Analog
im Dialog
Wie oft habe ich diese Woche auf die Uhr geschaut? Jemanden belauscht? Welche neuen Leute habe ich getroffen und wie habe ich Zeit alleine verbracht? Wer weiß. Unscheinbare, aber bei näherer Betrachtung spannende Informationen gehen im Alltag oft verloren. Nicht aber im dem der Autorinnen von „Dear Data“. Ein Jahr lang entschieden sich die beiden jede Woche für einen Aspekt ihres Lebens, den sie über sieben Tage hinweg trackten – und schickten sich gegenseitig Postkarten mit ihren Data-Logs.
© dear-data.com
Stefanie Posavec, eine Amerikanerin wohnhaft in London, und Giorgia Lupi, eine Italienerin wohnhaft in New York, sind beide Informationsdesignerinnen und im selben Alter.
Und auch wenn sie viel gemeinsam haben: Wie sie die Welt um sich wahrnehmen und ihre Beobachtungen einordnen, unterscheidet sich enorm. Von den gewählten Parametern bis zum Design geben beide ihren Wochen in mehr als nur einem Sinn des Worts ihre ganz eigene Handschrift. Jeden Montag entschieden sie, welche Daten sie sammeln wollen: von Sichtungen urbaner Fauna zu negativen Gedanken, vom Dankesagen zu Beschwerden über Kälte, schlechtes Essen, Technologie, die Gesellschaft und sich selbst. Am Ende der Woche nahmen sie eine Postkarte zur Hand. Die Vorderseite versahen sie mit einer handgemalten Visualisierung ihrer Daten, die Rückseite mit einer Legende, um das Kunstwerk zu entschlüsseln.
Ihr Briefverkehr ist eine besondere Art langsamer und ganz persönlicher Datentransmission. Immer wieder verstecken sich in den Daten überraschende Details: Wie das eine Mal in der Woche, in der sie Blicke in den Spiegel zählten, und Stefanie eine „Data Void“ verzeichnet. Denn der Club, den sie besuchte, bot sowohl zu viele Spiegel als auch Drinks, um sich zu erinnern. Oder das andere Mal, als sie zählen, wie oft sie „Data“ sagen oder schreiben – und das Wort natürlich noch beim Schreiben der Postkarte gezählt wird. Die 104 Postkarten dokumentieren eine neue Freundschaft sowie eine Datensammlung mit dem Zweck der Datensammlung selbst. Statt quantifizierbarer Daten, die sie nutzen könnten, um effizienter zu werden, sammeln sie Daten, um einander – und sich selbst – etwas besser kennenzulernen.
