Службата за креативни изследвания, нюйоркска лаборатория за данни, има какво да научи журналистите

„И това е начинът, по който е“ е сътрудничество между програмата за обществено изкуство Landmarks на Тексаския университет, Бен Рубин и Службата за творчески изследвания. (Кредит на снимката: OCR)

Ако се разхождахте в кампуса на Тексаския университет в кампуса в Остин една пролетна нощ на 2012 г., щяхте да видите как много хора получават новините си отстрани на пететажна сграда.

Фрази от легендарните предавания на Уолтър Кронкайт, както и новинарски емисии на живо от цялата страна, бяха проектиран отстрани на Комуникационния център на Джеси Х. Джоунс, давайки на всеки, който мине покрай него, да погледне нощните новини от миналото и настоящето.

Проектът е създаден от членове на Службата за творчески изследвания , базирана в Ню Йорк изследователска група, която често създава визуализации на данни, изпълнения в публичното пространство и прототипи, за да помогне на хората да разберат информацията.

През последните месеци те са създаде визуализация относно теорията на Айнщайн за общата теория на относителността за Scientific American, направи разширение за Chrome което помага на хората да осмислят насочването на реклами и работил с National Geographic за проследяване на дивата природа в реално време в делтата на Окаванго в Ботсвана.

Тяхната работа съчетава журналистика, потребителски изследвания, публично представяне и мащабни дигитализация, които карат хората да разбират или обработват информация по нови начини (няколко членове на изследователската група мигрираха от The New York Times' наскоро затворена R&D лаборатория).

Свързах се с Службата за креативни изследвания, за да науча повече за подхода на групата към широкомащабна ангажираност и информация, която надхвърля границите на екрана и има много приложения за редакциите.

Обичам те прогнозира нощните новини върху пететажна сграда в Тексас. Това е обратното на мобилното устройство. Всички споделят общ опит заедно. Бихте ли казали малко за това как виждате общественото пространство и как редакциите могат да видят общественото пространство, когато мислите как да предадете новините?

На първо място, по-голямата част от заслугата за това прекрасно произведение е на Бен Рубин, съосновател на OCR, който сега е директор на Института за информационно картографиране на Парсънс.

Бен разказва страхотна история за това, че се е возил с колелото си вечер вкъщи, когато е бил дете и е виждал всеки прозорец на улицата да трепти в синхрон — защото всички са били настроени на една и съща новинарска емисия по едно и също време. Това засяга какво Теджу Коул нарича „обществено време“ и мисля, че е наистина ценна концепция, за която да мислим, когато изследваме връзката между данните и обществеността.

Общественото пространство се измести поради разпространението на мобилните устройства. Хората изглежда са по-малко наясно със заобикалящата ги среда и е по-малко вероятно да общуват помежду си, но много по-вероятно да общуват с някой, отстранен от това пространство.

Как решавате какви проекти да предприемете? Какво прави един добър проект? Продължение: Какво прави едно добро събитие на живо спрямо дигитален проект?

Голяма част от работата ви се отнася до това, че трудните теми са много по-лесни за разбиране. Създадохте интерактивна игра и разказ за обясни констатациите от скорошен документ на Nature. Бих искал да чуя повече за това как този проект се събра и как сте тествали това, което сте изградили, за да гарантирате, че публиката разбира анимацията.

С нас се обърна (професор) Саймън Дж. Антъни, за да му предадат визуално идеите в своята статия на по-широка аудитория извън колегите изследователи. Решихме да се насочим към различните видове връзки между вирусите в хостовете, особено когато те не причиняват видимо заболяване. За да направите прогнози, първо трябва да определите какви видове модели съществуват, така че голяма част от образователния аспект на играта се опитва да покаже разликата между случайността и детерминистичните модели. Това, което също ни интересуваше в неговото изследване, беше, че когато изследвате взаимодействията между вирусите в различни мащаби. Моделите могат да бъдат много различни, така че стана важно да се мисли на ниво вирус към вирус, ниво вирус към хост и ниво на общност от много хостове. Фактът, че всички тези видове взаимоотношения се случват едновременно и че съществуват потенциално предвидими модели, движещи тяхното съществуване, беше най-голямото предимство за нас.

Когато хората идват в OCR с проект, ние се опитваме да обгърнем главите си около това, което данните или изследването се опитват да достигнат и правим всичко възможно, за да го интерпретираме и преведем на по-широка аудитория. В този случай искахме да разширим обхвата на изследванията на Саймън извън научната или академичната общност. Създадохме опростен разказ, който ще обясни няколко от основните понятия в статията. Добавянето на игров елемент изглеждаше като естествен начин да циментираме някои от абстрактните концепции, които се опитвахме да покажем, и да имат по-широка привлекателност. За да направим темата по-достъпна, искахме визуалният език на сайта да бъде ярко оцветен, приятелски настроен и напомнящ за космически нашественици. Емоджито за изпражнения се разкри като много важен инструмент, който препраща към метода за събиране на пробите от вируси и също така добавя лекота към сайта.

Виждам работата, която вършите като журналистика, но извън традиционната редакция. Помагате на хората да разберат и осмислят своя свят. Имате ли любим проект?

Определено сме „журналистиката в съседство“. Четирима от нашите 10 членове на екипа имат опит в новините и мисля, че споделяме етични и технически подходи с редакцията. Въпреки това, ние не винаги се интересуваме от спретнато разказване на история. По принцип ние сме изследователска група и мисля, че голяма част от най-добрата ни работа по своята същност е непълна. Ние учтиво отказваме да изберем любим проект.

Голяма част от работата ви включва свързване на хората с информация чрез изпълнение. Едно от любимите ми е изпълнение Базата данни за колекции от 120 000 обекта на MoMA . Можете ли да разкажете малко за това как избрахте да изпълните база данни и как мислехте за публиката и обществените пространства, докато правите това?

Ние бяхме помолени от MoMA да участваме в тяхната поредица Artists Experiment, което означаваше да си сътрудничим с техния образователен отдел по нещо, което може да се разглежда като публична програма.

Първоначалните ни идеи бяха най-вече около създаването на концептуални API, които биха позволили на посетителите (както в сградата, така и в интернет) да взаимодействат с базите данни на музея по интересни начини. Както се оказва, има много политически условия, които съществуват в институция като MoMA и не успяхме да получим разрешения да свършим работата, която първоначално искахме. Затова решихме да преразгледаме проблема и да видим как можем да представим данните, които вече са публични, по нови и интересни начини. Марк Хансен и Бен Рубин имаха история на данни и изпълнение, така че те наистина ръководеха развитието на парчето с [театралната група] Ремонт на асансьори и структурира представлението в галериите.

Внасянето на данни в публичното пространство променя начина, по който хората очакват да взаимодействат с тях. Това също така прави преживяването на данните малко по-малко доброволно – най-вече ние „четем“ данни, когато щракваме върху връзка, обръщаме страница или присъстваме на разговор. Поставяйки скулптура от данни в парк или поставяйки изпълнение на база данни в художествена галерия, ние по някакъв начин налагаме данни на хората, което променя динамиката на разговора.

В редакциите често се публикува статия и след това редакторите, репортерите и екипът за визуализация на данни преминават към следващия си проект. Ти пишете че когато музеите „насърчават [е] изкуството с данни от колекциите си, музеите също се оказват въвлечени в красив вид рекурсия: те произвеждат данни, които произвеждат изкуство, което произвежда данни, и нататък, и нататък.

Това ми напомня кога новинарските организации наистина са на върха на своите секции за коментари, защото получават нови идеи за истории от хората, които са отговорили на първото им парче. Любопитен съм за начините, по които редакциите могат да насърчат аудиторията си да ремиксират съдържанието си или да създадат нещо ново от това, което произвеждат. Виждам толкова много проекти, чието изработване е отнело толкова време — и тогава екипът преминава към следващия проект. Има ли начини да се разшири отвъд публикуването?

От самото начало на OCR сме очаровани от идеята за обратна връзка. Ние непрекъснато се опитваме да ангажираме нашата аудитория отвъд обикновения резултат от инструментите, които създаваме. От събиране на данни до визуализация на данни, участват много стъпки и участници, които често оформят и влияят върху първоначално събраните данни. Поради това в името на прозрачността и откритостта е изключително важно за нас да включваме хора през целия процес на трансформация на данни, от необработени битове до сензорни резултати.

Ние виждаме това като опит да се противодейства на градиента на мощността, който управлява повечето системи за данни, в които хората, от които идват данните, имат най-малко власт, а правителствата и корпорациите - най-много.

Някои от нашите проекти, като „Floodwatch“, включват обществеността в процеса на събиране на данни. Други като „Into The Okavango“ предоставят на хората инструменти за запитване на необработени данни чрез публични API. Скоро пускаме научен проект за граждани, „Облачно с шанс за болка“, който насърчава участниците да изследват данни за общественото здраве и да представят свои собствени хипотези на изследователския екип на проекта в Университета на Манчестър, Обединеното кралство. Има много начини за включване на публиката, които тепърва ще бъдат проучени и ние силно вярваме, че те не трябва да се ограничават до края на творческия процес.

Напоследък се интересуваме как общностите могат директно да критикуват данните. Изграждаме няколко API, които позволяват на потребителите да анотират обекти с данни с въпроси относно произхода, коментари относно достоверността или критики към методологията.

Когато попаднах на страницата на вашия проект, се сетих за толкова много начини, по които редакциите могат да мислят за пространството, производителността и събирането на данни. Но те често са ограничени за ресурси и време. Какви видове малки неща могат да направят организациите, за да помогнат на хората да създават връзки и да разберат по-добре света около тях, дори ако нямат данни, а именно екип?

Мисля, че редакциите трябва да помислят за начини да внедрят творчески умения за данни в съществуващите си екипи, вместо да оплакват липсата на „екип за данни“. Двама от любимите ни хора в света направиха невероятен проект наскоро наречен „ Уважаеми данни ”, в който те обмениха помежду си ръчно рисувани картички с данни в продължение на една година. Без код, само моливи. Това е добро напомняне, че технологиите (и свързаният с тях бюджет) не са истинският ограничаващ фактор.

Говорейки за вдъхновение, Екипът на Джон Кийф в WNYC винаги ни изненадва с възхитителните и изобретателни начини, по които работят с данни с малък екип и малък бюджет. Ние сме особено очаровани от проектите на WNYC, които съчетават събирането на данни с представянето на данни. Те размиват границите между журналистиката и гражданската наука и движението на създателите по наистина вдъхновяващ начин.

(Свързано: В Stream Lab журналистите от излъчване се обединяват със студенти, за да изследват водата в Западна Вирджиния)

Правя много доклади за рекламни технологии и бях наистина любопитен за вашите проекти “ Зад знамето ' и ' Наводнение ” Какво е състоянието на Floodwatch? Хората участваха ли? Какво научихте от този експеримент?

През 2013 г. създадохме обяснение на системите за рекламни технологии за (предприемач и журналист) Джон Бател. Беше завладяващо да науча за тази голяма система без глава, която може би е най-сложната изчислителна система, създавана някога. Чрез работата ни по този проект започнахме да мислим за това как хората не могат да видят много от тази система и започнахме да мислим за начините, по които бихме могли да образоваме и даваме възможност на потребителите (или, както ги наричаме, хората). Резултатът беше Floodwatch, инструмент, който дава на хората поглед върху профилите, които рекламодателите изграждат за тях, и позволява събирането на база данни за оферти, която може да бъде споделена с изследователи на рекламата.

Понастоящем Floodwatch е в алфа версия и това лято предстои да бъде пусната в бета версия. След като натрупахме значителна потребителска база (около 12 000 са се регистрирали да използват разширението, въпреки че в момента има по-малко активни потребители), изградихме голям набор от данни от реклами, които хората са показвали. Работейки със специалист по машинно обучение, успяхме да класифицираме рекламите въз основа единствено на изображенията, които съдържат. Планираме да пуснем нова функция в бета версията, където потребителите ще получават визуализации, обясняващи видовете реклами, които се показват, и как те се сравняват с други.

Как черпите нови идеи? Как споделяте наученото?

Има баланс между идеите, генерирани от Office, и идеите, които идват на вратата ни чрез нашите партньори. В студиото се опитваме да се изложим на възможно най-много други създатели и изследователи. В услуга на това, ние провеждаме месечно събитие, наречено OCR Friday, където каним някой, заедно с 30 гости, да прекарат няколко часа в разговор за практика, базирана на изследвания. Имахме режисьори, адвокати, изследователи на поверителността, художници за наблюдение, майстори на пивоварни, дизайнери, скулптори... опитваме се да запазим нещата разнообразни.

Не сме толкова добри, колкото би трябвало да споделяме наученото. Ние публикуваме годишно списание, което съдържа ефимери от нашите проекти: бележки, есета, код и други малки неща. Опитваме се да станем по-добри в хостинга на активни публични хранилища на GitHub и също така бихме искали да домакинстваме публични семинари и неформални дискусии около изследователски теми, които може да следваме.

Много нюзруми днес са загрижени за алгоритмите на платформи, които контролират кой може да вижда съдържанието. Бихте ли казали малко за ролята на алгоритмите в собствената ви работа? Каква е връзката между алгоритмите и редакционната преценка?

О, момче, алгоритми.

Водите около алгоритмите и редакционната преценка са невероятно мътни. Както (бивш гуру по данни на Kickstarter) Фред Бененсън наскоро каза, алгоритмите често се използват за „ mathwash функционалност, която иначе би се считала за произволна с обективност ”

Преди няколко години ни помолиха проектирайте алгоритъм и медийна инсталация за Музея на 11 септември, която динамично ще създаде времеви линии, свързващи текущите събития със събитията от 11 септември. Например, може да се изгради нишка около това как законите за контрол на оръжията са се променили и не са се променили между тази седмица и 2001 г. Ние бяхме наистина ясни в нашия процес, за да кажем, че „алгоритъмът“ на парчето не премахва субективността; наистина, по някакъв начин го усилва. Въпреки това, когато парчето беше разкрито, то беше описано като обективно, благодарение на изчисленията. Това беше чист начин за музея да заобиколи политиката на кураторство.

Ние използваме алгоритмите като средство за обработка на данни, за генериране на визуални форми, за създаване на скриптове за изпълнители, за създаване на звукови пейзажи. Някои от тези алгоритми са „изключени“, като в този случай има редакционна преценка, която влиза в кой алгоритъм има смисъл да се използва. Други алгоритми, които създаваме сами, като в този случай се опитваме да внимаваме как нашата субективност се впива в кода. Дефиниция от две думи за алгоритъма е „направи до“ – и това е, докато това не ни създаде проблеми, тъй като всяка тиха комуникация може да бъде усилена в силна.