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Lev Manovich sur place de la toile

22 août 2014

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Théoricien des nouveaux médias et artiste, Lev Manovich est professeur en « computer science » à l’Université de New York. Il est l’auteur de plusieurs ouvrages, dont Le langage des nouveaux médias (aux éditions Presse du réel) et plus récemment de Software takes command (« Les logiciels prennent le pouvoir »).

le langage des nouveaux médias :

champs d’exploration et d’étude : visualisation des big data dans le domaine culturel et esthétique.

Lev Malovicth

Pourquoi les artistes doivent intéresser aux logiciels ?

> on est en contact en permanence avec les logiciels : loisir , boulot …

le logiciel est partout et fait partie de nous .

logiciel : petite appli – petit logiciel

> société et culture du logiciel.

prescriptive :

le rôle du logiciel sur leur visualisation finale.

esthétique contemporaine commune ?

ex : photoshop, instagram ?

convergence des nveaux médias ?

transparence /possibilité d’utiliser la transparence : différence contrôle la transparence.

esthétique sont les même.

même type d’image.

On utilise tous les m^me logiciels d’image : sorte de standardisation de l’image

elles ont plus de profondeur. plus subtile.

Les collages ne ressemblent plus à ceux des années 1920

humeur est plus mise en avant de nos jours grâce aux logiciels..

Votre idée : Comment le fait que les ordi, les logiciels changent les catégories, notre conception de la culture.

> vous appelez cela le transcoding : c’est l’épistémologie de l’ordinateur. l’ordinateur et les logiciel creent un nouveau savoir, un nouveau rapport à la connaissance et donc de nouvelles catégories.

Ex : par la création de hypertexte le savoir est devenu horizontal car notre accès au savoir est horizontal : sont mi au même niveau les document sur ls grands philosophes et les actus et les montage sur youtube. Tout est au même niveau. La hiérarchie classique vole en éclat.

ce qui a tout bouleversé c’est les base de données et le lien hypertexte. Cela structure différemment ce que l’on considère comme de la culture . Comme tout est au même niveau on a une approche différente de la culture. On la comprend différemment.

Ref à Foucault : au 19 eme siècle construction , classification de la connaissance. Classification : lieu de pouvoir . hiérarchisation de la connaissance.

Les encyclopédistes : classification : sc de la vie, sc humaine, philosophie, mathématique, chimie …

La base de donnée qui date des années 60, remettent en question cette classification car il n’y pas plus de hiérarchisation mais des colonne d’attribut où aucun attribut n’est plus important que l’autre.

L’ordinateur apporte donc plus de flexibilité et de modularité.

Bruno Latour a très bien compris cela. >> La data visualisation change les sciences sociales.

Ex : Épistémologie du logiciel.

Avant nous avion une autre approche des statistiques : les statistiques permettent aux chercheurs à chercher la moyenne.

ex : les courbe de gausse . Taille moyenne des homme . taille moyenne des femmes.

Foucault : l’approche des statistiques : tout le monde doit être dans la moyenne. sociétés modernes disciplinaires. on isole les marginaux , ce qui ne sont pas dans la norme.

Les bases de données bouleversent cela . C’est maintenant ce qui sort de la moyenne que l’on prend en compte. ce qui est exceptionnel attire l’attention et sera étudiée.

l’exceptionnel est ce qui crée de la valeur.

Nous n’étudions que ce qui est inhabituel.

ex : google analytics.

la moyenne est ennuyeuse.

Le chercheurs en sc sociales change ca manière de réfléchir le monde.

Il y a une manière conventionnelle d’aider le monde, le vivant .

mais les base de données et les logiciels permettent une pensée plus granulaire. Elle suppose aussi une classification mais qui est plus étendue et à plat.

On peut multiplier les cartes de la société.

C’est une nouveauté pour la recherche.

On peut visualiser de manières différentes a réalité.

L’ordinateur ne nous permettant de faire des regroupement inhabituel nous ouvre les portes du possible à la recherche.

ex : étude sur les selfies : 40 variables.

> les détracteurs des Big Data disent : on retrouve tjrs ce qu’on est parti chercher tellement il y a de données possible.

> c’est vrai que c’est un danger.

Ce qui est intéressant de faire c’est de choisir des variables et d’observer ce qui en ressort sans apriori et voir ce qui surprend et s’interroger sur ce qui surprend, de voir les tendances qui se dégagent et s’interroger dessus.

Travaux actuel :

Analyse du bien être social dans des ville ou quartier en collaboration avec Twitter.

analyse des émotions moyennes – bien être social et taux de criminalité.

Forte corrélation dans certains des cas.

Twitter suffit à prendre la température du bien-être social.

analyse d’image sur Twitter : 1 million.

>> ce qui est important ce n’est pas de savoir programmer mais plutôt de comprendre comment fonctionne un serveur / comment fonctionne Google / les bases de données / amazone car le logiciel est partout est influence notre façon de pensée le monde et notre rapport au monde.

 

 

 

 

 

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