Data Loam
Forschungsprojekt über Bedeutungszusammenhänge durch Kategorisierung und Indexierung.
- Jahr
- 2017
- Art
- Forschung · Universität für angewandte Kunst
Wir sind in der Position eine völlig neue Software nutzen zu können, die es uns erlaubt zu verstehen, wie Wissen in Welt-Informationssysteme wie The Library of Congress oder Wikipedia organisiert ist. Wir möchten eine interaktive Schnittstelle zu der „Topographie des Wissens“ entwickeln, die anschaulich macht, wie dominante Systeme Informationen strukturieren und wie sie durch ihre eigene Kategorisierung und Indexierung Bedeutungszusammenhänge schaffen, die immer auch dem Zeitgeist, dem gerade vorherrschenden Erkenntnisstand und letztlich auch der gerade opportunen Ideologie geschuldet sind. So sehr sie es auch behaupten – diese Systeme können per se nicht objektiv sein, da sie den Konflikten und Vorurteilen der Vergangenheit nur die der Jetztzeit entgegensetzen können.
Die neue Sicht, die wir anbieten wollen ist auf seltsame Weise objektiver als jede aktuelle Forschung, Interpretation oder Erzählung, die unsere Welt beschreiben will. Denn bei uns sind es die Objekte selbst – oder besser die Vielzahl der Bedeutungs-Vektoren, die ihnen im Laufe der Zeit zugeschrieben wurden – die ihre spezifische Position innerhalb einer „Topografie des Wissens“ determinieren. Wir sollten die ständig wachsende und amorphe Qualität dieser Matrix annehmen und akzeptieren, dass es keine endgültige Konfiguration geben wird. Wir müssen beginnen unsere Erwartungen in Bezug auf Begriffe wie „Wirklichkeit“, „Wahrheit“ und „Tatsache“ zu hinterfragen. In unserem Verständnis ist es die utopische Qualität von „Big Data“ eine echte Demokratie der Objekte schaffen zu können und die menschliche Voreingenommenheit lediglich als eine historisch bedingte Variable mit ein zu berechnen.
Von diesem Grundgedanken ausgehend wollen wir untersuchen welche sinnvollen Möglichkeiten der künstlerischen Interaktion es mit großen Datenmengen gibt. Wir schlagen vor, Daten in eine Art von „Materie“ zu transformieren, die man berühren, umstrukturieren und neu organisieren kann.
DATA LOAM – das neue Material, das wir mit diesem Projekt einführen wollen – ist keine Fantasie. Es basiert auf der Substanz, die von den Institutionen und der Industrie schon seit längerem verwendet und missbraucht wird. Wir wollen um nichts weniger, als es jedem einzelnen zu ermöglichen eine wahre/fiktive/absurde Variation der Welt zu schaffen. Eine gottähnliche Position – ein Labor der möglichen Realitäten – ein leistungsfähiges Werkzeug, das von denen verwendet werden soll, die der Wirklichkeit sowieso immer mißtraut haben: den Philosophen und Künstlern.
Ereignisse.
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08. November 201908.11.2019
– 19. November 201919.11.2019„Data Loam“ in der Ausstellung „Understanding Art & Research“ – Yuga gallery und Rittaikobo in Kooperation mit der Tokyo University of the Arts – Tokyo – Japan -
10. Jänner 201810.01.2018Vortrag: „Angewandte Praxis – Radical Matter in Art, Philosophy and the Wild Sciences“. Johnny Golding ist eine Philosophin, die sich auf die „Radikale Materie“ in der Kunst, Philosophie und was sie als „die wilden Wissenschaften“ bezeichnet, fokussiert. Zusammen mit Martin Reinhart ist sie das Master Mind hinter dem Projekt „Data Loam“, das sich mit neuen Konzepten für Wissenssysteme beschäftigt, die eine kritische Intermedialität von Objekten, Fakten, Materialien, Ephemera, Technologien und Materie verkörpern sollen. Gemeinsam mit dem in Wien lebenden Künstler Florian Unterberger werden Johnny und Martin ihr Projekt vorstellen und diskutieren, wie es neue Werkzeuge in der praxisnahen Forschung bereitstellt, die sowohl den Prozess der Wissensbildung als auch die Erfassung von Wissen, das im Dschungel der großen Datenmengen verloren gegangen ist, berücksichtigen. Angewandte Innovation Lab, Franz Josefs Kai 3, 1010 Wien 10.1.2018, 17 Uhr.
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31. Mai 201731.05.2017
– 02. Juni 201702.06.2017Data Loam – Erstes Wiener Treffen des ForscherInnenteams bestehend aus Johnny Golding, Mattia Paganelli, Martin Reinhart, Leo Coster, Matthias Strohmaier, Marc Orou, Matthias Tarasiewicz and Andrew Newman. -
01. März 201701.03.2017Start des PEEK-geförderten Forschungsprojektes „Data Loam“ von Martin Reinhart am 1.3.2017, welches an der Universität für angewandte Kunst/Art & Science gehosted wird.