Afectos Ilegibles – Untrainment

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  • investigación sobre machine un-learning y untrainment

Afectos Ilegibles es una aplicación e instalación performativa que revierte las tendencias de la cuantificación del yo, el entrainment y el machine learning en relación con la medición de la emoción, potenciando la indeterminación irreductible de los afectos como constitutivos de una ecología creativa, viva y abierta. Los afectos ilegibles ponen el foco en el hecho de que cualquier medición en lugar de representar una cosa, es reductiva (de lo que pretende representar) y productiva (de algo nuevo, generalmente reducido).

Correlaciones de color de los gestos disímiles y superlentos entran en feedback con el usuario en un proceso continuo de untrainment, de mutación del yo y su propiocepción al desaprender comportamientos automáticos, frente al entrainment como proceso de automatización y sincronización del cuerpo con otro cuerpo y con un entorno. Estos se convierten en un cuerpo extraño expandido a medida que las mediciones del movimiento expresivo se convierten en luces cambiantes en un ambiente envolvente de estructuras flexinámicas translúcidas que pueden ser una metaescultura suspendida o una arquitectura que envuelve al público. En lugar de visualizar las emociones, el proceso desalinea continuamente los afectos y las percepciones de los cuerpos a través de ese cuerpo meta-arquitectónico expandido de flexinámica, luces y paisajes sonoros vibratorios.

Afectos Ilegibles es un proyecto de investigación llevado a cabo por Reverso / Jaime del Val, en colaboración con Infomus-UNIGE, como parte del Proyecto METABODY EU – que se propone centrarse en el espectro de expresiones y afectos que es irreductible a patrones emocionales codificables , como sustrato indeterminado de creatividad y vitalidad en la comunicación. El proyecto propone promover tecnologías que potencian la indeterminación sin tener como objetivo medirla o capturarla y ha resultado en un prototipo de aplicación provisional que daría retroalimentación de entropía, desalineación o superlentitud del gesto, permitiendo dibujar mapas de colores de patrones de gestos que luego podrían ser borrados, a través de procesos de machine learning basados ​​en los mapas de Kohonen, lo que eleva la conciencia de la contingencia de los patrones y la posibilidad de desviarse de ellos, mientras que los colores se relacionan de forma arbitraria con los tonos afectivos variables y potenciales.

 

Los colores y el análisis de movimiento se pueden mapear como movimientos de luz, sonido y robótica de estructuras flexinamicas, convirtiéndose en una arquitectura afectiva en retroalimentación con el cuerpo del interactor.

Concepción: Reverso – Jaime del Val
Software para el análisis de las cualidades expresivas del movimiento: Casa Paganini-InfoMus Research Ventre, Universidad de Génova.
Grabaciones de cualidades de movimiento: K-Danse, Instituto Stocos.