Klima – Daten – Kunst
Author:
Abstract
Der Klimawandel, verstanden als ein statistisches Objekt aus Zahlen, ist unsichtbar. Auch Temperaturen, Luftdruck oder CO 2 lassen sich nicht mit bloßem Auge sehen. Der Beitrag thematisiert Arbeiten von KünstlerInnen wie Eve Mosher, HeHe, Robin Price und Nathalie Miebach, die atmosphärische Daten zur Grundlage haben. Das Potential der Kunst ist es, abstrakte Daten begreifbar zu machen und in ästhetische Situationen zu überführen. Die Künstlerinnen und Künstler verwandeln die wissenschaftlichen Daten in alternative Wahrnehmungsformen wie Lichtinstallationen oder Datenskulpturen, so dass die unsichtbaren oder nur schwer greifbaren Phänomene Klimawandel oder Luftverschmutzung auf neue Weise erfahrbar und vorstellbar werden. Derartige Ansätze sind Teil einer ökologisch motivierten Ästhetik. Sie nutzen das Potential der Kunst, das Wahrnehmungsproblem des Klimawandels zu überwinden. Gleichzeitig stehen die Werke in der kunsthistorischen Tradition einer programmierten Ästhetik und in der Geschichte der Datenvisualisierung, worauf der Artikel ebenfalls eingeht.
- Citation
- BibTeX
Schneider, B.,
(2021).
Klima – Daten – Kunst.
Informatik Spektrum: Vol. 44, No. 1.
Springer.
(S. 50-56).
DOI: 10.1007/s00287-021-01341-3
@article{mci/Schneider2021,
author = {Schneider, Birgit},
title = {Klima – Daten – Kunst},
journal = {Informatik Spektrum},
volume = {44},
number = {1},
year = {2021},
,
pages = { 50-56 } ,
doi = { 10.1007/s00287-021-01341-3 }
}
author = {Schneider, Birgit},
title = {Klima – Daten – Kunst},
journal = {Informatik Spektrum},
volume = {44},
number = {1},
year = {2021},
,
pages = { 50-56 } ,
doi = { 10.1007/s00287-021-01341-3 }
}
Sollte hier kein Volltext (PDF) verlinkt sein, dann kann es sein, dass dieser aus verschiedenen Gruenden (z.B. Lizenzen oder Copyright) nur in einer anderen Digital Library verfuegbar ist. Versuchen Sie in diesem Fall einen Zugriff ueber die verlinkte DOI: 10.1007/s00287-021-01341-3
Haben Sie fehlerhafte Angaben entdeckt? Sagen Sie uns Bescheid: Send Feedback
More Info
ISSN: 1432-122X
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2021
Content Type: Text/Journal Article