Como
seguir a cultura digital global, ou para iniciantes de análise cultural
Lev Manovich
Lev Manovich
Da nova mídia para mais mídia
Há apenas 15 anos nós geralmente interagíamos com
corpos relativamente pequenos de informações organizadas em diretórios, listas
e a priori categorias atribuídas. Hoje nos interagimos com uma imensa, global,
não organizada, constantemente em expansão e uma troca de nuvem de informações
de uma forma diferente: nosso Google.
A razão de pesquisas como a nova forma dominante de encontrar
informação é uma manifestação da fundamental mudança no meio ambiente
humano. Nós estamos vivendo através de uma explosão exponencial
num volume de dados estamos gerando, capturando, analisando, visualizando e
historiando – incluindo conteúdo cultural.
Em 25 de agosto de 2008, engenheiros de software do Google anunciaram no
googleblog.blogspot.com que a lista de páginas da web, que é computada algumas
vezes diariamente, tem passado de 1
trilhão de URLs. Diurante o mesmo mês, YouTube.com reportou que são carregadas pelos usuários 13 horas de videos
novos para o site todos os minutos. E em novembro de 2008, o número de imagens
postadas no Flickr chegou a 3 bilhões.
A bomba de
informação já descrita por Paul Virilion em 1998 não somente explodiu. Além disso, conduziu a uma cadeia de novas
explosões que juntas produziram grandes
efeitos cumulativos que ninguém conseguiu antecipar. In 2008 a Data Corporação
Internacional previa que em 2011, o universo digital seria 10 vezes maior do
que era em 2006. Isto corresponde a uma media de 60 % de crescimento . (claro, é uma
possibilidade que a crise global da economia que começou em 2008 seja menor que
este crescimento – mas provavelmente não muito).
O conteúdo
gerado pelo usuário é uma das partes mais rápidas de crescimento dessa expansão
de informação universal. De acordo com o
estudo IDC 2008, ‘aproximadamente 70% do universo digital é criado por
indivíduos. Em outras palavras, o
tamanho da media criada por usuários compete bem com o volume de dados
coletados e criados por sistemas de computadores (sistemas de vigilância,
aplicações baseadas em sensores, data centers que suportam computação nas
nuvens, etc) Então se Friedrich Kittler – escreve bem antes o fenômeno é ‘mídia
social – notado que num universo de literatura de computador’ (ou seja, textos
de algumas crianças) consistem principalmente de arquivos gerados por computadores,
os seres humanos estão agora se aproximando.
O crescimento
exponencial de um número de ambos os meios produtores em 2000s levou a uma nova
situação fundamentalmente cultural e um desafio para nossos caminhos normais de
rastreamento e estudo da cultura.
Centenas de milhares de pessoas estão regularmente criando e
compartilhando conteúdo cultural – blogs, fotos, vídeos, mapas leigos, códigos
de softwares, etc. As mesmas centenas de pessoas se dedica a discussões online,
deixa comentário e participa em outras formas na comunicação social
online. Assim como o número de telefones
móveis com recursos de media capacidade são projetados para assegurar o
crescimento, esse número só vai aumentar. No início de 2008 havia 2.2 telefones
móveis no mundo; foi projetado que o
número chegaria a 4 bilhões em 2010, com o crescimento principal vindo da
China, Índia e África.
Pense sobre
isto: o número de imagens carregadas para
o Flickr toda semana é provavelmente maior que todos os objetos contidos
nos museus de arte no mundo.
O aumento
exponencial no número de produtores não
profissionais de conteúdo cultural tem sido acompanhado por um outro
desenvolvimento que não foi discutido. E ainda este desenvolvimento é
igualmente importante no entendimento do que é cultura hoje. O rápido crescimento da educação profissional
e instituições culturais em muitos países recém globalizados desde o fim dos
anos 1990 – juntamente com a disponibilidade instantânea de notícias culturais
na web e da onipresença da mídia desing software – tem também aumentado dramaticamente
o número de profissionais culturais que participam na produção cultural global
e discussões. Centenas de milhares de
estudantes, artistas, designers, músicos tem novo acesso para as mesmas ideias,
informações e instrumentos.
Se você quer
ver os efeitos dessas dimensões cultural e globalização digital em ação, visite
os web sites populares onde
profissionais e estudantes trabalham em diferentes áreas de mídia e design
carregam seus portfólios e amostras de seus trabalhos e anotam os países de
origem de seus autores. Aqui estão exemplos desses sites: xplsv.tv (simulação
gráfica, animação), coroflot.com (portfólios de design de todo o mundo),
archinect.com (projetos de estudantes de arquitetura), infosthetics.com (projetos
de visualização e informação). Por exemplo, quando eu chequei em 24 de dezembro
de 2008, os três primeiros projetos na lista de artista em xplsv.tv.came de
Cuba Hungria, e Noruega. Similarmente, no mesmo dia, o conjunto de entradas na
primeira página de coroflot.com (o site onde designers de todo o mundo carregam
seus portfólios, ele continha 120,000 + portfólios do começo de 2009) revelada
uma geografia cultural global. Ao lado
de capitais culturais ocidentais do século 20 – Nova Iorque e Milão – Eu também
encontro portfólios de Shangai, Waterloo (Bélgica, Bratislava (Eslováquia) e
Seoul (Korea do
Sul).
As companhias
que gerenciam esses sites de conteúdo Profissional geralmente não publicam
estatísticas detalhadas sobre seus visitantes, mas aqui um outro exemplo
baseado em dados quantitativos que eu tenho acesso. Na primavera de 2008 nós criamos um site da web para pesquisa
de laboratório na Universidade da Califórnia, San Diego, softwarestudies.com. O
conteúdo do site da web segue o gênero site de pesquisa de laboratório, então
nós não esperávamos muitos visitantes, nos também não fizemos nenhum e-mail
promocional em massa ou outra propaganda. Entretanto, quando eu examinei o
status do google analítico para softwarerestudies.com no final de 2008, eu
descobri que nós tivemos visitantes de 100 países. Todos os meses, pessoas de
mais de 100 cidades do mundo conferiam nosso site. Ainda mais interessantemente
são as estatísticas para essas cidades. Durante um mês típico, cidades norte
americanas estiveram dentro das lista das 10 mais ( eu não conto La Jolla que é
onde está localizado o nosso laboratório). Por exemplo, em novembro de 2008,
Nova Iorque ocupou o 13º lugar, San Francisco estava em 27º lugar e Los Angeles
estava em 42º lugar. As cidades 10 mais, foram de (Amsterdã, Berlim, Porto)
Europa oriental (Budapeste) e América do Sul (São Paulo). O que é igualmente
interessante é que a lista dos visitantes por cidades seguiu uma longa fila.
Aqui não mais uma queda acentuada entre o velho e o novo mundo, ou entre
centros e províncias. (Veja sofwarestudies.com/softbook para estatísticas mais
completas).
Todas essas
explosões que ocorreram desde o final de 1990 – não profissionais criam e
compartilham conteúdos culturais, profissionais de cultura em países
recentemente globalizados, estudantes na Europa Oriental, Ásia e América do Sul
que podem seguir e participar de processos culturais globais via web e
ferramentas de comunicação livres (email, skype, etc) – redefiniram o que é
cultura.
Antes, teóricos
culturais e historiadores podiam gerar teorias e histórias baseadas em pequenos
conjunto de dados (por exemplo, cinema clássico
de Hollywood, Renascimento Italiano, etc) Mas como pudemos imprimir marcas de
culturas globais digitais com seus bilhões de objetos culturais, e centenas de
milhões de contribuintes? Antes você poderia escrever sobre cultura seguindo o
que estava acontecendo e um pequeno número de capitais mundiais e escolas. Mas agora nós podemos seguir o desenvolvimento
em dezenas de milhares de cidades e instituições culturais?
Introduzindo Análise Cultural
A ubiquidade/onipresença de computadores, software de
mídia digital, eletrônicos de consume, e computadores em rede ao exponencial
avanço no número de produtores culturais pelo mundo inteiro e a criação de
mídia deles – fazer isso é muito difícil, se não impossível, entender a
dinâmica e o desenvolvimento cultural global em alguns detalhes usando
ferramentas e métodos teóricos do século 20. Mas o que nós podemos se usamos o
mesmo desenvolvimento, computadores, softwares, e uma quantia massiva de
criação digital de conteúdo cultural – é possível acompanhar um processo
cultural global num meio incrível com ferramental tradicionais?
Investigar essas questões bem como entender como a
onipresença de ferramentas de software para criação de cultura e mudanças de
compartilhamento são teoricamente e
praticamente cultura – em 2007 nós estabelecemos Iniciativas de Estudos de Software
(softwarestudies.com). Nossos laboratório está localizado no campus central dos
EUA – Instituto Califórnia de Informação
e telecomunicação (www.calit2.net). Junto
com os pesquisadores e estudantes que trabalham em nosso laboratório, nós temos
desenvolvido um novo paradigma para o estudo, ensino e apresentação pública de
artefatos culturais, dinâmicas, e fluxos.
Nós chamamos este paradigma de Análise Cultural.
Hoje ciências, negócios, governos e outras agências
confiam em análises quantitativas baseadas em computador e visualização
interativa de muitos conjuntos de dados e fluxos de dados. Eles empregam
simulações estatísticas, garimpo de dados, visualização de dados, visualização
científica, análise visual, simulação e outras técnicas baseadas em computadores. Nossa meta é começar sistematicamente
aplicando essas técnicas para análise de dado contemporâneo cultural. A maioria
dos cojuntos de dados já estão aqui – o resultado dos esforços de digitação por
museus, bibliotecas e companhias ao longo dos últimos 10 anos (pense
digitalizar livros para google e amazon) e o crescimento explosivo de recente
conteúdo cultural disponível na web.
Nós acreditamos que um uso sistemático de larga escala
de análise computacional e visualização interativa de modelos culturais serão a
maior tendência em crítica cultural e indústrias de cultura nas próximas
décadas. O que acontecerá quando humanistas começarem a usar visualizações
interativas como um ferramenta padrão em seus trabalhos, o que muitos
cientistas já fazem? Se forem feitas lâminas de uma possível história da arte,
e um projetor de cinema e gravação de vídeo permitirem estudos , que novas
disciplinas culturais podem surgir do uso da visualização interativa e da
análise de dados em grandes conjuntos de dados culturais?
De cultura
(pouco) para Dados culturais (muitos)
Em abril de 2008, exatamente um ano depois que nós
fundamos a Software Studies Initiative, NED (Endowment nacional para
humanidades, a principal agência federal nos EUA que oferece subsidies para
pesquisas humanas) anunciada a computação de alto desempenho para a humanidade)
(HHPC) iniciativa baseada em visão semelhante.
As ciências têm ao longo do tempo começado a explorar
a computação de alto potencial de desempenho,
tanto quanto a humanidade progride. Comunidades escolares frequentemente lidam
com muitos cojuntos de dados estruturados.
Este pode assumir a forma de jornal histórico, livros, dados eleitorais,
fragmentos arqueológicos, conteúdos de vídeo ou áudio, ou uma série de outros.
HHPC oferece oportunidades para classificar a minha e melhor compreensão e
visualização desses dados.
Na descrição racional para programas de alto
desenvolvimento de computação, os funcionários na NEH começam com a disponibilidade
de computadores de alto desenvolvimento que são comuns nas ciências e
indústria. Em janeiro de 2009, NEH junto com NSF(Fundação Nacional de Ciência)
foi anunciado um outro programa Cavando Dados que teve sua visão articulada em
mais detalhe.
Com livros, jornais, revistas, filmes, obras de arte e
gravação de som digitalizada numa escala massiva, esta é uma possibilidade para
aplicar técnicas de análise de dados para muitas coleções de diversos recursos
de patrimônio cultural tanto quanto dados científicos. Como essas técnicas
ajudam estudiosos a usar esses materiais para elaborar novas questões sobre e
ganhar novos conhecimentos para nosso mundo?
Nós compartilhamos completamente a visão colocada pela
NEH Humanidades Digitais. Uma enorme quantidade
de conteúdo culturais e computadores de alta velocidade ficam bem juntos – sem mais tarde consumir muito tempo para
analisar dados de metabyte. No entanto,
como nós descobrimos em nosso laboratório, mesmo com um conjunto pequeno de
dados culturais, consistindo de centenas, dúzias ou mesmo uns poucos objetos
viáveis para fazer análise cultural: o que é, para analisar quantitativamente a
estrutura desses objetos e visualizar os resultados revelando os padrões que se
encontram abaixo das capacidades de cognição e percepção humana.
Desde a análise cultural que se visa tirar proveito de
do aumento exponencial de conteúdo digital desde meados dos anos 1990, isso seá
usado para estabelecer a taxonomia para diferentes tipos desses conteúdos.
Desta maneira a taxonomia pode orientar a elaboração projetos de estudo e
pesquisa bem como ser usada para agrupar esse estudos uma vez que eles começam
a se multiplicar.
Para começar, nós temos uma vasta quantidade de
conteúdo de mídia em forma digital - jogos,
projetos visuais, música, vídeo, fotos, arte visual, blogs, páginas da
web. Este conteúdo pode
ser subdividido
dentro de poucas categorias. Atualmente,
a proporção de “criações de mídias digitais” está aumentando, no entanto, as
pessoas também continuam a criar mídias analógicas (por exemplo, quando eles
atiram num filme) que é mais tarde digitalizado.
Nós podemos, além disso, diferenciar entre diferentes
tipos de criações de mídia digital.
Algumas dessas mídias são explicitamente feitas para a web: por exemplo,
blogs, web sites, camadas criadas por usuários do Google Earth e google
mapas. Mas nós também encontramos novas
quantidades de criações digitais em massa online, conteúdo (fotografia, vídeo,
música) o que até o advento da mídia social não se pretendia que fosse visto
por pessoas do mundo todo – mas o que agora termina com sites de mídia social (Flickr, YouTube, etc) A diferença entre esses dois tipos, nós
referimos a primeira categoria como web native ou web pretendida. A segunda categoria pode ser então chamada de
mídia digital própria.
Como já foi observado, YouTube, Flick, e outros sites
de mídia social têm por objetivo uma media de pessoas paralela a sites
especializados que servem a usuários profissionais e semi-profissionais:
xplsv.tv, coroflot.com, archinect.com, modelmayhem,com, deviantart.com,
etc. Projetos caseiros e portfólios de
centenas e milhares de artista,designers de mídia, e outros profissionais
culturais, esses web sites oferecem um
shapshot de produção cultural contemporânea global e sensibilidade – deste modo
oferece promessas de se tornar capaz de analisar as tendências culturais
globais com o nível de detalhe
impensável anteriormente. Por exemplo,
em agosto de 2008, deviantart.com. teve 8 milhões de membros, mais de 62
milhões de inscritos, e estava recebendo 80 mil acessos por dia. Importante, além do padrão profissional e
categorias pró-ams, esses sites também hospedam conteúdos de pessoas que estão
começando
e/ou são pró-ams, mas que aspiram tornar-se
profissionais em tempo integral. Eu acho que os portfólios ou ‘ports’ como são
algumas vezes chamados hoje em dia, desses aspirantes não profissionais
(amadores) são particularmente importantes se nós quisermos estudar desde as
convenções até estereótipos da cultura contemporânea. Objetivando criar projetos profissionais e
portfólios, inadvertidamente as pessoas expõe códigos
e modelos usados na indústria de uma forma muito clara.
Um outro ponto importante de conteúdo cultural
contemporâneo – e ao mesmo tempo, uma janela para dentro de uma outra cultura
mundial diferente de usuários não profissionais e aspirantes profissionais –
são os web sites e wikis criados por professores que ensinam criatividade nas
disciplinas postando e discutindo seus conteúdos de aula. (Apesar de eu não ter
estatísticas diretas sobre quantos sites e wikis (enciclopédias online) para
aulas na rede, aqui está uma indicação: uma criação de software popular wiki
pbwiki.com tem sido usada por 250.000 educadores). Esses sites geralmente
contém projetos de estudantes – que oferecem
ainda uma outra fonte interessante de conteúdo.
Finalmente, além
web sites de aulas, os sites por profissionais, aspirantes
profissionais, e não profissionais (amadores), e outros repositórios de
conteúdo centralizado, nós temos milhões de web sites e blogs de criadores
individuais de cultura e empresas da indústria criativa. Embora a categoria indústria e o tipo de
conteúdo que as pessoas e empresas produzem, são agora trazidos para garantir
que você se faça presente na web com seu rol de demonstrações sobre portfólio,
descrições de projetos particulares e currículo vitae. Todas estas informações
podem ser potencialmente usadas para algumas coisas que anteriormente não eram
imaginadas: para criar dinâmicas (i.e. previsão do tempo) mapas de culturas
globais desenvolvidas que refletem atividades, aspirações e preferências
culturais de milhares de criadores.
Uma parte significativa dos conteúdos de mídia
disponibilizados em forma digital foram originalmente criados em eletrônicos ou
mídia física e tem sido digitalizadas desde a metade dos anos 1990. Nós podemos chamar esses conteúdos ‘criados
analógicos). Mas isto é crucial para lembrar que o que tem sido digitalizado em
muitos casos são somente trabalhos canônicos, i.e. uma pequena parte da cultura
considerada significativa para nossas
instituições culturais. O que continua do lado de for a do universo digital é a
sobra: jornais provincianos do século XIX, guardados em uma pequena biblioteca
em algum lugar, milhões de pinturas em 10 milhões de pequenos museus em
pequenas cidades em todo mundo; milhões de revistas especializadas em todos os
tipos de campos e áreas que não existem mais; milhões de filmes caseiros.
Isto cria um problema para a análise cultural, que tem
um potencial para mapear todas as coisas que continuam do lado de fora dos
cânones – para começar a gerar a história da arte sem grandes nomes. Nós
queremos entender não somente o exponencial mas também o típico, não somente a
falas culturais ditas por um pequeno grande homem mas o padrão em todas as sentenças culturais
faladas por todos também; nos pequenos, que estão do lado de fora dos grandes
museus, ao invés do que está no lado de dentro e o que tem sido amplamente
discutido em todos os tempos. Para fazer isto, nós precisaremos tanto quanto
possível das culturas anteriores às formas digitais. No entanto, o que está
disponível digitalmente é surpreendentemente pouco.
Aqui está um exemplo de nossa pesquisa. Nós estávamos
interessados na seguinte questão:
O que as pessoas realmente pintaram ao redor do mundo
em 1930? Fora de uns poucos ‘ismos’
(realismo, dadaísmo, surrealismo…) e umas poucas dúzias de artistas que
entraram para o cânone da histórico da arte ocidental ? Nós fizemos uma
pesquisa no artist.org. que ao mesmo tempo desta escrita continha um milhão de
imagens de arte, arquitetura e desing, que vieram de coleções e museus muito
importante nos EUA, bem como mais de 200.000 slides de bibliotecas de
universidades da Califórnia, San Diego,
onde nosso laboratório está localizado. Este conjunto que no momento é a maior coleção de artstor é interessante
porque reflete as tendências da história da arte ensinada em poucas décadas
quando slides coloridos foram a principal mídia para ensinar e estudar arte.
Para colecionar obras de arte que estão fora do usual cânone da história da
arte ocidental nós excluímos da pesquisa a Europa ocidental e a América do
norte. Isto deixou o resto do mundo:
Europa oriental, sudeste da Ásia, leste da Ásia, oeste da Ásia, Oceania,
América central, América do sul, etc. Quando nós pesquisamos por pinturas
feitas nessas partes do mundo em 1930, encontramos apenas umas poucas dúzias de
imagens.
Esta
distribuição altamente desigual de amostras culturais uma vez que devido
a Artstor imagens não são digitalizadas por si próprias. Elas apenas representam a disponibilidade de
imagens cedidas por seus museus e instituições culturais. Então os resultados de nossas pesquisas
refletem o que os museus colecionam e o que eles pensam sobre o que deve ser
digitalizado primeiro. Em outras
palavras, um número maior de coleções dos EUA e uma biblioteca de slides da
maior pesquisa universitária (que agora tem uma grande proporção de estudantes
asiáticos) contém juntos umas poucas
dúzias de pinturas feitas for a do oeste em 1930 que foram digitalizadas. Em
contraste, pesquisando por Picasso encontrei cerca de 700 imagens. Se este
exemplo for alguma indicação, depósitos
digitais podem estar ampliando tendências já existentes e filtros de cânones da
cultura moderna. Em vez de transformar o ponto forte dentro de uma longa
corrente, digitalizar pode estar produzindo efeitos opostos.
Conteúdos
midiáticos em forma digital não são somente tipos de dados que nós analisamos
quantitativamente para potencialmente revelar novos padrões culturais.
Computadores também nos permitem capturar e subsequentemente analisar muitas
dimensões de atividades culturais humanas que não poderiam ser lembradas antes.
Qualquer atividade cultural – navegar na web, jogar um jogo, etc, que passe
através de um computador ou uma atividade------------ posições de controlador (pensamos
como controladores) e assim por diante.
Combinado com câmera, um microfone, e outras tecnologias de captura,
computadores podem também capturar outras dimensões de comportamentos humanos
assim como fala, corpo e movimento dos olhos. E ainda servidores da web como
medidores de desempenho ou outros tipos de informação: quais páginas usadas por
usuários visitantes, quanto tempo eles gastam em cada página, que arquivos são
baixados por eles, e assim por diante.
(A esse respeito, o Google Analítico que processa e organiza esta
informação fornece uma inspiração direta para a ideia de análise cultural.
Claro, além
disso, para esta informação que pode ser capturada automaticamente, o avanço da
mídia social desde 2005 criou um novo meio ambiente social onde as pessoas
voluntariamente revelam suas escolhas e preferências culturais: classificação
de livros, filmes, postagens em blogs, software, votando seus favoritos,
etc. Ainda importantemente, pessoas
discutem e debatem suas preferências culturais, ideias e percepções online.
Comentam fotografias no Flickr, postam suas opiniões sobre livros no
amazon.com, debate, argumentam, concordam e discordam uns com os outros em
números de sites de mídia social, sites de fãs, fóruns, grupos e listas de
e-mails. Todas essas conversações,
discussões e reflexões que antes não existiam ou simplesmente não tinham lugar
estão agora na mesma escala em público.
Para resumir
esta discussão: porque os esforços de digitalização desde a metade dos anos
1990, e porque o significante (e constantemente em crescimento) percentual de
todas as atividades culturais e sociais passam através, ou tem lugar na web ou
em dispositivos de mídia em redes de trabalho (telefones móveis, jogos,
plataformas, etc), nós agora temos acesso a uma quantidade sem precedentes de
ambos os dados culturais (artefatos culturais próprios) e dados sobre
cultura. Todos esses dados podem ser
agrupados dentro de três categorias conceituais gerais:
- Dados sobre mídia digital
de interação com pessoas (automaticamente capturados por computadores ou
dispositivos de mídia baseados em computadores)
- Discussão online acerca (ou
acompanhando) atividades culturais, objetos culturais e criação de processos
voluntariamente criados por pessoas.
- Há outros meios para dividir
esse recentemente emergido universo de dados culturais. Por exemplo, nós
podemos além disso fazer uma distinção entre dados culturais e informações
culturais.
Dados
culturais: fotos, arte, música, desing, arquitetura, filmes, animações
gráficas, jogos, web site – ou seja, artefatos culturais atuais criados em meio
digital, ou representados por mídia digital (por exemplo, fotos e arquitetura).
Informações
digitais: novidades culturais e revisões publicadas na web (web sites, blogs)
ou seja um tipo de metadados ampliados sobre esses artefatos.
Uma outra
distinção importante, que é útil para estabelecer, fazer as relações entre a
artefatos culturais originais/atividades e suas representações digitais.
- Artefatos criados
digitalmente: representação = original.
- Artefatos digitalizados que
são originários de outras mídias – por essa razão, suas representação em formato
digital não pode conter todas as informações originais. Por exemplo, imagens digitais de pinturas
disponíveis em coleções e museus e base de dados normalmente não mostram
completamente sua textura em 3D. (Esta informação pode ser capturada com
tecnologias de digitalização – mas este não comumente feito neste momento).
- Experiências culturais
(experimentando teatro, dança, performance, arquitetura e desing de interiores,
interagindo com produtos, jogando de vídeo games, interagindo com aplicações de
mídia locadas num dispositivo de GPS) onde os proprietários de material/objetos
de mídia podem gravar e analisar é somente uma parte de uma experiência. Por exemplo, no caso de experiências
espaciais, planos arquitetônico poderão nos contar somente uma parte da
história; nós podemos também querer usar vídeo e captura de movimento de
pessoas interagindo com os espaços, e outras informações.
A rápida
explosão de dados de criações digitais não tem passado despercebido. De fato,
as companhias de web tem por elas próprias desempenhado um papel importante em
fazer isso acontecer para então poderem se beneficiar disso economicamente. Não
é de surpreender, fora das diferentes categorias de dados culturais, dados
criados digitalmente já são explorados mais
agressivamente
(porque é mais fácil acessar e coletar), seguidos por conteúdos digitalizados.
Google e outros mecanismos de pesquisas analisam bilhões de páginas da web e
seus links para fazer suas pesquisas algoritmas correrem. Nielsen Blogpulse
garimpa mais de 100 milhões de blogs para detectar tendências em que pessoas
estão falando sobre marcas pessoais, produtos e outros tópicos que seus
clientes estão interessados. Amazon.com analisa os conteúdos de livros para
calcular estatisticamente frases improváveis usadas para identificar partes
únicas dos livros.
Em termos de
tipos de mídia, hoje textos recebem mais atenção – porque a linguagem está
discreta e porque os paradigmas teóricos para descrevê-lo (linguísticos,
linguísticos computacionais, análise do discurso, etc) tem desenvolvido antes a
explosão de textos do universo nativo da web. Um outro tipo de mídia cultural,
que está começando a ser sistematicamente sujeita à análise de computador em
grande quantidade é a música. (Isto pode
ser possível pelo fato de que a música ocidental é usada em sistemas formais
por um longo tempo) Um número de mecanismo de pesquisa de música online e
estações de rádio usa análise de
computação para achar canções. (Exemplo: musipedia, shazam, e outros aplicações
que usam impressões digitais acústicas.)
Em comparação, outros tipos de mídia e conteúdos recebem muito menos atenção.
Se nós estamos interessados em analisar padrões
culturais em outras mídias ao lado de textos e
sons, e também em muitas questões teóricas sobre
culturas (em oposição às questões mais
pragmáticas feitas nos campos profissionais assim como garimpo na web ou
pesquisa de markenting quantitativa – por exemplo, identificar como
consumidores percebem diferentes marcas num segmento de mercado privado. Nós
precisamos adotar uma perspectiva mais ampla.
Primeiramente, nós precisamos desenvolver técnicas para analisar e
visualizarmos padrões em diferentes formas de cultura de mídia – filmes,
cartoons, animação gráfica, fotografia, vídeo games, web sites, produtos e
desing gráfico, arquitetura, etc. Segundo, enquanto nós pudermos certamente ter
vantagem sobre o conteúdo cultural nativo da web, nós poderíamos também
trabalhar com outras categorias que eu listei abaixo (artefatos digitalizados
originários de outras mídias, experiências culturais). Em terceiro lugar, nós
poderíamos ser auto reflexivos. Nós precisamos pensar sobre as consequências de
pensar a cultura como dados e de computadores como ferramentas de análises: que
nós deixamos de fora: que tipos de análises
e questões ficam privilegiados e
por aí vai. Esta auto reflexão deveria
ser parte de um estudo de analítico cultural.
Esses três pontos guiam nossa pesquisa de cultura analítica.
Processamento de imagem cultural
A Cultura analítica é imaginável e possível devido a
três desenvolvimentos: digitalização de
culturas ativas, em razão da web e mídia social: trabalho em ciências da
computação; e a razão do número de campos que usam computadores para criar
novas formas de representação e interação com os dados. Os dois campos relatados de ciências da
computação – processamento de imagem e visão computacional – proporcionam-nos
com a variedade de técnicas para analisar automaticamente a mídia visual. Os campos
de ciências da computação, visualização da informação, design de mídia e arte
digital nos munem com técnicas para representar padrões em dados e
interativamente explorar estes dados.
Enquanto as pessoas em humanidades digitais (ciências digitais) tem usado técnicas estatísticas para explorar padrões em textos literários por um longo tempo, eu acredito que nós somos o primeiro laboratório a começar a usar sistematicamente o processamento de imagem e visão de computadores para análises automáticas de mídia visual nas ciências humanas. Isto é o que nos separa das disciplinas humanas do séc XX que focam na mídia visual (história da arte, estudos de cinemas, estudos culturais) e também paradigmas do séc XX para mídia quantitativa de pesquisa desenvolvida dentro das ciências sociais assim como estudo quantitativo da comunicação e certas obras na sociologia da cultura. Similarmente, enquanto artistas, designers e cientistas da computação criaram um número de projetos para visualizar mídia cultural, os projetos de metadados existentes em que eu confio assim como marcas que contribuíram para a comunidade Flickr. Em outras palavras, usam informações sobre mídia visual – data de criação, nome do autor, marcas, favoritos, etc – e não analisam os meios de comunicação em si.
Em contraste,
análise cultural usa processamento de imagem e técnicas de visão de computação
para
automaticamente analisar muitas coleções de objetos culturais para produzir
descrições numéricas de seu conteúdo e estrutura. Essas descrições numéricas podem ser então
grafas e também analisadas estatisticamente.
Enquanto
comunicação digital / programas de autoria de mídia digital como Photoshop e After Effects incorporam certas
técnicas de processamento de imagem assim como blur, sharpen e EDGE detectando
filtros, rastreamento de movimento e então são centenas de outros recursos que
podem ser ainda automaticamente extraídos e movimentos de imagens. Mais
importante, enquanto photoshop e outras aplicações de mídia internamente são os
direitos de propriedades de imagens e vídeos para mudá-los - foco, sharpening, mudança de contraste e
cores, etc – ao mesmo tempo eles não fazem avaliação para usuários dos
resultados dessas medidas. Então enquanto nós pudermos usar Photoshop para
realçar algumas dimensões de estruturas de imagens (por exemplo, reduzir uma
imagem para sesu edge), nós não podemos mais realizar análises sistemáticas.
Para fazer
isto, nós precisamos tornar mais especializado o software de processamento de
imagem assim como abrir ponto de imagem que tenha sido desenvolvido por
aplicações de vida científica e que nós tenhamos usado e ampliado em nosso
laboratório. MATLAB, software popular para análise numérica, fornece algumas
aplicações de processamento de imagens. Há também software de bibliotecas
especializadas de funções de processamento de imagens assim como openCV. Uma
série de linguagens de programação de altas linguagens criadas por artistas e
designer em 2000 assim como Processamento e estruturas abertas podem fornecer
algumas funções de processamento de imagens.
Finalmente, muito mais técnicas são descritas em publicações científicas
de computadores.
Enquanto certas
técnicas comuns podem ser usadas sem o conhecimento de programação de
computadores e estatísticas, muitas outras requerem conhecimento de C ou
programação Java.
Quais dos algoritmos
podem ser particularmente proveitosos para visualizações e análises
culturais? Nós poderemos criar
ferramentas relativamente fáceis para uso que permitam a usuários não
técnicos análises automáticas de mídia visual?
Essas são
perguntas que nós estamos investigando. Como nós descobrimos gradualmente,
apesar dos fatos de que os campos de processamento de imagem e visão
computacional existirem agora por aproximadamente 5 décadas, as análises de
mídia cultural frequentemente requerem desenvolvimento de novas técnicas que
não existem ainda.
Para resumir: a ideia chave de análise cultural é o
uso de computadores para analisar automaticamente artefatos culturais na mídia
visual extraindo um grande número de
recursos que caracterizam suas estruturas e conteúdos. Por exemplo, no caso da imagem visual, nós
podemos analisar seus tons de cinza e características coloridas, orientações de
linhas, texturas, composição, e assim por diante. Por essa razão nós usamos um outro termo
para nos referirmos ao nosso método de pesquisa – Análise Cultural
Quantitativa.
Enquanto
estamos interessados em ambos os conteúdos e estruturas de artefatos culturais,
no momento análise de estruturas são muito mais desenvolvidas que análises de
conteúdo. Por exemplo, nós podemos pedir
computadores para medir automaticamente valores dos tons de cinza de cada
quadro de um longa-metragem, para detectar pequenos limites, analisar
movimentos em todos os lances, calcular como mudar a paleta de cores em todas
as partes do filme e assim por diante. Entretanto, se nós quisermos anotar
conteúdos de filmes – escrevendo que tipo de espaço nós vimos em cada cena, que
tipos de interações entre os personagens estão ocorrendo, os tópicos de suas
conversações, etc., as técnicas automáticas para fazer isto são mais complexas
(isto é, não estão disponíveis em softwares como MAT LAB e imageJ) e menos
seguras. Para muitos tipos de análises de conteúdos, no presente a melhor forma
é anotar manualmente, o que obviamente está consumindo completamente o tempo de
grandes conjuntos de dados. O tempo em que uma pessoas leva para produzir suas
anotações para o conteúdo de um filme, nós podemos usar computadores para
analisar automaticamente a estrutura de muitos milhares de filmes. Entretanto,
nós começamos desenvolvendo Análise cultural pelo desenvolvimento de técnicas
para a análise e visualização de estruturas de artefatos culturais individuais
e deste modo grandes conjuntos de artefatos – com a ideia que uma vez nós
desenvolvemos essas técnicas nós gradualmente moveremos para dentro de
conteúdos de análises automáticas.
Pesquisa profunda
Em novembro de 2008 nós recebemos uma doação que nos deu 300.000 horas de tempo de computação
no departamento de Energia dos supercomputadores dos EUA. Isto é suficiente
para analisar ainda milhões de dados combinados de imagens e vídeos – arte,
design, moda de rua, recursos de filmes, animações em série, etc. Esta escala
de dados é acompanhada pelo tamanho dos displays visuais que nós estamos usando
em nosso trabalho. Como eu já mencionei,
nós estamos localizados dentro de um dos principais centros de pesquisas de
tecnologia da informática dos EUA -
Instituto Califórnia para telecomunicação e Informação Tecnológica
(Calit2). Isto nos permite avançar para a próxima geração de tecnologia visual
– assim como HIperSpace, atualmente um dos maiores displays de resoluções para
visualizações científicas e análises de
aplicações visuais no mundo (Resolução: 35,640 por 8.000 pixels. Tamanho 9.7m x
2.3m).
Uma das
direções que nós planejamos para propor no future é o desenvolvimento de
sistemas visuais que possibilite-nos seguir
dinâmicas de culturas globais em tempo real. Imagine uma tela de tráfego tempo real (um sistema
de navegação para carro) – exceto que a tela é de parede, a resolução é
milhares de vezes maior, e o tráfego não é mostrado no carro nas estradas, mas
fluxos culturais em tempo real em todo mundo. Imagine a mesma tela de tráfego
dividida em muitas janelas, cada uma mostrando dados em tempo real e históricos
diferentes sobre novidades e tendências cultural, social e econômica – Deste
modo proporcionando uma situação
de
advertência para a cultura. Imagine a
mesma tela de tráfego mostrando uma animação que aparente uma simulação de
terremoto produzida num super computador – exceto neste caso que o terremoto é
liberado de uma versão popular de software, o anúncio de um importante projeto
de arquitetura, ou um outro importante evento cultural. O que nós estamos vendo
são os efeitos do
tamanho
do terremoto cultural que extrapolam
tempo e espaço.
Imagine
uma tela de tráfego de gráficos de computadores mostrando uma longa lista de
produção cultural que permite a você ampliar para ver cada produto individual
junto com ricos dados sobre eles.
Enquanto o gráfico é constantemente processado em tempo real por remoção
de dados da web. Imagine a visualização que mostra como outras pessoas ao redor
do mundo inserem novos vídeos criados
numa comunidade de fãs/entusiastas/aficionados, ou como um novo software de
design gradualmente afeta os tipos de formas imaginados hoje (a forma Alias e
Maya levou a uma nova linguagem na arquitetura). Estes são os tipos de
ferramentas que nós queremos criar para disponibilizar novos tipos de
criticismo e análise cultural apropriada para a era da globalização cultural e
de mídias gerados pelos usuários: trezentos departamentos de artes só na China;
aproximadamente 10.000 novos usuários disponibilizando seus portfólios
profissionais de design e outras expressões culturais que são similarmente
criadas numa escala impensável a somente 10 anos atrás.
Para concluir, eu gostaria de voltar ao meu ponto de
vista – a razão da pesquisa como um novo modo dominante para interagir com
informação. Como eu mencionei, isto
desenvolve consequências dos dramas e escalas rápidas de informação e conteúdo
que está sendo produzido e experenciando por nós desde metade dos anos
1990. Para servir os resultados de
buscas dos usuários , Google, Yahoo, e outros mecanismos de buscas de tipos de
dados muito diferentes – incluindo ambos metadados de páginas particulares da
web (os chamados elementos meta) e seus conteúdos. (De acordo com o Google, esse mecanismo de
pesquisa algoritmo usa mais de 200 tipos de entradas.) Entretanto, assim como
Photoshop e outros conteúdos comerciais de criação de software não expõe aos
usuários as características de imagens ou vídeos que estão medindo
internamente, Google e Yahoo não revelam as medidas das páginas da web que
analisam – eles somente apresentam suas conclusões (os sites que melhor se
adéquam as sequências de pesquisas) que suas combinações algoritmas geram por
combinação essas medidas. Em contraste,
o objetivo da análise cultural é possibilitar que nós possamos chamar de
pesquisa cultural profunda – dar aos usuários as ferramentas ponto de partida
para que eles mesmos possam analisar os tipos de conteúdos em detalhes e usem
os resultados de suas análises de novas maneiras.
[Março 2009]
Nascimento - Moscou, Rússia
Educação - University of Rochester
|
Livre Tradução - Rosilda da Silva
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