Para pesquisar tecnologias de computacao física, pensei em usar meu atual tema de projeto, a migracao e os fluxos globais e ver que criações de computacao fisica podem nos ajudar a entender melhor essa questao.
Tema #1
Visualização de Dados
O formato mais direto de lidar com uma questão como essa, de escalas globais é a visualização de informações. Esse projeto do Didier Scofidio, de 2009, tenta apresentar os fluxos migratorios globais em infográficos animados.
"Exit" tem a vantagem de conseguir lidar de forma visual e em movimento com um tema que é complexo e, em geral, supera nossa capacidade de abstração. Um vídeo em grande escala funciona como uma forma de imersão - quem visualiza dá atenção exclusiva para o que está sendo apresentado.
Um dos pontos negativos e que essa narrativa é feita a partir de dados oficiais, o que muitas vezes nao representa, na escala individual, o que realmente acontece com os imigrantes. Para esse tipo de investigação, é preciso um projeto mais científico, que crie seus próprios dados em vez de usar dados disponíveis de outras fontes. Para investigar isso, o segundo universo pesquisado foi o de rastreamento de objetos.
Outro projeto de visualização de dados é o de Laura Kurgan, "Million Dollar Blocks", que trabalha com dados sobre as áreas de residência da maior parte da população carcerária dos Estados Unidos. O projeto foi parte da exposição "Design and the Elastic Mind", do MoMA. Além da origem dos aprisionados, o projeto mostra os valores gastos com a manutenção de cada encarcerado.
O projeto é apresentado em impressos e em video:
Tema #2
Rastreamento de Objetos
O segundo tema pesquisado foi o rastreamento de objetos. Com o uso de sensores de localização, Essa técnica consegue ser mais precisa na analise de caminhos, rotas e de comportamento e pode ser muito mais eficiente ao se falar sobre migracao de pessoas do que a projeção sobre a analise de dados estatisticos. Porem, estes dados sao, em geral, coletados em menor escala e tendem a ser menos abrangentes.
O projeto "From A to B" (2013) do holandes Ruben van der Vleuten é um experimento em pequena escala nesse sentido: ele instalou uma camera com um circuito temporizador e sensor de movimento em Arduino e fez uma remessa doméstica.
A ideia foi registrar eventos que pudessem ter maior importância no trajeto e economizar a energia gasta no processo. O sistema gerava vídeos de três segundos a cada minuto caso o pacote estivesse parado. Caso o pacote se movesse, os videos seriam mais longos.
O resultado é este video:
From A to B from Ruben van der Vleuten on Vimeo.
Já o "Real Good Experiment", da Blu Dot (que e uma marca de decoracao norte-americana), foi uma ação de marketing da marca, que espalhou algumas cadeiras pela cidade e rastreou o seu caminho caso fossem retiradas das calçadas e levadas para outros lugares.
Blu Dot Real Good Experiment from Real Good Chair on Vimeo.
As cadeiras foram levadas para casa por pedestres e o experimento foi uma oportunidade de conhecer melhor o perfil e os motivos que fizeram aquelas pessoas a levar o objeto para casa.
Com relação à tecnologia, esse projeto é até mais simples do que o anterior. A equipe usou os sensores GPS de celulares, que foram presos à parte inferior das cadeiras ligados a baterias. O sistema era ligado assim que um sensor de inclinação identificava movimento na cadeira. As informações sobre o movimento foram registradas em um mapa atualizado em tempo real.
Essa é uma forma interessante e relativamente barata de se rastrear um volume um pouco maior de objetos. Em comparação com o projeto anterior, os dados são mais facilmente lidos e organizados em conjunto como linhas em um mapa, o que é mais eficiente para comparacoes entre trajetos.
Enquanto o projeto anterior é mais eficiente ao detectar acontecimentos especificos durante o trajeto, este oferece uma leitura clara do trajeto feito pelo sistema.
Tema #3
Visão Computacional
Outro tema que pareceu interessante para a pesquisa de tecnologias foi a leitura computacional de dados visuais. O projeto The Racial Targeting System (RTS-2)" (2008), de Benjamnin Males, classifica pessoas por cor/raca como forma de criticar o "perfilamento racial" de pessoas que costuma ser feito por instituicoes de seguranca norte-americanos.
Grande parte do que e interessante nesse projeto e feito por algoritmos: o sistema identifica e faz o rastreamento de rostos, calcula a massa corporal alem de cor de pele, altura e outros dados como localizacao, data etc.
O interessante deste projeto é que ele demonstra a facilidade com que dados sobre pessoas podem ser adquiridos e armazenados com apenas uma camera.
Outro projeto interessante e o "Cheese", do norte-americano Christian Moeller, que registra sorrisos de pessoas, talvez, intencionalmente, só mulheres.
Moeller dá o nome de "arquitetura da sinceridade" ao experimento, porque tenta identificar todas as sutilezas da construcao de um sorriso, inclusive o ponto mais preciso onde ele deixa de ser sincero.
Uma leitura que para humanos parece relativamente simples, transformada em algoritmos foi um trabalho bastante complexo - tanto que envolveu um time de dois programadores, cinco responsaveis pelo software e o laboratorio do Instituto para Computacao Neural da University of California San Diego.
Cheese from Christian Moeller on Vimeo.
Ao registrar o esmaecimento do sorriso, um sinal sonoro e a barra vermelha indicam que a pessoa filmada deve voltar a sorrir, ou melhor, mostrar um sorriso mais sincero. Uma participante sustentou tentativas de sorriso por quase uma hora e meia.
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Voltando à migracao, temos dois temas que aparecem com mais destaque nesses projetos: a movimentação de pessoas e a comunicação não-verbal. Projetos que nos fassam visualizar, analisar ou associar dados de formas diferentes às que estamos acostumados no dia-a-dia podem ser muito interessantes para compreendermos melhor esse tema.
Em aula, os projetos foram comentados e este ultimo parece ser o mais interessante para o desenvolvimento de um estudo mais aprofundado: as aplicabilidades, as dificuldades e as possibilidades do reconhecimento facial.
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