Diyalektik yaklaşım öne sürüldüğü ilk dönemlerden bugüne çeşitli amaçlara hizmet etmiş, bilimsel düşüncenin bir uzantısı olarak kullanılagelmiştir. “Doğanın, toplumun ve düşüncenin gelişmesini yöneten genel yasaların bilimi” (Frolov, 1991, s. 116-117) olarak farklı dönemlerde çeşitli düşünürlerce yorumlanmış ve faydalanılmıştır. Sokrates diyalektiği soru cevapla gerçekleşen bir tartışma biçimi olarak görmüş, kavramların öz tanımlarına erişmek veya bunları alt türlerine ayırmak için yararlanmıştır. Platon, öncülü Sokrates’in soru-cevap temelli yaklaşımını devam ettirmiş, daha sonra sırasıyla hipotezler aracılığıyla akıl yürütmek ve cinsleri türlere bölmek yaklaşımlarını benimsemiştir. Aristo, diyalektiğe bir çeşit olasılık mantığı olarak yaklaşmış, Fichte ise bir tezi antitezi ile birlikte değerlendirilerek bu iki karşıt düşüncenin sentezine varılması yorumunu getirmiştir (Cevizci, 2005, s. 509-510). Bugünün teknolojik ilerlemeleri “uzam” ve “veri” gibi zıt iki aktörün diyalektik sentezini oluşturmaktadır. Mekan, verilerin maddi ve dijital, açık ve örtülü biçimlerde tezahür edebildiği bir kabuğa dönüşmektedir. Faydalanılabilecek veri türlerinin insan yaratıcılığıyla sınırlı olduğu bu mekanlarda veri-kullanıcı iletişimi çeşitli yollarla sağlanmaktadır. Böylelikle “Bilgi artık farklı veri işleme yöntemleriyle mekan içinde fiziksel tezahürlere dönüşebilmekte, bu durum tasarımcılara mekan üzerinden kendilerini ifade edebilmeleri için yeni olanaklar sağlamaktadır” (Yıldırım, 2023, s. 305). Veri-uzam sentezinden konvansiyonel yaklaşımı aşan yeni bir mekan tanımı doğmaktadır. Makalede mekan ile veri arasında oluşan bu diyalektik ilişkiler bütünü örnekler üzerinden betimlenerek analiz edilmeye çalışılacaktır.

Veri ile İlgili Tanım ve Yaklaşımlar 

Günümüz dijital çağında bilginin ve bilmenin farklı tür ve düzeyleri mevcuttur. Veri (data) terimini temel alan bu düzeyler enformasyon, bilgi, içgörü ve bilgeliktir. Veri yaklaşımları bir tür noktaları birleştirme oyunu olarak görülebilmektedir (Şekil 1). Kişinin veri birimleri hakkındaki deneyimi, edindiği enformasyon ve bilgide derinleşme ölçüsü bu bağlantıları öngörebilme olasılığını artırmaktadır. Veri henüz biçimlendirilmemiş ham birimleri ifade ederken enformasyon hakkında birtakım tanımlamalar yapılmış girdilerdir. Birimler arasındaki bağlantılar çözümlendiğinde bilgi edinme süreci başlarken bu bağlantılar arasındaki çözümü öngörebilmek içgörü, bağlantıyı nedensel olarak izah edebilmek ve çözüm için eylemleri kurgulayabilmek ise bilgelik ile ilişkilendirilmektedir. Diğer taraftan birimler arasında bilimsel mesnete dayanmadan bağlantılar olduğunu iddia etmek ise günümüzde sıklıkla karşılaşılan komplo teorisi kavramında karşılık bulmaktadır.

 

Enformasyon Bilimleri alanının da temel esaslarını oluşturan veri, enformasyon ve bilgi kavramları sıralı bir düzenin parçalarıdır. Veri, enformasyonu oluşturan temel bileşenken; enformasyon, bilginin yapı taşıdır. Bilgi, bilme eylemini gerçekleştiren öznenin zihin ortamına aittir ve bir sentez ürünüdür (Zins, 2007, s. 479). Diğer bir yaklaşımla enformasyon “Anlamlı bir biçime sokulmuş veridir… Enformasyonun disiplin ve deneyim yoluyla uygulanıp analiz edilmesi bilgiyi doğurur” (Buick ve Jevtic, 1997, s. 27). Bilgi ve enformasyon arasında otopoietik (1) bir döngü olduğunu savlayan Zeleny (2006, s. 3-4) bilginin belirli amaç ve hedefler için eylemleri koordine edebilme kabiliyeti olduğunu, eylemsellik barındırmayan bilginin basit enformasyon veya veriye eşdeğer olduğunu aktarır. 

Veri ile ilişkilendirilen kavramlardan bir diğeri içgörüdür. İçgörü (kavrayış) bilginin derindeki örtülü anlamını açığa çıkarmakla ilgilidir. Ön tanımlı bir prosesin ulaşılabilir son ürünü olmaktan çok anlamlandırma ve keşif arasında gerçekleşen döngüsel süreçlerin yan ürünüdür. Yaygın olarak kabul görmüş bir tanımı olmayan içgörü sezme eylemi ile ilişkilendirilir (Yi vd., 2008, s. 2-3). Veri dönüşümünün bir diğer basamağı olan bilgelik sıklıkla bilgi sahibi olmakla özdeş kabul edilir ancak bu iki kavram eş değildir. Bir amacın nasıl belirleneceği veya belirli bir amaca nasıl ulaşılacağı bilgiyle ilişkilendirilirken bilgelik nedensellik barındırmaktadır. Amacın belirlenme sebebini veya seçilen yolun neden hedeflenen amaca eriştirdiğinin yeterli ve ikna edici bir biçimde açıklanabilmesi bilgeliktir (Zeleny, 2006, s. 7). Enformasyon ve bilgi literatürleri açısından incelenen olgular ele alındığında yaygın olarak kabul görmüş DIKW piramidi (2) ile karşılaşılmaktadır (Rowley, 2007, s. 163). Bu hiyerarşik yaklaşım çeşitli araştırmacılar tarafından sorgulanmış ve detaylandırılmaya çalışılmıştır. Bunlardan biri de Rowley tarafından öne sürülen bilgelik hiyerarşisidir (Şekil 2).

Bilgelik hiyerarşisine göre, veriden bilgeliğe erişilen süreçte birimlerin taşıdığı anlam, uygulanabilirlik ölçüsü ve aktarılabilirlik niteliği yükselmektedir. Piramidin üst saflarında insan etkisiyle birlikte girdilerin değeri ile strüktürü, yani yapılandırılmış olma durumu, artmaktadır. Piramidin alt bölmelerindeki unsurlara doğru ise bilgisayar girdisi olma ve programlanabilme nitelikleri artış göstermektedir. Buradan çıkarımla söylenebilir ki veri daha çok makine ile ilişkilendirilebilecek bir kavram iken bilgelik ağırlıklı olarak insan etkisi içermektedir. 

21. Yüzyılda Verinin Anlamı 

Veri kavramı insanlık tarihi kadar eski bir geçmişe sahiptir. Tarih öncesi çağlarda insanlar evreni anlamak için mağara duvarlarına çevresel verileri çizerek aktarmış, zamanla bu yaklaşımdan kartografya alanı doğmuştur. Günümüzde ise birçok tasarımcı veriyi anlamlandırma gayesi gütmekte, veri kavramını farklı boyutlarıyla değerlendirerek sorgulamaktadırlar (Eskilson, 2023, s. 223). İnsan ve teknoloji arasındaki bağ ve temas noktaları dönüşmektedir. Teknoloji bir çeşit anlam genişlemesi yaşamakta, insanın kullandığı bir araç konumundan düşünsel içeriğe sahip yeni bir olgu halini almaktadır. Bireyler gündelik yaşamlarının doğal akışında fiziksel ve düşünsel eylemlerini içeren veriler üretmekte, toplamakta ve işleyebilmektedirler. Üretilen veriler insan varlığının tasavvuru için yeni olanaklar tanımakta, varlığın birtakım niceliksel ifadelere indirgenerek kodlanabilmesi söz konusu olmaktadır (Başarslan, 2021, s. 12-13). Tasarımcılar bu üretilen, toplanabilen ve işlenebilen verileri mekan ile bütünleştirmenin yollarını aramakta, bu girişimler literatüre medya mimarlığı ve interaktif mekanlar gibi yeni kavramlar eklemektedir. 

İnsan beyninin kapasitesi göz önünde bulundurulduğunda, enformasyon çağının büyük veri yığınları analiz sürecini zorlaştırmaktadır. Artık insan devasa boyutlara erişen verilerle baş edememekte, verilerin işlenmesinde insan varlığına şüpheyle yaklaşılmaktadır. Geleneksel öğrenmenin zihinsel faaliyet izleği işlev görmemekte, veri bilgiye dönüştürülememektedir. İnsan içgörüsü ve bilgeliği şüpheyle yaklaşılacak birer unsura dönüşürken veri işleme sürecinin algoritmalara devredilmesi olasılığı tartışılmaktadır (Harari, 2016, s. 384). Buna paralel olarak bugünün salt insan edimleriyle bilgiye dönüştürülemeyen verilerini anlamlandırmak için enformasyon görselleştirme alanı geliştirilmiştir. 

Enformasyon görselleştirme “Bilişi güçlendirmek için soyut verilerin bilgisayar destekli, etkileşimli, görsel temsillerinin kullanılması” (Card vd., 1999, s. 7) olarak tanımlanır. Uluslararası literatürde “InfoVis” (3) olarak geçen kavram, görsel algı üzerine temellenir. Kompleks ve sofistike veri dönüşümleri gerçekleştirilmesine olanak tanır. Veri setlerindeki örüntüleri ve eğilimleri gösteren temsiliyetler bu yolla oluşturulur. Disiplin kullanıcıların veriyle iletişim kurabilmesi için çeşitli etkileşim teknikleri sunar (Yi vd., 2008, s. 1). Verilerin anlamlandırılabilmesi için doğan bu yeni olanaklar sunduğu imkanlar dolayısıyla tasarımcıların da odak noktalarındandır. 

Tasarım kararlarını yönlendirmek gibi disiplinin doğasında yer alan işlevinin yanı sıra, bugün veri görülmeyeni ortaya çıkarmak gibi farklı yaklaşımlarla da değerlendirilmekte, hibrit kullanım olanakları sorgulanmaktadır (Del Signore, Melendez ve Diniz, 2020, s. 7). Gerçek zamanlı veri görselleştirme yöntemleri gibi yaklaşımlar mekanlar üzerinde kullanılmakta; yapılan kuramsal çalışmalar, üretilen prototipler ve enstalasyonlarla kullanıcı-uzam iletişimine dair yeni yol ve yöntemler önerilmektedir. Veri görselleştirme ile ilgili öne sürülen teorik yaklaşımlarından bir diğeri olan veri heykeli disiplini ve yakın temasta olduğu alanlar Şekil 3’te görülmektedir.

 

Her bir çalışma alanının konumu odak ve tezahür biçimi nitelikleri üzerinden temellenir. Enformasyon görselleştirme alanı fonksiyonelliğe daha yakınken görselleştirme sanatı sanatsal değeri ön planda tutar. Bu iki alan daha çok sanal biçimde tezahür ederken heykel ve fiziksel kullanıcı arayüzü fizikselliğe yakındır. Veri heykeli alanı ise sanat ve işlevselliğe eşit uzaklıkta bir duruş sergiler, farklı düzeylerde diğer çalışma alanları ile ilişkiler kurar. Enformasyona fiziksel bir form kazandırılmasıyla elde edilir (Zhao ve Vande Moere, 2008, s. 345-346).

Veri Kullanımıyla Dönüşen Mekanın Örnekler Üzerinden İrdelenmesi 

Platon, Mağara Alegorisi’nde “bilgi” ve “gerçek” olgusunun her zaman paralellik göstermediğini savunur. Duyularla deneyimlenen olay ve olgular gerçeğin eksik birer tasviridir ve yalnızca akıl aracılığıyla kavranabilecek daha yüksek bir gerçeklik düzeyine işaret etmektedir (Irvin, 2018, s. 30-31). Tıpkı Platon’un ifade ettiği gibi uzam hakkındaki bilgi de beş duyu aracılığıyla algılandığında eksik kalmaktadır. Mekan duyularla algılanamayacak veri tabanlı daha yüksek bir gerçeklik düzeyine sahiptir ve bu veriler uzam kurgusunda yer alacak teknolojilerle ortaya çıkarılabilmektedir. 

Gerçekleştirdiği veri heykeli ve medya mimarlığı çalışmalarında veriye tasarımsal bir unsur olarak yaklaşan Refik Anadol da sıklıkla bu durumu “görünmeyeni görünür kılmak” sözleriyle ifade etmekte ve eserlerinde bu söylemi açılımlamaktadır (URL-2). Veri görselleştirmede ham verinin enformasyona dönüşümü belirli bir evreden sonra deneyimleyenin dahil olduğu birtakım safhalarla gerçekleştirilmektedir (Jansen ve Dragicevic, 2013, s. 2396) (Şekil 4). 

 

Veri dönüşümü, görsel haritalama, sunum haritalama ve render adımları verinin nasıl fiziksel sunum haline dönüştürüldüğüne odaklanırken diğer adımlar kullanıcının görselleştirmeyi algılamasını temel almaktadır. Veri dönüşümü, ham verilerin işlenerek bir sonraki adım için görselleştirmeye uygun hale dönüştürülmesidir (a). Görsel haritalama, işlenmiş verilerin belirli boyutlarının girdi olarak alınması, grafiksel birimlerle eşleştirilmesi ve bu yolla soyut görsel formun elde edilmesidir (b). Sunum haritalama, soyut görsel formun özelleştirme, şekillendirme, optimize etme ve okumayı kolaylaştırıcı unsurlar ekleme işlemlerinden geçirilerek düzenli bir görsel temsiliyete dönüştürülmesidir (c). Görüntü işleme, görsel temsilin dijital ortamdan fiziksel ortama aktarılmasıdır (d). Algı dönüşümü, izleyicinin fiziksel sunumu algılama sürecini esas alır (e). Çevresel faktörler, retinal görüntüyü algıya dönüştüren genel ve bireye özgü psikofiziksel mekanizmalar algı dönüşümünde etkilidir. Entegrasyon sürecinde bireyin görsel algısı görsel zihinsel modele dönüşür (f). Bu tür modeller tamamlanmamış taslaklardır. Kişilere nesnelerin konumlanmalarına dair genel bir bakış açısı sunarlar. Son basamak olan kod çözümleme ve içgörü oluşumu ise görsel zihinsel modelden enformasyon eldesini tabirlemektedir (g) (Jansen ve Dragicevic, 2013, s. 2397-2398). 

Makalede modelden (Şekil 4) araştırmacıların da işaret ettiği “kendi kendini yeniden yapılandırabilen maddeyi çıktı olarak kullanan hipotetik bir görselleştirme sistemi hakkında mantık yürütmek için” (Jansen ve Dragicevic, 2013, s. 2398) faydalanılmaktadır. Uzam-veri ilişkisi fiziksel ve dijital unsurların gerçek ortamda sunulduğu örneklerle ele alınarak yorumlanmaktadır. Fiziksel unsur etkileşimi içeren Aurora, Lumen ve Currents; dijital unsur etkileşimi içeren Latent Being, Arkhe ve Vortices projeleri incelenmektedir. Örneklerde ham verinin fiziksel sunum haline dönüştürülünceye kadar geçirdiği evreler değerlendirilmekte, modelin kullanıcı üzerinden ölçüm yapmayı gerektiren algısal süreçleri kapsam dışı bırakılmaktadır.

Aurora (2016) 

MEML lab ve SteelCase Inch ortaklığında 2016 yılında gerçekleştirilen Aurora, bedensel hareket verisine modüllerin (Resim 1) ürettiği hareket ve aydınlatma unsurlarıyla yanıt oluşturur (URL-4). İnsan varlığının niceliksel ifadelere indirgenerek yapılı çevre ile bütünleştirilmesine örnektir. 

 

Çalışmanın ham verisi “kinect” tarafından algılanan kullanıcı hareketidir. Beden hareketleri veri dönüşümüyle filtrelenerek görselleştirmeye uygun hale getirilmektedir (a). İşlenmiş veri Aurora’nın programlandığı hareket biçimleriyle eşleştirilerek haritalanmakta, veri girdileri hareket öğesi disklerle eşleştirilmektedir (b). Soyut görsel form sistem içerisinde tasavvur etmekte, gözlemlenmemektedir. Sunum haritalamayla harekete aydınlatma unsurları eklenmektedir (c). Görüntü işlemeyle Aurora’nın hareketi kullanıcı tarafından gözlemlenebilir hale gelmekte ve fiziksel sunum evresi tamamlanmaktadır (d).

Lumen (2017) 

Jenny Sabin Stüdyo tasarımı Lumen, 2017 YAP (4) kazananıdır. MoMA PS1 avlusunda geçici olarak sergilenen proje uyarlanabilir mekanlara vurgu yapmaktadır. Işığı toplayan ve ileten fotolüminesans ipliklerle örülmüş gövdesi ve ziyaretçi yakınlığına tepki vererek mikro iklim yaratan sensör tabanlı soğutma sistemiyle disiplinlerarası çalışmaların değerine vurgu yapmaktadır (URL-5).

Lumen tüplerin içindeki soğutma sisteminin algıladığı beden yakınlığı ve günışığı ham verilerini işlemektedir (a). İşlenen veriler sis dalgalarını oluşturan akşamlarla ve fotolüminesans ipliklerle örülmüş kanopi öğeleriyle eşleştirilerek haritalanmaktadır (b). Soyut görsel form kurguda gözlemlenememektedir. Sunum haritalamayla optimize edilen sis dalgaları ve aydınlatma unsurları (c) işlenerek ziyaretçiler tarafından gözlemlenebilen fiziksel sis dalgaları ve strüktürün belirli bölgelerini aydınlatan bir kompozisyon biçimine dönüşmektedir (d).

Currents (2017) 

SOFTlab tarafından Atlanta IBM Watson Genel Merkezi lobisi için tasarlanmıştır. 2017 yılına ait projede formal olarak her bir öğede uygulanan katlanma ve döndürmeler hava akımı görüntüsü oluşturmaktadır (Resim 3). Duvara entegre kullanıcı arayüzünde belirli kriterlere göre seçilebilen şehirlerin hava kalitesi endeksi Currents üzerinde tasvir edilmektedir. Veriler bir hava durumu kanalının (5) uygulama programlama arayüzünden elde edilmektedir (URL-6). Uzam aracılığıyla fiziksel veri görselleştirme deneyimi sunan tasarımda yer alan ledlerin yanıp sönme sıklıkları ve renk değişimleriyle hava akımı izlenimi yaratılmaktadır.

 

Projede ham veri The Weather API üzerinden çekilen hava kalitesi endeksleridir. Veri dönüşümüyle görselleştirme tekniğine uygun hale getirilen işlenmiş veriler arayüz üzerinden görüntülenmekte ve şehir seçim işlemi yapılabilmektedir (a). Seçilen şehir ışık tepkimesini başlatan grafik birimlerle eşleştirilmekte (b) ve soyut görsel form elde edilmektedir. Sunum haritalama sürecinde ledlere yanıp sönme süreleri ve renk değişimleri atanmakta (c), dijital ortamda temsiliyet şekillendirilerek görsel sunum elde edilmektedir. Görüntü işleme ile temsil fiziksel ortamda karşılık bulmakta, ledler hareket etkisi yaratacak biçimde yanıp sönerek ve renk değiştirerek yüzeyde hava akımı görüntüsü oluşturmaktadır (d).

Latent Being (2019) 

Refik Anadol ve ekibi tarafından tasarlanan proje 2019 yılında Berlin’de sergilenmiştir. Kapsayıcı deneyim ham veri olarak şehrin geçmişine ait görsel ve işitsel veriler, enstalasyonun gerçekleştirildiği Kraftwerk binasının mimari verileri ve ziyaretçilerin eş zamanlı hareket verilerini içermektedir (URL-7). Makine öğrenmesi algoritmalarıyla işlenen bu veriler mekan yaratma eylemine yeni bir anlayış getirmektedir (Anadol, 2022, s. 35).

 

Berlin’e ait erişilen kamuya açık veriler derlenerek ve optimize edilerek veriler işlenmektedir (a). Kategorize edilmiş verilerin makine öğrenmesi algoritmalarına tabi tutulmasıyla ve veri kümesinin bir veri heykeline dönüştürülmesiyle görsel haritalama işlemi gerçekleştirilmektedir (b). Veri heykelinin soyut görsel formu optimize edilmekte, bina mimarisine uygun ışık ve şehrin seslerinden oluşan işitsel unsurlarının eklenmesiyle (c) görsel sunum halini almaktadır. Görüntü işleme adımında görsel sunum, katılımcıların gerçek zamanlı hareket verileri ve ses ile ışık unsurları fiziksel bir temsiliyete dönüşmekte, veriler katılımcıları için deneyimlenebilir bir mekan halini almaktadır (d). 

Arkhe (2019)

Nohlab-Decol ortaklığında Siemens için tasarlanmıştır. Contemporary İstanbul kapsamında 2019 yılında İstanbul Kongre Merkezi’nde sergilenmiştir. Gerçek zamanlı etkileşimi esas alan kurulum ziyaretçilerine maddenin özünü oluşturan unsurları kontrol etme imkanı tanımaktadır (URL-9). Arkhe, insan-makine etkileşimini kullanarak insanın enformasyon çağında doğa üzerindeki kontrolünü betimlemeye çalışmakta, bunu kadim simya uğraşını dijital ortama taşıyarak gerçekleştirmektedir (URL-10). Ekranın önünde yer alan kullanıcı arayüzlerinde (Resim 5) deneyimleyenin oluşturduğu dokunma tabanlı hareket verisi gerçek zamanlı biçimde ekrana aktarmaktadır. Her bir kullanıcı arayüzü kendi ekran bölgesindeki element tasvirine etki etmekte ve bu görüntüler birbirleriyle etkileşime girebilmektedir. 

Enstalasyonun ham verisi ekran arayüzünde toplanan dokunsal girdilerdir. Veriler etkileşim kurgusuna göre filtrelenerek işlenmekte (a), grafiksel birimlerle eşleştirilerek (b) arayüzde soyut görsel form elde edilmektedir. Görsel şekillendirilerek ve özelleştirilerek (c) görsel bir sunum haline getirilmekte fakat görsel sunum kurguda gözlemlenememektedir. Görüntü işlemeyle temsil dijital ortamdan fiziksel ortama aktarılarak gözlemlenebilir hale gelmekte, kullanıcı etkileşimine paralel fiziksel temsiller oluşturmaktadır (d).

Moving Creates Vortices and Vortices Create Movement (2017) 

2017 yılında TeamLab tarafından tasarlanmıştır. Avustralya’daki Victoria Ulusal Galerisi’nin kalıcı koleksiyonunda sergilenmektedir. Okyanusta oluşan su girdaplarını referans alan etkileşimli kurulum deneyimleyenin hareket hızına paralel görsel temsiller üretmektedir (URL-11). Katılımcı varlığından doğan verinin mekanda temsili gerçek zamanlı dönüşüm geçirmektedir (Resim 6). 

Vortices topladığı ham hareket verilerini filtreleyerek işlemekte (a) verileri kurgusundaki grafiksel birimlerle eşleştirerek görsel olarak haritalamaktadır (b). Sunum haritalama yoluyla görsel temsiliyet elde edilmekte (c), render ile hareketin temsili fiziksel ortamda tezahür etmektedir (d).

Sonuç olarak görülmektedir ki Sokrates, Platon ve Aristo’dan beri süregelen diyalektik yaklaşım bugün mekan-veri ilişkisinde karşılık bulmuştur. 21. yüzyılın geliştirdiği enformasyon toplumu kendi enformasyon mekanını yaratmıştır. Mekanı statik bir konumdan dinamik bir forma dönüştüren olanaklarla veriler fiziksel ve sanal unsurlar kullanılarak mekan üzerinde somut birer temsil haline dönüşmüştür. Gelecekte beden hareketlerini anlayan, beyin dalgalarını yorumlayan, göz hareketlerini yakalayan, kalp atış hızına göre duygu durumunu tespit eden ve çözüm önerileri sunan yapılı çevrelerde yaşamlarımızı sürdürmemiz olasıdır. Geliştirilecek farklı teknolojilerin ve meydana gelecek sosyal değişimlerin uzam hakkında yeni antitezler öne süreceği düşünülmektedir. Böylelikle mekanın diyalektik değişimi ve devinimsel dönüşümü devam edecektir. 

Notlar

1. (Autopoietic). Otopoiesis (Autopoiesis) ile yani öz yaratımla oluşmuş.
2. (DIKW): Data-Information-Knowledge-Wisdom. Veri-Enformasyon-Bilgi-Bilgelik hiyerarşisi.
3. (Information Visualization).
4. Young Architects Program.
5. The Weather Channel. Proje, IBM ve The Weather Channel arasında kurulan ortaklığın fiziksel temsili olarak kurgulanmıştır.

Kaynaklar

• Anadol, R. (2022). Space in the Mind of a Machine: Immersive Narratives. Architectural Design, 92(3), 28-37.
• Başarslan, B. (2021). Dataizm: Varlığın Veri Olarak Tasavvuru. Tevilat, 2(1), 11-25.
• Buick, J., ve Jevtic, Z. (1997). Çizgilerle Siber-Uzay: Yeni Başlayanlar İçin. Milliyet Yayınları.
• Card, S. K., Mackinlay, J. D., and Shneiderman, B. (1999). Readings in Information Visualization: Using Vision to Think. Morgan Kaufmann Publishers.
• Cevizci, A. (2005). Paradigma Felsefe Sözlüğü. Paradigma Yayıncılık.
• Frolov, İ. (1991). Felsefe Sözlüğü. Cem Yayınevi.
• Del Signore, M., Melendez, F. and Diniz, N. (2020). Information Matters. Melendez, F., Diniz, N., and Del Signore, M. (Eds.). In Data, Matter, Design: Strategies in Computational Design (p. 7-14). Routledge.
• Eskilson, S. J. (2023). Digital Design: A History. Princeton University Press.
• Harari, Y. N. (2016). Homo Deus: Yarının Kısa Bir Tarihi. Kolektif Kitap.
• Irvin, W. (2018). Bilgisayarlar, Mağaralar ve Kahinler: Neo ve Sokrates. W. Irvin (Ed.). Matrix ve FelsefE İçinde (s. 17-33). Olimpos Yayınları.
• Jansen, Y., and Dragicevic, P. (2013). An Interaction Model for Visualizations Beyond the Desktop. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 19(12), 2396-2405.
• Rowley, J. (2007). The Wisdom Hierarchy: Representations of the DIKW Hierarchy. Journal of Information Science, 33(2), 163-180.
• Sabin, J. E., Pranger, D., Binkley, C. Strobel, K. and Liu. J. (L). (2018). “Lumen”. ACADIA 2018 Recalibration: on Imprecision and Infidelity, (444-455).
• Yıldırım, B. (2023). İnteraktif Mekanlarda Çalışma Prensipleri: Cumincad İndeksi Üzerinden Hype Cycle Bağlamında Bir Değerlendirme. Bodrum Journal of Art and Design, 2(2), 290-309.
• Yi, J. S., Kang, Y. A., Stasko, J. T., and Jacko, J. A. (2008). “Understanding and Characterizing Insights: How Do People Gain Insights Using Information Visualization”? In Proceedings of the 2008 Workshop on Beyond Time and Errors: Novel Evaluation Methods for Information Visualization, (1-6).
• Zeleny, M. (2006). Knowledge-Information Autopoietic Cycle: Towards the Wisdom Systems. International Journal of Management and Decision Making, 7(1), 3-18.
• Zhao, J., and Vande Moere, A. (2008). “Embodiment in Data Sculpture: A Model of the Physical Visualization of Information”. In Proceedings of the 3rd International Conference on Digital Interactive Media in Entertainment and Arts, (343-350).
• Zins, C. (2007). Conceptual Approaches for Defining Data, Information, and Knowledge. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 58(4), 479-493.
• URL-1: https://languagelog.ldc.upenn.edu/nll/?p=52581 (19.10.2023)
• URL-2: https://xxi.com.tr/i/gorunmeyeni-gorunur-kilmak (16.11.2023)
• URL-3: https://refikanadol.com/works/wdch-dreams/ (20.11.2023)
• URL-4: https://behnazfarahi.com/aurora/ (11.11.2023).
• URL-5: https://www.jennysabin.com/lumen (14.11.2023).
• URL-6: https://soft-lab.com/project/currents/ (13.11.2023).
• URL-7: https://refikanadolstudio.com/projects/latentbeing/ (12.11.2023).
• URL-8: https://www.las-art.foundation/programme/latent-being (20.11.2023)
• URL-9: https://nohlab.com/work/arkhe (11.11.2023).
• URL-10: https://www.decol.tv/portfolio/arkhe/ (19.11.2023).
• URL-11: https://www.teamlab.art/w/vortices/ (11.11.2023).