数据的文艺解读

数据的文艺解读眼前是231块LED屏幕，每隔几秒，每块屏幕上都会闪现不同的词语或句子的片段，“女孩”、“有翅膀的天使”，“墨西哥人”这些不着四六的文字，其实是从在线聊天工具、在线开放式论坛上交谈的10多万名用户的信息中截取的数据片段。可要注意的是，这些文字并不是滞后才“发布”的，几秒前你刚刚敲落在键盘上的文字，这个时候已经出现在了这一块块小小的屏幕之上。小的屏幕之上。你的耳边还会得到提示，因为这些文字正在通过机器合成的声音进行自动播报。不要以为这是个随机现象，其实231块屏幕的背后蕴含着至少6组统计数据。只有在符合特定的筛选机制后，计算机软件才会实时地从不规则的数据中，抓取出需要显示的信息。当机器相继播报出这些符合筛选规律的句子时就已经几乎成为了一种让人可以安静下来“白噪音”，让你可以坐在那里几个小时，只为了仔细聆听这些句子表达出的内容。有意思的是，这些机器的声音听起来很遥远，很失真，像来自于另一个空间的电波，被重新发射回到地球上。这件名叫《监听站》的作品，虽然问世时间不久却已成为了当代艺术的经典，在包括伦敦科学阵物馆、巴黎维莱特科技馆、美国圣何塞艺术博物馆等多地巡回展出，并夺得奥地利林茨电子艺术大奖。创作这件作品的作者，是美国加州大学洛杉矶分校的统计学教授马可汉森(MarkHar:son)和来自纽约的多媒体艺术家本恩-鲁宾(BcnRubin)。汉森用一个数学家的方式，从数据筛选的角度，解映了由人构成的“互联”世界和他们的行为变化，让数据做到了“可读”；鲁宾和汉森一起，让更多的听众可以“收听”数据的分析结果。«监听站》与传统的对数据进行视觉转化的最大不同之处，在于其并非依靠现有的资料或嵌入式的运行环境，而是糙尔卜•个展示了一个需要对数掘进行即时响应的动态环境.从数以十万计的创作者中，运用统计学和数据模型，去发现、获得有意义的输出。虽然采用的方法是“窃听”和“偷窃”但这种方式本身也显得“人性化”就像在偷看好友锁在抽屉里的一本日记，或是偶然忍不住去看朋友手机里储存着的短消息。每时每刻，我们都在线上遇到朋友、交换新闻、交互信息或是分享趄法。这些数量为天文级的、碎片式的信息经过数据的重组、排列和筛选之后，就不再只作为公共空间里的数据而存在，而是呈现了人与人之间相互连接的一种行为模式。而且，数据可视化呈现出的效果，让我们得以摆脱社交活动的表象而进入到更深层次：我们的意见、想法、希望、理性.都可以从这些互联网上实时截取的文字段落中得到表达，重新归类，最终再通过机器复读的形式得到强化。对数据的重新演绎，让互联网上零散的、碎片的信息获得了真正的意义和价值。大数据时代，各个跨行业的公司都在千方百计地汇总数据来精确定位数字、趋势和摸式。但随着数据环境变得越来越复杂和繁琐，也向管理这些数据并提取数据价值的组织提出一个挑战：怎么样才能以更加巧妙的方式截取数据，并让这些碎片化的互动式数据获得价值？交点式大数据的可视化与可分折化还停留在较为初步的阶段，怎么样可以打开这道未知的大门，让更多的即时数据的价值被发现？就这些话题，记者采访了汉森，与他一起交流在大数据时代，怎么样从即时数据背后去挖掘人类行为上的差异性与共性，如何在保留个性化的前提下，去优优化交互式数据的可视化传播。Q：你们怎么会想到去截取互联网上的即时信息作为输入端的数据呢？A：我曾经在贝尔实验室的研发部门工作，在那里我开始关注到统计学与艺术之间的交互，并意识到达会成为一件非常有意思的事情。当时我们的想法很简单，就是想知道假如10万人同时在线互动聊天，在这个过程中到底发生了些什么，于是就有了《监听站》。在互联网上，有成千上万的不设限制的站点，都可以让计算机进行即时搜索，从发帖、留言，再到用户间的对话。当这些文字汇入到数据库中，将数据重新定义、排序、筛选并经过系统的分析之后，数据分析的结果就会给我们讲很多故事。比如“监听站”很像是在写人物传记，每个人都在说着自己的故事。它也可以成为历史故事：当你把《纽约时报》创刊100多年来的读者评价作一次系统的分析，或者当你把图书馆里所有的书籍来个数据汇总，就会有这么一个效果。Q：这让我们想到美国著名作曲家、音乐家约翰。凯奇创作的那些即兴音乐，他从电台播放的音乐中随机选出音乐片段和歌词，然后进行重新创作。A：和约翰-凯奇一样，我想这都是另一种“偷窥”世界的方式。在音乐的歌词中，你会听到歌手对这个世界的抱怨或是赞美，愤怒或是喜悦。而在即时的对话中，你会听到大家对这个世界的真实想法，这些想法之间可能是针锋相对的，但都是由他们自己表达出来的，所以你听到的是他们发自内心的声音，比如对美国出兵作战的想法，对佛罗里达南部发生飓风的想法，对俄罗斯发生人质绑架案的想法等等，尽管这件作品本身是不存在特定立场的。你可以听到的还有他们最真实的自我，“我喜欢蓝色”、“我喜欢咖啡”“我喜欢猫”，都是不用去遮掩或怯于表达的，不管是虚构的或是真实的。Q：从数据池筛选数据的过程中，你设定它们应当满足哪些规律？A：我设计了6组场景，背后应用了不同的统计规律，分组并滚动式地出现在231块屏幕上。比如有一组场景，都以“我是”开头，计算机会从庞大的“数据池’中筛选到符合这一类场景的信息，截取关于性别、国籍、政治倾向等自我介绍的语句，然后输出到屏幕上：举个例子来说，“我是澳大利亚人”，“我很性感但不成熟”，“我在为我的儿子做饭”。还有的以“我喜欢”、“我来自”等等作为句首.都应对了不同的统计学运算模型。我还和鲁宾一起研究了将文字转化为声音的软件，最后让3台计算机可以同时截获互联网上的内容并进行朗读。事实上，因为我们截取数据的实时样本来自超过10万人，这要求对词汇筛选的速度比瀑布飞溅还要快。Q：屏幕上展示的词汇，仅仅是为了表达他们的多元化和个性化？A:当用户使用聊天工具或者进入论坛时，他就进入了“与他人交往”的状态。在键盘前敲击的时候，他才真正进入到那个“社区”，他会在对话中感受到差异，也感受到那种交互。池的输入，因此也成为了另一种形式的输出。但“社交”的状态并不代表他的个性非常擅长这些，相反，他可能正处于孤独、隔绝中。所以在这一块块屏幕上，他们内心真正的孤独，变得可以听得到、可以见得到、也可以感受得到。在个性化的表达中，你会从中发现更多共性的存在，就是那种对心贴心交流的那种渴望，对人与人之间充满人情味互动的渴望。Q：有人说这件作品最成功的地方，在于把作曲家一直想做但没有做到的事情，把普通生活化的语言，变成了一种可视听的艺术。A:让即时的、动态的数据变得可视他的同时又很艺术，是很多人都在追求的东西。但其实这和传统的绘画艺术很像，你要学会去把握局部和整体之间的关系，局部的东西是在描写细节，但画面作为一个整体就要能够去包容，很抽象、很概括。在被看来还有一点非常重要，你要学会去衔接“阅读”和“观看”之间的通道，这两者虽然都是用眼睛在看，但并不是等同的。举个例子来说，有一副基督的画像，远观的时候就是耶稣的头像，但实际上它由600幅图像拼凑而成，每一幅图像本身也是可以供阅读的，是用希伯来语和阿拉姆语在纸革、皮革上写成的死海手卷。Q：要实现大数据可视化的最优，您认为哪些因素是非常重要的？A:我最近在和纽约的艺术家耶-索普一起从事社交媒体的可视化项目，比如Twitter的可视化。大数据的可视化最大的不同之处在于，对实时响应的要求非常高，就像汽车的仪表盘，必须能够反映当下的、动态的数据；同时不仅仅让你看到你的网络里哪些人，而且要能够把握对你的用户来说，哪些分享和他们之间是更加有关联的。大数据的可视化最不能忽视的关键的一点，在我看来，是尊重数据表达的个性化需求。我们不能让所有的数据都用看起来一模一样的方法去呈现，否则就是一种非常懒惰的做法，一组数据和另一组数据之间的表达往往是存在差异的，我们需要去找到最漂亮的那种方式。Q：在您看来，大数据的可视化可以发挥哪些社会价值？A：我们每天都在产生数据，每天都在消费数据，数据已经变成我们日常生