Сучасні митці беруть наукові набори даних як «фарбу та полотно» — створюють образи, що пояснюють кліматичні процеси.
Сьогодні дані — не лише аргумент у звітах науковців, а й самостійний художній матеріал. Так народжується data art: коли художник обирає відкритий датасет, визначає метод перетворення чисел на форму і добирає етичні правила роботи з джерелами.
Широку публіку до цієї мови «підключили» «warming stripes» на тему клімату професора Еда Гокінса — прості смуги річних аномалій температур, що стали впізнаваним знаком нашої епохи. Вони існують як відкритий ресурс для використання в освіті й медіа, а також оновлюються разом із науковими рядами.
Чому художники звертаються до клімату
По-перше, тому що дані — це «компресія» довгих часових масштабів у зрозумілий образ: наприклад, «кліматичні спіралі» Гокінса перетворюють десятиліття у динаміку однієї секунди — прийом, що вивели на великі екрани навіть під час церемоній на Олімпіаді. По-друге, тому що код і методи візуалізації повторювані: різні художники можуть інтерпретувати ті самі ряди і показувати інші аспекти — від вуглецевого бюджету до рівня моря.
Дані як матеріал
Течія «data humanism» наголошує: у числах є людські історії, і мистецтво допомагає повернути їм контекст. Авторка маніфесту Джорджія Лупі закликає поєднувати кількісні ряди з якісними оповідями, аби глядач бачив не лише тренд, а й причину та наслідки. Цю ідею 2025 року академічно осмислили дослідники, запропонувавши структуровані принципи для дизайнерів і митців.
Еко-інсталяції
Медійний художник Рефік Анадол створює занурливі роботи з «етичних датасетів природи»: від вітрових полів до гляціологічних спостережень, перетворюючи їх на масштабні світлові середовища. У 2025 році він представив і подарував Цюрихському Кунстгаусі новий твір про льодовики, а також працював з архівами великих інституцій та екосистемами у власній «Large Nature Model». Подібні проєкти роблять наукові спостереження відчутними на рівні тіла, не втрачаючи зв’язок з науковими джерелами.
Метод замість метафори
На відміну від ілюстрації, наукова візуалізація задає правила відбору та трансформації даних: якість джерела, агрегацію, колірні мапи, анімацію часу. У кліматичному дискурсі вона стала мостом між лабораторіями та аудиторією — від згаданих «spіrals» і «stripes» до карт потепління та показників рівня океану, які відкрито публікують університетські та космічні агентства. Коли глядач бачить сталість методу, і довіра до образу, і готовність діяти зростають.
Як уникати «невидимого підстроювання»
Разом із можливостями зростають ризики. 2025 року музейні й академічні спільноти детально описали, як алгоритми пошуку та класифікації у цифрових колекціях відтворюють історичні упередження — від некоректних термінів у метаданих до «зникнення» цілих груп.
Американський альянс музеїв показав практичні кроки: автоматично виявляти дискримінуючі маркери й виправляти записи; планувати аудити під інші домени, зокрема мистецтво та культурну спадщину.
Паралельно вийшли наукові праці з методиками пом’якшення упереджень у штучному інтелекті для культурної спадщини. Для художників, що працюють із архівами, це означає — документувати походження і фільтри, з якими до них потрапляють дані.
Практичний конструктор для митців і кураторів
Ось короткий орієнтир: як перетворити набори спостережень на виразний простір.
- Визначте наукове питання і збірку (напр., глобальні температури, гляціологія, вітрові ряди).
- Оцініть прозорість даних: походження, lacunae, відбори, ліцензії, упередження.
- Оберіть метод: карти, смуги, спіралі, поля частинок, сенсорне середовище.
- Зазирніть у відкриті бібліотеки й оновлювані візуали (stripes/spirals, індикатори).
- Протоколуйте етику: як ви редагуєте, агрегуєте, колоруєте, де стоїть поріг «артистичності».
Вирішіть, чи ваша робота про пояснення феномену або про досвід присутності — від цього залежить вибір носія і те, як глядач читатиме часові масштаби.
Коли дані стають подією
Помітні кейси останніх років — від публічних інсталяцій з вітровими рядами до виступів на глобальних майданчиках — показують, що глядач сприймає наукову візуалізацію як живу матерію, якщо мова проста, а ланцюжок довіри до джерела — явний. Саме так кліматичні візуали виходять за межі галерей і стають новою грамотністю для міського простору.
Мистецтво даних як нова інфраструктура розуміння
Data art — це не «ілюстрації до статей», а спосіб мислення, де художник дотримується наукової дисципліни і водночас створює емпатійний досвід. Така рамка робить видимими і фізичні процеси, і сліпі плями алгоритмів. Саме тут клімат перестає бути абстракцією — ми читаємо тренд як історію і діємо вчасно.
