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| Content Generator III |
Ausstellung: Seasons of Media Arts / ZKM Karlsruhe 2019
Content Generator III / Text Kybernetik
by M. Wolff-Plottegg / R. Schaffranek
Faktum ist: der Informationsraum wird ständig
durchströmt von Daten und Informationen, die zudem ständig wechseln und
anwachsen. Es gibt eine Fülle von Algorithmen, die den Informationsraum speisen
und bewirken, dass
die Daten – wie auf einer Festplatte – fragmentiert und zerstückelt sind.
Das entspricht auch der heute üblichen Informationsweitergabe in Zeitungen,
Radio, Fernsehen, social media etc.: die headlines, die Kurztexte, die
Zusammenfassungen, die Werbung alles ist fragmentierte und zudem verkürzte
Information. Es sind Informationsfetzen, unermeßlich viele, von unermeßlich
vielen Quellen, die in das Netz „eingepflegt“, in Summe ein kollektives
Amalgam ergeben.
Angesichts der enormen Menge an Informationen wird
vom user – schon alleine aus Zeitmangel – davon immer nur ein minimaler Teil
aus dem Netz / Informationsraum aufgenommen. Die
Wahrnehmung selektiert laufend aus diesem Haufen der ihr erreichbaren
fragmentierten Informationen.
Das dadurch im Gehirn entstehende Gebilde oder
Narrativ, besteht wiederum aus einem Haufen fragmentierter Informationen, und
zeigt sich als kleinerer Haufen aus dem Material des grossen
Informations-Haufen. Diese laufend
unterschiedliche Selektion, diese fortschreitende Haufenbildung von
Informationsfetzen,
konfiguriert in Summe das jeweilige Weltbild. Und
dieses eigenartige, algorithmische, quasi durch „Zufall“ zusammengetragene
Gemenge aus Informationsbruchstücken bildet unsere Meinung, ist
(Entscheidungs-) Grundlage für Handlungen, ist Basis unserer Gedanken.
Gesellschaft,
Wirtschaft, Verkehr und Umgangsformen befinden sich in einer Phase fundamentaler
Umwälzungen.[1]
Die Installation, das Programm „Contentgenerator“,
das anläßlich der Seasons of Media Arts / Stadt der partizipativen Visionen im
Internet und im Rathaus von Karlsruhe permanent läuft, demonstriert
und beteiligt sich an eben diesem Phänomen heutiger Informationsverarbeitung /
Informationsgenerieung. Der Contentgenerator bedient sich der Regeln / Gesetzmäßigkeiten
im Netz, konfiguriert Informationen im Netz, generiert seinerseits neue
Informations-Realitäten. Er ist ein Programm zur Text-Kybernetik. Es werden wie
in der Realität Informationsfragmente zu neuen Sätzen / Meinungen / Narrativen konfiguriert.
Der
Code, vom kosmischen Code zum genetischen Code, ist zum universalen Schlüsselbegriff
für die gegenwärtige Welt geworden.
Ausgehend vom INKA (online Stadtmagazin
Karlsruhe / täglich aktualisiertes Stadtmagazin über Veranstaltungen,
Popkultur, Clubkultur, Kunst, Kultur, Design, Kino, Film, Buch etc….) und vom
Medienhaus Karlsruhe (loading …….)
werden aleatorisch Stichworte aus den jeweiligen pages selektiert. Mit
diesen Stichworten wird im Netz gesurft. Aus
den selektierten Internetseiten werden wiederum aleatorisch neue Stichworte
selektiert .
(new source added …..)
herausgenommen (reading
text from …..) und mit diesen gefundenen Wort- Objekten werden
wiederum neue Textkombinationen erstellt. Siehe
Bildschirm unten.
Die neuen generierten Informationen sind am
Bildschirm groß lesbar.
(computer
generated …..)
Werken
und anderen Wissensspeichern haben, sondern diese selbst in vielfältiger Weise
nutzbar gemacht.
[1]
[1]
Die
in kursiv eingeschobenen Sätze sind generierte Texte aus der laufenden
Installation „Contentgenerator“.
Der Algorithmus läuft
in zwei Prozessen: A.) ein Selector generiert neue Textfragmente / Schlagzeilen
und B.) ein Accumulator erschließt – ausgehend von den generierten
Schalgzeilen – neue Quellen
Pseudoscript:
A)
Selektor Input: any [rssFeedList] / zB.: https://www.nzz.ch//startseite.rss)
Algorithmus: 1.) Zufälliges abrufen von [n] Beiträgen von
zufällig gewählten rssFeeds von der [rssFeedList]
2.) Trainieren des Selektors mit den Beiträgen
3.) Neue
Schlagzeilen generieren [S]
1. – 3. Kontinuierlich wiederholen.
B B)
Accumulator Input: [S] generierte Schlagzeile
Algorithmus: 1.) In Zufälligen
Zeitabständen 3-10 Minuten neu generierte Schlagzeile [S] auslesen
2.) Mit neuer Schlagzeile neue rssFeeds suchen
3.) Wenn genügend [x] rssFeeds gefunden wurden, den am häufigsten gefundenen
zur [rssFeedList] hinzufügen – dadurch den Wissenspool des Generators
erweitern.
Plottegg / Schaffranek 2017