​​Советская инфографика — огромная интереснейшая область, одной из приоритетных задач которой в годы первых пятилеток был наглядный показ достижений страны.

Удивительно, но для создания таких визуализаций в качестве научных консультантов в Москву были приглашены иностранцы: философ Отто Нейрат и график Герд Арнц, создатели т.н. «венского метода наглядного обучения», позднее получившего название Isotype.

Итак, рассматриваем наследие советской инфографики!

https://telegra.ph/Dognat-i-peregnat--sovetskaya-infografika-kak-ona-est-01-02

Компьютерный анализ текстов в цифровую эпоху — обычное дело. Под рукой миллиардные коллекции оцифрованных книг с удобными интерфейсами, да и свой корпус собрать несложно...

Другое дело — видео. Визуальная культура не менее интересна, чем текстовая, но нельзя просто так «поискать» что-нибудь в фильме. То есть было нельзя. А теперь — можно.

Исследовательская группа Distant Viewing использует алгоритмы распознавания лиц и другие инструменты компьютерного зрения, чтобы исследовать сериалы. Недавно они проанализировали ситкомы Bewitched (у нас его показывали в конце 2000-х под названием «Моя жена меня приворожила») и I Dream of Jeannie («Я мечтаю о Джинни»), и вот что из этого вышло.

https://telegra.ph/Iskusstvennyj-intellekt-smotrit-serialy-12-12

Мы уже писали о «бабушке современных чат-ботов» Элизе, созданной Джозефом Вейценбаумом в 1960-х.

Теперь мы перемещаемся в 1990-е, когда на сцену выходит доктор Ричард Уоллес — автор языка разметки для искусственного интеллекта АIML и бота A.L.I.C.E (Artificial Linguistic Internet Computer Entity).

https://telegra.ph/Vtoroe-pokolenie-govoryashchih-mashin-01-13

​​С каждым годом ученые подбираются чуть-чуть ближе к пониманию принципов работы мозга. Их знания помогают создавать новые технологии на стыке IT и нейронаук. Какие разработки сегодня ближе всего к тому, чтобы расширить возможности медиков, пациентов и просто людей, желающих сделать апгрейд головы?

Анализ тысяч патентов в области нейротехнологий позволил выявить десять инновационных систем: диагностика на основе больших данных, интерфейс «мозг — компьютер», лечение в виртуальной реальности, совместные когнитивные симуляции и многое другое.

https://telegra.ph/Haknut-mozg-10-nejrotehnologij-dlya-apgrejda-golovy-12-12

Маньяк Джек Потрошитель известен не только серийными убийствами, но и письмами. Пока его безуспешно пытались поймать, в полицию приходили сотни посланий за его подписью с обещанием новых убийств.

Большинство из них — фальшивки, и только три являются настоящими. Некоторые подделки оказались настолько явными, что были разоблачены сразу, но вот то, что только три письма принадлежат самому Джеку Потрошителю, было доказано с помощью статистического анализа лишь 130 лет спустя.

https://telegra.ph/Potroshim-pisma-Dzheka-Potroshitelya-09-01

​​Дружба на расстоянии: как это устроено «Вконтакте»

Жизнь в сети стала почти такой же насыщенной, как и «в реале». А если у сети есть жители, то у них есть и география расселения. С января по март 2015 года группа программистов и географов провела цифровую «перепись населения», собрав информацию из анкет пользователей социальной сети «ВКонтакте», находящихся в открытом доступе. Географы не смогли обойтись без карт и нанесли на них почти все — начиная от пола и возраста и заканчивая популярными именами, хобби и дружескими связями (полный набор — на сайте webcensus.ru).

Интересно посмотреть, с кем и как «дружат» отдельные города. Видно, что самые сильные многолюдные дружеские связи в стране — между Москвой и другими миллионниками.

Если выбрать всего три самых сильных межрегиональных сети, это окажутся пары «Москва — Санкт-Петербург», «Москва — Казань» и «Москва — Екатеринбург».

Карта отражает сильнейшую централизацию нашей страны, не только в политике и экономике, но и в дружеских связях пользователей «ВКонтакте». Почти у каждого региона, города или района больше всего друзей в Москве; число друзей в соседних регионах обычно на порядок меньше. Даже Петербург сильно отстает от Москвы: его самые «крепкие» дружеские связи (с Татарстаном, Свердловской областью, Башкортостаном) располагаются только в третьем десятке рейтинга дружбы городов.

​​Шекспировские страсти

Уильям Шекспир не щадил своих персонажей — каждая вторая пьеса кончалась горой трупов. Мертвы не только Розенкранц и Гильденстерн, но и Гамлет, Ромео, Джульетта, Отелло, Дездемона, Макбет, леди Макбет... Всего в этом списке больше 70 имен. Но как именно они умерли? Какие виды смерти предпочитал Шекспир?

На этот вопрос помогает ответить инфографика. Из визуализации 74 смертей в пьесах Шекспира хорошо видно, что чаще всего герои гибли от холодного оружия. «Заколоты» или закололись сами 30 из 74 персонажей. Еще пятеро обезглавлены, четверо отравлены, трое — «отравлены и заколоты» одновременно (это, конечно, Гамлет и Лаэрт после дуэли с отравленной шпагой, а также убитый Гамлетом Клавдий).

Остальные причины смерти встречаются 1-2 раза. Здесь, например, Деметрий с Хироном, запеченные в пироге в пьесе Тит Андроник (первая и самая кровавая трагедия Шекспира). Здесь же персонаж комедии Зимняя сказка, который в какой-то момент «убегает, преследуемый медведем». Вероятно, это было вставлено просто чтобы повеселить публику в театре.

В общем, Шекспир умел радовать зрителей и убивать весело!

Словарный запас писателей — излюбленная тема филологов и лингвистов. Об этом написаны десятки работ и составлены целые словари — «Словарь языка Пушкина», «A Dictionary of Shakespeare» и т.д.

Журналист Мэтт Дэниэлс решил сопоставить эталонный для английского языка словарный запас Шекспира, оцениваемый в 100 000 слов, с тем, что дает анализ текстов хип-хоп-музыкантов. Для этого использовались первые 35 000 слов из текстов песен каждого исполнителя.

Оказалось, что словарный запас рэперов гораздо больше, чем можно подумать!

https://telegra.ph/Ne-EHllochka-lyudoedka-rehpery-s-samym-bogatym-slovarnym-zapasom-01-21

В каких цветах страдало Средневековье? Какими красками рисовали фантастическое будущее в середине XX века?

Сегодня мы расскажем об интересном ресурсе, собравшем 180 цветовых палитр разных эпох — от древнего Египта до 1960-х годов.

https://telegra.ph/Najdi-svoj-cvet-v-istorii-01-21

​​Вчера мы говорили о цветах истории, а сегодня обратимся к звукам литературы.

Все знают, что в музыкальном произведении разные фрагменты имеют разную громкость. А есть ли колебания по громкости в литературном произведении? Учёные из Стэнфорда на примере романов показали, что громкость в литературе вполне измерима, и измерения эти поддаются интерпретации.

Как же измерить громкость романа и как она связана с развитием его сюжета и эпохой создания?

https://telegra.ph/ZHutko-gromko-zapredelno-tiho-zvuki-v-romanah-01-21

​​Илиада — кровавое произведение. Великий эпос Гомера рассказывает о Троянской войне — неудивительно, что к концу действия половина героев погибает. Знаменитая последняя строчка поэмы сообщает о похоронах главного защитника Трои:

«Так погребали они конеборного Гектора тело»

Но сколько именно троянцев и греков-ахейцев положил великий сказитель? Об этом расскажет инфографика по Илиаде.

Из диаграмм можно узнать, что в изображении Гомера греки воюют эффективнее: за весь эпос им удалось убить 201 защитника Трои, потеряв лишь 54 воина. Большая часть смертей приходится на песнь V — длинное описание битвы, в которой на поле боя лично выходит бог войны Арес (Арей):

Страшно, как будто бы девять иль десять воскликнули тысяч
Сильных мужей на войне, зачинающих ярую битву.
Дрогнули все, и дружины троян, и дружины ахеян,
С ужасом: так заревел Арей, ненасытный войною.

Личный рейтинг воинов Троянской войны тоже возглавляет грек. Но не Ахиллес, как вы могли подумать. Героя подвела забастовка: ведь Илиада начинается как раз с того, что Ахиллес разгневался на Агамемнона и отказался сражаться. Так что больше всего фрагов — у Диомеда (35). На втором месте — главный герой защитников, Гектор (29+1 раненый). Кроме Гектора у троянцев фактически нет супер-воинов — ни один из них не добрался даже до 10. А вот у греков таких еще несколько, в частности, Патрокл (27) и Ахиллес (23).

​​Умер Децл — культовый рэпер эпохи MTV. Децл был богом школьников конца 90-х – начала 2000-х. Мы все знали про «вечеринку у Децла дома», на которой «все двигают попами под музыку хип-хопа». Это был не просто крутой клип — это была воплощенная мечта, гимн отвязной свободе. Сегодня та вечеринка окончательно закрылась. «Всё, кончена пати», — сказал бы сам рэпер.

В память о Децле мы сделали визуализацию самых часто встречающихся слов в его текстах. Мы отфильтровали служебные слова вроде предлогов и союзов — и оказалось, что чаще всего Децл упоминал рэп и любовь. Кажется, это очень закономерный результат. Кстати, топ не меняется, даже если привести все слова в текстах Децла к начальной форме, то есть считать формы одного слова вместе.

На третьем месте по частотности — глагол «надоело». Из него почти полностью состоит одноименная песня. Ее первый (и последний) куплет отлично подходит, чтобы закончить этот памятный пост:

Надоело спать, надоело ждать,
Надоело врать, надоело убегать.
Надоело нервничать и кричать,
Надоело жить, надоело умирать.

​​10 художников.
11 лет.
11 картин.
5 главных цветов на каждую картину.
Простая, но говорящая инфографика. Видно, как у Ренуара наступает знаменитый «красный» период, а яркие поначалу гогеновские полотна с таитянками становятся более темными и менее контрастными к концу жизни художника.

​​Пушкин с детства любил путешествовать и много поездил (царская немилость и ссылки способствовали). Но за границей так и не побывал. Хотя знал много языков, французским владел как вторым родным, а в произведениях изобразил и Париж, и Мадрид, и Италию, и Балканы. Вот что говорит сам поэт в своем главном травелоге — «Путешествии в Арзрум»:

«Граница имела для меня что-то таинственное; с детских лет путешествия были моею любимою мечтою. Долго вел я потом жизнь кочующую, скитаясь то по югу, то по северу, и никогда еще не вырывался из пределов необъятной России. Я весело въехал в заветную реку, и добрый конь вынес меня на турецкий берег. Но этот берег был уже завоеван: я все еще находился в России».

В общем, Пушкину не повезло. Хотя сегодня заграница — это не только Эрзурум на территории Турции, но и многие другие пушкинские места: Тифлис-Тбилиси, Кишинев, Киев, Одесса… И даже Уральск, куда поэт ездил вместе с Далем (да-да, тем самым человеком-словарем) для сбора сведений о Пугачевском восстании, ныне находится в Казахстане.

Всего Пушкин проехал более 34 тыс. верст — свыше 36 тыс. километров. Сюда включен и его последний путь — после гибели поэта (к очередной годовщине которой мы написали этот пост) тело отвезли во Псков и похоронили на территории Святогорского монастыря.

Изучить все маршруты Пушкина можно на карте:

​​Городские огни и нейроны демонстрируют поразительное сходство. Фотографии городов были сделаны с Международной космической станции, а изображения нейронов — получены с помощью флуоресцентной микроскопии. Снимки городов слева, нейронов — справа.

Флуоресцентная микроскопия представляет собой метод получения увеличенных изображений с использованием люминесценции возбужденных атомов и молекул образца. Флуоресцентная микроскопия позволяет наблюдать за внутренней микроструктурой клеток и даже небольших организмов, причем не только фиксированных, но и живых. В 2014 году за «создание флуоресцентной спектроскопии высокого разрешения» двоим американским и немецкому ученым была вручена Нобелевская премия по химии.

Что читать современному гуманитарию?

Продолжаем рассказывать о наших любимых каналах. В третьем выпуске — гуманитарные каналы с нешаблонной подачей и экзотическим контентом: средневековые редкости и аномалии, антропология и фольклористика третьего мира, музейные инсайды, современное музыковедение.

— @iconographical_mayhem — Иконографический Беспредел
Казусы иконографии, аномалии средневекового христианства, экзотизм неевропейских церквей, дикость современных икон. Когда появился миф о плоской земле и кто двигал небесный свод? Зачем даосскому божеству руки вместо глаз? И, наконец, был ли Иисус Христос грибом?

— @bezbra — Бездуховная брань
Увлекательные рассказы о путешествиях по кишлакам на Памире, женских, жреческих и торговых языках в Армении и Гане, смешении битбокса, госпела и народных текстов в песенной традиции Южной Африки... В общем, фольклор, языки и традиционные культуры.

— @voxmediiaevi — Vox medii aevi
Канал главного редактора журнала Vox medii aevi, где публикуются материалы для медиевистов и сочувствующих: объявления о грантах, конференциях и лекциях, новости о свежих книгах и проектах по медиевистике и, конечно, красивые картинки.

— @bibliothecarius — Дневники библиотекаря
Сотрудник «Российской национальной библиотеки» в Санкт-Петербурге публикует фото редких старопечатных книг, необычных экслибрисов, гравюр и переплётов из собрания библиотеки и рассказывает их историю.

— @Juntaex — Хунта Экспресс
Мелодии и ритмы третьего мира: иранские кочевники, индийские коммунисты, нигерийские кибер-шаманы, курдские партизанские песни, Северная Корея в 90-е, редкие кадры с Кадаффи и Эскобаром и многое другое.

— @museumlamer — Музейный Ламер
Digital-менеджер в сфере искусства делится тизерами к выставкам и анонсами лекций, собирает мемы и красивые картинки, рассказывает об интернет-проектах музеев и флешмобах в социальных сетях — в общем, помогает понять, что музеи — это здорово и весело.

— @monachusludit — Мамкин медиевист
Кому молиться, чтобы соблазнить девушку? Какие хулиганские рисунки можно обнаружить на полях рукописей? Как стать святой покровительницей телевидения? Неизвестные рукописи, кулстори про монахинь и рыцарей, повседневность и менталитет — медиевистика, которую мы точно заслужили.

— @pithhelmet — Пробковый шлем
Канал о непростых отношениях европейских колонизаторов и колонизируемых в Африке, Азии и Океании. Киплинг и Ливингстон, вице-короли и набобы, индийские и бирманские борцы за независимость, а также постколониальное наследие.

— @shlsi — Школа-лаборатория свободных искусств
Современная академическая музыка, рецензии на новые книги и репортажи с конференций, альтернативный музыковедческий взгляд на популярную музыку и экскурсы в музыку старинную, новейшие технологии в музыкальном искусстве.

— @sysblok — Системный Блокъ
Канал о переходе культуры в цифру и применении технологий в гуманитарных науках и искусстве. В каких цветах страдало Средневековье? Как предсказать популярность художника по первой выставке? Как нейросети пишут музыку и как работают музыкальные поисковики? Системный Блокъ — это современный Вергилий, который проведет вас через девять кругов Big Data.

Хотите рассказать нам о своем любимом сообществе? Мы уже собираем продолжение. Пишите.

«Галактика каверов» (Galaxy of Covers) — это визуализация эволюции 50 наиболее популярных кавер-версий всех времен. Название проекта говорит само за себя: подобно планетам, каверы вращаются с разной скоростью по разным орбитам вокруг оригинала-солнца.

Проект позволяет не только проанализировать многолетний путь хитов от идеи до современных интерпретаций, но и насладиться красивейшими динамическими визуализациями.

https://telegra.ph/Muzyka-prosto-kosmos-02-15

PixelPlayer: нейросеть научили раскладывать музыку на партии

PixelPlayer — система, разработанная учеными из Массачусетского технологического института (MIT). Она способна выделять из видеозаписи партии отдельных музыкальных инструментов. Предыдущие разработки по выделению отдельных партий требовали аудиозаписей с ручной разметкой, в то время как PixelPlayer работает с неподготовленным видео.

Разработчики PixelPlayer видят потенциал в изучении синхронизации между зрением и слухом. Поэтому система задействует три алгоритма: для обработки видеоряда, аудиодорожки и для объединения первого со вторым. Необычно, что PixelPlayer определяет звук, относящийся к каждому из сегментов картинки.

На сайте разработки есть интерактивное демо. Там можно понажимать на разные сегменты видео и послушать, как они звучат (или не звучат).

Видео, демонстрирующее возможности PixelPlayer:
https://youtu.be/2eVDLEQlKD0

11 лет назад, 19 февраля 2008 года умер Егор Летов. Даже если вы не знакомы с его песнями, в вашей жизни точно была компания (и не одна!), назойливо распевающая «Все идет по плану», а мозг исправно подсказывает, что после «ооо» следует «моя оборона».

Противоречивые тексты Летова становятся темой научных статей, их орут во дворах, по ним защищают диссертации и пишут на заборе; они остаются современными и сейчас.

В честь годовщины смерти главного поэта русского панка мы подготовили небольшое корпусное исследование по его текстам и визуализировали самые интересные находки.

https://telegra.ph/Novyj-mertvyj-horoshij-vizualizaciya-tekstov-Grazhdanskoj-Oborony-02-19

Нейросеть-композитор учится у Баха, Бетховена и Шопена

Команда из Университета Дьюка создает музыкальные произведения, обучая алгоритмы на сочинениях композиторов-классиков.

Сама идея сочинения музыки автоматическим способом, с минимальным участием человека, имеет долгую историю. Сохранились сведения об игре «Музыкальные кости», существовавшей в XVIII веке. Участники брали небольшие музыкальные фрагменты и комбинировали их в порядке, который указывали брошенные на стол игральные кости. Первым же музыкальным произведением, полностью сочиненным компьютером, является «Illiac Suite» (1955-1956).

С тех пор исследователи опробовали множество вероятностных моделей и обучаемых алгоритмов для автоматизированного создания музыки.

Ученые из Университета Дьюка исследуют возможности использования для создания музыки вероятностных моделей временных рядов (в частности, скрытых марковских моделей и изменяющихся во времени авторегрессионных моделей) для алгоритмического создания музыки в стиле фортепианных произведений эпохи Романтизма.

Сочинения получаются вполне благозвучные. Однако ученые признаются, что пока не смогли «объяснить» машине-композитору законы развития мелодии.

Самый лучший результат выходит, если основывать обучение на музыкальных произведениях, состоящих преимущественно из консонантных интервалов. Таких, как, например, «Ода к радости» Бетховена или Канон Пахельбеля.

В «Яндексе» последовали примеру американских ученых и на днях объявили о созданной с помощью нейросети пьесе для альта с оркестром, которую 24 февраля, на закрытии Зимнего международного фестиваля искусств в Сочи, исполнил оркестр «Новая Россия». Однако искусственный интеллект сгенерировал лишь фортепианные партии, а превратил творение машины в полноценное музыкальное произведение и сделал его оркестровку уже человек — композитор Кузьма Бодров.

Больше примеров и подробности о том, как это работает — здесь.