New Yorkin tietolaboratoriolla Office of Creative Researchilla on paljon opetettavaa toimittajille

'And That's The Way It Is' on Texasin yliopiston julkisen taideohjelman Landmarks, Ben Rubinin ja The Office for Creative Researchin yhteistyö. (Kuvan luotto: OCR)

Jos kävelisit Texasin yliopiston kampuksella Austinin kampuksella eräänä kevätyönä vuonna 2012, olisit nähnyt useiden ihmisten saavan uutisia viisikerroksisen rakennuksen puolelta.

Lausuja Walter Cronkiten legendaarisista lähetyksistä sekä suoria uutissyötteitä eri puolilta maata olivat projisoituna sivulle Jesse H. Jonesin viestintäkeskuksesta, joka antaa kaikille ohikulkijoille katsauksen iltaisiin uutisiin menneisyydestä ja nykyisyydestä.

Projektin ovat luoneet jäsenet Luovan tutkimuksen toimisto , New Yorkissa toimiva tutkimusryhmä, joka luo usein datavisualisointeja, julkisen tilan esityksiä ja prototyyppejä auttaakseen ihmisiä ymmärtämään tietoa.

Viime kuukausina he ovat loi visualisoinnin Einsteinin yleisestä suhteellisuusteoriasta Scientific Americanille, teki Chrome-laajennuksen joka auttaa ihmisiä ymmärtämään mainosten kohdistamisen ja työskennellyt National Geographicin kanssa seurata villieläimiä reaaliajassa Okavangon suistossa Botswanassa.

Heidän työssään yhdistyvät journalismi, käyttäjätutkimus, julkinen esiintyminen ja laajamittaiset digitalisaatiot, jotka saavat ihmiset ymmärtämään tai käsittelemään tietoa uudella tavalla (useita tutkimusryhmän jäseniä muutti The New York Timesista hiljattain suljettu T&K Lab).

Otin yhteyttä The Office of Creative Researchiin saadakseni lisätietoja ryhmän lähestymistavasta laajamittaiseen sitoutumiseen ja tiedottamiseen, joka ylittää paljon näytön rajoja ja jolla on monia sovelluksia uutishuoneisiin.

Rakastan sinua ennusti iltaisia ​​uutisia viisikerroksiseen rakennukseen Teksasissa. Se on mobiililaitteen vastakohta. Kaikki jakavat yhteisöllisen kokemuksen yhdessä. Voisitko puhua hieman siitä, kuinka sinä näet julkisen tilan ja kuinka uutistoimistot voivat nähdä julkisen tilan, kun mietit uutisten välittämistä?

Ensinnäkin suurin ansio tästä upeasta teoksesta kuuluu Ben Rubinille, OCR:n perustajalle, joka on nyt Parsons' Institute for Information Mappingin johtaja.

Ben kertoo hienon tarinan ajamisesta pyörällä kotiin illalla, kun hän oli lapsi, ja näki jokaisen kadun ikkunan välkkyvän synkronisesti – koska kaikki olivat viritettynä samaan uutislähetykseen samaan aikaan. Tämä koskettaa mitä Teju Cole kutsuu 'julkista aikaa', ja mielestäni se on todella arvokas käsite pohdittavaksi, kun tutkimme datan ja yleisön välistä suhdetta.

Julkinen tila on muuttunut mobiililaitteiden yleistymisen vuoksi. Ihmiset näyttävät olevan vähemmän tietoisia ympäristöstään ja vähemmän todennäköisemmin kommunikoivan toistensa kanssa, mutta paljon todennäköisemmin kommunikoivan jonkun kanssa, joka on poistettu tästä tilasta.

Miten päätät, mitä projekteja otat? Mikä tekee hyvän projektin? Jatko: Mikä tekee hyvän live-tapahtuman verrattuna digitaaliseen projektiin?

Suuri osa työstäsi liittyy vaikeiden aiheiden ymmärtämiseen paljon helpommin. Loit interaktiivisen pelin ja tarinan selittää löydöksiä tuoreesta Nature-paperista. Haluaisin mielelläni kuulla lisää siitä, kuinka projekti syntyi ja kuinka testasit rakentamaasi, jotta yleisö ymmärtäisi animaation.

Meitä lähestyi (professori) Simon J. Anthony, jotta hän välittäisi visuaalisesti paperinsa ideat laajemmalle yleisölle kuin tutkijatovereille. Päätimme kohdistaa erilaisia ​​virussuhteita isännissä, varsinkin kun ne eivät aiheuta mitään ilmeistä sairautta. Ennusteiden tekemiseksi sinun on ensin selvitettävä, millaisia ​​​​malleja on olemassa, joten suuri osa pelin kasvatuksellisesta näkökulmasta yrittää näyttää eron satunnaisuuden ja determinististen kuvioiden välillä. Meitä kiinnosti hänen tutkimuksessaan myös se, kun tarkastellaan virusten välisiä vuorovaikutuksia eri mittakaavassa. Mallit voivat olla hyvin erilaisia, joten tuli tärkeäksi ajatella viruksista virukseen, viruksesta isäntään -tasolle ja monien isäntien yhteisötasolle. Se tosiasia, että kaikki tämäntyyppiset suhteet tapahtuvat samanaikaisesti ja että niiden olemassaoloon vaikuttavat mahdollisesti ennustettavat kuviot, oli meille suurin vetonaula.

Kun ihmiset tulevat tekstintunnistusohjelmaan projektin kanssa, yritämme kääriä päämme sen ympärille, mitä data tai tutkimus yrittää saada haltuun, ja teemme parhaamme tulkitaksemme ja kääntääksemme sen laajemmalle yleisölle. Tässä tapauksessa halusimme laajentaa Simonin tutkimuksen ulottuvuutta tieteellisen tai akateemisen yhteisön ulkopuolelle. Loimme yksinkertaistetun kertomuksen, joka selittäisi muutamia paperin ydinkäsitteitä. Pelielementin lisääminen tuntui luonnolliselta tavalta vahvistaa joitakin abstrakteja käsitteitä, joita yritimme näyttää, ja saada laajempaa vetovoimaa. Aiheen saatavuuden parantamiseksi halusimme sivuston visuaalisen kielen olevan kirkkaanväristä, ystävällistä ja avaruushyökkääjiä muistuttavaa. Poop-emoji paljastui erittäin tärkeäksi työkaluksi, joka viittaa virusnäytteiden keräämismenetelmään ja lisää myös sivulle hieman keveyttä.

Näen työsi journalismina, mutta perinteisen uutishuoneen ulkopuolella. Autat ihmisiä ymmärtämään ja ymmärtämään maailmaansa. Onko sinulla suosikkiprojekti?

Olemme ehdottomasti 'journalismi vieressä'. Neljällä kymmenestä tiimimme jäsenestä on tausta uutisissa, ja uskon, että jaamme uutishuoneen kanssa eettisiä ja teknisiä lähestymistapoja. Emme kuitenkaan aina ole kiinnostuneita kertomaan tarinaa siististi. Pohjimmiltaan olemme tutkimusryhmä, ja uskon, että suurin osa parhaista työstämme on luonnostaan ​​epätäydellinen. Kieltäydymme kohteliaasti valitsemasta suosikkiprojektia.

Suuri osa työstäsi liittyy ihmisten yhdistämiseen tietoon suorituksen kautta. Yksi suosikeistani on esiintyminen MoMA:n 120 000 esineen kokoelmatietokanta . Voitko kertoa hieman siitä, kuinka valitsit tietokannan suorittamisen ja miten ajattelit yleisöä ja julkisia tiloja tehdessäsi sitä?

MoMA pyysi meitä osallistumaan Artists Experiment -sarjaan, mikä merkitsi yhteistyötä heidän koulutusosastonsa kanssa jossain, joka voitaisiin nähdä julkisena ohjelmana.

Alkuperäiset ajatuksemme liittyivät enimmäkseen käsitteellisten API:iden luomiseen, joiden avulla kävijät (sekä rakennuksessa että Internetissä) voisivat olla vuorovaikutuksessa museon tietokantojen kanssa mielenkiintoisilla tavoilla. Kuten käy ilmi, MoMA:n kaltaisessa laitoksessa on monia poliittisia ehtoja, emmekä saaneet lupia tehdä työtä, jota alun perin halusimme. Joten päätimme muotoilla ongelman uudelleen ja katsoa, ​​kuinka voisimme esittää jo julkista tietoa uusilla ja mielenkiintoisilla tavoilla. Mark Hansen ja Ben Rubin heillä oli datan ja esityksen historia, joten he todella johtivat teoksen kehitystä [teatteriryhmän] kanssa Hissien korjauspalvelu ja rakensi esityksen gallerioissa.

Tietojen tuominen julkiseen tilaan muuttaa tapaa, jolla ihmiset odottavat olevansa vuorovaikutuksessa sen kanssa. Se myös tekee tietojen kokemisesta jonkin verran vähemmän vapaaehtoista - enimmäkseen 'luemme' tietoja, kun napsautamme linkkiä tai käännämme sivua tai osallistumme keskusteluun. Laittamalla dataveistoksen puistoon tai lavastamalla tietokannan esityksen taidegalleriassa, pakotamme jollain tavalla dataa ihmisiin, mikä muuttaa keskustelun dynamiikkaa.

Uutishuoneissa julkaistaan ​​usein artikkeli, jonka jälkeen toimittajat, toimittajat ja datan visualisointitiimi siirtyvät seuraavaan projektiinsa. Sinä kirjoittaa että kun museot 'kannustavat taiteentekoa kokoelmatietoillaan, museot joutuvat myös osallisiksi kauniissa rekursiossa: ne tuottavat dataa, joka tuottaa taidetta, joka tuottaa dataa, ja edelleen ja edelleen.'

Se muistuttaa minua siitä, kun uutisorganisaatiot ovat todella kommenttiosiossa kärjessä, koska he saavat uusia tarinaideoita ihmisiltä, ​​jotka vastasivat heidän ensimmäiseen kappaleeseensa. Olen utelias siitä, miten uutishuoneet voivat rohkaista yleisöään miksaamaan sisältöään tai luomaan jotain uutta tuottamastaan. Näen niin monia projekteja, joiden tekemiseen meni niin paljon aikaa – ja sitten tiimi siirtyy seuraavaan projektiin. Onko olemassa tapoja laajentaa julkaisua pidemmälle?

Palautteen idea on kiehtonut meitä OCR:n perustamisesta lähtien. Yritämme jatkuvasti saada yleisömme mukaan luomiemme työkalujen pelkän tuoton lisäksi. Tiedonkeruusta datan visualisointiin liittyy monia vaiheita ja toimijoita, jotka usein muokkaavat ja vaikuttavat alun perin kerättyyn dataan. Läpinäkyvyyden ja avoimuuden vuoksi on siksi kriittistä, että saamme ihmiset mukaan koko datan muunnosprosessiin raakabiteistä aistituloksiin.

Näemme tämän yrityksenä vastustaa useimpia tietojärjestelmiä ohjaavaa tehogradienttia, jossa ihmisillä, joilta tiedot tulevat, on vähiten valtaa ja hallituksilla ja yrityksillä eniten.

Jotkut projekteistamme, kuten 'Floodwatch', ottavat yleisön mukaan tiedonkeruuprosessiin. Toiset, kuten 'Into The Okavango', tarjoavat ihmisille työkaluja raakadatan kyselyyn julkisten sovellusliittymien kautta. Julkaisemme pian kansalaistieteellisen hankkeen 'Cloudy With A Chance of Pain', joka rohkaisee osallistujia tutkimaan kansanterveystietoja ja esittämään omia hypoteesejaan hankkeen tutkimusryhmälle Manchesterin yliopistossa Isossa-Britanniassa. On monia tapoja saada yleisö mukaan, joita ei vielä tutkita, ja uskomme vahvasti, että niiden ei pitäisi rajoittua luovan prosessin loppuun.

Viime aikoina olemme olleet kiinnostuneita siitä, kuinka yhteisöt voivat arvostella dataa suoraan. Rakennamme pari sovellusliittymää, joiden avulla käyttäjät voivat merkitä tietoobjekteihin alkuperää koskevia kysymyksiä, kommentteja todenperäisyydestä tai kritiikkiä metodologiasta.

Kun törmäsin projektisivullesi, ajattelin niin monia tapoja, joilla uutishuoneet voisivat ajatella tilaa, suorituskykyä ja tiedonkeruuta. Mutta heillä on usein pulaa resursseista ja ajasta. Millaisia ​​pieniä asioita organisaatiot voivat tehdä auttaakseen ihmisiä luomaan yhteyksiä ja ymmärtämään ympäröivää maailmaa paremmin, vaikka heillä ei olisikaan dataa eli tiimiä?

Mielestäni uutishuoneiden on pohdittava tapoja liittää luovia datataitoja olemassa oleviin ryhmiinsä sen sijaan, että valitettaisiin 'data eli -tiimin' puuttumista. Kaksi suosikkiihmisämme maailmassa teki äskettäin hämmästyttävän projektin nimeltä ' Hyvä Data ', jossa he vaihtoivat käsin piirrettyjä datapostikortteja keskenään vuoden aikana. Ei koodia, vain lyijykynä. Se on hyvä muistutus siitä, että tekniikka (ja siihen liittyvä budjetti) ei ole todellinen rajoittava tekijä.

Inspiraatiosta puheen ollen, John Keefen joukkue WNYC yllättää meidät aina ilahduttavilla ja kekseliäisillä tavoilla, joilla he työskentelevät datan kanssa pienellä tiimillä ja pienellä budjetilla. Olemme erityisen innostuneita WNYC-projekteista, joissa tiedonkeruu yhdistetään tietojen esittämiseen. Ne hämärtävät rajoja journalismin ja kansalaistieteen ja maker-liikkeen välillä todella inspiroivilla tavoilla.

(Aiheeseen liittyvä: Stream Labissa lähetystoimittajat tekevät yhteistyötä opiskelijoiden kanssa tutkiakseen Länsi-Virginian vettä)

Raportoin paljon mainostekniikasta ja olin todella utelias projekteistasi. Bannerin takana ' ja ' Floodwatch .” Mikä on Floodwatchin tila? Osallistuivatko ihmiset? Mitä opit kokeesta?

Vuonna 2013 rakensimme mainosteknisten järjestelmien selittäjän (yrittäjä ja toimittaja) John Battellelle. Oli kiehtovaa oppia tästä suuresta, päättömästä järjestelmästä, joka on luultavasti monimutkaisin koskaan luotu laskennallinen järjestelmä. Hankkeen parissa tekemämme työmme aikana aloimme miettiä, kuinka yksilöt eivät näe paljoakaan, jos mitään tästä järjestelmästä, ja aloimme miettiä tapoja, joilla voisimme kouluttaa ja vahvistaa kuluttajia (tai kuten heitä kutsumme, ihmisiä). Tuloksena oli Floodwatch, työkalu, joka antaa ihmisille mahdollisuuden tarkastella profiileja, joita mainostajat rakentavat heidän ympärilleen, ja mahdollistaa tarjoustietokannan keräämisen, joka voidaan jakaa mainontatutkijoiden kanssa.

Floodwatch on tällä hetkellä alfavaiheessa, ja meidän on määrä julkaista beta-versio tänä kesänä. Saatuamme merkittävän käyttäjäkunnan (noin 12 000 on rekisteröitynyt käyttämään laajennusta, vaikka aktiivisia käyttäjiä on tällä hetkellä vähemmän), loimme suuren tietojoukon mainoksia, joita ihmisille on näytetty. Yhteistyössä koneoppimisasiantuntijan kanssa olemme voineet luokitella mainokset puhtaasti niiden sisältämien kuvien perusteella. Aiomme julkaista betaversiossa uuden ominaisuuden, jossa käyttäjät saavat visualisointeja, jotka selittävät heille näytettävät mainokset ja niiden vertailun muihin.

Miten saat uusia ideoita? Kuinka jaat oppimaasi?

Toimiston tuottamien ideoiden ja kumppaniemme kautta ovelle tulevien ideoiden välillä on tasapaino. Studiossa pyrimme paljastamaan itsemme mahdollisimman monelle muille tekijöille ja tutkijoille. Tätä palvelemaan järjestämme kuukausittain OCR Friday -tapahtuman, johon kutsumme jonkun 30 vieraan ohella muutaman tunnin juttelemaan tutkimuspohjaisesta käytännöstä. Meillä on ollut elokuvantekijöitä, lakimiehiä, yksityisyyden tutkijoita, valvontataiteilijoita, panimomestareita, suunnittelijoita, kuvanveistäjiä... yritämme parhaamme pitääksemme asiat monipuolisina.

Emme ole niin hyviä kuin meidän pitäisi jakaa oppimamme. Julkaisemme vuosittain aikakauslehteä, joka sisältää ephemera projekteistamme: muistiinpanoja, esseitä, koodia ja muita pieniä asioita. Pyrimme isännöimään aktiivisia julkisia GitHub-tietovarastoja, ja haluaisimme myös isännöidä julkisia työpajoja ja epävirallisia keskusteluja tutkimussäikeistä, joita saatamme seurata.

Monet uutishuoneet ovat nykyään huolissaan alustojen algoritmeista, jotka ohjaavat sitä, kuka saa nähdä sisältöä. Voisitko kertoa hieman algoritmien roolista omassa työssäsi? Mikä on algoritmien ja toimituksellisen arvion välinen suhde?

Voi poika, algoritmit.

Vedet algoritmien ja toimituksellisen arvostelun ympärillä ovat uskomattoman hämäriä. Kuten (entinen Kickstarterin dataguru) Fred Benenson äskettäin sanoi, algoritmeja käytetään usein ' mathwash-toiminnallisuus, jota muuten pidettäisiin mielivaltaisena objektiivisesti .”

Muutama vuosi sitten meitä pyydettiin suunnittele algoritmi ja mediainstallaatio 9/11-museolle, joka loisi dynaamisesti aikajanat yhdistämään ajankohtaiset tapahtumat syyskuun 11. päivän tapahtumiin. Esimerkiksi säiettä voitaisiin rakentaa sen ympärille, kuinka asevalvontalait ovat muuttuneet ja eivät ole muuttuneet tämän viikon ja 2001 välisenä aikana. Olimme todella selkeästi sanomassa, että kappaleen 'algoritmillisuus' ei poistanut subjektiivisuutta. jollain tapaa se vahvisti sitä. Siitä huolimatta, kun teos paljastettiin, sitä kuvailtiin objektiiviseksi laskennan ansiosta. Se oli siisti tapa museolle kiertää kuratointipolitiikkaa.

Käytämme algoritmeja keinona käsitellä dataa, luoda visuaalisia muotoja, luoda skriptejä esiintyjille, luoda äänimaisemia. Jotkut näistä algoritmeista ovat 'hyllyiltä', jolloin toimituksellinen harkinta päättää, mitä algoritmia on järkevä käyttää. Muut itse luomme algoritmit, jolloin yritämme olla tietoisia siitä, kuinka subjektiivisuutemme leimautuu koodiin. Algoritmin kaksisanainen määritelmä on 'tee kunnes' - ja se on siihen asti, kunnes se saa meidät ongelmiin, koska mikä tahansa hiljainen kommunikointi voidaan vahvistaa äänekkääksi.