TED2011
Aaron Koblin: Visualizing ourselves ... with crowd-sourced data
Арон Коблин (Aaron Koblin): Визуелизовање наше људскости на уметнички начин
Filmed:
Readability: 4.2
1,731,467 views
Уметник Арон Коблин користи велику количину података - понекад и велики број људи - и уплиће их у задивљујуће визуелизације. Од елегантних линија које оцртавају путање авионских летова до пејзажа формираних од података из мобилних телефона, од видео клипа Џонија Кеша направљеног од цртежа много аутора са јавних мрежа до видео филма "Центар дивљине - Wilderness Downtown" који се прилагођава гледаоцу, његови радови бриљантно истражују како модерна технологија може да нас учини хуманијима.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
So I think data can actually make us more human.
0
0
4000
Ја сматрам да нас подаци заправо могу учинити хуманијима.
00:19
We're collecting and creating all kinds of data about how we're living our lives,
1
4000
3000
Скупљамо и стварамо разне врсте података о томе како живимо своје животе,
00:22
and it's enabling us to tell some amazing stories.
2
7000
2000
и то нам омогућава да испричамо неке невероватне приче.
00:24
Recently, a wise media theorist Tweeted,
3
9000
3000
Недавно је један паметни стручњак за теорију медија твитовао,
00:27
"The 19th century culture was defined by the novel,
4
12000
2000
"Култура 19. века је била дефинисана романом,
00:29
the 20th century culture was defined by the cinema,
5
14000
2000
култура 20. века је била дефинисана биоскопом,
00:31
and the culture of the 21st century
6
16000
2000
а култура 21.века
00:33
will be defined by the interface."
7
18000
2000
ће бити дефинисана рачунарима."
00:35
And I believe this is going to prove true.
8
20000
2000
Ја верујем да ће се испоставити да је то тачно.
00:37
Our lives are being driven by data,
9
22000
2000
Наше животе усмеравају подаци,
00:39
and the presentation of that data is an opportunity
10
24000
2000
и презентовање тих података даје нам прилику
00:41
for us to make some amazing interfaces that tell great stories.
11
26000
2000
да направимо дивне анимације које причају сјајне приче.
00:43
So I'm going to show you a few of the projects
12
28000
2000
Показаћу вам неколико пројеката
00:45
that I've been working on over the last couple years
13
30000
2000
на којима радим током последњих неколико година
00:47
that reflect on our lives and our systems.
14
32000
2000
и које одражавају наше животе и наше системе.
00:49
This is a project called Flight Patterns.
15
34000
2000
Ово је пројекат назван "Обрасци летова".
00:51
What you're looking at is airplane traffic
16
36000
2000
То што видите је авионски саобраћај
00:53
over North America for a 24-hour period.
17
38000
3000
изнад Северне Америке током 24-часовног периода.
00:56
As you see, everything starts to fade to black,
18
41000
2000
Као што видите, све почиње да тамни,
00:58
and you see people going to sleep.
19
43000
2000
и видите да људи иду на спавање.
01:00
Followed by that, you see on the West coast
20
45000
2000
После тога, видите на Западној обали
01:02
planes moving across, the red-eye flights to the East coast.
21
47000
3000
авионе који лете преко, то су касни ноћни летови за Источну обалу.
01:05
And you'll see everybody waking up on the East coast,
22
50000
3000
Видећете како се сви буде на Источној обали,
01:08
followed by European flights coming in the upper right-hand corner.
23
53000
3000
што прате европски летови који стижу у горњем десном углу.
01:11
Everybody's moving from the East coast to the West coast.
24
56000
3000
Сви се крећу од Источне ка Западној обали.
01:14
You see San Francisco and Los Angeles
25
59000
2000
Видите Сан Франциско и Лос Анђелес
01:16
start to make their journeys down to Hawaii in the lower left-hand corner.
26
61000
3000
како почињу да путују ка Хавајима у доњем левом углу.
01:19
I think it's one thing to say there's 140,000 planes
27
64000
2000
Мислим да је једно рећи да постоји 140 000 авиона
01:21
being monitored by the federal government at any one time,
28
66000
3000
које у сваком тренутку надгледа савезна влада,
01:24
and it's another thing to see that system as it ebbs and flows.
29
69000
3000
а сасвим друго је сагледати динамику тог система.
01:29
This is a time-lapse image of that exact same data,
30
74000
2000
Oво је успорени филм са потпуно истим подацима,
01:31
but I've color-coded it by type,
31
76000
2000
само сам означио бојама типове авиона,
01:33
so you can see the diversity of aircraft that are in the skies above us.
32
78000
3000
па можете видети разноликост авиона на небу изнад нас.
01:36
And I started making these, and I put them into Google Maps
33
81000
3000
Почео сам да правим ове филмове и да их стављам на Гуглове мапе,
01:39
and allow you to zoom in and see individual airports
34
84000
2000
можете да зумирате и да видите појединачне аеродроме
01:41
and the patterns that are occurring there.
35
86000
2000
и обрасце који се на њима појављују.
01:43
So here we can see the white represents low altitudes,
36
88000
3000
Овде можемо видети белу боју која представља мале висине,
01:46
and the blue are higher altitudes.
37
91000
2000
а веће висине су означене плавом бојом.
01:48
And you can zoom in. This is taking a look at Atlanta.
38
93000
2000
И можете да зумирате. Ево да погледамо Атланту.
01:50
You can see this is a major shipping airport,
39
95000
2000
Можете видети да је то важан трговачки аеродром,
01:52
and there's all kinds of activity there.
40
97000
2000
и да ту постоје разне врсте активности.
01:54
You can also toggle between altitude
41
99000
3000
Можете да промените приказ висина
01:57
for model and manufacturer.
42
102000
2000
да буде за моделе и произвођаче.
01:59
See again, the diversity.
43
104000
2000
Видите опет, разноликост.
02:01
And you can scroll around and see
44
106000
2000
Можете да кружите мишем наоколо и видите
02:03
some of the different airports and the different patterns that they have.
45
108000
3000
неке друге аеродроме и друге обрасце које они имају.
02:06
This is scrolling up the East coast.
46
111000
2000
Ево сад кружимо над Источном обалом.
02:08
You can see some of the chaos that's happening in New York
47
113000
2000
Можете видети нешто од хаоса који се дешава у Њујорку
02:10
with the air traffic controllers
48
115000
2000
где контролори летења морају да се носе
02:12
having to deal with all those major airports next to each other.
49
117000
4000
са свим тим важним аеродромима који су врло близу међусобно.
02:17
So zooming back out real quick,
50
122000
2000
Ако сад брзо смањимо зумирање,
02:19
we see, again, the U.S. -- you get Florida down in the right-hand corner.
51
124000
3000
поново видимо САД - Флорида је доле у десном углу.
02:22
Moving across to the West coast,
52
127000
2000
Идемо преко на Западну обалу,
02:24
you see San Francisco and Los Angeles --
53
129000
2000
видите Сан Франциско и Лос Анђелес --
02:26
big low-traffic zones
54
131000
2000
па велике зоне са саобраћајем малог интензитета
02:28
across Nevada and Arizona.
55
133000
2000
изнад Неваде и Аризоне.
02:30
And that's us down there in L.A. and Long Beach on the bottom.
56
135000
4000
А сад смо тамо доле у Ел-Еју и Лонг Бичу на дну.
02:36
I started taking a look as well at different perimeters,
57
141000
2000
Почео сам да посматрам и различите опсеге,
02:38
because you can choose what you want to pull out from the data.
58
143000
2000
будући да можете да изаберете шта ћете одабрати од свих података.
02:40
This is looking at ascending versus descending flights.
59
145000
3000
Ово је приказ полетања у односу на слетања.
02:43
And you can see, over time, the ways the airports change.
60
148000
2000
Можете видети на који начин се аеродроми мењају током времена.
02:45
You see the holding patterns that start to develop
61
150000
2000
Видите како се појављују обрасци авиона који круже над аеродромом
02:47
in the bottom of the screen.
62
152000
2000
на дну екрана. Можете видети да ће,
02:49
And you can see, eventually the airport actually flips directions.
63
154000
3000
на крају, смерови кретања на аеродрому де се обрну
02:53
So this is another project that I worked on with the Sensible Cities Lab at MIT.
64
158000
3000
Ово је други пројекат на ком са радио са "Sensible Cities Lab"-ом на МИТ-у.
02:56
This is visualizing international communications.
65
161000
2000
То је визуелизација међународних комуникација.
02:58
So it's how New York communicates
66
163000
2000
То је како Њујорк комуницира
03:00
with other international cities.
67
165000
2000
са другим међународним градовима.
03:02
And we set this up as a live globe in the Museum of Modern Art in New York
68
167000
3000
Поставили смо ово уживо, као глобус, у Музеју модерне уметности у Њујорку
03:05
for the Design the Elastic Mind exhibition.
69
170000
2000
за изложбу "Дизајн еластичног ума".
03:07
And it had a live feed with a 24-hour offset,
70
172000
2000
Примао је информације уживо, са кашњењем од 24 сата,
03:09
so you could see the changing relationship
71
174000
2000
и могли сте да видите променљив однос
03:11
and some demographic info
72
176000
2000
и неке демографске информације
03:13
coming through AT&T's data and revealing itself.
73
178000
3000
које се откривају из података мобилног оператера.
03:16
This is another project I worked on with Sensible Cities Lab
74
181000
2000
Ово је још један пројекат на ком сам радио са "Sensible Cities Lab"-ом
03:18
and CurrentCity.org.
75
183000
2000
и са CurrentCity.org.
03:20
And it's visualizing SMS messages being sent in the city of Amsterdam.
76
185000
3000
То је визуелизација СМС порука које се шаљу у Амстердаму.
03:23
So you're seeing the daily ebb and flow
77
188000
2000
Видите дневну плиму и осеку
03:25
of people sending SMS messages from different parts of the city,
78
190000
2000
људи који шаљу СМС поруке из разних делова града,
03:27
until we approach New Year's Eve, where everybody says, "Happy New Year!"
79
192000
3000
све док не дође новогодишње вече, кад сви кажу "Срећна Нова Година!"
03:30
(Laughter)
80
195000
2000
(смех)
03:32
So this is an interactive tool
81
197000
2000
Ово је интерактивни алат који можете да померате наоколо
03:34
that you can move around and see different parts of the city.
82
199000
3000
и гледате различите делове града.
03:37
This is looking at another event. This is called Queen's Day.
83
202000
3000
Сад гледамо други догађај. Зове се Краљичин дан.
03:40
So again, you get this daily ebb and flow
84
205000
2000
И опет, добијате ову дневну плиму и осеку
03:42
of people sending SMS messages from different parts of the city.
85
207000
3000
људи који шаљу СМС поруке из разних делова града.
03:45
And then you're going to see people start to gather in the center of the city
86
210000
2000
А онда видите људе који се скупљају у центру града
03:47
to celebrate the night before,
87
212000
2000
да би славили вече пред празник,
03:49
which happens right here.
88
214000
2000
што се дешава тачно ту.
03:51
And then you can see people celebrating the next day.
89
216000
2000
Затим видите људе како славе током следећег дана.
03:53
And you can pause it and step back and forth and see different phases.
90
218000
3000
Можете да стопирате и идете напред-назад да би видели разне фазе.
03:56
So now on to something completely different.
91
221000
2000
А сада о нечему сасвим другачијем.
03:58
Some of you may recognize this.
92
223000
2000
Неки од вас ће можда препознати ово.
04:00
This is Baron Wolfgang von Kempelen's mechanical chess playing machine.
93
225000
3000
То је машина Барона Волфганга фон Кемпелена за механички шах.
04:03
And it's this amazing robot that plays chess extremely well,
94
228000
2000
То је невероватни робот који игра шах веома добро,
04:05
except for one thing: it's not a robot at all.
95
230000
3000
уз само једну примедбу: то уопште није робот.
04:08
There's actually a legless man that sits in that box
96
233000
2000
Ту је, заправо, човек без ногу који седи у кутији
04:10
and controls this chess player.
97
235000
2000
и контролише шахисту.
04:12
This was the inspiration for a web service by Amazon
98
237000
2000
То је била инспирација за веб-сервис преко Амазона
04:14
called the Mechanical Turk -- named after this guy.
99
239000
3000
под називом Механички Турчин - назван по том лику.
04:17
And it's based on the premise that there are certain things
100
242000
2000
Заснива се на премиси да постоје неке ствари
04:19
that are easy for people, but really difficult for computers.
101
244000
2000
које су једноставне за људе, али заиста тешке за компјутере.
04:21
So they made this web service and said,
102
246000
2000
Зато су направили овај веб-сервис и рекли су:
04:23
"Any programmer can write a piece of software
103
248000
2000
"Сваки програмер може да напише део софтвера
04:25
and tap into the minds of thousands of people."
104
250000
2000
и да тако уђе у свест хиљада људи."
04:27
The nerdy side of me thought, "Wow, this is amazing.
105
252000
2000
Моја штреберска страна је помислила: "Вау, па то је дивно.
04:29
I can tap into thousands of people's minds."
106
254000
2000
Могу да уђем у свест хиљада људи".
04:31
And the other nerdy side of me thought,
107
256000
2000
А моја друга штреберска страна је помислила:
04:33
"This is horrible. This is completely bizarre.
108
258000
3000
"То је ужасно. То је потпуно бизарно.
04:36
What does this mean for the future of mankind,
109
261000
2000
Шта то значи за будућност човечанства,
04:38
where we're all plugged into this borg?"
110
263000
2000
ако смо сви укључени у тај "борг" (из Звезданих стаза)?"
04:40
I was probably being a little extreme.
111
265000
2000
Вероватно сам мало претерао.
04:42
But what does this mean when we have no context for what it is that we're working on,
112
267000
2000
Али шта значи кад немамо контекст о томе на чему радимо,
04:44
and we're just doing these little labors?
113
269000
2000
и само извршавамо те мале задатке?
04:46
So I created this drawing tool.
114
271000
2000
Направио сам овај алат за цртање.
04:48
I asked people to draw a sheep facing to the left.
115
273000
2000
Тражио сам од људи да нацртају овцу која гледа на лево.
04:50
And I said, "I'll pay you two cents for your contribution."
116
275000
2000
Рекао сам: "Платићу вам 2 цента за ваш труд".
04:52
And I started collecting sheep.
117
277000
3000
Почео сам да скупљам овце.
04:55
And I collected a lot, a lot of different sheep.
118
280000
3000
Скупио сам много, много различитих оваца.
04:59
Lots of sheep.
119
284000
2000
Много оваца.
05:01
I took the first 10,000 sheep that I collected,
120
286000
2000
Узео сам првих 10 000 оваца које сам сакупио,
05:03
and I put them on a website called TheSheepMarket.com
121
288000
3000
и ставио сам их на вебсајт под називом TheSheepMarket.com
05:06
where you can actually buy collections of 20 sheep.
122
291000
3000
где можете купити збирке од 20 оваца.
05:09
You can't pick individual sheep,
123
294000
2000
Не можете да изаберете појединачну овцу,
05:11
but you can buy a single plate block of stamps as a commodity.
124
296000
4000
али можете да купите један блок цртежа као један артикал.
05:15
And juxtaposed against this grid,
125
300000
2000
И одмах поред те мреже,
05:17
you see actually, by rolling over each individual one,
126
302000
2000
можете видети, прелазећи преко било које појединачне овце,
05:19
the humanity behind this hugely mechanical process.
127
304000
3000
човечанство иза овог највећим делом механичког процеса.
05:22
I think there's something really interesting
128
307000
2000
Мислим да је заиста интересантно
05:24
to watching people as they go through this creative toil --
129
309000
3000
посматрати људе како пролазе кроз овај креативни напор --
05:27
something we can all relate to,
130
312000
2000
са чим сви можемо да се поистоветимо,
05:29
this creative process of trying to come up with something from nothing.
131
314000
3000
са тим креативним процесом покушавања да се направи нешто ни из чега.
05:32
I think it was really interesting to juxtapose this humanity
132
317000
2000
Мислим да је било врло интересантно поставити човечанство
05:34
versus this massive distributed grid.
133
319000
2000
наспрам ове мреже дистрибуиране навелико.
05:36
Kind of amazing what some people did.
134
321000
3000
Заиста је невероватно шта су неки људи радили.
05:39
So here's a few statistics from the project.
135
324000
2000
Ево неколико статистичких података из овог пројекта.
05:41
Approximate collection rate of 11 sheep per hour,
136
326000
2000
Приближна стопа прикупљања је 11 оваца на сат,
05:43
which would make a working wage of 69 cents per hour.
137
328000
3000
што даје надницу од 69 центи на сат.
05:46
There were 662 rejected sheep
138
331000
2000
Било је 662 одбијене овце
05:48
that didn't meet "sheep-like" criteria and were thrown out of the flock.
139
333000
3000
које нису достигле "овцолике" критеријуме и избачене су из стада.
05:51
(Laughter)
140
336000
2000
(смех)
05:53
The amount of time spent drawing ranged from four seconds to 46 minutes.
141
338000
3000
Количина времена проведена у цртању је ишла од 4 секунде до 46 минута.
05:56
That gives you an idea of the different types of motivations and dedication.
142
341000
3000
То вам даје идеју о различитим врстама мотивације и посвећености.
05:59
And there were 7,599 people that contributed to the project,
143
344000
3000
Било је 7 599 људи који су допринели овом пројекту,
06:02
or were unique IP addresses --
144
347000
2000
или било је толико јединствених ИП адреса --
06:04
so about how many people contributed.
145
349000
2000
па је то отприлике колико је људи учествовало.
06:06
But only one of them out of the 7,599 said this.
146
351000
4000
Али само један од тих 7 599 је рекао ово:
06:10
(Laughter)
147
355000
4000
"Зашто? Зашто радите ово?" (смех)
06:14
Which I was pretty surprised by.
148
359000
2000
Што ме је прилично изненадило.
06:16
I expected people to be wondering, "Why did I draw a sheep?"
149
361000
3000
Очекивао сам да се људи питају: "Зашто сам нацртао овцу?"
06:19
And I think it's a pretty valid question.
150
364000
2000
Мислим да је то питање сасвим на месту.
06:21
And there's a lot of reasons why I chose sheep.
151
366000
2000
Има пуно разлога зашто сам изабрао овцу.
06:23
Sheep were the first animal
152
368000
2000
Овце су прве животиње узгајане
06:25
to be raised from mechanically processed byproducts,
153
370000
2000
на механички обрађеним секундарним сировинама,
06:27
the first to be selectively bred for production traits,
154
372000
2000
прве које су селективно укрштане због разних особина,
06:29
the first animal to be cloned.
155
374000
2000
прве животиње које су клониране.
06:31
Obviously, we think of sheep as followers.
156
376000
2000
Очигледно, ми сматрамо да овце увек иду за нама.
06:33
And there's this reference to "Le Petit Prince"
157
378000
2000
Ево и ове референце у "Малом принцу"
06:35
where the narrator asks the prince to draw a sheep.
158
380000
2000
где наратор тражи од принца да нацрта овцу.
06:37
He draws sheep after sheep.
159
382000
2000
Он црта овцу за овцом.
06:39
The narrator's only appeased when he draws a box.
160
384000
2000
А наратор се умири једино кад он нацрта кутију.
06:41
And he says, "It's not about a scientific rendering of a sheep.
161
386000
2000
И кад каже: "Није ствар у научном приказу овце.
06:43
It's about your own interpretation and doing something different."
162
388000
3000
Ствар је у твојој интерпретацији и у томе да се уради нешто другачије."
06:46
And I like that.
163
391000
2000
Мени се то свиђа.
06:48
So this is a clip from Charlie Chaplin's "Modern Times."
164
393000
2000
Ово је видео клип из филма Чарлија Чаплина "Модерна времена"
06:50
It's showing Charlie Chaplin dealing with some of the major changes
165
395000
3000
Приказује Чарлија Чаплина који се бави неким од главних промена
06:53
during the Industrial Revolution.
166
398000
2000
током Индустријске револуције.
06:55
So there were no longer shoe makers,
167
400000
2000
Нема више обућара,
06:57
but now there are people slapping soles on people's shoes.
168
402000
2000
али сада су ту људи који стављају ђонове на ципеле.
06:59
And the whole idea of one's relationship to their work changed a lot.
169
404000
3000
Цела идеја односа човека према раду се много променила.
07:02
So I thought this was an interesting clip
170
407000
2000
Сматрао сам да би било занимљиво
07:04
to divide into 16 pieces
171
409000
2000
поделити овај клип на 16 делова
07:06
and feed into the Mechanical Turk with a drawing tool.
172
411000
3000
и убацити то у Механичког Турчина са алатом за цртање.
07:09
This basically allowed -- what you see on the left side is the original frame,
173
414000
3000
То је омогућило -- то што видите на левој страни оригиналног кадра,
07:12
and on the right side you see that frame
174
417000
2000
а са десне стране видите тај исти кадар
07:14
as interpreted by 16 people
175
419000
2000
који интерпретира 16-оро људи
07:16
who have no idea what it is they're doing.
176
421000
2000
који немају појма шта то раде.
07:18
And this was the inspiration for a project
177
423000
2000
То је била инспирација за пројекат
07:20
that I worked on with my friend Takashi Kawashima.
178
425000
2000
на којем сам радио са мојим пријатељем Такашијем Кавашимом.
07:22
We decided to use the Mechanical Turk for exactly what it was meant for,
179
427000
2000
Одлучили смо да користимо Механичког Турчина баш за оно за шта је намењен,
07:24
which is making money.
180
429000
2000
а то је прављење новца.
07:26
So we took a hundred dollar bill and divided it into 10,000 teeny pieces,
181
431000
3000
Узели смо новчаницу од 100 долара и поделили је на 10 000 малецких комада,
07:29
and we fed those into the Mechanical Turk.
182
434000
2000
и убацили смо их у Механичког Турчина.
07:31
We asked people to draw what it was that they saw.
183
436000
2000
Затражили смо од људи да нацртају то што виде.
07:33
But here there was no sheep-like criteria.
184
438000
2000
Али овде није било "овцоликих" критеријума.
07:35
People, if they drew a stick figure or a smiley face,
185
440000
3000
Ако би нацртали чича-глишу или смајлија,
07:38
it actually made it into the bill.
186
443000
2000
и то би ушло на новчаницу.
07:40
So what you see is actually a representation of how well people did
187
445000
2000
Ово што сад видите је заправо приказ тога колико су добро радили
07:42
what it was they were asked to do.
188
447000
2000
оно што смо им тражили да ураде.
07:44
So we took these hundred dollar bills,
189
449000
2000
Узели смо ове новчанице од 100 долара,
07:46
and we put them on a website called TenThousandsCents.com,
190
451000
2000
и ставили смо их на сајт TenThousandsCents.com,
07:48
where you can browse through and see all the individual contributions.
191
453000
3000
где можете да претражујете и видите све појединачне уносе.
07:51
And you can also trade real hundred-dollar bills for fake hundred-dollar bills
192
456000
3000
А можете и да замените праву новчаницу од 100 долара за лажну
07:54
and make a donation to the Hundred Dollar Laptop Project,
193
459000
3000
и направите донацију за "Пројекат лаптоп од 100 долара",
07:57
which is now known as One Laptop Per Child.
194
462000
3000
која је сад позната и као "Један лаптоп по детету".
08:00
This is again showing all the different contributions.
195
465000
2000
Ово поново показује све различите уносе.
08:02
You see some people did beautiful stipple renderings,
196
467000
2000
Видите да су неки људи правили дивне тачкасте слике,
08:04
like this one on top --
197
469000
2000
као што је ова на врху --
08:06
spent a long time making realistic versions.
198
471000
3000
провели су много времена правећи реалистичне верзије.
08:09
And other people would draw stick figures or smiley faces.
199
474000
3000
А други су цртали чича-глише или смајлије.
08:12
Here on the right-hand side in the middle
200
477000
2000
Овде на десној страни у средини
08:14
you see this one guy writing, "$0.01!!! Really?"
201
479000
3000
видите овог једног лика који пише "$0.01!!! Заиста?"
08:17
That's all I'm getting paid for this?
202
482000
4000
То је све што ми плаћате за ово?
08:21
(Laughter)
203
486000
2000
(смех)
08:23
So the last Mechanical Turk project I'm going to talk to you about
204
488000
2000
Последњи пројекат са Механичким Турчином о којем ћу говорити
08:25
is called Bicycle Built for 2000.
205
490000
2000
се зове "Бицикл направљен за 2000".
08:27
This is a collaboration with my friend Daniel Massey.
206
492000
2000
То је сарадња са мојим пријатељем Данијелом Масијем.
08:29
You may recognize these two guys.
207
494000
2000
Препознаћете ову двојицу људи.
08:31
This is Max Mathews and John Kelly from Bell Labs in the '60s,
208
496000
3000
То су Макс Метјуз и Џон Кели из Бел лабораторија у 60-тим,
08:34
where they created the song "Daisy Bell,"
209
499000
2000
где су направили песму "Daisy Bell",
08:36
which was the world's first singing computer.
210
501000
2000
што је био први певајући компјутер на свету.
08:38
You may recognize it from "2001: A Space Odyssey."
211
503000
2000
Препознаћете је из "2001: Одисеја у свемиру."
08:40
When HAL's dying at the end of the film he starts singing this song,
212
505000
3000
Кад ХАЛ умире на крају филма, почиње да пева ту песму,
08:43
as a reference to when computers became human.
213
508000
3000
као референцу на то када су компјутери постали хумани.
08:46
So we resynthesized this song.
214
511000
2000
Ми смо ресинтетизовали ову песму.
08:48
This is what that sounded like.
215
513000
2000
Ево како је то звучало.
08:50
We broke down all the individual notes
216
515000
2000
Разбили смо све појединачне ноте
08:52
in the singing as well as the phonemes in the singing.
217
517000
3000
у певању, као и фонеме.
08:55
Daisy Bell: ♫ Daisy, Daisy ... ♫
218
520000
4000
Дејзи Бел: ♫ Дејзи, Дејзи ... ♫
08:59
Aaron Koblin: And we took all of those individual pieces,
219
524000
2000
АК: Узели смо све ове појединачне делове,
09:01
and we fed them into another Turk request.
220
526000
2000
и убацили их у нови унос у Турчину.
09:03
This is what it would look like if you went to the site.
221
528000
2000
Ево како би изгледало кад бисте отишли на сајт.
09:05
You type in your code,
222
530000
2000
Укуцате свој код,
09:07
but you first test your mic.
223
532000
2000
али прво испробате свој микрофон.
09:09
You'd be fed a simple audio clip.
224
534000
2000
Добићете једноставан аудио клип.
09:11
(Honk)
225
536000
2000
(ТУУУ)
09:13
And then you'd do your best to recreate that with your own voice.
226
538000
3000
А затим треба да дате све од себе да то репродукујете својим гласом.
09:22
After previewing it and confirming it's what you submitted,
227
547000
3000
После прегледа и потврде да је то оно што хоћете да шаљете,
09:25
you could submit it into the Mechanical Turk with no other context.
228
550000
3000
можете да унесете то у Механичког Турчина без другог контекста.
09:28
And this is what we first got back from the very first set of submissions.
229
553000
3000
Ово је први резултат који смо добили из првог сета уноса.
09:31
Recording: ♫ Daisy, Daisy ♫
230
556000
5000
Снимак: ♫ Дејзи, Дејзи ♫
09:36
♫ give me your answer do ♫
231
561000
5000
♫ Одговори ми ти ♫
09:41
♫ I'm half crazy ♫
232
566000
4000
♫ Ево лудим ♫
09:45
♫ all for the love of you ♫
233
570000
5000
♫ од љубави ка теби ♫
09:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
234
575000
5000
♫ Неће нам бити скупа свадба ♫
09:55
♫ I can't afford a carriage ♫
235
580000
4000
♫ немам пара за кола ♫
09:59
♫ But you'll look sweet upon the seat ♫
236
584000
5000
♫ Али ти ћеш бити баш слатка ♫
10:04
♫ of a bicycle built for two ♫
237
589000
5000
♫ и на бициклу за двоје ♫
10:09
AK: So James Surowieki has this idea of the wisdom of crowds,
238
594000
3000
АК: Џејмс Суровијеки има идеју о мудрости гомиле,
10:12
that says that a whole bunch of people are smarter than any individual.
239
597000
3000
која каже да је велика група људи паметнија од било ког појединца.
10:15
We wanted to see how this applies to collaborative, distributed music making,
240
600000
3000
Хтели смо да видимо да ли то важи за прављење музике путем сарадње и дељења
10:18
where nobody has any idea what it is they're working on.
241
603000
3000
где нико нема идеју шта је то на чему раде.
10:21
So if you go to the BicycleBuiltforTwoThousand.com
242
606000
2000
Ако одете на BicycleBuiltforTwoThousand.com
10:23
you can actually hear what all this sounds like together.
243
608000
2000
можете и чути како све то заједно звучи.
10:25
I'm sorry for this.
244
610000
2000
Жао ми је због овога.
10:27
(Noise)
245
612000
5000
(Бука)
10:32
Chorus: ♫ Daisy, Daisy ♫
246
617000
4000
Рефрен: ♫ Дејзи, Дејзи ♫
10:36
♫ Give me your answer do ♫
247
621000
5000
♫ Одговори ми ти ♫
10:41
♫ I'm half crazy ♫
248
626000
5000
♫ Ево лудим ♫
10:46
♫ all for the love of you ♫
249
631000
4000
♫ од љубави ка теби ♫
10:50
♫ It can't be a stylish marriage ♫
250
635000
5000
♫ Неће нам бити скупа свадба ♫
10:55
♫ I can't afford a carriage ♫
251
640000
4000
♫ Немам пара за кола ♫
10:59
♫ But you'd look sweet upon the seat ♫
252
644000
5000
♫ Али ти ћеш бити баш слатка ♫
11:04
♫ of a bicycle built for two ♫
253
649000
6000
♫ и на бициклу за двоје ♫
11:10
AK: So stepping back for a quick second,
254
655000
3000
АК: Да се само кратко вратимо уназад
11:13
when I was at UCLA going to grad school,
255
658000
2000
док сам био студент на УКЛА (Универзитет у Калифорнији),
11:15
I was also working at a place called the Center for Embedded Network Sensing.
256
660000
3000
радио сам на месту под називом Центар за откривање интегралних мрежа.
11:18
And I was writing software to visualize laser scanners.
257
663000
3000
Писао сам софтвер за визуелизацију ласерских скенера.
11:21
So basically motion through 3D space.
258
666000
2000
У принципу о кретању кроз 3D простор.
11:23
And this was seen by a director in L.A. named James Frost
259
668000
2000
То је видео редитељ у Лос Анђелесу, Џејмс Фрост
11:25
who said, "Wait a minute.
260
670000
2000
и рекао је "Чекај мало. Хоћеш да кажеш
11:27
You mean we can shoot a music video without actually using any video?"
261
672000
2000
да можемо да снимимо музички видео, а да и не користимо видео?"
11:29
So we did exactly that.
262
674000
2000
И тачно то смо и урадили.
11:31
We made a music video for one of my favorite bands, Radiohead.
263
676000
2000
Направили смо музички видео за један од мојих омиљених бендова, Radiohead.
11:33
And I think one of my favorite parts of this project
264
678000
2000
Мислим да је мој омиљени део овог пројекта
11:35
was not just shooting a video with lasers,
265
680000
2000
било не само снимање видеа са ласерима,
11:37
but we also open sourced it,
266
682000
2000
већ и то што смо омогућили слободан приступ,
11:39
and we made it released as a Google Code project,
267
684000
2000
и објавили смо га као Гугл код пројекат,
11:41
where people could download a bunch of the data and some source code
268
686000
2000
где људи могу да "скину" податке и део изворног кода
11:43
to build their own versions of it.
269
688000
2000
да би направили своје сопствене верзије.
11:45
And people were making some amazing things.
270
690000
2000
Људи су правили фантастичне ствари.
11:47
This is actually two of my favorites:
271
692000
2000
Ово су моја два омиљена:
11:49
the pin-board Thom Yorke and a LEGO Thom Yorke.
272
694000
2000
Том Јорк (певач Radiohead-a) од прибадача и од ЛЕГО коцкица
11:51
A whole YouTube channel of people submitting really interesting content.
273
696000
3000
Постоји канал на Јутјубу на који људи стављају врло занимљив садржај.
11:54
More recently, somebody even 3D-printed Thom Yorke's head,
274
699000
3000
И још скорије, неко је чак направио 3D штампу главе Тома Јорка
11:57
which is a little creepy, but pretty cool.
275
702000
3000
што је помало језиво, али прилично кул.
12:00
So with everybody making so much amazing stuff
276
705000
2000
И тако кад сви праве тако фантастичне ствари
12:02
and actually understanding what it was they were working on,
277
707000
3000
и заправо и схватају на чему то раде,
12:05
I was really interested in trying to make a collaborative project
278
710000
2000
јако ме је занимало да пробамо са сарадничким пројектом
12:07
where people were working together to build something.
279
712000
2000
на ком би људи радили заједно да нешто направе.
12:09
And I met a music video director named Chris Milk.
280
714000
2000
Нашао сам се са редитељем музичких спотова - Крисом Милком.
12:11
And we started bouncing around ideas
281
716000
2000
И почели смо да се поигравамо идејама
12:13
to make a collaborative music video project.
282
718000
2000
о сарадничком пројекту за музички спот.
12:15
But we knew we really needed the right person
283
720000
2000
Али, знали смо да нам заиста треба права особа
12:17
to kind of rally behind and build something for.
284
722000
3000
неко око кога бисмо се окупили и за кога бисмо то правили.
12:20
So we put the idea on the back burner for a few months.
285
725000
2000
Зато смо оставили ту идеју да одстоји неколико месеци.
12:22
And he ended up talking to Rick Rubin,
286
727000
2000
А он је на крају разговарао са Риком Рубином,
12:24
who was finishing up Johnny Cash's final album
287
729000
2000
који је завршавао последњи албум Џонија Кеша
12:26
called "Ain't No Grave."
288
731000
2000
под називом "Нема гроба".
12:28
The lyrics to the leading track are "Ain't no grave can hold my body down."
289
733000
3000
Речи насловне песме су "Нема гроба да задржи мој леш".
12:31
So we thought this was the perfect
290
736000
2000
Помислили смо да је то савршен пројекат
12:33
project to build a collaborative memorial
291
738000
2000
да буде и сараднички и комеморативни
12:35
and a virtual resurrection for Johnny Cash.
292
740000
2000
и виртуелно ускрснуће Џонија Кеша.
12:37
So I teamed up with my good friend Ricardo Cabello, also known as Mr. doob,
293
742000
3000
Тако сам се удружио са добрим пријатељем Рикардом Кабејом, тј. г-дин Дубом
12:40
who's a much better programmer than I am,
294
745000
2000
који је много бољи програмер од мене,
12:42
and he made this amazing Flash drawing tool.
295
747000
2000
и он је направио овај фантастични Флеш-алат за цртање.
12:44
As you know,
296
749000
2000
Као што знате,
12:46
an animation is a series of images.
297
751000
2000
анимација је серија слика.
12:48
So what we did was cross-cut a bunch of archival footage of Johnny Cash,
298
753000
3000
Пустили смо заједно више архивских снимака Џонија Кеша,
12:51
and at eight frames a second,
299
756000
2000
брзином од 8 фрејмова у секунди,
12:53
we allowed individuals to draw a single frame
300
758000
2000
а допустили смо да свако може да нацрта један фрејм
12:55
that would get woven into
301
760000
2000
који би онда био убачен у
12:57
this dynamically changing music video.
302
762000
2000
овај музички видео који се динамично мења.
12:59
So I don't have time to play the entire thing for you,
303
764000
2000
Немам времена да вам сад пустим целу ту ствар,
13:01
but I want to show you two short clips.
304
766000
2000
али желим да вам покажемо два кратка клипа.
13:03
One is the beginning of the music video.
305
768000
2000
Један је почетак музичког видеа.
13:05
And that's going to be followed by a short clip
306
770000
2000
А затим следи кратак клип
13:07
of people who have already contributed to the project
307
772000
2000
са људима који су већ учествовали на пројекту
13:09
talking about it briefly.
308
774000
3000
и о томе укратко причају.
13:12
(Music)
309
777000
6000
(Музика)
13:18
(Video) Johnny Cash: ♫ There ain't no grave ♫
310
783000
2000
(Видео) Џони Кеш: ♫ Нема гроба ♫
13:20
♫ can hold my body down ♫
311
785000
4000
♫ да задржи мој леш♫
13:24
♫ There ain't no grave ♫
312
789000
2000
♫ Нема гроба ♫
13:26
♫ can hold body down ♫
313
791000
3000
♫ да задржи мој леш♫
13:30
♫ When I hear the trumpet sound ♫
314
795000
4000
♫ Кад чујем звук трубе ♫
13:34
♫ I'm going to ride right out of the ground ♫
315
799000
2000
♫ Изјахаћу право из гроба ♫
13:36
♫ Ain't no grave ♫
316
801000
3000
♫ Нема гроба ♫
13:39
♫ can hold my body ... ♫
317
804000
3000
♫ да задржи мој леш ♫
13:42
(Applause)
318
807000
2000
(Аплауз)
13:44
AK: What better way to pay tribute to the man
319
809000
3000
AK: Нема бољег начина да се ода пошта човеку
13:47
than to make something for one of his songs.
320
812000
3000
од тога да се направи нешто за неку његову песму.
13:50
Collaborator: I felt really sad when he died.
321
815000
2000
Сарадник: Био сам јако тужан кад је умро.
13:52
And I just thought it'd be wonderful,
322
817000
2000
И мислио сам да би било дивно,
13:54
it'd be really nice to contribute something to his memory.
323
819000
3000
било би веома лепо да некако допринесем успомени на њега.
13:57
Collaborator Two: It really allows
324
822000
2000
Сарадник 2: Заиста је могуће да
13:59
this last recording of his
325
824000
3000
овај његов последњи снимак
14:02
to be a living, breathing memorial.
326
827000
5000
буде права, жива успомена на њега.
14:07
Collaborator Three: For all of the frames to be drawn by fans,
327
832000
3000
Сарадник 3: Јер сви фрејмови које су нацртали обожаваоци,
14:10
each individual frame,
328
835000
2000
сваки појединачни кадар,
14:12
it's got a very powerful feeling to it.
329
837000
2000
носи врло снажно осећање.
14:14
Collaborator Four: I've seen everybody
330
839000
2000
Сарадник 4: Видео сам сваког
14:16
from Japan, Venezuela, to the States,
331
841000
2000
од Јапана, Венецуеле, до САД-а
14:18
to Knoxville, Tennessee.
332
843000
2000
и Ноксвила у Тенесију.
14:20
Collaborator Five: As much as is different from frame to frame,
333
845000
3000
Сарадник 5: Колико год да се разликује од кадра до кадра,
14:23
it really is personal.
334
848000
2000
ипак је веома лично.
14:25
Collaborator Six: Watching the video in my room,
335
850000
2000
Сарадник 6: Гледајући овај видео у соби,
14:27
I could see me not understanding at the beginning of it.
336
852000
3000
видео сам себе како не схватам поенту на почетку свега тога.
14:30
And I just worked and worked through problems,
337
855000
3000
И само сам решавао проблеме,
14:33
until my little wee battles that I was fighting within the picture
338
858000
4000
док те моје малецке битке којима сам се бавио
14:37
all began to resolve themselves.
339
862000
3000
нису све почеле саме да се решавају.
14:40
You can actually see the point when I know what I'm doing,
340
865000
2000
Заправо можете видети тренутак кад схватам шта то радим,
14:42
and a lot of light and dark comes into it.
341
867000
3000
много светла и таме улази у то.
14:45
And in a weird way,
342
870000
2000
А на неки чудан начин,
14:47
that's what I actually like about Johnny Cash's music as well.
343
872000
2000
то је оно што ми се у ствари и свиђа у музици Џонија Кеша.
14:49
It's the sum total of his life,
344
874000
2000
То је укупни збир његовог живота,
14:51
all the things that had happened --
345
876000
2000
све ствари које су се десиле --
14:53
the bad things, the good things.
346
878000
2000
лоше ствари, добре ствари.
14:55
You're hearing a person's life.
347
880000
3000
Чујете нечији живот.
15:01
AK: So if you go to the website JohnnyCashProject.com,
348
886000
2000
АК: Ако одете на вебсајт JohnnyCashProject.com,
15:03
what you'll see is the video playing above.
349
888000
2000
видећете видео који иде изнад.
15:05
And below it are all the individual frames
350
890000
2000
А испод њега су сви појединачни кадрови
15:07
that people have been submitting to the project.
351
892000
2000
које су људи слали за пројекат.
15:09
So this isn't finished at all,
352
894000
2000
Тако да ово уопште није завршено,
15:11
but it's an ongoing project where people can continue to collaborate.
353
896000
2000
то је пројекат који траје, на којем људи могу наставити да сарађују.
15:13
If you roll over any one of those individual thumbnails,
354
898000
2000
Ако пређете мишем преко било које поједине сличице,
15:15
you can see the person who drew that individual thumbnail
355
900000
2000
видећете особу која је нацртала ту сличицу
15:17
and where they were located.
356
902000
2000
и локацију те особе.
15:19
And if you find one that you're interested in,
357
904000
2000
Ако нађете кадар који вас занима,
15:21
you can actually click on it and open up an information panel
358
906000
2000
можете да кликнете на то и да отворите инфо-панел
15:23
where you're able to rate that frame,
359
908000
2000
где можете да оцените тај кадар,
15:25
which helps it bubble up to the top.
360
910000
2000
што му омогућава да избије на врх.
15:27
And you can also see the way that it was drawn.
361
912000
2000
А можете видети и како је цртан.
15:29
Again, you can get the playback and personal contribution.
362
914000
2000
И опет, можете добити плејбек и лични допринос.
15:31
In addition to that, it's listed, the artist's name, the location,
363
916000
3000
Шта више, ту је написано и име уметника, локација,
15:34
how long they spent drawing it.
364
919000
2000
колико дуго су цртали тај кадар.
15:36
And you can pick a style. So this one was tagged "Abstract."
365
921000
3000
Можете изабрати и стил. Овај има таг "Апстрактно".
15:39
But there's a bunch of different styles.
366
924000
2000
Али има и много других стилова.
15:41
And you can sort the video a number of different ways.
367
926000
2000
Можете да сортирате на више различитих начина.
15:43
You can say, "I want to see the pointillist version
368
928000
2000
Можете рећи: "Хоћу да видим поинтилистичку верзију
15:45
or the sketchy version or the realistic version.
369
930000
2000
или цртеж или реалистичну верзију."
15:47
And then this is, again, the abstract version,
370
932000
2000
Ово је опет, апстрактна верзија,
15:49
which ends up getting a little bit crazy.
371
934000
3000
која се завршава помало лудо.
15:54
So the last project I want to talk to you about is another collaboration with Chris Milk.
372
939000
3000
И последњи пројекат о коме бих говорио је још једна сарадња са Крисом Милком
15:57
And this is called "The Wilderness Downtown."
373
942000
2000
која се зове "Центар дивљине."
15:59
It's an online music video for the Arcade Fire.
374
944000
3000
То је онлајн музички видео за бенд Arcade Fire.
16:02
Chris and I were really amazed
375
947000
2000
Крис и ја смо били стварно запањени
16:04
by the potential now with modern web browsers,
376
949000
2000
потенцијалом који имају данашњи веб претраживачи,
16:06
where you have HTML5 audio and video
377
951000
2000
где имате HTML5 аудио и видео
16:08
and the power of JavaScript to render amazingly fast.
378
953000
3000
и моћ JavaScript-а да невероватно брзо направи слику.
16:11
And we wanted to push the idea of the music video that was meant for the Web
379
956000
3000
Хтели смо да прогурамо идеју о музичком клипу намењеном за Веб
16:14
beyond the four-by-three or sixteen-by-nine window
380
959000
3000
ван 4х3 или 16х9 прозора
16:17
and try to make it play out and choreograph throughout the screen.
381
962000
3000
да покушамо да направимо да се одиграва преко целог екрана.
16:20
But most importantly, I think,
382
965000
2000
Али најважније је, мислим,
16:22
we really wanted to make an experience that was unlike the Johnny Cash Project,
383
967000
3000
што смо заиста хтели да направимо другачије искуство од Џони Кеш пројекта,
16:25
where you had a small group of people spending a lot of time
384
970000
3000
где је била мала група људи која проводи много времена
16:28
to contribute something for everyone.
385
973000
2000
да допринесе нешто за све.
16:30
What if we had a very low commitment,
386
975000
3000
А шта ако бисмо имали врло мали степен посвећености,
16:33
but delivered something individually unique to each person who contributed?
387
978000
3000
али да се добија нешто јединствено за сваку особу која учествује?
16:36
So the project starts off by asking you to enter the address
388
981000
2000
Пројекат почиње тако што вам се тражи да унесете адресу
16:38
of the home where you grew up.
389
983000
2000
куће у којој сте одрасли.
16:40
And you type in the address --
390
985000
2000
И укуцате адресу --
16:42
it actually creates a music video specifically for you,
391
987000
2000
а програм направи музички видео специјално за вас,
16:44
pulling in Google maps and Streetview images
392
989000
2000
убацујући Гуглове мапе и слике са "Streetview-а"
16:46
into the experience itself.
393
991000
2000
у то цело дешавање.
16:48
So this should really be seen at home with you typing in your own address,
394
993000
3000
Ово би требало да се гледа код куће где ви треба да укуцате сопствену адресу,
16:51
but I'm going to give you a little preview of what you can expect.
395
996000
3000
али пустићу вам мали увод о томе шта можете очекивати.
16:54
(Video) Win Butler: ♫ Now our lives are changing fast ♫
396
999000
4000
(Видео) Вин Батлер: ♫ Сад нам се брзо мењају животи ♫
16:58
♫ Now our lives are changing fast ♫
397
1003000
4000
♫ Сад нам се брзо мењају животи ♫
17:02
♫ Hope that something pure can last ♫
398
1007000
3000
♫ Надам се да нешто чисто може да траје ♫
17:06
♫ Hope that something pure can last ♫
399
1011000
4000
♫ Надам се да нешто чисто може да траје ♫
17:13
♫ Ooh we used to wait ♫
400
1018000
4000
♫ Оо, некад смо чекали ♫
17:17
♫ Ooh we used to wait ♫
401
1022000
4000
♫ Оо, некад смо чекали ♫
17:21
♫ Ooh we used to wait ♫
402
1026000
3000
♫ Оо, некад смо чекали ♫
17:24
♫ Sometimes it never came ♫
403
1029000
3000
♫ Понекад није ни стигло ♫
17:27
♫ Sometimes it never came ♫
404
1032000
4000
♫ Понекад није ни стигло ♫
17:31
♫ Still moving through the pain ♫
405
1036000
3000
♫ И даље се креће кроз бол ♫
17:34
♫ We used to wait for it ♫
406
1039000
4000
♫ Некад смо чекали на то ♫
17:38
♫ We used to wait for it ♫
407
1043000
4000
♫ Некад смо чекали на то ♫
17:42
♫ We used to wait for it ♫
408
1047000
4000
♫ Некад смо чекали на то ♫
17:50
AK: So I think, if there's one thing to take away from my talk today,
409
1055000
3000
АК: Мислим да, ако треба једну ствар издвојити из мог данашњег говора,
17:53
it's that an interface can be a powerful narrative device.
410
1058000
2000
то је да интеракција може бити моћно средство нарације.
17:55
And as we collect more and more personally and socially relevant data,
411
1060000
4000
И како скупљамо више и више личних и друштвено важних података,
17:59
we have an opportunity, and maybe even an obligation,
412
1064000
2000
добијамо могућност, можда чак и обавезу,
18:01
to maintain the humanity and tell some amazing stories
413
1066000
2000
да одржимо људскост и да испричамо неке невероватне приче
18:03
as we explore and collaborate together.
414
1068000
2000
истражујући и сарађујући при томе.
18:05
Thanks a lot.
415
1070000
2000
Много вам хвала.
18:07
(Applause)
416
1072000
4000
(Аплауз)
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