Face of City_project
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<Face of City> is a project that uses social data to create emotional expressions for specific areas. The facial expression changes depending on the information we collect from the web in real time and it shows the representative emotion of the areas. The basis of the changes in facial expressions is found and analyzed by the words extracted from the web.
<페이스 오브 시티>는 도시의 감정에 대한 이야기이다. 도시를 대표하는 감성의 근거를 해당 지역들의 수많은 SNS를 분석하는 과정에서 찾아낸다. 그리고 이를 실시간으로 변화되는 얼굴의 모호한 표정으로 드러내는 정보 시각화(data visualization) 프로젝트이다. 이번 전시에서는 같은 키워드로 서울시 내에서 추출된 SNS 단어들에 의해 ‘서울’의 얼굴 표정을 보여준다.
<Face of City>
<Face of City> is the self-portrait of the modern urban people that made up of innumerable words. Modern city can be described as a mass of people’s emotion that is possibly measured up by the words floating on the SNS and it responds sensitively to a series of event that changes in various ways.
We tried to show the people’s collective emotion in real time such as sadness and happiness that is changing every second and used the SNS comments for the basis of the facial expression. The face in the screen is made up of SNS comments and the facial expression changes variously depending on the contents of the comments. If the contents of SNS’s comments are positive, the expression of the face becomes positive and vice versa.
<Face of City> is a public design project for actual LED facade form. It is to create a new interface for the emotional communication between the city and the individual, in which the expressions made by an individual influence the audience who watches it.
We try to show the representative emotional expression by the extraction and selection of emotional words from the text information in the web.
작가의 기존 작업들의 주제는 사회 시스템이 가지는 불완전성과 예술이 가지는 사회적 기능성에 초점을 맞춘다. 이는 마치 사회 시스템 내부에 결핍, 부조리들로 인해 생긴 틈들을 발견하고 이를 감성적인 요소로 채워 완전하게 만드는 것이다.
이번 작업은 지역 커뮤니티들을 연결시키는 매개체인 ‘언어’의 데이터를 토대로 시각화를 시도하였다. 특히 언어의 섬세한 감성 정보들, 혹은 주관적인 정보들을 분석 하여 새로운 의미를 만들어 내고자 하였다. 페이스 오브 시티는 기본적으로 머신 러닝을 통해 감정 단어들을 분석하는 방식으로 이루어진다. 설문을 통해 문장들은 긍정과 부정으로 선별되고 단계적 가중치가 적용되어 컴퓨터에 학습 된다. 이후 우리의 프로그램은 실시간으로 SNS 텍스트들을 분석하여 이를 표정의 변화 축을 가진 영상 알고리즘과 연동시킨다.
그리고 감성적 표현의 당위성을 위해 컴퓨터에 학습시킬 데이터를 만드는 과정이 매우 중요하였다. 특정 지역 범위와 키워드를 통해 SNS를 추출하고 지속적인 선별 데이터를 만들어내기 위한 인프라를 구축하는 방식들을 진행하였다.
System & Process
Machine learning
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SIGGRAPH ASIA 2017_Bangkok
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