08/05/2014
Data Falls | Domestic Data Streamers
¿Cómo podemos extraer un dato cuantitativo del impacto de una obra de arte?
Esta es la cuestión que se pone en juego en la instalación Data Falls, que es el intento de extraer datos, de forma objetiva y agregada, de la presencia de cinco grupos de obras de arte en una exposición. O, visto de otro modo, el intento de medir la influencia de las distintas obras en los visitantes.
Cada uno de los grupos de obras está dotado de un sensor que capta el tiempo que el visitante permanece ante la obra. Esta información se traduce de forma analógica en cada uno de los módulos correspondientes mediante la caída de una cantidad de arena constante, una nueva lectura del tiempo que permite cuantificar el impacto de cada grupo de obras a lo largo de un mes.
El proyecto ha sido desarrollado por la empresa Counterest (captación de datos) y el equipo de Domestic Data Streamers (visualización de datos).
Esta es la cuestión que se pone en juego en la instalación Data Falls, que es el intento de extraer datos, de forma objetiva y agregada, de la presencia de cinco grupos de obras de arte en una exposición. O, visto de otro modo, el intento de medir la influencia de las distintas obras en los visitantes.
Cada uno de los grupos de obras está dotado de un sensor que capta el tiempo que el visitante permanece ante la obra. Esta información se traduce de forma analógica en cada uno de los módulos correspondientes mediante la caída de una cantidad de arena constante, una nueva lectura del tiempo que permite cuantificar el impacto de cada grupo de obras a lo largo de un mes.
El proyecto ha sido desarrollado por la empresa Counterest (captación de datos) y el equipo de Domestic Data Streamers (visualización de datos).
Domestic Data Streamers es un equipo de diseñadores e investigadores de Barcelona. Creamos instalaciones a tiempo real en el espacio sobre “data”, interactuando con las personas y aquello que las concierne.
Nombre de la pieza: Data Falls, installación y audiovisual
Autor: Data Streamers en col·laboració amb Counterest
Año: 2014
Autor: Data Streamers en col·laboració amb Counterest
Año: 2014
Crèdits: Coproducido por el CCCB i Fundación Telefónica