Рубрикатор
- Концепция
- Первая инфографика
- Современные технологии визуализации данных
- Big Data в искусстве
- Визуализация данных в реальном времени
- Заключение
Концепция
В последние десятилетия человечество вступило в эпоху роста объёмов данных и информации, которую мы производим, храним, анализируем и используем для принятия решений. Появление Big Data, развитие искусственного интеллекта, генеративных моделей, технологий дополненной и виртуальной реальности, а также интерактивных платформ, изменили не только науку и бизнес, но и сферу искусства. Современная визуализация данных выходит далеко за рамки инфографики и аналитических отчётов, превращаясь в самостоятельную художественную практику, где данные становятся не только материалом, но и главным героем произведения.
Цель исследования — показать, как новейшие технологии позволяют художникам и исследователям превращать абстрактные массивы данных в визуальные, звуковые и пространственные произведения искусства. Они способны не только информировать, но и вызывать эмоциональный отклик, формировать новые смыслы и провоцировать зрителя на диалог.
Современные художники работают с данными на стыке различных дисциплин: они используют алгоритмы машинного обучения, нейросети (например, GAN, DALL-E, Stable Diffusion), инструменты для создания интерактивных инсталляций (TouchDesigner, Processing), а также технологии VR и AR. В этих практиках данные становятся живым материалом, который можно формовать, интерпретировать, трансформировать и даже «оживлять» в реальном времени. Визуализация данных перестаёт быть просто способом донесения информации , она становится языком, с помощью которого художник рассказывает истории, исследует социальные и экологические процессы, задаёт вопросы о будущем и настоящем.
Особое место в этом процессе занимает работа с большими и сложными наборами данных, будь то социальные медиа, экономические показатели, климатические параметры или биометрические сигналы. Художники превращают цифровые следы человечества в эмоциональные и выразительные формы: коллажи из миллионов фотографий, динамические 3D-скульптуры, звуковые ландшафты, реагирующие на изменение климата, абстрактные паттерны.
Важной чертой современной визуализации данных как искусства становится интерактивность. Зритель больше не пассивный наблюдатель, он соучастник, который может влиять на ход визуализации, взаимодействовать с цифровыми объектами, менять параметры и даже становиться частью художественного процесса. Это открывает новые горизонты для коллективного творчества, образовательных и просветительских проектов, а также для формирования критического мышления и осознанного отношения к информации.
В рамках исследования рассматриваются как масштабные международные проекты, так и локальные художественные инициативы, объединяющие художников, программистов, исследователей данных и активистов.
Первая инфографика
Первые визуализации данных возникли в форме навигационных карт и астрономических схем. Тогда, по мере расширения человеческих знаний о мире, для описания сложных физических явлений одних слов уже становилось недостаточно.
1: Карта Планисфера Кантино, конец XV — начало XVI века). 2: Движение планет, представленные неизвестным астрономом, XX в.
Со временем люди начали искать новые графические формы представления информации, которые были бы понятны каждому. Привычные нам сегодня формы инфографики изначально носили преимущественно аналитический характер. Ярким примером служит диаграмма Флоренс Найтингейл, созданная в 1858 году. Она наглядно демонстрировала причины смертности во время Крымской войны с помощью секторных графиков. Такие работы использовались для убеждения политиков.
Первая из двух диаграмм Кокскомба, 1858 г.
С 1970‑х годов с появлением компьютеров стало возможным обрабатывать большие массивы данных и создавать динамические визуализации. В 1974 году система PRIM‑9, разработанная Фишкеллером и Тьюки, позволяла пользователям вращать трёхмерные графики в реальном времени, что стало прообразом интерактивного искусства. К 1990‑м годам появились такие инструменты, как Attribute Explorer, где выбор данных в одном окне автоматически обновлял связанные визуализации, делая процесс анализа информации ещё более наглядным и удобным.
Скриншот интерфейса программы Attribute Explorer.
Сегодня визуализация данных вышла за пределы исключительно аналитических задач. Современная инфографика опирается на синтез принципов, сформированных в XX веке, и стремление к визуальной выразительности.
Визуализация орбит планет и астероидов, NASA, 2019.
Современные технологии визуализации данных
В XXI веке стремительное развитие технологий открыло художникам новые возможности для визуализации данных, превратив этот процесс в самостоятельную форму искусства. Одной из технологий в этой области стала GAN (Generative Adversarial Networks) — генеративно-состязательные сети, предложенные Яном Гудфеллоу в 2014 году. GAN состоит из двух нейросетей: генератора, создающего изображения, и дискриминатора, оценивающего их реалистичность.
Ярким примером применения этой технологии является проект «Machine Hallucinations» Рефика Анадола. В серии иммерсивных инсталляций художник преобразует массивы данных: фотографии природы, архитектуры и космоса в абстрактные визуальные паттерны. В частности, в проекте «Nature Dreams» анализируется 300 миллионов изображений природы, на основе которых GAN-модель генерирует динамические композиции, напоминающие природные текстуры.
Machine Hallucinations, Рефик Анадол, 2021 г.
Ещё одной значимой технологией в современном искусстве стали модели DALL-E и Stable Diffusion, которые способны преобразовывать текстовые описания в изображения. Например, в эксперименте Этана Моллика визуализация данных приобретает стилистику известных художников: Ван Гога, Пикассо и Климта. В рамках этого проекта столбчатые диаграммы могут быть представлены как витраж в старинном соборе или как монолиты на равнине.
1-2: визуализации Этана Моллика, 2022 г.
Следующая важная технология — виртуальная реальность. Примером является художественная VR-инсталляция «Digital Abysses» Мигеля Шевалье. В этом проекте данные о морских течениях и биоразнообразии преобразуются в динамические визуальные образы с помощью алгоритмов искусственной жизни, что позволяет зрителю погрузиться в цифровой подводный мир. Особое внимание уделено интерактивности: «водные пузыри» с планктоном реагируют на движения посетителей, создавая эффект живого взаимодействия между человеком и виртуальной экосистемой.
Digital Abysses, Мигель Шевалье, 2021 г.
Смежной с виртуальной реальностью технологией стала дополненная реальность, которая также активно используется художниками для визуализации данных. Примером может служить проект Thijs Biersteker «WITHER x UNESCO». В нем с помощью AR создаётся цифровое дерево, листья которого исчезают в зависимости от данных о вырубке лесов. Зрители используют камеру смартфона и в реальном времени наблюдают, как экологическая статистика буквально проявляется на их глазах. Она превращает абстрактные цифры в наглядный и эмоционально значимый визуальный опыт.
WITHER x UNESCO, Thijs Biersteker, 2021 г.
Еще одним проектом с использованием AR стала глобальная платформа Artivive. Она предоставляет художникам возможность интегрировать AR-слои в свои физические произведения искусства. Благодаря этому технология превращает привычные картины в интерактивные объекты: зритель, используя специальное приложение, может увидеть скрытые данные. Примером служит проект «Sustainable Singapore», где при наведении камеры на холст появляется визуализация углеродного следа, оставленного при создании произведения.
Фото с выставки «Sustainable Singapore», 2021 г.
ClimateGAN, разработанный Виктором Шмидтом, представляет собой AR-приложение, которое позволяет пользователям увидеть, как изменится их городская среда под воздействием климатических катастроф. С помощью камеры смартфона на реальные улицы накладывается цифровой слой воды, визуализирующий прогнозируемое повышение уровня моря, а также создающий сценарии, связанные с пожарами и смогом.
Скриншот с сайта thisclimatedoesnotexist
Проект AR Data Visualization, созданный Nil Tuzcu, представляет собой эксперимент с 3D-графиками, реализованными в дополненной реальности. Благодаря этой технологии пользователи получают возможность «прогулки» вокруг визуализированных данных. Это позволяет им более глубоко изучать многомерные наборы информации, например, экономические показатели различных стран.
AR Data Visualization, Nil Tuzcu, 2019 г.
Следующим инструментом для художественной визуализации данных стал TouchDesigner — платформа, позволяющая создавать интерактивные инсталляции, которые реагируют на движение или звук. Примером её применения служит проект «Geospatial Data Visualization», реализованный Лейком Хекаманом. Он представляет собой серию работ, где реальные данные городов (информация из OpenStreetMap) преобразуются в динамические трёхмерные модели, которые откликаются на звук, жесты и другие сенсоры.
Geospatial Data Visualization, Лейк Хекаман, 2023 г.
Big Data в искусстве
Далее стоит обратить внимание на использование больших данных в искусстве. Начнем с работ на основе социальных данных. Проект Moritz Stefaner «Multiplicity» представляет собой масштабный коллаж из 6,2 миллиона фотографий Парижа, собранных из социальных сетей. Эти изображения были сгруппированы с помощью алгоритмов машинного обучения по геотегам и визуальным паттернам, что позволило выявить своеобразные «точки притяжения» в городе. В инсталляции алгоритмы объединяют фотографии в облако из 25 000 снимков, которые зрители могут исследовать через сенсорный интерфейс. Такой подход позволяет обнаружить кластеры повторяющихся сюжетов, например, снимки Эйфелевой башни, уличных кафе или селфи на мостах.
1-2: Multiplicity, Moritz Stefaner, 2018 г.
Проект «Flight Patterns» Аарона Коблина представляет собой визуализацию авиаперелётов над территорией США, где данные Федерального авиационного управления за 2005–2008 годы были преобразованы в динамичную анимацию. В этом произведении маршруты самолётов предстают в виде танцующих линий, которые, переплетаясь и пересекаясь, формируют сложный узор.
Flight Patterns, Аарон Коблин, 2009 г.
В области работы с экологическими данными особое место занимает творчество Натали Мибах, которая создает скульптуры из переплетённых линий, визуально кодирующих такие параметры, как скорость ветра и температура. Её произведение «Urban Prairie Orchestra» иллюстрирует этот подход: климатическая статистика становится основой для создания сложных, выразительных форм. Данные о погоде и изменениях окружающей среды обретают материальное воплощение, превращаясь в уникальные объекты искусства.
Urban Prairie Orchestra, Натали Мибах, 2009 г.
В 2010 году выбросы углекислого газа в Нью-Йорке достигли 54 миллионов метрических тонн, и команда Carbon Visuals наглядно показала масштаб этой цифры. Если бы CO₂ был видимым, за один день город оказался бы под 149 903 сферами диаметром 10 метров, каждая из них содержит одну тонну газа. Сферы скрыли бы за собой даже такие гигантские здания, как Эмпайр-стейт-билдинг.
Визуализация команды Carbon Visuals, 2015 г.
Экономические данные также могут становиться основой для художественных проектов, например, «World Economy Data Visualization». Это масштабная 3D-визуализация, созданная художником и исследователем данных Kirell Benzi. Проект наглядно показывает, как устроена глобальная сеть связей между штаб-квартирами и филиалами 30 405 крупнейших корпораций в 22 311 городах мира.
World Economy Data Visualization, Kirell Benzi, 2019 г.
А интерактивная 3D-визуализация «The Sword» построена на анализе поведения игроков в онлайн-играх. Данные о проявлениях агрессии, стиле игры, частоте атак и обороны преобразуются в форму, цвет и текстуру виртуального меча. Чем агрессивнее стиль игрока, тем острее, ярче и насыщеннее становится меч, его форма и цветовая палитра наглядно отражают эмоциональные паттерны и динамику игрового процесса.
The Sword, Teradata Art of Analytics, 2016 г.
Визуализация данных в реальном времени
Далее рассмотрим современные real time способы визуализации данных. Среди них находится алгоритмическая импровизация. Суть этого метода заключается в том, что художники используют алгоритмы для генерации визуальных или звуковых паттернов прямо в режиме реального времени, что позволяет создавать непредсказуемые и уникальные художественные образы. Такой подход стирает грань между контролем автора и элементом случайности, превращая процесс творчества в живой диалог между человеком и машиной. Примером служит практика live coding — перформансы, в которых код пишется на глазах у зрителей и мгновенно преобразуется в звук или изображение. Одной из самых известных платформ для такого рода творчества является Sonic Pi.
Интерфейс программы Sonic Pi.
Кроме того, генеративная музыка становится одним из выразительных способов интерпретации данных. Примером такого подхода является инсталляция Натали Мибах «Симфония случайностей». В этом проекте нотные партитуры создаются на основе данных о скорости ветра и температуре, а специальный алгоритм преобразует эти числовые значения в мелодии. Погодные параметры буквально становятся музыкой.
Следующим примеров превращения данных в искусство в реальном времени стал проект «Red Bull Playrooms», реализованный студией CLEVER°FRANKE. На фестивале Amsterdam Dance Event гости получали специальные браслеты с датчиками, отслеживающими движение, звук и температуру тела. Все собранные данные мгновенно преобразовывались в динамичные визуализации, которые напоминали аудиоволны и сложные узоры тканей. Создавался эффект живого, постоянно меняющегося цифрового полотна, которое отражает энергию и атмосферу фестиваля.
1-2: Red Bull Playrooms, CLEVER°FRANKE, 2016 г.
Проект «Suspended Cities» Лейка Хекамана представляет собой визуализацию данных о велопоездках в Нью-Йорке, где маршруты движения превращаются в «реки света». Эти световые потоки не только отображают активность велосипедистов, но и взаимодействуют с погодной симуляцией, отражая такие явления, как дождь и ветер. Данные также интерпретируются в реальном времени.
Suspended Cities, Лейка Хекамана, 2023 г.
В проекте «Live BMX Data Visualization» на велосипедах BMX были установлены датчики, фиксирующие скорость, высоту прыжков и траектории движения. Полученные данные визуализировались в виде следов шин, где плотность и интенсивность линий менялись в зависимости от динамики и сложности выполняемых трюков. Спортивные показатели превращались в выразительный графический рисунок.
Live BMX Data Visualization, CLEVER°FRANKE, 2019 г.
Заключение
Современная визуализация данных с помощью новейших технологий становится не просто инструментом анализа, а самостоятельной художественной практикой. В ней наука, искусство и технологии сливаются в единый язык. Сегодня художники используют алгоритмы, нейросети, дополненную и виртуальную реальность, генеративные модели и интерактивные платформы для того, чтобы превращать массивы данных в эмоционально насыщенные визуальные, звуковые и пространственные произведения. Такие проекты не только делают сложную информацию доступной и наглядной, но и позволяют зрителю пережить её на личном уровне: увидеть, услышать и почувствовать данные, которые раньше были сухими цифрами и графиками. Визуализация данных становится пространством для эксперимента, самовыражения и поиска новых смыслов, открывая перед художниками и зрителями практически безграничные возможности для творчества и понимания реальности.
