ABOUT THE SPEAKER
R. Luke DuBois - Artist, composer, engineer
R. Luke DuBois weaves information from a multitude of sources into art and music exploring the tensions between algorithms, portraiture and temporal space.

Why you should listen

R. Luke DuBois is a multidisciplinary artist mining the intersection of art, culture and technology, often expanding or contracting perspectives or timespans to accentuate aspects of each work. As a musician, he has produced a spectrum of electro-acoustic works with a multitude of artists, including Bora Yoon, Bang on a Can and the Freight Elevator Quartet.

As an artist, DuBois focuses on exposing the long narratives created by arcs of data, in the same way that time-lapse photographs expose long swaths of motion in a single image. As a programmer, DuBois is co-author of Jitter, a software suite that allows real-time manipulation of video and 3D imagery.

DuBois teaches at New York University, where he co-directs the Integrated Digital Media program at the Tandon School of Engineering. His artwork is represented by bitforms gallery in New York City.

More profile about the speaker
R. Luke DuBois | Speaker | TED.com
TED2016

R. Luke DuBois: Insightful human portraits made from data

R. Luke DuBois: Aufschlussreiche menschliche Porträts aus Daten

Filmed:
1,338,549 views

Der Künstler R. Luke DuBois kreiert einzigartige Porträts von Präsidenten, Städten, von ihm selbst und sogar die Persönlichkeit und Daten von Britney Spears benutzt er. In seinem Vortrag berichtet er von neun Projekten. Von Landkarten, gebildet aus Millionen von Dating-Profilen, bis hin zu einer Pistole, die jedes Mal schießt, wenn eine Schießerei in New Orleans gemeldet wird. Sein Argument: Die Art, wie wir Technologie verwenden, wirkt sich auf uns und unserer Kultur aus, und wir reduzieren andere, zu unserem eigenen Nachteil, zu Daten.
- Artist, composer, engineer
R. Luke DuBois weaves information from a multitude of sources into art and music exploring the tensions between algorithms, portraiture and temporal space. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
So I'm an artistKünstler,
0
884
1748
Ich bin ein Künstler,
00:14
but a little bitBit of a peculiareigentümliche one.
1
2656
1706
ein etwas eigenartiger.
00:16
I don't paintFarbe.
2
4386
1483
Ich male nicht.
00:18
I can't drawzeichnen.
3
6434
1284
Ich kann nicht zeichnen.
00:20
My shopGeschäft teacherLehrer in highhoch schoolSchule
wroteschrieb that I was a menaceBedrohung
4
8153
3100
Mein Lehrer für Werken schrieb,
ich sei eine Gefahr, auf mein Zeugnis.
00:24
on my reportBericht cardKarte.
5
12122
1321
00:25
You probablywahrscheinlich don't really
want to see my photographsFotografien.
6
13953
3599
Wahrscheinlich wollen Sie
meine Fotografien nicht sehen.
00:29
But there is one thing I know how to do:
7
17991
1965
Aber es gibt da eine Sache, die ich kann:
00:31
I know how to programProgramm a computerComputer.
8
19980
1659
Ich kann Computer programmieren.
00:33
I can codeCode.
9
21663
1212
Ich kann programmieren.
00:34
And people will tell me
that 100 yearsJahre agovor,
10
22899
3273
Leute sagen mir immer,
dass es vor 100 Jahren
00:38
folksLeute like me didn't existexistieren,
11
26196
1350
noch niemanden wie mich gab.
00:39
that it was impossibleunmöglich,
12
27570
2090
Es war unmöglich,
aus Daten Kunst zu machen.
00:41
that artKunst madegemacht with dataDaten is a newneu thing,
13
29684
2950
Es ist eine neue Sache.
00:44
it's a productProdukt of our ageAlter,
14
32658
2142
Es ist ein Produkt unserer Zeit.
00:46
it's something that's really importantwichtig
15
34824
1887
Es ist sehr wichtig, daran zu denken,
00:48
to think of as something
that's very "now."
16
36735
2078
dass es etwas ganz neues ist.
00:50
And that's truewahr.
17
38837
1168
Das ist wahr.
00:52
But there is an artKunst formbilden
that's been around for a very long time
18
40029
4110
Aber es gibt schon lange eine Kunstform,
00:56
that's really about usingmit informationInformation,
19
44163
1871
die aus Informationen,
00:58
abstractabstrakt informationInformation,
20
46058
2086
abstrakten Informationen,
01:00
to make emotionallyemotional resonantresonant piecesStücke.
21
48168
2539
emotionale, klangvolle Stücke erzeugt.
01:03
And it's callednamens musicMusik-.
22
51080
1408
Man nennt sie Musik.
01:05
We'veWir haben been makingHerstellung musicMusik-
for tenszehn of thousandsTausende of yearsJahre, right?
23
53632
3872
Wir machen seit Zehntausenden
von Jahren Musik. Stimmt's?
01:09
And if you think about what musicMusik- is --
24
57528
1960
Wenn Sie nachdenken, was Musik ist --
01:11
notesNotizen and chordsAkkorde and keysSchlüssel
and harmoniesHarmonien and melodiesMelodien --
25
59512
2824
Noten, Akkorde, Schlüssel,
Harmonien und Melodien --
01:14
these things are algorithmsAlgorithmen.
26
62360
1406
das sind alles Algorithmen.
01:15
These things are systemsSysteme
27
63790
1827
Das sind alles Systeme,
01:17
that are designedentworfen to unfoldzu entfalten over time,
28
65641
2384
die gemacht sind, um sich
im Laufe der Zeit zu entfalten.
01:20
to make us feel.
29
68049
1457
damit wir fühlen.
01:22
I camekam to the artsKunst throughdurch musicMusik-.
30
70195
1612
Durch die Musik kam ich zur Kunst.
01:23
I was trainedausgebildet as a composerKomponist,
31
71831
1388
Ich wurde als Komponist ausgebildet.
01:25
and about 15 yearsJahre agovor,
I startedhat angefangen makingHerstellung piecesStücke
32
73243
3282
Seit 15 Jahren komponiere ich
eigene Stücke,
01:28
that were designedentworfen to look
at the intersectionÜberschneidung
33
76549
2535
um den Schnittpunkt
von Ton und Bild zu zeigen.
01:31
betweenzwischen soundklingen and imageBild,
34
79108
1904
01:33
to use an imageBild to unveilenthüllen
a musicalMusical structureStruktur
35
81036
2832
Ich stelle musikalische Strukturen
in Bildern dar.
01:35
or to use a soundklingen to showShow you
something interestinginteressant
36
83892
2864
Oder ich benutze Töne,
um etwas Interessantes zu zeigen,
01:38
about something that's usuallygewöhnlich pictorialbildhafte.
37
86780
2000
das eigentlich gemalt ist.
01:40
So what you're seeingSehen on the screenBildschirm
is literallybuchstäblich beingSein drawngezeichnet
38
88804
3467
Auf der Leinwand
beginnt es buchstäblich zu malen
01:44
by the musicalMusical structureStruktur
of the musiciansMusiker onstageauf der Bühne,
39
92295
2942
nach der musikalischen Struktur
der Musiker auf der Bühne.
01:47
and there's no accidentUnfall
that it lookssieht aus like a plantPflanze,
40
95261
2532
Es ist kein Zufall, dass es
wie eine Pflanze aussieht,
01:49
because the underlyingzugrunde liegenden
algorithmicalgorithmische biologyBiologie of the plantPflanze
41
97817
3339
denn der unterliegende,
biologische Algorithmus der Pflanze
01:53
is what informedinformiert the musicalMusical structureStruktur
in the first placeOrt.
42
101180
3311
ist das Fundament
der musikalischen Struktur.
01:56
So onceEinmal you know how to do this,
onceEinmal you know how to codeCode with mediaMedien,
43
104515
3404
Wenn Sie wissen wie das geht, wissen Sie,
wie man mit Medien programmiert.
01:59
you can do some prettyziemlich coolcool stuffSachen.
44
107943
2088
Dann können Sie
interessante Sachen machen.
02:02
This is a projectProjekt I did
for the SundanceSundance FilmFilm FestivalFestival.
45
110055
3477
Dies kreierte ich für
das Sundance Film Festival.
02:05
Really simpleeinfach ideaIdee: you take
everyjeden AcademyAkademie AwardAward BestAm besten PictureBild,
46
113905
4004
Man nimmt ganz einfach jeden
mit einem Oskar prämierten besten Film,
02:11
you speedGeschwindigkeit it up to one minuteMinute eachjede einzelne
47
119178
2361
beschleunigt ihn auf eine Minute
02:13
and stringZeichenfolge them all togetherzusammen.
48
121563
1581
und reiht diese aneinander.
02:15
And so in 75 minutesProtokoll, I can showShow you
the historyGeschichte of HollywoodHollywood cinemaKino.
49
123168
3911
So kann ich Ihnen die Geschichte
Hollywoods in 75 Minuten zeigen.
02:19
And what it really showszeigt an you
is the historyGeschichte of editingBearbeitung
50
127592
2979
Aber eigentlich zeigt es
die Geschichte vom Filmschneiden
02:22
in HollywoodHollywood cinemaKino.
51
130595
1181
in Hollywood-Filmen.
02:23
So on the left, we'vewir haben got CasablancaCasablanca;
on the right, we'vewir haben got ChicagoChicago.
52
131800
4148
Links sehen wir "Casablanca",
rechts "Chicago".
02:27
And you can see that CasablancaCasablanca
is a little easiereinfacher to readlesen.
53
135972
2924
Sie können sehen, "Casablanca"
ist einfacher zu erkennen.
02:30
That's because the averagedurchschnittlich lengthLänge
of a cinematicfilmische shotSchuss in the 1940s
54
138920
3332
Denn 1940 war die Durchschnittsdauer
einer Kameraeinstellung
02:34
was 26 secondsSekunden,
55
142276
1639
26 Sekunden,
02:35
and now it's around sixsechs secondsSekunden.
56
143939
2028
heute sind es ca. 6 Sekunden.
02:38
This is a projectProjekt that was inspiredinspiriert
57
146999
1744
Dieses Werk wurde durch ein Projekt,
02:40
by some work that was fundedfinanziert
by the US FederalFederal GovernmentRegierung
58
148767
2944
welches von der US-Regierung
Anfang der 2000er Jahre
finanziert wurde, inspiriert,
02:43
in the earlyfrüh 2000s,
59
151735
1169
02:44
to look at videoVideo footageAufnahmen and find
a specificspezifisch actorDarsteller in any videoVideo.
60
152928
5828
nämlich in einem Video
eine bestimmte Person zu finden.
02:51
And so I repurposedzweckentfremdet this codeCode
to trainZug a systemSystem on one personPerson
61
159605
4676
Ich funktionierte den Code um
und trainierte das System auf eine Person,
02:56
in our cultureKultur who would never need
to be surveilledüberwacht in that mannerWeise,
62
164305
3847
die nie eine derartige
Überwachung brauchen würde:
03:00
whichwelche is BritneyBritney SpearsSpears.
63
168176
1527
Britney Spears.
03:01
I downloadedheruntergeladen 2,000 paparazziPaparazzi
photosFotos of BritneyBritney SpearsSpears
64
169727
3492
Ich lud 2 000 Paparazzi-Fotos
von ihr herunter
03:05
and trainedausgebildet my computerComputer to find her faceGesicht
65
173243
2476
und trainierte meinen Computer,
ihr Gesicht zu finden
03:07
and her faceGesicht aloneallein.
66
175743
1381
-- nur ihr Gesicht.
03:09
I can runLauf any footageAufnahmen of her throughdurch it
and will centerCenter her eyesAugen in the frameRahmen,
67
177148
4276
Ich kann jede Aufnahme durchlaufen lassen
und ihre Augen werden
in der Mitte zentriert.
03:13
and this sortSortieren of is a little
doubledoppelt commentaryKommentar
68
181448
2176
Dies ist eine Art doppelter Kommentar
03:15
about surveillanceÜberwachung in our societyGesellschaft.
69
183648
2024
zu unserer Beobachtung der Gesellschaft.
03:17
We are very fraughtbehaftet with anxietyAngst
about beingSein watchedangesehen,
70
185696
2992
Wir sind sehr besorgt,
beobachtet zu werden.
03:20
but then we obsessbesessen over celebrityBerühmtheit.
71
188712
2599
Aber dann steigern wir uns
in eine Berühmtheit hinein.
03:24
What you're seeingSehen on the screenBildschirm here
is a collaborationZusammenarbeit I did
72
192219
3730
Dies ist eine Zusammenarbeit
03:27
with an artistKünstler namedgenannt LiLián AmarisAmaris.
73
195973
2556
mit der Künstlerin Lián Amaris.
03:30
What she did is very simpleeinfach
to explainerklären and describebeschreiben,
74
198553
3874
Was sie machte,
ist sehr einfach zu beschreiben,
03:34
but very hardhart to do.
75
202451
1232
aber schwer zu machen.
03:35
She tookdauerte 72 minutesProtokoll of activityAktivität,
76
203707
2851
Sie nahm 72 Minuten Aktivität,
03:39
gettingbekommen readybereit for a night out on the townStadt,
77
207208
2573
das Fertigmachen
für eine Nacht in der Stadt,
03:41
and stretchedgestreckt it over threedrei daysTage
78
209805
2089
und streckte dies über drei Tage.
03:43
and performeddurchgeführt it on a trafficder Verkehr islandInsel
in slowlangsam motionBewegung in NewNeu YorkYork CityStadt.
79
211918
3588
Gefilmt wurde es in Zeitlupe
auf einer Verkehrsinsel in New York.
03:47
I was there, too, with a filmFilm crewCrew.
80
215949
2219
Ich war auch dort mit einer Filmgruppe.
03:50
We filmedgefilmt the wholeganze thing,
81
218192
1252
Wir filmten alles.
03:51
and then we reversedumgekehrt the processverarbeiten,
speedingdie Beschleunigung it up to 72 minutesProtokoll again,
82
219468
3401
Dann kehrten wir den Prozess um
und beschleunigten den Film auf 72 Min.
03:54
so it lookssieht aus like she's movingbewegend normallynormalerweise
83
222893
1894
Sie bewegt sich nun normal
03:56
and the wholeganze worldWelt is flyingfliegend by.
84
224811
1832
und der Rest der Welt fliegt vorbei.
03:59
At a certainsicher pointPunkt, I figuredabgebildet out
85
227091
2576
Plötzlich stellte ich fest,
04:01
that what I was doing
was makingHerstellung portraitsPorträts.
86
229691
2667
dass ich Porträts mache.
04:05
When you think about portraiturePorträtmalerei,
you tendneigen to think about stuffSachen like this.
87
233500
3562
Wenn Sie über Portraits nachdenken,
denken Sie an Bilder wie diese hier.
04:09
The guy on the left
is namedgenannt GilbertGilbert StuartStuart.
88
237086
2063
Der Typ links ist Gilbert Stuart.
04:11
He's sortSortieren of the first realecht portraitistPorträtist
of the UnitedVereinigte StatesStaaten.
89
239173
3064
Er ist der erste Porträtist Amerikas.
04:14
And on the right is his portraitPorträt
of GeorgeGeorge WashingtonWashington from 1796.
90
242261
3225
Rechts ist sein Porträt
von Georg Washington um 1796.
04:17
This is the so-calledsogenannt LansdowneLansdowne portraitPorträt.
91
245510
2198
Dies ist das sogenannte
"Lansdowne-Porträt".
04:19
And if you look at this paintingMalerei,
there's a lot of symbolismSymbolik, right?
92
247732
3240
Wenn Sie dieses Porträt anschauen,
verbirgt sich viel Symbolik darin.
04:22
We'veWir haben got a rainbowRegenbogen out the windowFenster.
We'veWir haben got a swordSchwert.
93
250996
2660
Außen ist ein Regenbogen.
Da ist ein Schwert.
04:25
We'veWir haben got a quillFeder on the deskSchreibtisch.
94
253680
1455
Auf dem Tisch liegt eine Feder.
04:27
All of these things are meantgemeint to evokehervorrufen
95
255159
1849
Alles war gedacht, um George Washington
04:29
GeorgeGeorge WashingtonWashington
as the fatherVater of the nationNation.
96
257032
2448
als Vater der Nation darzustellen.
04:31
This is my portraitPorträt of GeorgeGeorge WashingtonWashington.
97
259832
2770
Das ist mein Porträt
von George Washington.
04:35
And this is an eyeAuge chartDiagramm,
98
263776
3009
Dies ist eine Sehprobetafel.
04:38
only insteadstattdessen of lettersBriefe, they're wordsWörter.
99
266809
2174
Anstelle der Buchstaben sind hier Wörter.
04:41
And what the wordsWörter are is the 66 wordsWörter
100
269713
2702
Diese 66 Wörter sind aus
der Ansprache zur Lage der Nation,
04:44
in GeorgeGeorge Washington'sWashingtons
StateZustand of the UnionUnion addressesAdressen
101
272439
2460
04:46
that he usesVerwendungen more
than any other presidentPräsident.
102
274923
2371
die er mehr brauchte,
als jeder andere Präsident.
04:50
So "gentlemenHerren" has its ownbesitzen symbolismSymbolik
and its ownbesitzen rhetoricRhetorik.
103
278020
4202
"Gentleman" hat seine eigene
Symbolik und Rhetorik.
04:54
And it's really kindArt of significantsignifikant
that that's the wordWort he used the mostdie meisten.
104
282246
4592
Es ist ziemlich bedeutend, dass das
sein meist benutztes Wort war.
04:58
This is the eyeAuge chartDiagramm for GeorgeGeorge W. BushBush,
105
286862
2119
Das ist die Sehprobetafel
von George W. Bush,
05:01
who was presidentPräsident when I madegemacht this pieceStück.
106
289005
2980
der Präsident war,
als ich diese Serie machte.
05:04
And how you get there,
107
292009
1168
Wie man von "Gentleman"
05:05
from "gentlemenHerren" to "terrorTerror"
in 43 easyeinfach stepsSchritte,
108
293201
3452
in 43 einfachen Schritten
zu "Terror" gelangt,
05:08
tellserzählt us a lot about AmericanAmerikanische historyGeschichte,
109
296677
2060
erzählt uns viel über die US-Geschichte
05:10
and givesgibt you a differentanders insightEinblick
110
298761
1587
und gibt uns einen anderen Einblick
05:12
than you would have
looking at a seriesSerie of paintingsGemälde.
111
300372
2937
als eine Reihe von Gemälden.
05:15
These piecesStücke providezu Verfügung stellen a historyGeschichte lessonLektion
of the UnitedVereinigte StatesStaaten
112
303333
3934
Diese Werke bieten eine Geschichtsstunde
über die Vereinigten Staaten
05:19
throughdurch the politicalpolitisch
rhetoricRhetorik of its leadersFührer.
113
307291
2256
durch die politischen Reden
der Präsidenten.
05:21
RonaldRonald ReaganReagan spentverbraucht a lot of time
talkingim Gespräch about deficitsDefizite.
114
309571
2964
Ronald Regan sprach viel von Defiziten.
05:25
BillBill ClintonClinton spentverbraucht a lot of time
115
313135
1565
Bill Clinton sprach oft
über das Jahrhundert,
05:26
talkingim Gespräch about the centuryJahrhundert in whichwelche
he would no longerlänger be presidentPräsident,
116
314724
3284
in dem er nicht mehr Präsident sein wird,
05:30
but maybe his wifeEhefrau would be.
117
318032
1611
aber vielleicht seine Frau.
05:33
LyndonLyndon JohnsonJohnson was the first PresidentPräsident
118
321148
2636
Lyndon Johnson war der erste Präsident,
05:35
to give his StateZustand of the UnionUnion addressesAdressen
on prime-timePrime time televisionFernsehen;
119
323808
3182
dessen Ansprache zur Lage der Union
im Fernsehen ausgestrahlt wurde.
05:39
he beganbegann everyjeden paragraphAbsatz
with the wordWort "tonightheute Abend."
120
327014
2340
Jeden Absatz begann er mit "Heute Abend".
05:41
And RichardRichard NixonNixon,
or more accuratelygenau, his speechwriterRedenschreiber,
121
329378
2666
Richard Nixon, oder besser gesagt,
sein Redenschreiber namens William Safire
05:44
a guy namedgenannt WilliamWilliam SafireSafire,
122
332068
1328
05:45
spentverbraucht a lot of time
thinkingDenken about languageSprache
123
333420
2048
dachte viel über Sprache nach
05:47
and makingHerstellung sure that his bossChef
portrayedporträtiert a rhetoricRhetorik of honestyEhrlichkeit.
124
335492
3933
und stellte sicher, dass sein Chef
aufrichtig porträtiert wird.
05:51
This projectProjekt is showngezeigt
as a seriesSerie of monolithicmonolithisch sculpturesSkulpturen.
125
339449
2902
Dieses Projekt war als
kompakte Skulptur zu sehen.
05:54
It's an outdoorim freien seriesSerie of lightLicht boxesKästen.
126
342375
2448
Das sind Lichtkästen im Freien.
05:56
And it's importantwichtig to noteHinweis
that they're to scaleRahmen,
127
344847
2430
Sie sind im richtigen Abstand aufgestellt.
05:59
so if you standStand 20 feetFüße back and you can
readlesen betweenzwischen those two blackschwarz linesLinien,
128
347301
3614
Wenn Sie den Abstand einhalten
und alles lesen können,
haben Sie eine gute Sehstärke.
06:02
you have 20/20 visionVision.
129
350939
1151
06:04
(LaughterLachen)
130
352114
1038
(Gelächter)
06:05
This is a portraitPorträt.
And there's a lot of these.
131
353176
2305
Das ist eine Art Porträt.
Es gibt viele von ihnen.
06:07
There's a lot of waysWege
to do this with dataDaten.
132
355505
3262
Es gibt viele Möglichkeiten,
aus Daten Porträts zu machen.
06:10
I startedhat angefangen looking for a way
133
358791
1620
Ich begann einen Weg zu suchen,
06:12
to think about how I can do
a more democraticdemokratisch formbilden of portraiturePorträtmalerei,
134
360435
4705
wie ich eine demokratischere Form
der Porträtierung ausüben kann.
06:17
something that's more about
my countryLand and how it worksWerke.
135
365164
4231
Etwas mehr über mein Land
und wie es funktioniert.
06:21
EveryJedes 10 yearsJahre, we make a censusVolkszählung
in the UnitedVereinigte StatesStaaten.
136
369419
3801
Alle 10 Jahre findet in den USA
eine Volkszählung statt.
06:25
We literallybuchstäblich countGraf people,
137
373244
1458
Wir zählen Menschen
06:27
find out who livesLeben where,
what kindArt of jobsArbeitsplätze we'vewir haben got,
138
375306
3144
und finden heraus, wer wo lebt,
welchen Beruf sie ausüben,
06:30
the languageSprache we speaksprechen at home.
139
378474
1477
welche Sprache sie sprechen.
06:31
And this is importantwichtig stuffSachen --
really importantwichtig stuffSachen.
140
379975
2571
Das sind wichtige Informationen.
06:34
But it doesn't really tell us who we are.
141
382570
2233
Aber es sagt uns nicht, wer wir sind.
06:36
It doesn't tell us about our dreamsTräume
and our aspirationsAspirationen.
142
384827
2671
Es erzählt nicht von unseren
Träumen und Zielen.
06:39
And so in 2010, I decidedbeschlossen
to make my ownbesitzen censusVolkszählung.
143
387522
3390
2010 beschloss ich meine
eigene Zählung durchzuführen.
06:42
And I startedhat angefangen looking for a corpusKorpus of dataDaten
144
390936
3320
Ich suchte nach einer Datenbank,
06:46
that had a lot of descriptionsBeschreibungen
writtengeschrieben by ordinarygewöhnlich AmericansAmerikaner.
145
394280
3112
die Beschreibungen von
gewöhnlichen Amerikanern enthält.
06:49
And it turnswendet sich out
146
397416
1151
Und tatsächlich gibt es
eine solche Datenbank,
06:50
that there is sucheine solche a corpusKorpus of dataDaten
147
398591
1742
06:52
that's just sittingSitzung there for the takingunter.
148
400357
1984
die nur darauf wartet, benutzt zu werden:
06:54
It's callednamens onlineonline datingDating.
149
402365
1326
Online-Dating.
06:56
So in 2010, I joinedbeigetreten 21 differentanders
onlineonline datingDating servicesDienstleistungen,
150
404574
4946
2010 trat ich 21 Online-Dating-Seiten bei.
07:01
as a gayFröhlich man, a straightGerade man,
a gayFröhlich womanFrau and a straightGerade womanFrau,
151
409544
3100
Als Schwuler und Hetero-Mann,
als Lesbe und Hetero-Frau,
07:04
in everyjeden zipReißverschluss codeCode in AmericaAmerika
152
412668
1617
mit jeder US-Postleitzahl.
07:06
and downloadedheruntergeladen about
19 millionMillion people'sMenschen datingDating profilesProfile --
153
414309
3185
Ich lud über 19 Mio. Profile herunter,
07:09
about 20 percentProzent of the adultErwachsene populationBevölkerung
of the UnitedVereinigte StatesStaaten.
154
417518
3232
dies entspricht über 20 %
der Erwachsenenbevölkerung der USA
07:13
I have obsessive-compulsiveobsessiv-zwanghaft disorderStörung.
155
421241
1819
Ich habe eine zwanghafte Störung.
07:15
This is going to becomewerden
really freakingverdammt obviousoffensichtlich. Just go with me.
156
423084
3101
Das wird jetzt sehr ausgeflippt.
Spielen Sie einfach mit.
07:18
(LaughterLachen)
157
426209
1142
(Gelächter)
07:19
So what I did was I sortedsortiert
all this stuffSachen by zipReißverschluss codeCode.
158
427375
3039
Ich speicherte die Informationen,
sortiert nach Postleitzahl.
07:23
And I lookedsah at wordWort analysisAnalyse.
159
431922
1491
Ich schaute die Wortanalyse an.
07:25
These are some datingDating profilesProfile from 2010
160
433437
2673
Dies sind einige Profile von 2010,
07:28
with the wordWort "lonelyeinsam" highlightedhervorgehoben.
161
436134
2095
das Wort "einsam" hervorgehoben.
07:30
If you look at these things
topographicallytopographisch,
162
438253
2981
Betrachtet man dies topografisch --
07:33
if you imaginevorstellen darkdunkel colorsFarben to lightLicht colorsFarben
are more use of the wordWort,
163
441258
3500
dunkel bedeutet weniger Verwendung
des Wortes, und hell mehr --
07:36
you can see that AppalachiaAppalachen
is a prettyziemlich lonelyeinsam placeOrt.
164
444782
4301
sieht man, dass die Appalachen
ziemlich einsam sind.
07:41
You can alsoebenfalls see
that NebraskaNebraska ain'tist nicht that funnykomisch.
165
449979
4947
Man sieht auch, dass Nebraska
nicht gerade lustig ist.
07:48
This is the kinkyKinky mapKarte,
so what this is showingzeigt you
166
456385
3655
Das ist die eigenartigste Karte.
07:54
is that the womenFrau in AlaskaAlaska
need to get togetherzusammen
167
462033
3103
Sie zeigt, dass Frauen aus Alaska
07:57
with the menMänner in southernSüd- NewNeu MexicoMexiko,
168
465160
1775
Männer aus New Mexico heiraten sollten
07:58
and have a good time.
169
466959
1340
und viel Spaß haben werden.
08:00
And I have this
at a prettyziemlich granulargranulare levelEbene,
170
468323
2866
Ich habe das alles nun
auf einer sehr detaillierten Ebene.
08:03
so I can tell you that the menMänner
in the easternöstlich halfHälfte of Long IslandInsel
171
471213
3107
Ich kann Ihnen sagen,
die Männer im Osten Long Islands
08:06
are way more interestedinteressiert in beingSein spankedversohlt
172
474344
1926
haben mehr Interesse daran,
verhauen zu werden,
08:08
than menMänner in the westernWestern halfHälfte
of Long IslandInsel.
173
476294
2225
als die Männer im Westen von Long Island.
08:11
This will be your one takeawayzum mitnehmen
from this wholeganze conferenceKonferenz.
174
479851
2850
Das wird wohl das Einzige sein,
das Sie heute lernen.
08:14
You're going to remembermerken
that factTatsache for, like, 30 yearsJahre.
175
482725
2740
Daran werden Sie sich
noch in 30 Jahren erinnern.
08:17
(LaughterLachen)
176
485489
2832
(Gelächter)
08:20
When you bringbringen this down
to a cartographickartographische levelEbene,
177
488655
2423
Auf kartografischer Ebene
08:23
you can make mapsKarten and do the samegleich trickTrick
I was doing with the eyeAuge chartsDiagramme.
178
491102
3454
kann man auf die gleiche Art
Karten erstellen wie Sehprobetafeln.
08:26
You can replaceersetzen the nameName
of everyjeden cityStadt in the UnitedVereinigte StatesStaaten
179
494580
2817
Man kann jeden Städtenamen
der Vereinigten Staaten
08:29
with the wordWort people use more
in that cityStadt than anywhereirgendwo elsesonst.
180
497421
2992
mit dem meist verwendeten Wort ersetzen.
08:32
If you've ever dateddatiert anyonejemand
from SeattleSeattle, this makesmacht perfectperfekt senseSinn.
181
500437
3229
Wenn Sie je mit jemanden von Seattle
aus waren, ergibt das einen Sinn.
08:35
You've got "prettyziemlich."
You've got "heartbreakHerzschmerz."
182
503690
2702
Wir haben "hübsch", "gebrochenes Herz",
08:38
You've got "gigGig." You've got "cigaretteZigarette."
183
506416
2415
Wir haben "Auftritt", "Zigarette".
08:40
They playspielen in a bandBand and they smokeRauch.
184
508855
2026
Sie spielen in einer Band und rauchen.
08:43
And right aboveüber that you can see "emailEmail."
185
511604
1984
Und darüber kann man "E-Mail" sehen.
08:45
That's RedmondRedmond, WashingtonWashington,
186
513612
1306
Dort ist Redmond, Washington,
08:46
whichwelche is the headquartersHauptquartier
of the MicrosoftMicrosoft CorporationCorporation.
187
514942
2595
der Hauptsitz der Microsoft Corporation.
08:49
Some of these you can guessvermuten --
so, LosLos AngelesAngeles is "actingSchauspielkunst"
188
517561
2824
Einige davon kann man erraten --
Los Angeles: "schauspielern",
08:52
and SanSan FranciscoFrancisco is "gayFröhlich."
189
520409
1618
San Francisco ist "schwul".
08:54
Some are a little bitBit more heartbreakingherzzerreißend.
190
522051
1992
Einige zerbrechen einem das Herz mehr.
08:56
In BatonSchlagstock RougeRouge, they talk
about beingSein curvykurvige;
191
524067
2081
In Baton Rouge spricht man
vom kurvig sein;
08:58
downstreamstromab in NewNeu OrleansOrleans,
they still talk about the floodFlut.
192
526172
2887
stromabwärts in New Orleans,
wird über die "Flut" gesprochen.
09:01
FolksLeute in the AmericanAmerikanische capitalHauptstadt
will say they're interestinginteressant.
193
529083
2805
Die Leute in der Hauptstadt
werden sagen, sie sind interessant.
09:03
People in BaltimoreBaltimore, MarylandMaryland,
will say they're afraidAngst.
194
531912
2777
Leute in Baltimore, Maryland,
sagen, dass sie Angst haben.
09:06
This is NewNeu JerseyJersey.
195
534713
1537
Das ist New Jersey.
Ich bin zwischen "ärgerlich"
und "zynisch" aufgewachsen.
09:08
I grewwuchs up somewhereirgendwo
betweenzwischen "annoyingnervig" and "cynicalzynisch."
196
536274
2689
(Gelächter) (Applaus)
09:10
(LaughterLachen) (ApplauseApplaus)
197
538987
4239
Das Wort Nummer eins
in New York ist "jetzt",
09:15
And NewNeu YorkYork City'sDer Stadt
numberNummer one wordWort is "now,"
198
543250
2657
wie in "Jetzt bin ich Kellner,
09:17
as in, "Now I'm workingArbeiten as a waiterKellner,
but actuallytatsächlich I'm an actorDarsteller."
199
545931
3246
aber eigentlich bin ich Schauspieler."
09:21
(LaughterLachen)
200
549201
1098
(Gelächter)
09:22
Or, "Now I'm a professorProfessor of engineeringIngenieurwesen
at NYUNYU, but actuallytatsächlich I'm an artistKünstler."
201
550323
4295
Oder "Jetzt bin ich Dozent
für Maschinenbau an der NYU,
aber eigentlich bin ich Künstler."
09:26
If you go upstateUpstate, you see "dinosaurDinosaurier."
202
554642
1925
Im Hinterland sieht man "Dinosaurier".
09:28
That's SyracuseSyrakus.
203
556591
1151
Dort ist Syracuse.
09:29
The bestBeste placeOrt to eatEssen
in SyracuseSyrakus, NewNeu YorkYork,
204
557766
2073
Der beste Ort zu essen
in Syracuse, New York,
09:31
is a Hell'sHells AngelsEngel barbecueGrill jointJoint
callednamens DinosaurDinosaurier BarbecueGrill.
205
559863
2794
ist ein Hell's Angels Barbecue-Laden
namens "Dinosaur Barbecue".
09:34
That's where you would
take somebodyjemand on a dateDatum.
206
562681
2222
Dorthin würden Sie jemanden ausführen.
09:36
I liveLeben somewhereirgendwo betweenzwischen "unconditionalbedingungslose"
and "midsummerHochsommer," in MidtownMidtown ManhattanManhattan.
207
564927
3806
Ich wohne zwischen "bedingungslos" und
"Hochsommer", im Zentrum von Manhattan.
09:40
And this is gentrifiedgentrified NorthNorden BrooklynBrooklyn,
208
568757
2047
Das ist das auffallende Nord Brooklyn.
09:42
so you've got "DJDJ" and "glamorousglamourös"
and "hipstersHipster" and "urbaneurbane."
209
570828
3196
Wir haben "DJ", "glamourös",
"Hipsters" und "urban".
09:46
So that's maybe
a more democraticdemokratisch portraitPorträt.
210
574048
2422
Das ist vielleicht schon eher
ein demokratisches Porträt.
09:48
And the ideaIdee was, what if we madegemacht
red-staterot-Zustand and blue-stateBlau-Zustand mapsKarten
211
576494
3069
Was wäre, wenn wir rote und blaue
Staaten-Karten machen würden,
09:51
basedbasierend on what we want to do
on a FridayFreitag night?
212
579587
2169
basierend auf unserer
Freitagabend-Aktivität.
09:53
This is a self-portraitSelf-Portrait.
213
581780
1507
Das ist ein Selbstporträt.
09:55
This is basedbasierend on my emailEmail,
214
583770
1257
Basierend auf meinen E-Mails
09:57
about 500,000 emailsE-Mails sentgesendet over 20 yearsJahre.
215
585051
2969
über 500 000 E-Mails,
versendet in über 20 Jahren.
10:00
You can think of this
as a quantifiedquantifiziert selfieSelfie.
216
588044
2953
Man kann es als
"quantifiziertes" Selfie ansehen.
10:03
So what I'm doing is runningLaufen
a physicsPhysik equationGleichung
217
591021
3094
Also führe ich eine
physikalische Gleichung aus,
10:06
basedbasierend on my personalpersönlich dataDaten.
218
594139
1398
basierend auf meinen Daten.
10:07
You have to imaginevorstellen everybodyjeder
I've ever correspondedentsprach with.
219
595561
2743
Man muss sich vorstellen,
jede einzelne Kommunikation.
10:10
It startedhat angefangen out in the middleMitte
and it explodedexplodierte with a biggroß bangKnall.
220
598328
3399
Es startete in der Mitte und
explodierte mit einem großen Knall.
10:13
And everybodyjeder has gravitySchwerkraft to one anotherein anderer,
221
601751
2178
Alle haben eine Anziehungskraft,
10:15
gravitySchwerkraft basedbasierend on how much
they'veSie haben been emailinge-Mail an,
222
603953
2261
basierend auf der Menge der E-Mails,
10:18
who they'veSie haben been emailinge-Mail an with.
223
606238
1508
und mit wem sie sich schrieben.
10:19
And it alsoebenfalls does sentimentalsentimental analysisAnalyse,
224
607770
1832
Dies gilt auch für die emotionale Ebene.
10:21
so if I say "I love you,"
you're heavierschwerer to me.
225
609626
2289
"Ich liebe dich" wird mehr gewichtet.
10:23
And you attractanlocken to my emailEmail
addressesAdressen in the middleMitte,
226
611939
2496
Alles gelangt zu meinen
E-Mail-Adressen in der Mitte,
10:26
whichwelche actHandlung like mainlineMainline starsSterne.
227
614459
2095
die wie eine Sternenlinie wirken.
10:28
And all the namesNamen are handwrittenhandgeschrieben.
228
616578
1785
Alle Namen sind handgeschrieben.
10:30
SometimesManchmal you do this dataDaten
and this work with real-timeEchtzeit dataDaten
229
618917
3708
Manchmal macht man
diese Daten und Werke mit Echtzeitdaten,
10:34
to illuminateIlluminate a specificspezifisch problemProblem
in a specificspezifisch cityStadt.
230
622649
2947
um ein bestimmtes Problem
einer bestimmten Stadt zu zeigen.
10:38
This is a WaltherWalther PPKPPK 9mmmm
semiautomatichalbautomatische handgunPistole
231
626071
2676
Dies ist eine Walther PPK 9 mm,
eine halbautomatische Pistole,
10:40
that was used in a shootingSchießen
in the FrenchFranzösisch QuarterQuartal of NewNeu OrleansOrleans
232
628771
3031
verwendet in einer Schießerei
im "French Quarter" New Orleans
10:43
about two yearsJahre agovor on Valentine'sValentinstag Day
in an argumentStreit over parkingParken.
233
631826
3309
vor zwei Jahren an Valentinstag,
in einem Streit über Parkplätze.
10:47
Those are my cigarettesZigaretten.
234
635159
1215
Das sind meine Zigaretten.
10:48
This is the houseHaus
where the shootingSchießen tookdauerte placeOrt.
235
636398
2275
In diesem Haus war die Schießerei.
10:50
This projectProjekt involvedbeteiligt
a little bitBit of engineeringIngenieurwesen.
236
638697
2374
Dieses Projekt benötigte
ein wenig Technik.
10:53
I've got a bikeFahrrad chainKette
riggedmanipulierten up as a camNocken shaftWelle,
237
641095
2215
Eine Fahrradkette diente als Nockenwelle,
10:55
with a computerComputer drivingFahren it.
238
643334
1316
gesteuert von einem PC.
10:56
That computerComputer and the mechanismMechanismus
are buriedbegraben in a boxBox.
239
644674
2766
Der PC und der Mechanismus
waren in einem Kasten versteckt.
10:59
The gun'sPistole on topoben weldedgeschweißt to a steelstehlen plateTeller.
240
647464
2214
Die Pistole war
an eine Stahlplatte geschweißt.
11:01
There's a wireDraht going
throughdurch to the triggerAuslöser,
241
649702
2345
Ein Kabel ging direkt zum Abzug,
11:04
and the computerComputer in the boxBox is onlineonline.
242
652071
2191
und der Computer im Kasten ist online.
11:06
It's listeningHören to the 911 feedFutter
of the NewNeu OrleansOrleans PolicePolizei DepartmentAbteilung,
243
654286
3233
Dieser hört auf den Polizeinotruf
der Polizei in New Orleans.
11:09
so that anytimeJederzeit there's a shootingSchießen
reportedberichtet in NewNeu OrleansOrleans,
244
657543
2877
Jedes Mal, wenn dort
eine Schießerei gemeldet wird,
11:12
(GunshotSchuss soundklingen)
245
660444
1001
(Schuss)
11:13
the gunGewehr firesFeuer.
246
661469
1220
wird ein Schuss abgegeben.
11:15
Now, there's a blankleer,
so there's no bulletKugel.
247
663300
2350
Es ist nur eine leere Patrone,
keine Kugel.
11:18
There's biggroß lightLicht, biggroß noiseLärm
248
666008
2074
Es gibt ein helles Licht und ein Geräusch
11:20
and mostdie meisten importantlywichtig, there's a casingGehäuse.
249
668106
2322
und das Wichtigste,
es ist ein Gehäuse darüber.
11:22
There's about fivefünf shootingsShootings
a day in NewNeu OrleansOrleans,
250
670452
2396
Es gibt ca. 5 Schießereien
pro Tag in New Orleans
11:24
so over the fourvier monthsMonate
this pieceStück was installedEingerichtet,
251
672872
2341
Mein Werk war 4 Monate ausgestellt
und das Gehäuse füllte sich mit Hülsen.
11:27
the caseFall filledgefüllt up with bulletsKugeln.
252
675237
1611
11:29
You guys know what this is --
you call this "dataDaten visualizationVisualisierung."
253
677642
3734
Sie wissen alle, was das ist.
Man nennt es "Datenvisualisierung".
11:34
When you do it right, it's illuminatingerleuchtend.
254
682559
2008
Macht man es richtig, ist es aufklärend.
11:36
When you do it wrongfalsch, it's anesthetizingbetäuben.
255
684591
2436
Macht man es falsch,
ist es zum Einschlafen.
11:39
It reducesreduziert people to numbersNummern.
256
687656
1655
Es reduziert Menschen auf Zahlen.
11:41
So watch out.
257
689335
1411
Also geben Sie Acht.
11:44
One last pieceStück for you.
258
692654
1356
Ein letztes Stück für Sie.
11:46
I spentverbraucht the last summerSommer-
as the artistKünstler in residenceResidenz
259
694466
2782
Ich verbrachte den letzten Sommer
als Künstler zu Hause
11:49
for TimesMale SquarePlatz.
260
697272
1216
für den Time Square.
11:50
And TimesMale SquarePlatz in NewNeu YorkYork
is literallybuchstäblich the crossroadsKreuzung of the worldWelt.
261
698932
3643
Der Time Square New York ist
buchstäblich die Kreuzung der Welt.
11:54
One of the things
people don't noticebeachten about it
262
702599
2177
Was die meisten nicht wissen:
11:56
is it's the mostdie meisten InstagrammedInstagrammed
placeOrt on EarthErde.
263
704800
2547
Er ist der am meisten dargestellte Ort
der Welt auf Instagramm.
11:59
About everyjeden fivefünf secondsSekunden,
someonejemand commitsverpflichtet a selfieSelfie
264
707903
2882
All 5 Sekunden macht jemand ein Selfie
12:02
in TimesMale SquarePlatz.
265
710809
1169
auf dem Time Square.
12:04
That's 17,000 a day, and I have them all.
266
712424
3249
Das sind 17 000 pro Tag,
und ich habe sie alle.
12:07
(LaughterLachen)
267
715697
1085
(Gelächter)
12:08
These are some of them
with theirihr eyesAugen centeredzentriert.
268
716806
2292
Hier sind einige davon,
die Augen zentriert.
12:11
EveryJedes civilizationZivilisation,
269
719122
1061
Jede Kultur verwendet
das höchste Niveau an Technik,
12:12
will use the maximummaximal levelEbene
of technologyTechnologie availableverfügbar to make artKunst.
270
720183
2925
um Kunst herzustellen.
12:15
And it's the responsibilityVerantwortung
of the artistKünstler to askFragen questionsFragen
271
723132
2808
Jeder Künstler hat die Pflicht,
Fragen zu stellen,
12:17
about what that technologyTechnologie meansmeint
272
725964
1631
was Technik bedeutet
12:19
and how it reflectsspiegelt our cultureKultur.
273
727619
2019
und wie es unsere Kultur widerspiegelt.
12:21
So I leaveverlassen you with this:
we're more than numbersNummern.
274
729662
2486
Ich verlasse Sie mit Folgendem:
Wir sind mehr als Nummern,
12:24
We're people, and we have
dreamsTräume and ideasIdeen.
275
732172
2001
wir sind Menschen,
haben Träume und Ideen.
12:26
And reducingreduzierend us to statisticsStatistiken
is something that's doneerledigt
276
734197
2799
Wir werden auf Statistiken reduziert,
12:29
at our perilTücke.
277
737020
1251
zu unserem Nachteil.
12:30
Thank you very much.
278
738295
1178
Vielen Dank.
12:31
(ApplauseApplaus)
279
739497
10786
(Applaus)
Translated by Florian Stauber
Reviewed by Nadine Hennig

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ABOUT THE SPEAKER
R. Luke DuBois - Artist, composer, engineer
R. Luke DuBois weaves information from a multitude of sources into art and music exploring the tensions between algorithms, portraiture and temporal space.

Why you should listen

R. Luke DuBois is a multidisciplinary artist mining the intersection of art, culture and technology, often expanding or contracting perspectives or timespans to accentuate aspects of each work. As a musician, he has produced a spectrum of electro-acoustic works with a multitude of artists, including Bora Yoon, Bang on a Can and the Freight Elevator Quartet.

As an artist, DuBois focuses on exposing the long narratives created by arcs of data, in the same way that time-lapse photographs expose long swaths of motion in a single image. As a programmer, DuBois is co-author of Jitter, a software suite that allows real-time manipulation of video and 3D imagery.

DuBois teaches at New York University, where he co-directs the Integrated Digital Media program at the Tandon School of Engineering. His artwork is represented by bitforms gallery in New York City.

More profile about the speaker
R. Luke DuBois | Speaker | TED.com