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L’arte all’epoca dei dati

Il progetto Dear Data: quando una data visualization diventa un pezzo da collezione 

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Negli ultimi due decenni, il ruolo cruciale assunto dai Big Data nell’ambiente tecnologico e digitale ha suggerito lo sviluppo di nuove risorse per rendere più accessibile ed efficace la rappresentazione di questa complessa maglia di informazioni. Nell’ambito dell’information design e delle scienze cognitive, sono nate nuove soluzioni per visualizzare l’enorme quantità di dati che – accresciuti esponenzialmente nel volume, nella velocità e nella varietà – necessitano di strumenti sempre più dinamici, interattivi e intuitivi per essere compresi. La Data Visualization nasce dunque dall’esigenza di individuare nuovi codici pratici e semantici per rappresentare i «complex, relationship-based data ecosystems» e facilitare l’utente nell’esplorazione di dati che, altrimenti, dovrebbero essere fruiti nella loro originaria – e talvolta ostile – lettura statistica.

La gestione del materiale statistico attraverso artefatti visivi nasce all’inizio del XX secolo dall’intuizione dell’ingegnere americano William Cope Brinton che, per primo, formalizzò le tecniche della rappresentazione grafica dei dati all’interno di un manuale. L’infografica tradizionale differisce dalla data visualization in quanto approccio comunicativo orientato alla raffigurazione di una ridotta quantità di dati che, nell’esprimere concetti semplici e generici, si configura mediante un’architettura rigida, composta da elementi per lo più statici. La crescita esponenziale dei flussi informativi ha suggerito a studiosi ed esperti di sviluppare «sistemi di dati coerenti e coesi che prendono forma attraverso varie tipologie di visualizzazioni che ormai si discostano di molto da quelli che sono i tradizionali grafici». La progettazione di una nuova sintassi include oggi nuove modalità non soltanto di lettura dei dati ma anche di interazione, permettendo a ogni soggetto di trarre le proprie conclusioni dalle rappresentazioni visive esaminate. Nel caso della data visualization dunque, l’utente assume un ruolo centrale nell’interpretazione dei dati poiché il rapporto empirico con il flusso offre l’opportunità di individuare letture diverse a seconda della propria percezione visiva. Sono state le scienze cognitive a suggerire come la progettazione dei dati dipenda fortemente dal concetto di dynamic cognition: lo studio della relazione tra percezione, cognizione e azione rappresenta uno dei fattori di maggiore influenza nella sperimentazione di visualizzazioni innovative da parte di designer, professionisti e professioniste del settore. 

Interdisciplinarietà, estetica e personalizzazione degli artefatti visivi

Nel saggio Comunicare con i dati, Francesco Tissoni e Mara Pometti affermano come la data visualization permetta all’utente di «immergersi in una vera e propria esperienza multimediale completamente data-driven», all’interno della quale i contenuti sono organizzati secondo una gerarchia visiva progettata nella fase di scrittura dei dati. La gestione del flusso attraverso la tecnologia insieme all’individuazione delle informazioni prioritarie all’interno di una struttura organizzata convergono all’interno dell’Architettura dell’informazione, un’espressione utilizzata anche da Alberto Cairo in L’Arte funzionale per identificare quell’ambito multidisciplinare che abbraccia il mondo del web design, della statistica e della data science. L’interdisciplinarietà si configura come approccio determinante per lo studio della data visualization e per la sperimentazione di metodi e pratiche sempre più avanzate. È nella collaborazione tra accademici e professionisti che l’analisi e la visualizzazione dei dati trova un ambiente osmotico per assecondare lo sviluppo di nuove architetture: i primi si dedicano all’approfondimento della percezione umana, dell’interazione utente-computer, delle scienze informatiche e statistiche; i secondi si occupano di ideare sistemi innovativi per agevolare l’incontro dell’utente con gli artefatti visivi, selezionando le informazioni e raccogliendo all’interno della struttura più funzionale. Quest’ultimi, i designer, modellano le gerarchie dell’informazione articolando le narrazioni a partire da una leading story, sulla base della quale si svolge la stratificazione di molteplici sub stories. L’utente viene così accompagnato all’interno di un’architettura che, accanto al suo carattere funzionale, si configura mediante codici estetici gradevoli. Trattandosi di immagini infatti, l’estetica svolge un ruolo cruciale per la data visualization. Gli studi condotti negli anni Ottanta da E. Tufte e N. Holmes hanno confermato l’influenza della percezione visiva dell’utente sulle capacità mnemoniche e sulla comprensione del contenuto veicolato dai dati. La trasmissione di informazioni da un emittente a un destinatario di un messaggio che attraversa un canale condiviso da entrambi gli interlocutori ha suggerito a Santiago Ortiz e altri studiosi di identificare la data visualization come una nuova forma di scrittura, un linguaggio che differisce da quello dell’immagine o dei computer ma dai quali attinge alcuni elementi per la formazione di una propria sintassi. Tra le peculiarità che rendono la visualizzazione dati una modalità comunicativa estremamente efficace vi è la flessibilità e la personalizzazione delle rappresentazioni grafiche; di frequente si parla di Custom Data Visualization, sottolineando la capacità di queste sperimentazioni visive di adattarsi alla tipologia di contenuto e di utenza. Oltre ai numerosi software e dispositivi tecnologici che ne rendono possibile la customizzazione, esistono delle pratiche artigianali per scrivere con i dati in modo estremamente personalizzato.

L’Handcrafted Data Visualization – o Handmade Data Visualization – è una metodologia che, attraverso la scelta di colori, layout, forme e tipologie di grafico differenti, consente di restituire una raffigurazione visiva di un qualsiasi flusso di dati progettata “su misura” per rispondere alle specifiche esigenze di chi la produce. Il progetto Dear Data rappresenta un’interessante declinazione di handcrafted data visualization, un’esperienza che ha permesso alle information designer Giorgia Lupi e Stefanie Posavec di intercorrere una corrispondenza dalle due diverse sponde dell’Atlantico. 

Dear Data, il progetto che affida alla data visualization il racconto di sé

 

Due giovani information designer hanno osservato e documentato la loro vita per un anno, traducendo di settimana in settimana le loro abitudini in dati, e a loro volta i dati in grafici disegnati personalmente su cartoline. Si tratta del progetto Dear Data, ideato da Giorgia Lupi, trasferitasi a New York nel 2012 dopo aver conseguito un PHD in design al Politecnico di Milano, e da Stefanie Posavec che, originaria del Colorado, dal 2004 vive a Londra, dove ha conseguito un MA in communication design alla Central Saint Martin’s College of Art and Design. 

Giorgia Lupi e Stefanie Posavec, si incontrano la prima volta a New York nel 2014, ed è davanti ad una birra che iniziano a fantasticare su progetti alla quale collaborare. Entrambe impegnate in studi sulla data visualization daranno vita dopo questa brevissima interazione tra di loro a Dear Data, progetto che definiscono non solo una collaborazione, ma un vero e proprio modo di conoscersi. Per un anno, dal settembre 2014 al settembre 2015, le due data designer sono impegnate in una corrispondenza epistolare transoceanica. Le cartoline che si spediscono sono arricchite da quelli che a colpo d’occhio sembrerebbero disegni che ricordano fiori, forme geometriche, nuvole, ma che in realtà altro non sono altro che grafici riportanti dati sulle loro vite. «Ogni settimana, per un anno, abbiamo collezionato dei particolari tipi di dati sulle nostre vite, e li abbiamo usati per per realizzare disegni su dei fogli di carta di formato cartoline, che poi spedivano in un post box inglese (Stefanie) ed in un mailbox americano (Giorgia)!» raccontano le due designer sul sito http://www.dear-data.com/theproject, dedicato interamente al progetto. 

Nel corso dell’anno vengono scambiate 104 cartoline, 52 a testa. Il tema da trattare viene scelto di settimana in settimana e subisce nell’arco dell’anno una vera e propria evoluzione. Inizialmente vengono scelte azioni per lo più materiali, come le volte in cui si guarda un orologio, ma man mano che lo scambio prosegue si sono iniziati ad aggiungere temi sempre più personali riguardanti pensieri o relazioni interpersonali, che hanno portato tra le due allo sviluppo di una forma di conoscenza profonda e comprensiva di cattive abitudini, difetti o pensieri intrusivi. Nel progetto la dimensione vitale e personale di Lupi e Posavec viene raccolta e trasmessa secondo i parametri di raccolta dati scientifici. Ma ad arricchire questo tipo di comunicazione è l’aver escluso la tecnologia come mezzo di rappresentazione dei dati raccolti settimana per settimana. L’aver lasciato le due designer libere di interpretare e dar forma manualmente ai dati da loro raccolti, ha arricchito i dati stessi di ulteriori significati, concedendo di aggiungere altre informazioni sulle loro personalità ricavabili dai loro tratti stilistici e artistici.

La documentazione scientifica si lega così all’arte e alla ricerca estetica, creando una commistione in cui scienza e arte si mescolano dando forma ad una dimensione attraverso la quale è possibile leggere e interpretare qualsiasi realtà, anche quella umana.

Nel 2016 da questo progetto è nato un libro, Dear Data the book, edito dalla Princeton Architectural PR; ma il riconoscimento più grande è stata l’acquisizione nello stessa anno da parte del Museum Of Modern Art di New York di tutte le 104 cartoline originali, che sono oggi esposte nel museo come parte della sua collezione permanente.

Il valore artistico delle handcraft data visualization

 

Sul sito web del progetto, sono visualizzabili tutte e 104 le cartoline, con allegata descrizione.  A guardarle si rimane affascinati sicuramente dalla precisione del dettaglio di queste cartoline: il dato è al centro di questo progetto e con i dati non si scherza, la rappresentazione deve essere quanto più dettagliata possibile. Alcune di esse sembrano disegni infantili, astratti, di cui non si capisce bene il significato: eppure girandole e leggendo la didascalia si può cogliere la complessità di quello che rappresentano questi disegni. Di seguito qualche esempio:

Questa è una cartolina realizzata da Giorgia Lupi per la 42esima settimana: la cartolina traccia le risate della settimana secondo la quantità, il soggetto che ha causato la risata, distinto secondo forma e colore. Come si può osservare i livelli di lettura del dato sono differenti e intrecciati: niente, in questa rappresentazione, è lasciato al caso. 

Questa è invece la cartolina realizzata da Stefanie Posavec per la 31esima settimana, che traccia i pensieri positivi avuti nel corso della settimana. Anche qui forme e colori definiscono i differenti aspetti del pensiero, in relazione alle persone o agli eventi che l’hanno scatenato. 

 

Questo progetto, come dichiarato dalle data designer, vira più alla realizzazione di una documentazione personale di ciò che accadeva che alla trasformazione in dati del proprio vissuto. Lo scopo era quello di realizzare un diario, qualcosa di personale da condividere, non una mera raccolta di dati a fini sperimentali. Dalle cartoline si è passato al libro e dal libro nel 2016: « […] recentemente, questo viaggio ci ha portate a un onore incredibile: siamo fiere e grate di annunciare che Dear Data è stato recentemente acquistato nel novembre 2016 da Museum of Modern Art come parte della collezione permanente (trad. inglese)».

La decisione di acquistare le cartoline parte da Paola Antonelli, curatrice del dipartimento di Architettura e Design del MoMA, che ha dichiarato: «C’è profonda bellezza e poesia in questo scambio tra due donne e colleghe che vivono la contemporaneità, che circa due anni fa hanno deciso di prendersi cura dell’amicizia che stava nascendo tra loro tramite delle cartoline vecchia scuola. 52 settimane di cartoline con data-visualization fatte a mano e basate su data sets intimi, realizzate con penna e bloc notes su cose che capitano tutti i giorni: questo tipo di conversazione descrive il futuro delle nostre relazioni con l’informazione (trad. inglese)»; sottolineando la bellezza, la poesia e la profondità di questo progetto. Si tratta di tre qualità che sicuramente non ci aspetteremmo quando si parla di dati, o che quantomeno non fanno parte dell’immaginario che collettivamente si è formato attorno al mondo dei dati. Questo caso studio forma un precedente importante ed apre ad una riflessione sul fatto che i dati possano diventare, tramite la mediazione creativa di un essere umano, una forma d’arte dal valore tale da poter essere inserita nella collezione permanente di uno dei musei più importanti al mondo. Se il mondo contemporaneo sta venendo incontrollabilmente inondato dalla produzione di dati, allora è sempre più probabile che anche la produzione artistica venga contaminata da questo aspetto, poiché esso ormai permea la quotidianità di ogni individuo. 

 

Se da una parte il valore artistico di una data visualization può essere un aspetto importante da indagare, teorici dei dati come Tufte e Holmes già negli anni Ottanta mettevano in guardia dalla prevalenza del visivo sul funzionale, per quanto riguarda la rappresentazione dei dati. Se è vero che l’occhio vuole la sua parte, bisogna anche prestare attenzione al fatto che l’obiettivo primario è quello di passare un’informazione, che quindi deve passare al lettore nella maniera più semplice e lineare possibile. Bisogna dunque pensare alla costruzione della data visualization tenendo sempre un occhio attivo sulla user experience, anche perché essendo le data visualization dei costrutti informativi multi-layer esse sono già di per sé difficili da leggere, soprattutto per chi non ha particolare expertise nel campo dei dati.  

Restituire dei dati in modo chiaro e accattivante è complesso: possiamo però affermare che Lupi e Posavec ci siano assolutamente riuscite. Forse è anche a questo che è dovuto il loro successo.  




di Beatrice Puglisi (Beatrice Puglisi),Asia Neri (Asia Neri),Lea Negroni (Lea Negroni)

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