數據的轟鳴－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。

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）

Hui-Chun Yang

囉哩八唆又時常 overthink 的一隻研究生，探索聲音的研究與創作中；