can hear.
178
503705
2791
Por isso vejam com atenção
o que os vossos olhos podem ouvir.
o que os vossos olhos podem ouvir.
09:03
This is fairly amazing to me.
179
527880
1880
Para mim isto é formidável.
09:05
Even on the first view, your eyes will successfully
180
529760
3333
Mesmo à primeira vista,
os vossos olhos irão reconhecer
os vossos olhos irão reconhecer
09:08
pick out patterns, but on repeated views,
181
533093
3088
padrões com sucesso,
mas no caso de visualizações repetidas
mas no caso de visualizações repetidas
09:12
your brain actually gets better
182
536181
1689
os vossos cérebros tornam-se melhores
09:13
at turning these patterns into information.
183
537870
1656
a transformar estes padrões em informação.
09:15
You can get the tone and the timbre
184
539526
1591
Podemos obter o tom e o timbre,
09:17
and the pace of the speech,
185
541117
1223
a velocidade do discurso,
09:18
things that you can't get out of closed captioning.
186
542340
2064
coisas a que não temos acesso
com as legendas ocultas.
com as legendas ocultas.
09:20
That famous scene in horror movies
187
544404
2184
Aquela cena famosa dos filmes de terror
09:22
where someone is walking up from behind
188
546588
2648
em que alguém está a aproximar-se por trás
09:25
is something you can see,
189
549236
1960
é algo que podem ver,
09:27
and I believe this information would be something
190
551196
2704
e acredito que esta informação seria
09:29
that is useful at times when the audio is turned off
191
553900
2803
útil para as alturas em que o som
está desligado
está desligado
09:32
or not heard at all, and I speculate that deaf audiences
192
556703
2941
ou simplesmente não se ouve.
Especulo que a audiência surda
Especulo que a audiência surda
09:35
might actually even be better
193
559644
1177
pode mesmo ser melhor
09:36
at seeing sound than hearing audiences.
194
560821
1781
a ver o som do que a audiência não surda.
09:38
I don't know. It's a theory right now.
195
562602
1498
Não sei. Por enquanto é só uma teoria.
09:40
Actually, it's all just an idea.
196
564100
1521
Na verdade, é só uma ideia.
09:41
And let me end by saying that sound moves in all directions,
197
565621
4191
Deixem-me acabar dizendo que o som
move-se em todas as direções
move-se em todas as direções
09:45
and so do ideas.
198
569812
1977
tal como as ideias.
09:47
Thank you. (Applause)
199
571789
3112
Obrigado.
(Aplausos)
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Jared Ficklin - VisualizerIn his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire.
Why you should listen
Jared Ficklin is a Senior Principal Design Technologist at frog, where he builds user experiences for clients, playing with interactions including touch and multi-touch, and applying physics to enhance the user experience. A passion for music and making things introduced him to the hobby of sound visualization, which has led him on occasion to play with fire. (As Flash on the Beach puts it, "Jared Ficklin’s sonic experiments stood out for their individuality, drama and casual disregard for health and safety.") Every March in Austin, Texas, Ficklin organizes the frog party, a collective social experiment for a few thousand people attending SXSW Interactive. It's a form of playful R&D for social technology. And he has spent 10 years helping fund, design and build quality free public skateparks for Austin as part of the Austin Public Skatepark Action Committee.
Jared Ficklin | Speaker | TED.com