안나 리들러의 작품에 표상된 데이터 서사 연구
A Study on Data Narratives Represented in Anna Ridler's Works
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초록
현대 사회에서 데이터 기반 예술은 기술과 예술의 융합을 통해, 시각적 아름다움과 감정적 메시지를 전달하며 새로운 서사를 창조하는 독창적인 형태로 발전하고 있다. 기존 연구들은 주로 데이터의 시각화 기법, 알고리즘적 생성 과정, 인공지능 기술 적용 방식에 초점을 맞추어 논의해왔으나, 데이터가 예술적 서사로 전환되는 과정과 의미를 체계적으로 분석한 연구는 부족한 실정이다. 영국의 안나 리들러는 데이터를 인간적 감정과 내러티브를 형성하는 매개체로 활용하며, 데이터 서사의 가능성을 탐구한다. 본 연구는 리들러의 주요 작품을 분석하여 데이터가 서사로 전환되는 과정을 체계적으로 살펴보고, 데이터 기반 예술이 어떻게 서사적 메시지를 형성하는지 그 메커니즘을 규명한다. 이를 위해 데이터 서사의 형성 과정을 데이터 수집, 라벨링, 처리, 시각화, 서사 형성의 다섯 단계로 구분하여 리들러의 작품을 분석하였다. 나아가, 리들러의 작업에서 ‘데이터의 서사화’와 ‘데이터의 서사적 시각화’라는 두 가지 접근 방식을 확인하였으며, 이를 통해 데이터가 예술적 메시지를 형성하는 메커니즘과 의미를 분석하였다. 이를 통해 리들러는 데이터를 단순한 시각적 표현이 아닌 감정적·철학적 메시지를 내포한 예술적 매체로 활용하고 있으며, 인공지능과의 상호작용을 통해 서사의 의미를 확장시키는 방식으로 작업을 전개하고 있음을 확인하였다. 본 연구는 데이터 기반 예술이 단순한 시각화 기술을 넘어 감각적이고 철학적인 서사를 창출하는 중요한 수단이 될 수 있음을 보여준다. 또한, 데이터 기반 예술이 현대 예술에서 새로운 미학적 방향성을 제시하며, 기술과 감성이 융합된 예술적 표현의 가능성을 탐구하는 데 기여할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 데이터와 예술적 서사의 결합이 새로운 미학적 가능성을 여는 출발점이 될 수 있음을 시사하며, 향후 데이터 기반 예술의 발전과 연구 방향을 논의한다.
Abstract
In contemporary society, data-driven art has evolved into a unique form that integrates technology and art, delivering visual aesthetics and emotional messages while creating new narratives. Previous research has primarily focused on data visualization methods, algorithmic generation processes, and the use of artificial intelligence. However, systematic research is lacking on how data is transformed into artistic narratives and what meanings emerge from this transition. British artist Anna Ridler utilizes data as a medium for shaping human emotions and narratives, exploring the potential of data narratives. This study systematically examines the process by which data is transformed into narrative form and explores the mechanisms through which data-driven art conveys narrative meaning. To achieve this, the study categorizes the formation of data narratives into five stages: data collection, labeling, processing, visualization, and narrative formation, and analyzes Ridler’s works in relation to these stages. Furthermore, a key approach in Ridler’s work—narrative visualization of data—is identified and examined to elucidate the mechanisms and significance of data as an artistic medium. Findings confirm that Ridler uses data not merely for visual representation, but as an artistic medium imbued with emotional and philosophical meaning, expanding narrative dimensions through interaction with artificial intelligence. This study demonstrates that data-driven art functions as a vital medium for producing not only visual outputs but also deep sensory and philosophical narratives. Additionally, it affirms that data-driven art offers a new aesthetic direction in contemporary practice and broadens the possibilities for artistic expression that merges technology with human sensibility. Finally, this study proposes that the integration of data and narrative art can serve as a foundation for new aesthetic paradigms, and outlines future directions for the development and study of data-driven art.