數據的轟鳴-資料聲音化

數據的轟鳴-資料聲音化
互動及生成式音樂, 聲音藝術, 資料聲音化

生命的消逝、一隅冰山的消融如何被感知?一段革命的努力、經濟的成長,只是一場存在紙上、遙遠而陌生的過去嗎?舌尖上的味覺體驗只能用罐頭文字形容?如果這些自然變化、歷史事件和身體經驗,都可以被記錄成數據、再現為聲音,並透過聆聽經驗被重新訴說與感知呢?

 

資料聲音化(Data Sonification)

資料聲音化(data sonification) 是將數據資料轉換為聲音的過程。數據以聲音的形式存在人們的聆聽經驗當中,讓聲音當中的訊息被加以感知、理解。在專業學術領域中,如天文學、醫學、環境生態學等,資料聲音化時常與視覺化搭配呈現,提供數據新的語彙與媒介,幫助人們更直觀地理解抽象、晦澀、難以察覺的數據;在藝術實踐中,聲音化也時常與視覺化搭配演出,引導聽者想像數據資料的樣貌、形態、情緒,以及數據背後的脈絡。

Loud Numbers 對西元 1700~2021 年「每年平均太陽黑子總數」進行資料聲音化;音調越高、音色越粗糙,當年所觀察到的太陽黑子就越多。(來源:Photospheric Variations: ambient sonification of sunspot data with Eurorack & Norns)

 

為什麼資料需要發聲?

在與資料視覺化搭配時,聲音化在應用上有以下幾個潛力與優勢:

  • 補充與替代性(Complementary and Alternative):
    內容上過於繁複、擁擠而難以直接解讀的數據,或形式上過於抽象、隨機、缺乏模式或結構的數據,聲音化可以幫助補充視覺化所不能呈現的細節,彼此在傳遞與溝通上靈活地互補。當人們在面對數據時被提供可選擇、可替代的理解途徑時,將對數據有更完整且貼近全貌的理解。
  • 透明化與放大(Transparency and Amplification):
    人的視覺感知非常有限,資訊的顏色、大小、位置等安排,都可能使我們忽略數據中的重要訊息,甚至對其產生錯誤解讀。然而,聲音化能使受視覺屏蔽的數據變得透明,並忠實地向聽者反映;同時,關鍵卻不顯眼的數據,也不再受限於視覺框架,而有機會透過聲音增強、放大其對訊息的影響力。
  • 無障礙與包容性(Accessibility and Inclusiveness):
    我們希望數據「邀請」每一個人一起參與事件,因此所有希望閱讀、理解數據的人,都應該能夠很自由地訪問它們。對於視覺障礙者來說,聲音資料彌補了視覺資料在「無障礙」與「包容性」上的不足之處;同時,對數據資訊的傳遞者來說,資料聲音化幫助他們的訊息有機會觸及更廣泛的群眾。

Loud Numbers 將 Covid-19 期間倫敦的「確診與死亡人數」進行資料聲音化與視覺化,記錄倫敦及其居民於疫情期間重塑的都市情緒與氛圍。(來源:London Under The Microscope)

 

如何閱讀聲音-資料聲音化的美學

麥克魯漢的「後照鏡」理論中提到,人們在剛開始接觸新技術時,容易以過去舊有的美學去審視它。

當資料被以「聲音」的形式再現時,多數人仍習慣把聲音作為一段「音樂」聆聽,導致對作品產生心理與實際的期待落差;然而,資料聲音化的目的與價值所在,從來不是在於取悅大眾的耳朵,更重要的是如何客觀地進行數據的搜集,經由聲音藝術家的主觀映射,建立聲音與數據的關係與連結,以傳達特定的訊息或情緒給它們的聽眾,這一連串轉譯與建構的過程,才是更貼近資料聲音化的本質與美學判準。

Aya Tarek 將「氣候資料」視覺化,與聲音藝術家 Simon Petermann 合作一場 Audio-visual 的演出。(來源:Waking the Giants by Aya Tarek & Simon Petermann)

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