Сети города. Люди. Технологии. Власти

Учитывая, что все пользователи приложения Instagram работают с одними и теми же интерфейсом, фильтрами и даже размером и квадратным форматом картинки, мы задались вопросом: насколько будут отличаться изображения, сделанные в разных городах? Создают ли сетевые приложения, такие как Instagram, и их инструменты новый глобальный визуальный язык, эквивалент визуального модернизма, возникшего столетие назад? К большему или меньшему эстетическому разнообразию приводит легкость создания, редактирования и публикации фотографий, когда у всех пользователей в телефонах – одни и те же приложения и глобальные социальные сети? Возможно, результатом является постоянное повторение, однообразие, визуальная и социальная мимикрия, ведь еда, котики, селфи и другие популярные темы могут вытеснить все остальные.

Использование больших объемов контента социальных медиа и компьютерных технологий и инструментов визуализации позволяет нам применить количественный подход для ответа на подобные вопросы. Анализ, проведенный в рамках проекта Phototrails, выявил существенное сходство между городами с точки зрения базовых визуальных характеристик, таких как оттенки и цветовая палитра изображений, а также использования фильтров. Но эти результаты были отчасти следствием применявшегося нами метода. Мы не учитывали содержание фотографии, разницу в композиции и другие аспекты эстетики фотоизображения, степень популярности различных типов снимков и многие другие возможные измерения различий. Вместо этого мы рассматривали фотографии лишь как ассамбляж цветных пикселей.

Пытаясь преодолеть некоторые ограничения нашего первого начинания, в 2013 году мы начали новый проект – Selfiecity (http://selfiecity.net). Мы отказались от использования произвольной выборки изображений из социальных медиа с любым контентом, и сфокусировали наше внимание на одном типе фотографий – популярных среди пользователей селфи (автопортретах, снятых камерой мобильного телефона). В следующей части этого текста я расскажу, как мы сформировали базу данных селфи, какими методами для этого пользовались и как представляли свою работу с помощью визуализаций и веб-сайта. Я также поделюсь некоторыми из полученных нами научных результатов.

1. Selfiecity

Создание Selfiecity

Команда проекта. Для работы над Selfiecity мы собрали большую междисциплинарную команду. Она включала в себя теоретиков медиа, историка искусств, специалистов по обработке и анализу данных (дата-исследователей), визуальных дизайнеров и программистов из Нью-Йорка, Калифорнии и Германии. Я был координатором проекта, а Мориц Штефанер отвечал за творческую часть и создание визуализаций.

Сайт проекта включает три раздела: результаты (Findings) – информацию о демографических характеристиках людей, делающих селфи, их позах на фотографиях и выражениях лиц; ряд медиавизуализаций (Imageplots), объединяющих тысячи фотографий, и интерактивное приложение Selfiexploratory, позволяющее посетителям сайта изучить всю коллекцию из 3200 селфи, сортируя и фильтруя их в поисках новых паттернов. Кроме того, на selfiecity.net можно найти три эссе об истории фотографии и феномене селфи, функциях изображений в социальных медиа и методе создания медиавизуализаций.

Сбор данных. Первый этап работы над проектом заключался в создании базы селфи. Этот процесс проходил в несколько этапов. Когда вы просматриваете Instagram, вам на первый взгляд может показаться, что в нем большое количество селфи. Однако при более внимательном изучении выясняется, что многие из этих изображений не селфи, а фотографии, снятые другими людьми. В своем проекте мы хотели использовать лишь «настоящие селфи», где фотограф и модель – одно и то же лицо.

Мы привлекли к сотрудничеству Gnip – компанию, которая на тот момент была крупнейшим в мире поставщиком данных социальных сетей (gnip.com). Разработав программное обеспечение, совместимое с сервисами Gnip, в сентябре 2013 года мы начали скачивать instagram-фотографии, сделанные в разных городах мира. Опробовав многочисленные варианты, мы сосредоточились на центральных районах пяти городов, расположенных в Северной Америке, Европе, Азии и Южной Америке. Размер территории, использовавшейся при отборе изображений из Instagram, был одинаковым в каждом из городов.

Мы хотели, чтобы изображения и данные были собраны в одинаковых условиях, поэтому ограничились одной неделей 5–11 декабря 2013 года. Ниже приведено количество фотографий с геотегами, которые загрузили в Instagram пользователи в выбранных нами районах пяти городов за эту неделю, по данным, предоставленным Gnip (в порядке убывания количества снимков, округленного до тысячи):

Нью-Йорк – 207 000,

Бангкок – 162 000,

Москва – 140 000,

Сан-Паулу – 123 000

Берлин – 24 000,

Всего: 656 000 фотографий.