h c i v o n a M v e L
o,, c a d o c p u b l i i t r a v é s u x o s l u f l s a o n a p a d e e r e c u r s o r o p o r c i o o m a r t e p d r r i a e e r u m m i o a r g D r u r y 7:: P r o t r a n s p , c o m l a 1 8 3 7 y s, H e n r H ( r a n d o m b r e a d a s r t s s o o r r m g e i s o in h a s d e p a s s a d e l i n n g o w i n m e r o d a ) ).. s,, s h e s a o n ú , I r a n a p s l a l in s,, s s, r l a o w m a d e d l i n l o e s s e d f l h n g e r H a r n s s s h i i l f s f p a s s e t p u b m e a n s o e r o f f p s r r i F b 7:: o n b y l 1 8 3 7 a t i i o o n u m n d ) t o p o r t a o n a l t I r a ).. e l a r r a n s p r o p o r t i o t r , s, s e s d t h s u r y H a r n w i d y D r H e n r ( H
Lev Manovich Teoria de nurbs nurbs Theory
v a vee c u r lee v m a l õee s add r a u ) nqq u a poo s i içç õ uee e n ug a ):: p a q u e f ug ).. ag r a m m l i n in h a s d I ng e r r a ) d i ag te t a a o l ro r i g e n o c m i m l,, hee l scc h m a p a n H ( m 2:: O p r te t ( Hee r s loo t 1 8 3 2 r p l s (JJo h scc a t te s too n i s ( vee t rg i n r v e m u m p a r a g; V i rg hed c u h n oo t he poo (JJo tee m p s a s m i rg t s s ( x t x f i i t n i s h c rg i n ic i h a p h w t i i m foo r g; V f r e g t m s r r s t hee f i i io n s v s 2:: T h t io 1 8 3 2 poo s i t t:: p loo t te r p l ).. scc a t te ndd ) a n a s a ngg l a l,, E n hee l scc h Hee r s H
Lev Manovich nurbs
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Diagrama da evoluo da arte moderna criado para o MOMA por Alfred H. Barr em 1935 para a exposio Cubismo e Arte Abstrata. 3 Di of t voution of odn t afd h.
Plano tpico de uma planta baixa de museu (Spencer Museum of Art) 1
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Typical museum floor plan (Spencer Museum of Art).
t e e n, a r O r e r , d a r p o d h l. i a c k e M e r U T ó r : F l I t t s T a O B Y ( h i N T e O n e O T d a . F l . 0 7. e i p h i c a e s ) 2 0 i m k r t í p n d r I l D e y t F l I c 0 7. r o p o r t o c e : 8, 2 0 i s m L a B t e e r n, D e t h U r I l a r . . s O a p r d o d e 8 ) N a l n a o D e n h t e e M T h l, p i c n d o e N O i y L T a U T o a k 2 ( r T 2 L
coMpuTação Gráfica A exploso de novas idéias e métodos nas disciplinas culturais nos anos 1960 no pareceu ter afetado a apresentao dos processos culturais na prática. Livros, museus dedicados arte, design, mdia entre outras áreas culturais continuam a organizar os seus temas em um pequeno número de categorias discretas*: perodos, escolas artsticas, ismos, movimentos culturais. Os captulos de um livro ou as salas da maioria dos museus atuam como divisores materiais entre essas categorias. Dessa forma, um “organismo” cultural que evolui continuamente é colocado fora em caixas artificiais. Na realidade, mesmo que em um âmbito tecnolgico a mudana do analgico para o digital ainda seja um fato recente, ns temos “sido digitais” em nvel terico por um longo perodo. Ou seja, desde a emergência das instituiões modernas de armazenamento cultural e da produo do conhecimento cultural no século XIX (ou seja, museus e disciplinas na área das humanidades alocadas em universidades) ns temos utilizado categorias discretas para exemplificar a continuidade da cultura no sentido de teorizá-la, preservá-la e exibi-la. Podemos perguntar: se estamos atualmente fascinados com as idéias de fluxo, evoluo, complexidade, heterogeneidade e
B td in 1935 fo mOma xibition cubi nd abtt at.
coMpuTer Graphics as a research MeThod hibridizao cultural, porque nossas representaões e apresentaões dos dados culturais no refletem essas idéias? ImageNs 1,2 , 3 O uso de um pequeno número de categorias discretas para descrever conteúdos caminhou passo-a-passo com a recusa das humanidades modernas e das instituiões culturais em utilizar representaões gráficas para reproduzir tais con teúdos. Muitos conhecem o famoso diagrama da evoluo da arte moderna criado por Barr (o fundador e primeiro diretor do MOMA em Nova Iorque), realizado em 1935. Mesmo que esse diagrama ainda utilize categorias discretas em seus fundamentos, trata-se de uma evoluo frente s padronizadas linhas de tempo da histria da arte e das plantas baixas dos museus de arte, já que ele representa um processo cultural usando um gráfico em 2D. Infelizmente, esse é o único diagrama bem conhecido da histria da arte produzido em todo o século XX. Cabe realar que, desde as primeiras décadas do século XIX, as publicaões cientficas comearam a utilizar técnicas gráficas em larga escala que permitiam representar fenômenos como variaões constantes. De acordo com a histria visual on-line da visualizao de dados de Michael Friendly, durante aquele perodo “todas as formas
de exposio de dados foram inventadas: barras, gráficos, histogramas, gráficos em linha e traos de séries temporais, traos de contorno e assim por diante.”1 (vj áin 12,13) Embora uma histria sistemática da exibio dos dados visuais ainda esteja por ser pesquisada e escrita, livros populares de Edward Tufte ilustram como os gráficos que representam dados quantitativos já tinham se tornado comuns em várias áreas profissionais no final do século XIX.2 O uso de representaões matematicamente definidas de qualidades contnuas foi largamente acelerado aps os anos 1960 devido a adoo de computadores para automaticamente criar gráficos. Em 1960, William Fetter (designer gráfico da fábrica de aviões Boeing) cunhou a frase “Computao Gráfica”. Na mesma época, Pierre Bézier e Paul de Casteljau (que trabalhou para a Renault e Paul de Casteljau respectivamente) independentemente inventaram as splines – matematicame matematicamente nte descritas descritas como linhas suaves que podem ser editadas por um usuário. Em 1967, Steven Coons do MIT apresentou os fundamentos matemáticos para o que finalmente se tornou a forma padro para representar superfcies em softwares de computao gráfica: “Sua técnica para descrever
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Wi t xoion of nw id nd tod in utu diiin fo t 1960 onwd fftd t ubjt bin wittn bout nd xibitd nd ti intttion, on iotnt t of ou nttion of utu did not n. Boo nd uu dvotd to t, din, di, nd ot utu ontinu to n ti ubjt into nub of dit toi - iod, titi oo, -i, utu ovnt. T t in boo o t oo of uu t ti divid btwn t toi. In ti wy, ontinuouy vovin utu “oni” i id nd ntd into t of tifii box. In ft, wi on tnooi v t ift fo no to diit di i t nt vnt, w v dy “bn diit” on toti v fo on ti. Tt i, in t n of odn intitution of utu to nd utu nowd odution in t nintn ntuy (i.., ubi uu nd uniti diiin oud in univiti) w v bn foin t ontinuity of utu into tity dit toi in od to toiz, v nd xibit it. W n : If w unty fintd wit t id of fow, voution, oxity, tonity, nd utu ybidity, wy ou nttion of utu dt do not ft t id? Images 1, 2, 3 T u of nub of dit toi to dib ontnt wnt nd in nd wit t fu of odn uniti nd utu intitution to u i nttion fo nttion of ti ontnt. mny o now t fou di of t voution of odn t d by B (t found nd fit dito of mOma in Nw Yo) in 1935. Wi ti di ti u dit toi it buidin bo, it i n iovnt ov tndd t tiin nd t uu foo n in it t nt utu o 2D . Unfotunty, ti i t ony w-nown t itoy di odud in t wo 20t ntuy. In ontt, in t fit dd of t 19t ntuy, intifi ubition to widy u i tniqu tt owd ntin non ontinuouy vyin. aodin to t onin itoy of dt viuiztion by mi Findy, duin tt iod, “ of t odn fo of dt diy w invntd: b nd i t, ito, in nd ti-i ot, ontou ot, nd o fot. 1” ( 12,13) atou ytti itoy of viu dt diy in to b d nd wittn, ou boo by edwd Tuft iutt ow ntin quntittiv dt v dy bo oon in viou ofion by t nd of t 19t ntuy 2.
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e 3D NURBS
4 Superfíci
BS surface. 4 3D NUR
uma superfcie foi constru-la a partir de uma coleo de partes adjacentes, de continuidade contrada e que permitiam s superfcies terem a curvatura esperada pelo designer.”3. A técnica de Coons se tornou o fundamento para a descrio de superfcies na computao gráfica (das quais a mais popular é o NURBS – Non Uniform Rational Basis Spline, ou Linha de Base Racional No Uniforme). Imagem 4 No momento em que os campos do design, da mdia e da arquitetura adotaram softwares de computao gráfica nos anos 1990 produziu-se uma revoluo intelectual e estética. Até aquela década, a única técnica prática que representava objetos 3D em um computador era produzida através da modelagem de polgonos planos. No incio dos anos 1990, o aumento na velocidade de process processamento amento dos computadores e o aumento da capacidade de memria ofereceram condiões práticas para a modelagem em NURBS originalmente originalmen te desenvolvida por Coons, entre outros, já nos anos 1960. Essa nova técnica para representar formas espaciais forou um distanciamento da geometria retangular modernista no campo do pensamento arquitetônico na direo de privilegiar formas suaves e complexas criadas a partir de curvas
contnuas (ou seja, dos NURBS). Como resultado, no final do século XX, a estética dos “blobs” comeou a dominar o pensamento de vários estudantes de arquitetura, jovens arquitetos e até mesmo de reconhecidas “estrelas” da arquitetura. Visual e espacialmente, curvas suaves e superfcies com formas livres emergiram como a nova linguagem de expresso para o mundo globalizado e ligado em rede onde a única constante é a mudana rápida. A estética modernista da simplicidade e discrio foi substituda pela nova estética da continuidade e complexidade. (Outro termo útil cunhado para essa nova arquitetura com foco na pesquisa de novas possibilidades de formas espaciais possibilitadas possibilita das pela computao e nas novas técnicas de construo necessárias para constru las é a chamada “arquitetura no padro” - non-standard architecture. No inverno de 2004, o Centro Georges Pompidou organizou uma mostra sobre arquitetura no padro 4, que foi seguida pela conferência Prática do No Padro - Non-standard Practice no MIT.) ImageNs 5, 6 Esta mudana na imaginao da forma espacial correu em paralelo com a adoo de um novo vocabulário intelectual. O discurso arquitetônico se tornou dominado por conceitos e ter-
T u of viu nttion of ontinuou quiti b iy ou ft t 1960 wn out w dotd to t 2D nd 3D i utotiy. In 1960, Wii Ftt ( i din fo Boin aift co.) oind t “cout gi.” aound t ti, pi Bézi nd pu d ctju (wo wod fo rnut nd pu d ctju, tivy) indndnty invntd in – ttiy dibd oot uv tt n b iy ditd by u. In 1967, stvn coon of mIT ntd tti foundtion fo wt vntuy b t tndd wy to nt oot uf in out i oftw: “hi tniqu fo dibin uf w to ontut it out of otion of djnt t, wi d ontinuity ontint tt woud ow uf to v uvtu wi w xtd by t din. 3 ” coon’ tniqu b t foundtion fo uf dition in out i (t ot ou u dition tody i NUrBs - Non Unifo rtion Bi sin.) Wn din, di, nd ittu fid dotd out i oftw in t 1990, ti d to n tti nd inttu voution. Unti tt ti, t ony ti tniqu
rcc a n a m a r n,, D i n agge n ).. pee n h a ing ) Coo p Be i j j i ng a e m C l a A D ( Be 5 V i l tó r i ioo M tó i r c sc s e loo a r k pee l p Dee n m n,, D agge n pee n h a Coo p n C ).. a i n ing ) l a i l l Be i j i j ng B 5 V i l ( e c ic i f f f MA D O y M b y
mos que igualam (ou diretamente advém deles) elementos do design e das operaões oferecidas pelos softwares – splines e NURBS, morphing, modelagem e simulao baseadas em fsica, design paramétrico, sistemas de partculas, simulao de fenômenos naturais, IA e assim por diante. Vejam alguns exemplos: “O campus está organizado e é navegado base de desvios direcionais e a distribuio das densidades no lugar de pontos chaves. Isso é o indicativo do caráter do Centro como um todo: poroso, imersivo, uma área espacial.” Descrio de Zaha Hadid (Londres) do design de um Centro de Arte Contemporânea em Roma (atualmente em construo). “Cenários de hibridizao, enxerto, clonagem e morphing colocam em evidência uma perpétua transformao da arquitetura que se esfora para quebrar com as antinomias do objeto/ sujeito ou do objeto/territrio.” Frédéric Migayrou sobre R&Sie (Francois Roche e Stéphanie Lavaux, Paris). “O pensamento da lgica difusa (fuzzy) é um outro passo para ajudar o pensamento humano a reconhecer nosso ambiente menos como um mundo de fronteiras fragmentadas e de desconexões e mais como um campo repleto de agentes com fronteiras indefinidas. EMER-
um icas para ormá t ic fo es per f a b i por te ha ar t u D h bu t,, A b trro para ya t cen t aad i ya Sa ha S l ha a I l n l a r u tu t l trro cu ).. ) cen t Londres er te d ( Lo n t ad i id Ha a H ha tura l ce a h Za Z or a cu l tu fo er f te d ad i id Ha tss Cen t a H ha a h Za ng Ar t y Z b y b i i b orm i in fo f a r ha h e D Pe P u A bu b 6 and, A la Iss l t I ya t aad i ya Sa on S ).. London ) ( Lo
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GED investiga o potencial da fo ntin 3D objt in out w to od t olgica difusa como uma técnica tion of ft oyon. By t y 1990, t ft oin d organizacional libertária para o of out nd t ind iz of out oy d it desenvolvimento de ambientes ti to off NUrBs odin dvod by coon nd ot inteligentes, inteligente s, flexveis e adaptati- dy in t 1960. Ti nw tniqu fo ntin ti fo vos. Observando o projeto como ud ittu tinin wy fo tnu odnit um campo de testes para suas oty nd towd t iviin of oot nd ox fo d ferramentas e técnicas de de- fo ontinuou uv. a ut, t t nd of t 20t ntuy sign, a equipe expande seu ter- t tti of u ox oot uf (d “bob” by ritrio focando e sistematiza sistematizando ndo jounit) o to doint t tinin of ny ittu a dinâmica de uma ferramenta tudnt, youn itt, nd vn dy w-tbid “t” de cabelo como uma máquina itt. Viuy nd tiy, oot uv nd ffo ude design generativo em larga f v d t nw xiv nu fo t obescala, envolvendo, contudo, n- izd ntwod wod w t ony ontnt i t id n. T veis sociais e culturais de orga- odnit tti of t ditn nd iiity w d nizaões globais.” Descrio do by t nw tti of ontinuity nd oxity. (anot ufu t oind fo ti nw ittu foud on escritrio MRGD (Melik Altinisik, Samer Chaumoun, Daniel Wi- t into t nw oibiiti of ti fo nbd by odrig) do Urban Lobby (pesquisa uttion nd t nw ontution tniqu ny to buid t para um re-desenvolvimento da i “non-tndd ittu. 4 ” In t wint 2004 cnt poidou torre de escritrios Centre Point onizd ow Non-stndd aittu , wi w foowd by onfn Non stndd pti confn t mIT.) Images 5, 6 no centro de Londres). Ti n in t iintion of ti fo w d by Mesmo que a computao gráfica no tenha sido a única fonte t dotion of nw inttu vobuy. aittu diou de inspirao para esse novo vo- to b dointd by ont nd t wi (o dicabulário conceitual (influências ty o fo) t din nt nd otion offd by t importantes vieram da filosofia oftw – in nd NUrBs, oin, yiy-bd odfrancesa e da ciência do caos e in nd iution, ti din, ti yt, iution of da complexidade), ela obviamen- ntu non, al, nd o on. h fw x: te desempenhou o seu papel. “T cu i onizd nd nvitd on t bi of dition Assim, conjuntamente com o dift nd t ditibution of dniti t tn t y oint. Ti fato de transformar a linguagem i inditiv of t t of t cnt wo: oou, ido design e da arquitetura con- iv, fid .” Z hdid (london), dition of din fo temporâneos, a linguagem da contoy at cnt in ro (unty in ontution). “snio of ybidiztion, ftin, onin, oin iv i to computao gráfica se tornou a linguagem do design e da arqui- tu tnfotion of ittu wi tiv to b down tetura contemporâneos – assim t ntinoi of objt/ubjt o objt/titoy.” Fédéi miyou como a inspirao do discurso on r&si (Fnoi ro nd sténi lvux, pi.) “Fuzzy oi tinin i not t of in un tout to arquitetônico sobre prédios, cidaoniz ou nvionnt wod of i boundi nd des, espao e vida social.
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REPRESENTANDO PROCESSOS CULTURAIS: DAS CATEGORIAS DISCRETAS àS CURVAS E SUPERFíCIES Se os arquitetos adotaram as técnicas decomputao gráfica como termos tericos para falar sobre o seu prprio campo, porque no fazer o mesmo mesmo com todo o campo cultural? Mas ao invés de somente utilizar esses termos como metáfora, porque no visualizar, na realidade, processos culturais, dinâmicas e fluxos utilizando as mesmas técnicas de computao gráfica? É tempo de alinharmos nossos modelos e apresentaões do processo cultural com a nova linguagem do design e as novas idéias tericas tornadas possveis (ou inspiradas) pelo software. Design, animao e softwares de visualizao permitem conceitualizar e visualizar fenômenos e processos culturais em termos de parâmetros de mudana contnua, em oposio aos padrões categricos “caixas” de hoje. Assim como o software substituiu o antigo design das primitivas platônicas por novas primitivas (curvas, superfcies flexveis, campos de partculas), vamos substituir a tradicional “teoria cultural das primitivas” pelas novas que existem. Em um cenário como esse, uma linha do tempo 1D se torna um gráfico 2 ou 3D, um pequeno conjunto de campos categricos discretos é descartado em nome de curvas, superfcies livres em 3D, campos de partculas e outras representaões disponveis nos softwares de design e visualizao. Estas foram algumas idéias
que nos levaram a criar em 2007 o Software Studies Initiative (softwarestudies.com ou softwarestudies.com.br) – um laboratrio para análise e visualizao de padrões culturais, localizado na Universidade da Califrnia, San Diego (UCSD) e no Instituto da Califrnia para a Telecomunicao e Tecnologia da Informao (CALIT2). Aproveitando a reconhecida credibilidade da UCSD e do Calit2 no campo das artes digitais e da ciência, temos desenvolvido técnicas para a representao gráfica e visualizao interativa de artefatos e dinâmicas culturais. Nossa inspirao vem de vários campos, todos baseados na computao gráfica para visualizar dados – visualizao cientfica, visualizao da informao e “visualizao artstica” (veja infoaesthetics.com). Também pegamos emprestadas algumas idéias das interfaces padrões utilizadas na edio de mdia, nos softwares de composio e animao (Final Cut, After Effects, Maya, Blender etc.) que empregam curvas para visualizar as mudanas em vários parâmetros da animao ao longo do tempo. CULTURA EM DADOS Antes que nos aventuremos em dobras, campos, nuvens de partculas e superfcies complexas, vamos comear com um elemento básico da representao espacial moderna: uma curva. Como você representa um processo cultural que se desdobra historicamente ao longo do tempo com uma curva contnua? (No que se segue no falaremos
dionntion nd o fid of win nt wit bud bod. emergeD i invtitin t otnti of fuzzy oi oo-fit oniztion tniqu fo dvoin intint, fxib nd dtiv nvionnt. sin t ojt ttin ound fo it outtion too nd din tniqu, t t xnd it titoy fo fouin nd ytizin t dyni i too ntiv din in to , invovin tfo v of oi, utu nd ob oniztion.” mrgD (mi atinii, s cuoun, Dni Widi), dition of Ubn lobby ( fo utiv dvont of t cnt point offi tow in nt london). atou out i w not t ony ou of inition fo ti nw ontu vobuy - iotnt infun fo Fn iooy nd t in of o nd oxity - it obviouy yd it o. Tu, on wit boin t nu of ontoy din nd ittu, t nu of out i o funtion inition fo ittu diou bout buidin, iti, , nd oi if. represeNTINg cUlTUral prOcesses: FrOm DIscreTe caTegOrIes TO cUrVes aND sUrFaces If itt dotd t tniqu of out i toti t to t bout ti own fid, wy oud not w do t fo utu fid? howv, t tn ony uin t t to, wy not tuy viuiz utu o, dyni nd fow uin t tniqu of out i? T ti o to in ou od of utu wit t nw din nu nd toti id d oib (o inid) by oftw. Din, nition nd viuiztion oftw ow u to tt ontuizin nd viuizin utu non nd o in t of ontinuouy nin t - ood to toi “box” ti tndd tody. Jut oftw ubtitutd t od ptoni din iitiv (ub, yind, ) wit t nw iitiv (uv, fxib uf, ti fid) btt uitd fo ntin oxity, t’ t tdition “utu toy iitiv” by t nw on. In u nio, 1D tiin bo 2D o 3D ; t of dit toi i didd in fvo of uv, ffo 3D uf, ti fid, nd ot nttion vib in din nd viuiztion oftw. Ti w on of t otivtion bind t tbint of softw studi Inititiv (oftwtudi.o) in 2007 – b otd t Univity of cifoni, sn Dio (UcsD) nd cifoni Intitut fo Tounition nd Infotion Tnooy (cit2). Dwin on t onizd tnt of UcsD nd cit2 in diit t nd in IT , w v bn dvoin tniqu fo t i nttion nd inttiv viuiztion of utu tift, dyni, nd o. Ou inition o fo ny fid wi y
de splines, ou seja, a técnica para representar matematicamente uma curva suave que permite sua edio de forma interativa, mas somente falaremos da curva como uma figura gráfica). Se, como vários historiadores dos séculos passados, acreditássemos que a histria cultural segue leis simples, por exemplo: que cada cultura segue um ciclo de crescimento, uma “idade de ouro” e um declnio, as coisas seriam muito simples. Seramos capazes de criar frmulas que matematicamente iriam representar os processos de crescimento e mudana (por exemplo,trigonométricos,exponenciais ou funões polinomiais) e somente ficar alimentando as suas variáveis com dados representando algumas condiões do processo histrico real em questo. Teramos ento uma curva suave perfeita que representa um processo cultural como um ciclo de crescimento e declnio. Contudo, já que o paradigma histrico está claramente invalidado na atualidade, temos que fazer nossas curvas baseados nos dados reais sobre o todo dos processos culturais. Uma curva 2D define um conjunto de pontos que nele se situam. Cada ponto, a cada momento, é definido por dois números - coordenadas X e Y. Se os pontos so densos o suficiente, eles visualmente formariam sozinhos uma curva. Se eles no so densos o suficiente, podemos utilizar um software para alinhar uma curva através desses pontos. É claro que ns nem sempre temos que desenhar uma curva através desses pon-
tos (por exemplo: se os pontos formam um conjunto qualquer ou formam qualquer outro padro geométrico, isso já significativo em si mesmo”5. Em cada caso, precisamos de um conjunto de coordenadas X e Y. Para fazer isso, temos de mapear um processo cultural em um conjunto de números onde um número é o tempo (eixo X) e o outro número é alguma qualidade do processo naquele perodo (eixo Y). Em resumo, temos de transformar cultura em dados. Apesar da definio de cultura incluir crenas, ideologias, modismos e outra propriedades no fsicas, em um âmbito prático, nossas instituiões culturais e a indústria cultural cultural lidam com uma manifestao particular da cultura: os objetos. Isso é o que está guardado na Livraria do Congresso Americano ou no Metropolitan Museum, criados por designers industriais, postados por usuários no Flickr e vendidos na Amazon. Altere tempo ou distância, e os objetos culturais manifestam mudanas em suas sensibilidades culturais, imaginao ou um estilo. Ento, mesmo que mais tarde ns tenhamos de assumir o desafio de afirmar que a cultura pode ser equiparada aos objetos culturais, se pudermos comear pelo uso de um conjunto desses objetos para representar as mudanas graduais na sensibilidade cultural ou na imaginao, isso seria um comeo. Utilizar números no eixo X (por exemplo, tempo) é fácil. Normalmente objetos culturais tem alguns metadados discretos
on out i to viuiz dt - intifi viuiztion, infotion viuiztion, “titi viuiztion” ( infotti.o), infotion din, nd intf din. (Fo x, t tndd i intf ud in di ditin, ooitin nd nition oftw u Fin cut, aft efft, my, Bnd, nd ot tt oy uv to viuiz t n in viou t of n nition ov ti.) cUlTUre INTO DaTa Bfo w vntu into fod, fid, ti oud, ox uf, nd ot o dvnd out-divn nttion, t’ tt wit bi nt of odn ti nttion: 2D uv. how do you nt utu o tt unfod ov ti ontinuou uv? If, i ny itoin of t viou ntui, w w to biv tt utu itoy foow i w – fo intn, tt vy utu o tou y onitin fo n y t, “odn ” nd din t – tin woud b quit i. W woud u tti fou tt nt t o of owt nd n (fo intn, tionoti, xonnti, o oynoi funtion) nd fd ti vib wit t dt ntin o ondition of t tu itoi o in qution. T ut woud b fty oot uv tt nt utu o y of i nd f. howv, tody ti di of itoy i y out of fvo. so wt w wnt to do
intd i to t uv tt i bd on t tu dtid dt bout t utu o in qution tn wo. a 2D uv dfin t of oint tt bon to ti uv. e oint, in it tun, i dfind by two nub – X nd Y oodint. If t oint dn nou, ty woud viuy fo uv by tv. If ty not dn nou, w n u oftw to fit uv tou t oint. Of ou, w do not wy v to ny dw uv tou t oint – fo intn, if t oint fo ut o ny ot obviou oti ttn, ti i vub in itf 5. In it , w nd to v t of X, Y oodint o w n dw t oint. Ti n tt w v to utu o into t d fo i of nub. In i, on nub woud nt ont in ti (X xi) nd t ot nub woud nt o quity of t o t tt ti (Y xi.) In ot, w v to tun “utu” into “dt.” Dfinition of utu inud bif, idooi, fion, nd ot non-yi oti. howv, on ti v, ou utu intitution nd utu induti d in tiu nifttion of utu – ti (nd nty, diit) objt. Ti i wt tod in T liby of con nd T mtooitn muu, td by fion nd induti din, uodd by u to Fi nd od by azon. sd ov ti o ditn, utu objt nift n in utu nibiity, iintion o ty. so vn tou
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ligados a eles – a data ou lugar de criao, o tamanho (de uma obra de arte), a durao (de um filme) e assim por diante. Ento, se temos a data em que o objeto cultural foi criado, podemos inserir esses números como metadados no eixo X. Por exemplo: se estamos interessados em representar o desenvolvimento da pintura no século XX, podemos mapear o ano em que cada pintura foi feita. Mas o que usaremos no eixo Y? Em outras palavras, como podemos comparar as pinturas umas com as outras qualitativamente? Podemos manualmente anotar os conteúdos das pinturas (mas no os detalhes da sua estrutura visual). Alternativamente, podemos pedir para experts (ou um outro grupo de pessoas) para localizar as pinturas em alguma escala discreta (valor histrico, preferência estética etc.), mas esse tipo de julgamento s pode funcionar com um pequeno número de categorias. 6 Mais importante, esses métodos no geram escalas muito bem – eles custariam muito se quiséssemos descrever centenas de milhares ou milhões de objetos. Igualmente, as pessoas têm dificuldades para ordenar um grande número de objetos que so muito similares entre si. Portanto, precisamos de alguns métodos automáticos que podem ser processados em computadores para descrever qualidades de um grande número de objetos culturais qualitativamente. No caso de textos, isso se torna relativamente fácil. Desde que os textos já consistam de unidades discretas (por exem-
plo, palavras), eles naturalmen- t on w wi nd to n te se conduziro pelo processa- t ution tt utu mento computacional. Podemos o n b qutd wit obutilizar software para contar as jt, if w n bin by uin t ocorrências de uma palavra em t of t objt to nt particular e de combinaões de t du n in utu palavras; podemos comparar os nibiity o iintion, tt números de substantivos versus woud b ood tt. gttin nub fo t X xi verbos; podemos calcular o tamanho das sentenas e os pará- (i.., ti) i not diffiut. Uuy utu objt v o grafos e assim por diante. Por que os computadores so dit tdt ttd to muito bons em contar (assim t – t n of t uto, como em processar operaões t iz (of n two), t nt matemáticas complexas a par- (of fi), nd o on – inudin tir de números - o resultado da t dt nd t of tion. contagem), a digitalizao do so if w v t dt wn t conteúdo dos textos, tais como utu objt w td, w os livros e o crescimento de we- n ot t nub tdt bsites e blogs rapidamente leva- on X xi. Fo x, if w wnt ram ao surgimento de novas in- to nt t dvont of dústrias e de novos paradigmas intin in t 20t ntuy, w epistemolgicos que exploram o n ot t y intin processamento computacional w otd. But wt do w dos textos. A Google e outras u fo Y xi? I.., ow do w ferramentas de busca analisam o t intin to bilhões de páginas web e os ot quittivy? To ontinu wit t xlinks entre elas para permitir ao usuário buscar na web pági- , w n nuy nnott nas que contenham frases par- t ontnt of t intin. ticulares ou somente palavras. howv, w wi not b b to Nielsen Blogpulse analisou u ntu nu to dib mais de 100 milhões de blogs iy fin dti of ti vipara detectar tendências no que u tutu. atntivy, w as pessoas esto dizendo sobre n xt (o o ot algumas marcas em particular, ou of o) to oition t produtos, além de tpicos espe- intin on o dit cficos em que os seus clientes (itoi vu, tti festo interessados.7 A Amazon. n, t.) – but u judcom analisa os conteúdos dos nt n ony wo wit livros que ela vende para cal- nub of toi 6. cular “frases estatisticamente mo iotnty, t tod improváveis” s” usadas para iden- do not w – ty woud b tificar partes únicas dos livros. 8 vy oty if w wnt to dib No campo das humanidades undd of tound o idigitais, pesquisadores já vêm ion of objt. moov, vn há muito tempo desenvolvendo if w n ffod it, o v estudos estatsticos de textos li- diffiuty odin bi nub
of objt tt vy ii to ot. Tfo, w nd to ot to o utoti out-bd tod to b b to dib nub utu objt quittivy. In t of txt, ti i tivy y. sin txt dy onit fo dit unit (i.. wod) ty ntuy d tv to out oin. W n u oftw to ount oun of tiu wod nd obintion of wod; w n o t nub of noun vu vb; w n ut t nt of ntn nd , nd o on. Bu out vy ood t ountin w unnin o ox tti otion on nub (t ut of ountin), diitiztion of txt ontnt u boo nd t owt of wb it nd bo quiy d to nw induti nd itooi di wi xo outtion oin of txt. goo nd ot nin nyz biion of wb nd t in btwn t to ow u fo wb tt ontin tiu o in wod. Nin Bou 7 in 100+ iion bo diy to dtt tnd in wt o yin bout tiu bnd, odut nd ot toi it int inttd in. azon.o nyz t ontnt of t boo it to ut “sttitiy Iobb p” ud to idntify uniqu t of t boo 8. In t fid of diit uniti, o v o bn doin ttiti tudi of ity txt dy fo on ti (tou
terários. Alguns deles, mais notadamente Franko Moretti, têm produzido visualizaões visualizaões dos dados em formas de curvas mostrando tendências histricas. 9 Mas e as mdias analgicas, como as imagens e os vdeos? Fotos ou vdeos no têm definidos claramente as suas unidades discretas que seriam equivalentes s palavras. Além disso, a mdia visual no tem um vocabulário padro ou uma gramática – o sentido de qualquer elemento de uma imagem somente é definido no contexto particular de todos os outros elementos que esto nessas imagens. Isto torna o problema da análise visual automática da imagem muito mais desafiadora, mas no impossvel. O segredo é focar na forma visual (o que é fácil para o computador analisar) e no na semântica (o que é muito difcil). Desde meados dos anos 1950, os cientistas da computao têm desenvolvido técnicas para automaticamente descrever propriedades visuais das imagens. Podemos analisar distribuiões de tons cinza, cores, orientao e curvatura das linhas, textura e literalmente centenas de outras dimensões visuais. Algumas poucas técnicas (como um histograma) so construdas em softwares de edio de mdia como o Photoshop e na tela de câmeras digitais. Muitas outras esto disponveis em softwares de aplicaões especializadas ou descritas em publicaões profissionais na área de ciência da computao. Nossa abordagem, que chamamos de Analtica Cultural (Cultural Analytics), utiliza como técnica analisar automatica-
mente imagens e vdeos para gerar descriões numéricas de suas estruturas visuais. Essas descriões numéricas podem ser ento geradas em forma gráfica e também analisadas estatisticamente. Por exemplo: se traarmos as datas das criaões de imagens ou filmes num eixo X, usaremos uma das (ou uma combinao) mensuraões desses objetos para posicionálos no eixo Y. A linha formada por esses pontos representará como um conjunto de objetos culturais se modificou ao longo do tempo em relao s dimensões visuais que esto sendo traadas. HISTóRIADAARTE.VIZ Para o nosso primeiro estudo com o objetivo de testar essa abordagem, escolhemos um pequeno conjunto de dados de 35 imagens canônicas da histria da arte que cobrem o perodo desde Coubert (1849) até Malevich (1914). Escolhemos imagens que so representaões tpicas de uma apresentao da histria da arte moderna em um livro sobre histria da arte ou em uma palestra: do Realismo do século XIX e as pinturas de salo até o Impressionismo, Ps-impressionismo, Fauvismo e a Abstrao Geométrica dos anos 1910. A idéia no era encontrar um novo padro num conjunto de dados como esse, mas ao invés disso, era observar se o método da Analtica Cultural poderia modificar nosso entendimento compartilhado compartilhado do desenvolvimento desenvolvime nto da arte moderna em uma curva baseada em algumas qualidades objetivas dessas imagens. ImageNs 7 a 14
on u ). so of t – ot notby, Fno motti - v odud viuiztion of t dt in t fo of uv owin itoi tnd o t of ity txt 9. (atou ti wo i tiy unnown in t Wt, ov t fw dd ruin o v o ubid nub of boo nd ti tt u quntittiv tod nd viuiztion to tudy ttn in ittu nd ot t. 10) But ow do w o bout utotiy dibin i o vido quntittivy? mny ind of viu di u oto do not v y dfind dit unit quivnt to wod in txt. additiony, viu di do not v tndd vobuy o t nin of ny nt of n i i ony dfind in t tiu ontxt of ot nt in ti i. Ti t ob of utoti viu nyi u o nin – but not ioib. T ti i to fou on viu fo (wi i y fo out to nyz) nd not nti (wi i d to utot.) sin t idd of t 1950, out intit v bn dvoin t tniqu to utotiy dib viu oti of i. Tody w v tniqu fo t nyi of ditibution of y ton nd oo, ointtion nd uvtu of in, txtu, ooition, nd ity undd of ot viu dinion. a fw of t tniqu – fo intn, ito – buit into diit di ditin oftw (potoo, ipoto, t.) nd o in t intf of diit . (Wn you t oto wit ot tody, you v n otion to ito of t i tud by t .) mny o tniqu vib in iizd ition oftw o dibd in ofion ubition in t fid of i oin, out viion, utidi, nd di outin. Ou o (tt w cutu anyti) i to u t tniqu to utotiy nyz i nd vido to nt nui dition of ti viu tutu. T nui dition n b tn d nd o nyzd ttitiy. Fo x, if w ot t tion dt fo nub of i on X xi, w n tn u t unt of ti viu tutu (bitn, tution, o ny ot titi wi n b ud by tv o in obintion) to oition t on Y xi, nd tn out to dw uv ( tnd in) tou t oint. arThIsTOrY.VIZ Fo ou fit tudy to tt ti o, w o dtt of 35 noni t itoy i tt ov t iod fo coubt (1849) to mvi (1914). W td oo intin tt tyi of nttion of t itoy of odn t in n t itoy txtboo o tu: fo 19t ntuy i nd on intin to i ioni, ot-iioni, fuvi, nd oti bttion of 1910. Ou intntion w not to find nw ttn in ou t of intin but t to if cutu anyti tod n tun ou d undtndin of t dvont of odn t into uv bd on o objtiv quiti of t i – tu tunin n intuition into i od. Images 7 a 14
7 Um conjunto de 35 pinturas por artistas
canônicos modernos utilizadas neste estudo. 7 A set of 35 paintings by canonical modern
artists used in this example.
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Eixo X: datas das pinturas (em anos). Eixo Y: valor do oblquo reverso de cada pintura. (Oblquo é uma medida dos valores da escala de cinza de uma imagem. Uma imagem que tem em sua maioria tons de luzes terá uma escala de oblquos negativa; uma imagem que tem em sua maior parte tons escuros, terá uma escala de ângulo positiva. Em nosso gráfico ns revertemos os valores do oblquo para tornar o gráfico compreensvel).X compreensvel). X axis – dates of paintings (in years). Y axis – reverse skew value of each painting. (Skew is a measure of image’s grey scale values. An Image that mostly has light tones will have a negative skew value; an image that mostly has dark tones, will have a positive skew value. We have reversed skew values to make reading the graph easier.)
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faltalegendaemportuguêsfaltalegendaem portuguêsfaltalegendaemportuguêsfalta legenda em português Same data as in the previous graph - each image is substituted by a single point.
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Podemos comparar a variao do desenvolvimento entre diferentes perodos. Gráfico: comparando as mudanas na pintura antes de 1900 versus pinturas ps-1900 usando linhasdetendênciaslineares. We can compare the rate of development between different time periods. Graph: comparing the changes in paintings before 1900 vs. the paintings after 1900 using linear trend lines.
Mensuraões computacionais de estruturas visuais permitem encontrar diferenas entre conjuntos culturais, que primeira vista parecem idênticos (assim como encontrar similaridades entre os conjuntos, o que se pensava ser muito diferente). Gráfico: Ao comparar a mudana na escala mediana de cinzas das pinturas “realistas” as” x “modernistas” em nosso conjunto, revela-se que, nessa dimenso, a anterior foi se modificando mesma exata medida que a última. Using computer measurements of visual structure can be used to find the differences between cultural sets, which at first sight appear to be identical – as well as to find the similarities between the sets, which are normally thought to be very different. This graph compares the changes in median grey scale values of “realist” paintings vs. “modernist” paintings in our set. It reveals that on this visual dimension the former were changing at exactly the same rate as the later. In other words, “realist” painters were moving towards modernism at the same speed as modernist painters proper.
Sobreposio de categorias padro da histria da arte em dados. Superimposing standard art historical categories on the data.
Imagens podem ser analisadas em centenas de dimensões visuais diferentes. Gráfico: o número de contornos em cada pintura como uma funo de tempo (Procedimento: automaticamente contar o número de contornos em cada imagem, no considerando contornos muito pequenos). Images can be analyzed on hundreds of different visual dimensions. Graph: the number of shapes in each painting as a function of time. (Procedure: automatically count the number of shapes in each image disregarding very small shapes.)
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Porque forar o desenvolvimento cultural contnuo e dinâmico em pequenos conjuntos de dados categorizados? Em vez de projetar um pequeno conjunto de categorias sobre os dados que definem cada objeto cultural como pertencendo a categorias discretas as ou como estando fora de todas as categorias (o que automaticamente as torna menos importantes para a pesquisa), podemos visualizar o padro global em s eu desenvolvimento. Neste gráfico definimos uma linha de tendência utilizando todos os pontos (todas as 35 pinturas). A curva mostra que as mudanas nos parâmetros visuais, as quais, em nosso ponto de vista, definiram a arte moderna no século XX (formas simplificadas, tonalidades brilhantes, cores mais saturadas, imagens mais planas) se aceleraram aps os anos 1870 e aceleraram ainda mais aps os anos 1905. Para determinar valores Y para este gráfico, mensuramos as pinturas a partir das seguintes dimensões: escala de cinza média, saturao média, o tamanho do histograma da escala binária de cinza e ângulo.Todos os valores, exceto os oblquos, foram mensurados em uma escala de 0-255; os valores oblquos foram normalizados mesma escala de valores. (O tamanho do histograma da escala binária de cinza indica quantos diferentes valores de pixels têm valores no-0 em seu histograma. Se uma imagem tem cada um dos valores da escala de cinza, esse número ento será 255; se uma imagem tem somente poucos valores listados na escala de cinza, o número correspondenteserá menor). menor).Projecting Projecting a small set of categories on the data defines each cultural object as either belonging to a distinct category or as being outside of all categories - which automatically makes it less important for research. Instead, we can visualize the overall pattern in their development that allows us to take into account all objects in the set. In this graph we defined a trend line using all the points (i.e., all 35 paintings). The curve shows that the changes in visual parameters that in our view came to define modern art in the 20th century (simplified forms, brighter tonality, more saturated colors, more flat images) accelerate after 1870, and then accelerate even more after 1905. To determine Y values for this graph, we measured paintings on the following visual dimensions: grey scale mean, saturation mean, the length of binary grey scale histogram, and skew. All values except skew were measured on 0-255 scale; skew values were normalized to the same range of values. (The length of binary grey scale histogram indicates how many different pixel values have non-0 values in the histogram. If an image has every possible grey scale value, this number will 255; if a an image only has a few grey scale values, the number will becorrespondinglysmall.)
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15 aveRaGe ShoT LenGTh, FeaTURe FiLMS 1900 - 2008 15 aVerage shOT leNgTh, FeaTUre FIlms 1900 - 2008
16 aveRaGe ShoT LenGTh, FeaTURe FiLMS 1900 - 1920 16 aVerage shOT leNgTh, FeaTUre FIlms 1900 - 1920
17 aveRaGe ShoT LenGTh, FeaTURe FiLMS 1900 - 2008 17 aVerage shOT leNgTh, FeaTUre FIlms 1900 - 2008
HISTóRIADOFILME.VIZ Neste exemplo exploramos os padrões na histria do cinema como representados por 1.100 filmes lanados. Os dados so do cinemetrics.lv.10 Os filmes cobrem um número de pases e um perodo que vai de 1902 a 2008 (Note que assim como no exemplo anterior, esse conjunto de dados também representa uma seleo tendenciosa: filmes que interessam queles historiadores do cinema que contribuem com os dados – mais do que alguma amostragem ob jetiva da produo mundial ao longo do século XX). Para cada filme a base de dados Cinemetrics provê dados sobre o tamanho de cada plano em um filme, assim como a média do tamanho dos planos (que pode ser obtido ao se dividir o tamanho de um filme pelo total de números de planos). Esses dados nos permitem explorar os padrões de tamanhos de planos (que correspondem velocidade do corte) ao longo de vários perodos no século XX e em diferentes pases (Os gráficos neste artigo foram produzidos utilizando-se uma seleo completa de dados a partir do site cinemetrics.lv , com banco de dados do mês de agosto de 2008.)
o u quno íuo. a in d tndêni tvé do ddo ot qu nt 1902 2008, édi no tno d d no todo onjunto d ddo diinuiu d 14 10 undo – o do dd o uinto d mTV dd o no 1980. 16
aVerage shOT leNgTh, FeaTUre FIlms 1900 - 1920 Dunt o íodo qu o in udou d u fo d inu ntio qu iuv o tto u inu “ái” bd ot nt udnç d onto d vit, voução d édi do no tonou uito i áid. ent 1902 1920, édi do tno do no diinuiu oxidnt 4 vz. 17 aVerage shOT leNgTh, Fea-
TUre FIlms 1900 - 2008 aqui oo tndêni no tno do no do fi tê í: etdo Unido, Fnç rúi. O áfio v u núo d dõ intnt. Do oço do éuo XX, o fi fn ão i nto qu o ino. O doi nç no no 1920 1930, ó io o fi fn vot nto. e o doi d 1990,
aVerage shOT leNgTh, Fea-
qundo b uv oç diinui, o ço nt nté o o. (Io od int xi oqu fi
TUre FIlms 1900 - 2008 eixo X: dt do fi ( no). eixo Y: édi do no ( -
fn não t ido b udido no do d in n déd nt). e ontt à
undo). cd fi é ntdo
in d tndêni o eUa
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FIlmhIsTOrY.VIZ In ti x w xo t ttn in t itoy of in ntd by 1100 ftu fi. T dt o fo inti.v – wb it ud by fi o to ot infotion fi’ ditin ttn. T fi fo wi cinti dtb ovid dt ov iod fo 1902 nd 2008 – tu ivin u n ootunity to viuiz n ov on itoi iod. (Not tt jut in t viou x, ti dt t nt bid tion – i.., t fi wi intt fi itoin wo ontibutd t dt - t tn n objtiv of wod fi odution ov 20t ntuy. ao, ivn tiu o ud by fi o ontibutin to inti.v to o ot nt in fi, t tu nub fo fi not oty ib – but in w inttd in t ov ttn o ny fi, fo ou uo t o in t dt t not inifint.) Fo fi in it dtb cinti.v ovid nub of ttiti inudin v ot nt (wi n b obtind by dividin t nt of fi by tot nub of ot). Ti dt ow u to xo t ttn in t d of fi uttin o diffnt iod in t 20t ntuy nd diffnt ounti.)
15 aVerage shOT leNgTh,
FeaTUre FIlms 1900 - 2008 X xi – dt of fi (in y). Y xi – v ot nt (in ond.). e fi i ntd by i. T tnd in tou t dt ow tt btwn 1902 nd 2008, t v ot nt fo t wo t of 1100 fi dd fo 14 ond to 10 ond – otin wi w y xt ivn t infun of mTV on in in t 1980. 16 aVerage shOT leNgTh, Fea-
TUre FIlms 1900 - 1920 Duin t iod wn fi nu duy iftd fo bin iution of tt to “i” nu bd on uttin btwn nin oint of viw, t n ou t u ft t. Btwn 1902 nd 1920, t v ot nt dd oxity fou ti. 17 aVerage shOT leNgTh, Fea-
TUre FIlms 1900 - 2008 h w o t tnd in t fi’ ot nt fo t ounti: Usa, Fn, nd rui. T v nub of inttin ttn. rit fo t binnin of t 20t ntuy, Fn fi ow tn ain fi. T two t u in t 1920 nd 1930, but ft t W tt Fn fi in bo ow. and vn ft 1990 wn bot uv tt oin down, t btwn t in t . (Ti n ty xin
Lev Manovich nurbs
Fnç, in o in ruo t uito i uv dáti
o áfio, uv no áfio od ui d u fo
– u fxo d udnç dii n oidd u no éuo XX. O uo no no 1920 nt
difnt. contudo, dnto d u ubonjunto “nônio” tiu d todo o in ontido no d do
o ot áido d o d ont-
do inti, o áfio ot
u (fi o qui doin ção do inti.v d in uo qu íodo),
tndêni qu, oo vio, oond à ondiçõ utui oii i xtn n qui
qu tin oo objtivo tb u nov inu do fi, oid à nov oidd oiit.
utu é izd.
aó 1933 qundo stin tou o
Disciplinas de humanidades, crtica, museus e outras instituiões culturais geralmente apresentam a cultura em termos de perodos contidos neles mesmos. Similarmente, as mais influentes teorias modernas da histria como as de Kuhn (“paradigmas cientficos”) e Foucault (“epistemes”) também têm os seus focos em perodos estáveis – mais que em transiões entre eles. De fato, bem pouca energia intelectual tem sido gasta no perodo moderno para se pensar em como as mudanas culturais acontecem. Talvez isso tenha sido necessário, já que até recentemente as mudanas culturais de todos os tipos eram muito vagarosas. Contudo, desde o incio da globalizao dos anos 1990, no apenas as mudanas foram aceleradas em todo o mundo, mas a ênfase em mudanas, mais que em estabilidade, tornou-se a chave dos negcios globais e do pensamento institucional
onto ob utu tbu doutin do rio soi, o fi oç fi nto. No no 1980, u édi d no d 25 undo vu 15 undo o fi fn 10 o fi ino. m ó dioução d União soviéti rúi oç dot o itio, édi do ot do fi, oondntnt, oç untuito idnt. O dt tiu d in d tndêni nt áfio não ft, é óbvio, u “fiu ot”. a b d ddo do cinti onté núo diui d fi d tê í (479 ino, 138 fn 48 uo/oviétio), o fi não ão ditibuído no to , tvz, i iotnt, ção do fi é xivnt tndnio, fit tvé d iotâni itói do dito do “in d t” (o xo: xit 4 ntd eintin 53 ntd D.W. giffit). s foo diion i ddo
ConClusão
(expressada pela popularidade de termos como “inovao” e “mudanadisruptiva”). Nosso trabalho de visualizar as mudanas culturais é inspirado por softwares comerciais como o Google’s Web Analytics, o Trends e o Flu Trends, além do BlogPulse de Nielsen, assim como em projetos de artistas e designers tais como os seminais History Flow de Fernanda Viegas e Martin Wattenberg, o Listening History de Lee Byron e o The Ebb and Flow of Movies 10. Até agora, muitos dos processos de visualizao cultural cultural usaram mdia discreta (por exemplo: textos) ou metadados sobre a mdia. History Flow usa histrias das páginas editadas da Wikipedia; Listening History History de Lee Byron usa dados sobre o uso do last.fm; e The Ebb and Flow of Movies usa dados de recibos de bilheteria de cinema. Em contraste, nosso método considera os padrões de visualizao como manifestadoss em estrutura manifestado estruturass de mudanas de imagens, de filmes, de vdeos e outros tipos de mdia visual. Atualmente, ns estamos expandindo nosso trabalho para processar conjuntos de dados ainda mais extensos – por favor, visite softwarestudies. com** para ver nossos novos resultados. TRADUçãO : CICERO INACIO DA SILVA E JANE DE ALMEIDA
* Nota do tradutor: o uso da palavra “discreta” que adjetiva termos como “categoria”, “escala”, “unidade” é referente “mdia discreta”, que so mdias estáticas como textos, imagens e gráficos em relao s mdias contnuas, dependentes do tempo como filmes, sons e animaões. ** Em lngua portuguesa acesse www. softwarestudies.com.br. Notas de Rodapé
http://www.math.yorku.ca/SCS/Gallery/milestone/sec5.html. 2 Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, segunda edio. Graphics Press, 2001. 3 http://design.osu.edu/carlson/history/ lesson4.html. Sobre a publicao original, veja Steven A. Coons, Surfaces for Computer-Aided Design of Space Forms, MIT/LCS/TR-41, June 1967. 4 http://www.designboom.com/contemporary/nonstandard.html 5 Eu no estou falando de técnicas estatsticas de análise de cluster, mas simplesmente de pontos representados graficamente com duas dimensões e exame visual do resultado gráfico. 6 Tal método é um exemplo de técnica muito mais geral chamada “escalamento”: Em ciências sociais, escalamento é o processo de medir ou ordenar entidades respeitando atributos quantitativos ou traos. http://en.wikipedia.org/wiki/ Scale_(social_sciences) 7 “BlogPulse Reaches 100 Million Mark” . 8 http://en.wikipedia.org/wiki/Statistically_Improbable_Phrases. 9 Franco Moretti. Graphs, Maps, Trees: Abstract Models for a Literary History. Verso: 2007. 10 Agradeo especialmente a Yuri Tsivian pela generosidade de prover o acesso ao banco de dados do Cinemetrics . 11 http://www.leebyron.com/what/ lastfm/. 12 http://www.nytimes.com/interactive/2008/02/23/movies/20080223_REVENUE_GRAPHIC.html 1
wy Fn fi v not bn doin w on intntion in-
tnt dito nd “t in” (fo x, t 53 nti fo
t in nt dd.) In ontt to t tnd in fo U.s. nd Fn, t in fo ruin
D.W. giffit). Tfo, if w to dd o dt to t , t uv in t iy to -
in u o dti
owt diffnt. howv,
uv – ftion of t di ift in ruin oity in t 20t ntuy. T di in t 1920
witin t tiu “noni” ubt of in ontind in cinti dtb t
nt t ft uttin of t ruin ont oo (wo fi doint inti.v -
do ow t tnd, wi, w w, oond to t -
tion of ruin in fo tt iod), wi id to tbi nw fi nu oit fo t nw oiit oity. aft 1993 wn stin titn onto ov utu nd tbi t dotin of soiit ri, t fi tt ttin ow. By t 1980, ti v ot nt i t 25 ond vu 15 fo Fn fi nd 10 fo ain fi. But ft t sovit Union i diovd nd rui tt to dot iti, t fi uttin t oondiny tt inin quit idy. T tiu dti of t tnd in in ti of ou do not ft “ot itu.” cinti dtb ontin unqu nub of t fi fo t t ounti (479 ain fi, 138 Fn fi, 48 ruin fi), t fi not ditibutd vny in ti (i.., o iod ntd btt tn ot), nd, ot iotnty, t tion of fi i viy bid towd itoiy io-
utu nd oi ondition in wi utu i d. ConClusion
huniti diiin, iti, uu, nd ot utu intitution uuy nt utu in t of f-ontind utu iod. siiy, t ot Infunti odn toi of itoy by kn (“intifi di”) nd Fouut (“it”) o fou on tb iod - t tn tnition btwn t. In ft, vy itt inttu ny bn nt in t odn iod on tinin bout ow utu n n. p ti w oit ivn tt unti nty t utu n of ind vy uuy ow. howv, in t binnin of obiztion in t 1990, not ony v t n td wodwid, but t i on n t tn tbiity b t y to ob buin nd intitution tinin (xd in
t ouity of t u “innovtion” nd “diutiv n.”) Ou wo on viuizin utu n o t of utu tift, w t to dyni of inu utu xin (u y ion) i inid by oi oftw u goo’ Wb anyti, Tnd, nd Fu Tnd nd Non’ Bopu, w ojt by tit nd din u in hitoy Fow by Fnnd Vi nd mtin Wttnb, nd l Byon’ litnin hitoy nd T ebb nd nd Fow of movi. U nti now, ot viuviuiztion of utu o ud it dit di (i.. txt) o t tdt bout t di. Tu, hitoy Fow u itoi of Wiidi ’ dit; l Byon’ litnin hitoy u t dt bout i u of t.f; nd T ebb nd Fow of movi u box offi it dt. In ontt, ou tod ow fo t nyi nd viuiztion of ttn niftd in nin tutu of i, fi, vido nd ot ty of viu di. W unty xndin ou wo to oin of u t of dt – viit oftwtudi oftwtudi.o .o to ou nw ut. TRANSLATION: CICERO INACIO DA SILVA E JANE DE ALMEIDA
* Nota do tradutor: o uso da palavra “discreta” que adjetiva termos como “categoria”, “escala”, “unidade” é referente “mdia discreta”, que so mdias estáticas como textos, imagens e gráficos em relao s mdias contnuas, dependentes do tempo como filmes, sons e animaões. ** Em lngua portuguesa acesse www. softwarestudies.com.br . Notas de Rodapé 1
http://www.math.yorku.ca/SCS/Gallery/milestone/sec5.html. 2 Edward Tufte, The Visual Display of Quantitative Information, segunda edio. Graphics Press, 2001. 3 http://design.osu.edu/carlson/history/ lesson4.html. Sobre a publicao original, veja Steven A. Coons, Surfaces for Computer-Aided Design of Space Forms, MIT/LCS/TR-41, June 1967. 4 http://www.designboom.com/contemporary/nonstandard.html 5 Eu no estou falando de técnicas estatsticas de análise de cluster, mas simplesmente de pontos representados graficamente com duas dimensões e exame visual do resultado gráfico. 6 Tal método é um exemplo de técnica muito mais geral chamada “escalamento”: Em ciências sociais, escalamento é o processo de medir ou ordenar entidades respeitando atributos quantitativos ou traos. http://en.wikipedia.org/wiki/ Scale_(social_sciences) 7 “BlogPulse Reaches 100 Million Mark” . 8 http://en.wikipedia.org/wiki/Statistically_Improbable_Phrases. 9 Franco Moretti. Graphs, Maps, Trees: Abstract Models for a Literary History. Verso: 2007. 10 Agradeo especialmente a Yuri Tsivian pela generosidade de prover o acesso ao banco de dados do Cinemetrics . 11 http://www.leebyron.com/what/ lastfm/. 12 http://www.nytimes.com/interactive/2008/02/23/movies/20080223_REVENUE_GRAPHIC.html
