Исходный размер 1140x1600

Применение визуализации данных в медиаискусстве: анализ работ Рефика Анадол

Данный проект является учебной работой студента Школы дизайна или исследовательской работой преподавателя Школы дизайна. Данный проект не является коммерческим и служит образовательным целям

Рубрикатор

Введение

Часть первая. Развитие визуализации данных

Часть вторая. Представление художника Рефика Анадола

Часть третья. Кейс 1 — «Таящие воспоминания»

Часть четвёртая. Кейс 2 — «Машинные галлюцинации»

Часть пятая. Кейс 3 — «Квантовые воспоминания»

Выводы и ссылки

Введение

Данное исследование сосредоточено на том, как данные в современном медиаискусстве переопределяются и превращаются в визуальный язык. С развитием технологий визуализации и искусственного интеллекта данные перестают быть лишь информацией и становятся материалом для построения изображения, пространства и зрительского опыта.

Работы Рефика Анадола демонстрируют этот процесс: он объединяет научные данные, модели машинного обучения и иммерсивные среды, позволяя данным обрести новые способы выражения в визуальной, звуковой и пространственной формах. Через анализ конкретных кейсов данное исследование обобщает визуальные стратегии и художественные методы его практики, формируя ясный аналитический подход к пониманию того, как «новые технологии входят в художественный контекст».

Часть первая: развитие визуализации данных

Развитие визуализации данных прошло путь от инфографики (Infographics) к генеративному искусству (Generative Art), а затем — к искусству на основе искусственного интеллекта (AI Art). Первоначальная инфографика была ориентирована на точную и понятную передачу информации и представляла собой визуальное выражение научных и статистических данных. На этапе генеративного искусства алгоритмы начинают выступать «соавторами»: художник создает новые визуальные структуры при помощи кода и механизма случайности.

С переходом к AI-искусству данные перестают быть лишь объектом изображения и превращаются в материал, который можно «изучать», «интерпретировать» и даже «воображать». Как отмечает Манович (Manovich, 2018), цифровое искусство формирует новый визуальный язык, который больше не следует логике ручного художественного производства, а строится на потоках данных, параметрах и алгоритмах машинного обучения.

Исходный размер 1920x1080

Схема шаблона инфографического макета (Источник: открытые материалы)

Этот переход знаменует трансформацию данных из «объективной информации» в «субъективный медиум», открывая новые эстетические измерения в пространстве современной визуальной культуры.

До того как данные вошли в сферу искусства, «инфографика» сначала развивалась в науке, статистике и коммуникационных исследованиях. Как отмечает McCormick (1987), во второй половине XX века инфографика превратилась в точку пересечения науки и искусства: визуальная система перестала выполнять лишь функцию представления данных и начала участвовать в формировании способов интерпретации мира.

Впоследствии, с распространением цифровых инструментов, визуальный язык постепенно сместился от «декорации» к «интерпретации». Drucker (2014) подчеркивает, что визуализация является «интерпретативным процессом», а не прямым воспроизведением информации. На этой основе возникновение генеративного искусства стало важным этапом — алгоритм превращается в медиум художественного творчества (Reas & Fry, 2007). Художник, сочетая программы, правила и случайность, делает данные не только объектом демонстрации, но и структурой, участвующей в порождении изображения.

Исходный размер 1920x1080

«Пфф!» (2014), Кейси Риас

Это развитие создало контекст для практики Рефика Анадола: его работы напрямую опираются на логику эволюции «от данных к визуальному языку», превращая данные в материал с эстетическим и эмоциональным потенциалом.

С развитием цифровых технологий данные перестают быть исключительно объектом анализа и входят в художественную систему как новый визуальный материал (Paul, 2017). В период генеративного искусства художники используют правила, программы и алгоритмы, позволяя данным участвовать в процессе порождения изображения и формировать динамические и структурные визуальные формы.

Исходный размер 1432x805

Схема структуры нейронной сети (из открытых источников).

С переходом к AI-искусству эта логика радикально изменилась: алгоритмы больше не просто выполняют правила, а обладают способностью к обучению и созданию. Благодаря этому данные могут быть «поняты», реконструированы и воображены внутри модели, что приводит к появлению чрезвычайно сложных визуальных результатов. Этот переход — от «генерации по правилам» к «генерации моделью» — открыл новые эстетические возможности данных в современном искусстве и сформировал технологическую основу для творчества Рефика Анадола.

Часть вторая: представление художника Рефика Анадола

Исходный размер 1920x1080

Рефик Анадол. Фото: Эфсун Эркилидж.

Рефик Анадол — один из наиболее заметных медиа-художников современности, прославившийся преобразованием данных в визуальный опыт. Его практика объединяет архитектуру, искусственный интеллект, науку о данных и иммерсивные визуальные среды, превращая абстрактные структуры данных в динамичный и чувственно воспринимаемый «визуальный материал».

В его проектах модели машинного обучения используются не только для анализа данных, но и становятся активными участниками процесса генерации изображения. Как сам художник отмечает: «Я пишу данными, позволяя машине стать моей кистью» (Anadol Studio, 2019).

«Анадол позволяет данным перейти от абстрактного к ощутимому» (Boucher, 2022).

Практика Анадола находится на пересечении искусства и науки, воплощая то, что Раш (Rush, 2018) описывает как «точку встречи экспериментального метода и эстетического выражения». Его проекты практически всегда основаны на обширных наборах данных: от метеорологических записей и сканов мозговой активности до информации о фасадах зданий. Все эти сырые данные проходят этапы очистки, структурирования и обучения моделей, после чего преобразуются в иммерсивные визуальные потоки.

Исходный размер 1280x960

Рабочее пространство студии Рефика Анадола (из открытых источников).

Студия Refik Anadol является междисциплинарной командой и играет ключевую роль в реализации его проектов. В её составе — исследователи в области ИИ, инженеры данных, программисты, архитекторы и звуковые дизайнеры. Команда формирует полный технологический цикл: от сбора данных и обучения нейронных сетей до рендеринга в реальном времени и пространственной инсталляции. Благодаря этому работы Анадола могут масштабироваться и представляться в музеях, публичных пространствах и даже на фасадах зданий.

Такой подход, объединяющий технологии и искусство, делает Рефика Анадола одним из самых ярких и влиятельных представителей тенденции, в рамках которой данные становятся художественным материалом.

Часть третья: кейс 1 — «Таящие воспоминания»

«Melting Memories» (2018) — одно из наиболее знаковых произведений Анадола, в котором он пытается преобразовать абстрактное понятие «человеческой памяти» в видимую визуальную форму. В этом проекте память рассматривается как материал, поддающийся художественному преобразованию: она одновременно является биологической активностью мозга и энергией, которую можно превратить в визуальный опыт. По сути, работа представляет собой «визуальный эксперимент памяти», в котором субъективные психические процессы человека превращаются в динамический и наблюдаемый цифровой ландшафт.

Исходный размер 1920x1080

Схема работы электроэнцефалографии (ЭЭГ) (из открытых источников).

Основным источником данных для проекта являются сигналы ЭЭГ (электроэнцефалографии). Анадол использует ЭЭГ-записи мозговой активности человека в моменты воспоминаний, фиксируя слабые изменения электрического потенциала в виде временных последовательностей. Эти исходные сигналы содержат информацию о внимании, интенсивности эмоций, моментах активации памяти — то есть служат «сырьём» для художественного процесса. Иными словами, визуальные структуры произведения не вымышлены: они основаны на реальных нейронных реакциях.

Применение визуализации данных в медиаискусстве: анализ работ Рефика Анадол
Проект создан 29.12.2025
Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную...
Показать больше