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Jer Thorp:数据艺术家，问题农民
“丹佛空中交通故障”的细节。
信贷:周索普
五年前，数据艺术家杰里·索普(Jer Thorp)开始对如何对经济进行成像，以及如何使用模型向人们传授这方面的知识感兴趣。
索普说，经济的概念是抽象的，甚至连经济学家都难以理解，所以在2008年，他建立了一个简单的模拟，以帮助他自己和其他人理解它。他表示，作为一个包含系统，这种方法运行得相当不错，“但当你进行模拟时，许多问题是如何获得真正的随机性。”他认为实现这一目标的一个有趣的方法是输入股票市场数据，但他很难获得这些数据;相反，他观察了“红”、“绿”和“蓝”这三个词在直播视频中的出现频率《纽约时报》文章。
这个项目叫做色彩经济-贫富差距，是索普职业生涯中的一个关键时刻。他学会了如何使用《纽约时报》＇文章搜索API并将其构建为一个简单的绘图应用程序。尽管他试图导入的数据没有提供他想要的结果，但这个想法促成了他的想法“随机数倍数”页在Flickr上。
“玩数据可视化在我的网站上得到了巨大的反响博客他说，这导致我们在其他数据源上进行了更多的实验。他说:“开放数据刚刚上线，数据源API是新事物，我正处在那个伟大的地方——未知的领域。”
2010年，索普从加拿大搬到了纽约，成为了数据艺术家驻在《纽约时报》．在那里，他与布莱恩·豪斯、杰克·波威和马特·博吉(他们都是时报研究与发展实验室的成员)一起建造了大楼打开路径这是一个社区项目，起因是有关iPhone数据和数据所有权的讨论。Open Paths是“一个个人参与数据的模型”，它可以让人们跟踪他们的位置并可视化他们去过的地方。个人可以将他们的数据上传到OpenPaths网站，并将其用于研究灾害准备、交通流量、城市规划和疾病传播等问题。
索普还研究了一种算法，使设计师能够以一种独特的方式排列纽约市9/11纪念碑上的名字:索普的程序不是按字母顺序排列名字，而是根据“有意义的邻接关系”来排列，这种关系“反映了友谊、家庭关系和英雄行为”，包括人们的位置，以及他们死时与谁在一起。
其他作品是基于人物和封面复仇者漫画书(索普是他的粉丝)。与数据漫画葡萄树API，索普为该系列的570期和132个人物创造了惊人的可视化效果。下面是一个示例。
2011年，索普发布了一份视频可视化在1236颗系外行星中开普勒NASA于2009年发射了太空天文台，目的是在我们所在的银河系区域发现地球大小的行星。
“我一直在寻找一个词来描述我的工作，”他说，“这是问题农场。其中一个项目提出了另外五个问题。然后我做了另一个项目来回答这些问题，这就带来了更多的问题。项目带我从一个地方到另一个地方，我觉得这真的很令人兴奋。”
为了执行他的项目，现年38岁的索普没有使用现成的软件，而是采用开源编程语言和开发环境Processing.org它起源于2001年麻省理工学院的媒体实验室。Thorp几乎从头开始写所有东西，有两个原因:“我很固执，”他说，“我喜欢考虑如何针对数据集定制可视化。有时这很有效，有时则不然。”尽管现成工具的优势在于您可以对任何数据集使用它们，但Thorp认为，除非在特定的情况下，他永远无法像他想的那样彻底地可视化这些数据集。
开普勒数据集就是一个很好的例子。它的光度计监测并传输14.5万颗恒星的亮度，这些恒星在行星经过时偶尔会变暗。“现成的数据产品可以向你展示这些数据，”索普说，“但没有设定说，‘把所有这些数据点都放在一个太阳的轨道上’。”这可能是唯一涉及围绕太阳运行的行星的数据集。你不能指望现成的东西给你这个东西。它必须有一个40英里长的下拉菜单，包含所有可能的选项。”索普在一个周末创造了他的可视化的乐趣，NASA把它放在网站．
虽然他的代码是特定于项目的，但Thorp确实重用了其中的一些代码。“你可以把它们像乐高积木一样捡起来，”他说。“我经常重写它们，并不是因为我没有它们的模块(形式)或准备好，而是因为重写允许我随着时间的推移在小的方面改进它们。这也是一种热身，就像打基础一样，它能让大脑运转起来。
他若有所思地说:“有时候我们忘记了编程是一个人类和物理的过程。”
索普最初在英属哥伦比亚大学研究最基本的人类物理过程——细胞生物学和遗传学，但在第四年离开了。1999年，他加入了一家网络公司，成为一名Flash程序员。到2002年，他的兴趣转向了抽象思维和可视化数据，因此他成为了一名自由网络开发人员。在接下来的十年里，他成为了一名“软件艺术家，即以软件为主要媒介的艺术家”。
他的名字莉莲·施瓦兹他是计算机生成艺术和计算机辅助艺术分析领域的80多岁先驱，计算艺术家凯西·里亚斯(Casey Reas)和联合创立Processing.org的本·弗莱(Ben Fry)是关键的影响者。（意图是加州大学洛杉矶分校设计媒体艺术系的教授。弗莱是一位校长理解他是马萨诸塞州波士顿的设计和软件咨询公司。)
索普说，这些关键的影响者的共同点是，虽然他们的工作使用技术，但“他们并不痴迷于技术。我学到的一件事是，有能力也有必要观察外部影响来激发作品的灵感。”
这是他们的惯用手法创意研究办公室去年秋天，索普与马克·汉森(Mark Hanson)和本·鲁宾(Ben Rubin)共同创立了这家初创公司。该公司的使命是:提供“与数据接触的新模式”，并探索“数据、技术和文化之间的边界”。索普说，他、汉森和鲁宾都有“强烈的基于研究的实践，所以我们倾向于痴迷于(项目的)主题，我们对从不同的来源汲取灵感，试图影响工作的完成方式感兴趣。”他们的谈话都是关于文学、哲学或科学史的，很少涉及技术。“这些不同的领域启发着我们如何思考我们的项目，我认为这是最有趣的。”索普说。
索普现在是世界经济论坛的成员设计创新全球议程理事会他是纽约大学互动电信项目的兼职教授，他认为数据可视化可以是启示性的，也可以是简化的。“通常当我们考虑数据可视化的目的时，它是把一些非常复杂的东西变得简单，”他说，“我可以用它来回答一个问题，但我更感兴趣的是看到我们以前从未看到过的东西。这就是启示出现的地方。数据可视化如何具有启发性?
“尽管简化主义者的方法可能是:‘让我们把这1000万个数据点分解成一个图形’，但我更感兴趣的是看到这1000万个数据点。也许到那时，我们就能看到一个我们以前没有注意到的结构。”
卡伦·弗伦克尔写科技方面的文章，住在纽约。
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