द ऑफिस ऑफ़ क्रिएटिव रिसर्च, एक न्यूयॉर्क डेटा लैब, में पत्रकारों को सिखाने के लिए बहुत कुछ है

'एंड दैट द वे इट इज़', टेक्सास विश्वविद्यालय के सार्वजनिक कला कार्यक्रम लैंडमार्क्स, बेन रुबिन और द ऑफिस फॉर क्रिएटिव रिसर्च के बीच एक सहयोग है। (फोटो क्रेडिट: ओसीआर)

यदि आप 2012 में एक वसंत की रात ऑस्टिन परिसर में टेक्सास विश्वविद्यालय के परिसर में चल रहे थे, तो आपने देखा होगा कि पांच मंजिला इमारत के किनारे से कई लोगों को उनकी खबर मिल रही है।

वाल्टर क्रोनकाइट के प्रसिद्ध प्रसारणों के वाक्यांश, साथ ही साथ देश भर से लाइव समाचार फ़ीड, थे की ओर प्रक्षेपित जेसी एच। जोन्स कम्युनिकेशन सेंटर के, जो किसी को भी अतीत और वर्तमान की रात की खबरों पर एक नज़र डालते हैं।

परियोजना के सदस्यों द्वारा बनाई गई थी क्रिएटिव रिसर्च के लिए कार्यालय , न्यूयॉर्क स्थित एक शोध समूह जो अक्सर लोगों को जानकारी समझने में मदद करने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, सार्वजनिक स्थान प्रदर्शन और प्रोटोटाइप बनाता है।

हाल के महीनों में, उन्होंने एक दृश्य बनाया वैज्ञानिक अमेरिकी के लिए सामान्य सापेक्षता के आइंस्टीन के सिद्धांत के बारे में, क्रोम एक्सटेंशन बनाया जो लोगों को विज्ञापन लक्ष्यीकरण को समझने में मदद करता है और नेशनल ज्योग्राफिक के साथ काम किया बोत्सवाना में ओकावांगो डेल्टा में, वास्तविक समय में वन्यजीवों को ट्रैक करने के लिए।

उनका काम पत्रकारिता, उपयोगकर्ता अनुसंधान, सार्वजनिक प्रदर्शन और बड़े पैमाने पर डिजिटलीकरण को जोड़ता है जो लोगों को नए तरीकों से जानकारी को समझने या संसाधित करने में मदद करता है (द न्यू यॉर्क टाइम्स से कई शोध समूह के सदस्य माइग्रेट हुए हैं। हाल ही में बंद आर एंड डी लैब)।

व्यापक पैमाने पर जुड़ाव और जानकारी के लिए समूह के दृष्टिकोण के बारे में अधिक जानने के लिए मैं क्रिएटिव रिसर्च के कार्यालय के संपर्क में आया, जो एक स्क्रीन की सीमाओं से परे है और इसमें न्यूज़रूम के लिए कई अनुप्रयोग हैं।

मैं तुमसे प्यार करता हूँ रात की खबर का अनुमान लगाया टेक्सास में पांच मंजिला इमारत पर। यह एक मोबाइल डिवाइस के विपरीत है। हर कोई एक साथ सांप्रदायिक अनुभव साझा कर रहा है। क्या आप इस बारे में कुछ बात कर सकते हैं कि आप सार्वजनिक स्थान कैसे देखते हैं और समाचार कैसे प्रसारित करने के बारे में सोचते समय समाचार कक्ष सार्वजनिक स्थान को देख सकते हैं?

सबसे पहले, उस अद्भुत कृति का अधिकांश श्रेय बेन रुबिन, ओसीआर को-फाउंडर को जाता है, जो अब पार्सन्स इंस्टीट्यूट फॉर इंफॉर्मेशन मैपिंग के निदेशक हैं।

बेन शाम को अपने बाइक घर की सवारी करने के बारे में एक महान कहानी बताता है जब वह एक बच्चा था और सड़क पर हर खिड़की को समकालिक रूप से टिमटिमाता हुआ देखता था - क्योंकि सभी को एक ही समय में एक ही न्यूज़कास्ट में देखा जाता था। यह किस पर छूता है तेजू कोल 'सार्वजनिक समय' कहते हैं और मुझे लगता है कि जब हम डेटा और जनता के बीच संबंधों की जांच कर रहे हैं, तो यह सोचने के लिए वास्तव में एक मूल्यवान अवधारणा है।

मोबाइल उपकरणों के प्रचलन के कारण सार्वजनिक स्थान स्थानांतरित हो गया है। ऐसा लगता है कि लोग अपने आस-पास के बारे में कम जागरूक हैं, और एक दूसरे के साथ संवाद करने की संभावना कम है, लेकिन उस स्थान से हटाए गए किसी व्यक्ति के साथ संवाद करने की अधिक संभावना है।

आप कैसे तय करते हैं कि कौन सी परियोजनाएं लेनी हैं? क्या एक अच्छी परियोजना बनाता है? एक अनुवर्ती: एक अच्छा लाइव इवेंट बनाम एक डिजिटल प्रोजेक्ट क्या बनाता है?

आपके काम की बहुत सारी चिंताएँ कठिन विषयों को समझने में आसान बनाती हैं। आपने के लिए एक इंटरेक्टिव गेम और कथा बनाई निष्कर्षों की व्याख्या करें हाल ही में नेचर पेपर के। मुझे इस बारे में और अधिक सुनना अच्छा लगेगा कि यह प्रोजेक्ट एक साथ कैसे आया, और आपने यह कैसे परीक्षण किया कि आपने दर्शकों को एनीमेशन को समझने के लिए क्या बनाया है।

हमसे (प्रोफेसर) साइमन जे. एंथोनी ने उनसे संपर्क किया था, जो उनके पेपर में विचारों को साथी शोधकर्ताओं से परे एक बड़े दर्शकों के लिए नेत्रहीन रूप से संप्रेषित करते थे। हमने मेजबानों में वायरस के बीच विभिन्न प्रकार के संबंधों को लक्षित करने का फैसला किया, खासकर जब वे किसी स्पष्ट बीमारी का कारण नहीं बनते। भविष्यवाणियां करने के लिए, आपको पहले यह निर्धारित करना होगा कि किस प्रकार के पैटर्न मौजूद हैं, इसलिए खेल के शैक्षिक पहलू का एक बड़ा हिस्सा यादृच्छिकता और नियतात्मक पैटर्न के बीच अंतर दिखाने की कोशिश कर रहा है। उनके शोध के बारे में हमें यह भी दिलचस्पी थी कि जब आप विभिन्न पैमानों पर वायरस के बीच बातचीत की जांच करते हैं। पैटर्न बहुत भिन्न हो सकते हैं, इसलिए वायरस-से-वायरस स्तर, वायरस-से-होस्ट स्तर और कई मेजबानों के सामुदायिक स्तर पर सोचना महत्वपूर्ण हो गया। तथ्य यह है कि इन सभी प्रकार के रिश्ते एक साथ हो रहे हैं और संभावित रूप से अनुमानित पैटर्न हैं जो उनके अस्तित्व को चला रहे हैं, हमारे लिए सबसे बड़ा आकर्षण था।

जब लोग किसी प्रोजेक्ट के साथ ओसीआर में आते हैं, तो हम डेटा या शोध के बारे में अपने दिमाग को लपेटने की कोशिश करते हैं और इसे व्यापक दर्शकों के लिए व्याख्या और अनुवाद करने के लिए अपनी पूरी कोशिश करते हैं। इस मामले में, हम वैज्ञानिक या अकादमिक समुदाय से परे साइमन के शोध की पहुंच का विस्तार करना चाहते थे। हमने एक सरलीकृत आख्यान बनाया है जो पेपर में कुछ मुख्य अवधारणाओं की व्याख्या करेगा। एक खेल तत्व जोड़ना कुछ अमूर्त अवधारणाओं को मजबूत करने के प्राकृतिक तरीके की तरह लग रहा था, और एक व्यापक अपील है। विषय वस्तु को और अधिक सुलभ बनाने के लिए हम चाहते थे कि साइट की दृश्य भाषा चमकीले रंग, मैत्रीपूर्ण और अंतरिक्ष आक्रमणकारियों की याद दिलाए। पूप इमोजी ने खुद को एक बहुत ही महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में प्रकट किया जो वायरस के नमूने एकत्र करने की विधि का संदर्भ देता है और साइट पर कुछ उत्तोलन भी जोड़ता है।

मैं आपके काम को पत्रकारिता के रूप में देखता हूं लेकिन पारंपरिक न्यूजरूम के बाहर। आप लोगों को उनकी दुनिया को समझने और समझने में मदद करते हैं। क्या आपका कोई पसंदीदा प्रोजेक्ट है?

हम निश्चित रूप से 'पत्रकारिता से सटे हुए हैं।' हमारे 10 टीम सदस्यों में से चार की पृष्ठभूमि समाचार में है, और मुझे लगता है कि हम एक न्यूज़रूम के साथ नैतिक और तकनीकी दृष्टिकोण साझा करते हैं। उस ने कहा, हम हमेशा एक कहानी को बड़े करीने से बताने में दिलचस्पी नहीं रखते हैं। मूल रूप से, हम एक शोध समूह हैं, और मुझे लगता है कि हमारा सबसे अच्छा काम स्वाभाविक रूप से अधूरा है। हम विनम्रतापूर्वक पसंदीदा प्रोजेक्ट चुनने से इनकार करते हैं।

आपके अधिकांश कार्यों में प्रदर्शन के माध्यम से लोगों को जानकारी से जोड़ना शामिल है। मेरे पसंदीदा में से एक प्रदर्शन कर रहा है MoMA का 120,000-ऑब्जेक्ट संग्रह डेटाबेस . क्या आप इस बारे में कुछ बात कर सकते हैं कि आपने डेटाबेस का प्रदर्शन कैसे चुना और ऐसा करते समय आपने दर्शकों और सार्वजनिक स्थानों के बारे में कैसे सोचा?

हमें MoMA द्वारा उनकी कलाकार प्रयोग श्रृंखला में भाग लेने के लिए कहा गया था, जिसका अर्थ था उनके शिक्षा विभाग के साथ किसी ऐसी चीज़ पर सहयोग करना जिसे एक सार्वजनिक कार्यक्रम के रूप में देखा जा सके।

हमारे शुरुआती विचार ज्यादातर वैचारिक एपीआई बनाने के आसपास थे, जो आगंतुकों (भवन और इंटरनेट दोनों में) को दिलचस्प तरीके से संग्रहालय के डेटाबेस के साथ बातचीत करने की अनुमति देगा। जैसा कि यह पता चला है, एमओएमए जैसी संस्था में बहुत सारी राजनीतिक स्थितियां मौजूद हैं, और हम उस काम को करने के लिए अनुमति प्राप्त करने में सक्षम नहीं थे जो हम शुरू में चाहते थे। इसलिए हमने समस्या को फिर से परिभाषित करने और यह देखने का फैसला किया कि हम उस डेटा को कैसे पेश कर सकते हैं जो पहले से ही नए और दिलचस्प तरीकों से सार्वजनिक था। मार्क हैनसेन और बेन रुबिन डेटा और प्रदर्शन का इतिहास था, इसलिए उन्होंने वास्तव में [थिएटर समूह] के साथ टुकड़े के विकास का नेतृत्व किया लिफ्ट मरम्मत सेवा और दीर्घाओं में प्रदर्शन को संरचित किया।

डेटा को सार्वजनिक स्थान पर लाने से लोगों के इससे इंटरैक्ट करने के तरीके में बदलाव आता है। यह डेटा के अनुभव को कुछ हद तक कम स्वैच्छिक बनाता है - ज्यादातर, हम डेटा को 'पढ़ते हैं' जब हम किसी लिंक पर क्लिक करते हैं या एक पृष्ठ चालू करते हैं या एक वार्ता में भाग लेते हैं। किसी पार्क में डेटा स्कल्पचर लगाकर या किसी आर्ट गैलरी में डेटाबेस के प्रदर्शन का मंचन करके, हम कुछ मायनों में लोगों पर डेटा थोपते हैं, जो बातचीत की गतिशीलता को बदल देता है।

न्यूज़रूम में, अक्सर एक अंश प्रकाशित किया जाता है और फिर संपादक, रिपोर्टर और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टीम अपने अगले प्रोजेक्ट पर आगे बढ़ते हैं। आप लिखो कि जब संग्रहालय 'अपने संग्रह डेटा के साथ कला निर्माण को प्रोत्साहित करते हैं, तो संग्रहालय भी खुद को एक सुंदर प्रकार की पुनरावृत्ति में शामिल पाते हैं: वे डेटा का उत्पादन करते हैं जो कला का उत्पादन करता है जो डेटा का उत्पादन करता है, और आगे और आगे।'

यह मुझे याद दिलाता है कि जब समाचार संगठन वास्तव में अपने टिप्पणी अनुभागों में शीर्ष पर होते हैं, क्योंकि उन्हें उन लोगों से नए कहानी के विचार मिलते हैं जिन्होंने उनके पहले टुकड़े पर प्रतिक्रिया दी थी। मुझे इस बात की उत्सुकता है कि न्यूज़रूम अपने दर्शकों को अपनी सामग्री को रीमिक्स करने या उनके द्वारा उत्पादित कुछ नया बनाने के लिए प्रोत्साहित कर सकते हैं। मैं बहुत सारे प्रोजेक्ट देखता हूं जिन्हें बनाने में इतना समय लगता है - और फिर टीम अगले प्रोजेक्ट पर जाती है। क्या प्रकाशन से आगे बढ़ने के तरीके हैं?

ओसीआर की स्थापना के बाद से, हम फीडबैक के विचार से प्रभावित हुए हैं। हम अपने द्वारा बनाए गए टूल के केवल आउटपुट से परे अपने दर्शकों को जोड़ने का लगातार प्रयास करते हैं। डेटा संग्रह से लेकर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तक, कई चरण और अभिनेता शामिल होते हैं, जो अक्सर शुरू में एकत्र किए गए डेटा को आकार देते हैं और प्रभावित करते हैं। पारदर्शिता और खुलेपन के लिए, इसलिए हमारे लिए डेटा परिवर्तन की प्रक्रिया में कच्चे बिट्स से लेकर संवेदी आउटपुट तक लोगों को शामिल करना महत्वपूर्ण है।

हम इसे अधिकांश डेटा सिस्टम को चलाने वाले पावर ग्रेडिएंट के खिलाफ धकेलने के प्रयास के रूप में देखते हैं, जिसमें जिन लोगों से डेटा आता है, उनके पास सबसे कम शक्ति होती है और सरकारों और निगमों के पास सबसे अधिक होता है।

हमारी कुछ परियोजनाएं, जैसे 'फ्लडवॉच', डेटा संग्रह प्रक्रिया में जनता को शामिल करती हैं। अन्य जैसे 'इनटू द ओकावांगो' लोगों को सार्वजनिक एपीआई के माध्यम से कच्चे डेटा को क्वेरी करने के लिए उपकरण प्रदान करते हैं। हम जल्द ही एक नागरिक विज्ञान परियोजना, 'क्लौडी विद ए चांस ऑफ पेन' जारी कर रहे हैं, जो प्रतिभागियों को सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा का पता लगाने और यूके के मैनचेस्टर विश्वविद्यालय में परियोजना की शोध टीम को अपनी परिकल्पना प्रस्तुत करने के लिए प्रोत्साहित करती है। दर्शकों को शामिल करने के कई रास्ते हैं जिन्हें अभी खोजा जाना बाकी है, और हम दृढ़ता से मानते हैं कि उन्हें रचनात्मक प्रक्रिया के अंत तक सीमित नहीं किया जाना चाहिए।

हाल ही में, हमारी रुचि इस बात में रही है कि कैसे समुदाय सीधे डेटा की आलोचना कर सकते हैं। हम कुछ एपीआई का निर्माण कर रहे हैं जो उपयोगकर्ताओं को डेटा ऑब्जेक्ट को उद्गम, सत्यता पर टिप्पणियों, या कार्यप्रणाली की आलोचनाओं के बारे में प्रश्नों के साथ एनोटेट करने की अनुमति देता है।

जब मैं आपके प्रोजेक्ट पेज पर आया, तो मैंने ऐसे कई तरीकों के बारे में सोचा जिससे न्यूज़रूम स्पेस और परफॉर्मेंस और डेटा कलेक्शन के बारे में सोच सकें। लेकिन वे अक्सर संसाधनों और समय के लिए बंधे होते हैं। लोगों को कनेक्शन बनाने और उनके आसपास की दुनिया को बेहतर ढंग से समझने में मदद करने के लिए संगठन किस प्रकार की छोटी चीजें कर सकते हैं, भले ही उनके पास डेटा टीम न हो?

मुझे लगता है कि न्यूज़रूम को 'डेटा अर्थात टीम' की कमी पर शोक करने के बजाय, अपनी मौजूदा टीमों में रचनात्मक डेटा कौशल को थ्रेड करने के तरीकों के बारे में सोचने की जरूरत है। दुनिया में हमारे दो पसंदीदा लोगों ने हाल ही में एक अद्भुत परियोजना बनाई जिसका नाम है ' प्रिय डेटा जिसमें उन्होंने एक साल के दौरान एक-दूसरे के साथ हाथ से तैयार किए गए डेटा पोस्टकार्ड का आदान-प्रदान किया। कोई कोड नहीं, बस पेंसिल क्रेयॉन। यह एक अच्छा अनुस्मारक है कि तकनीक (और संबंधित बजट) वास्तविक सीमित कारक नहीं है।

प्रेरणा की बात करते हुए, जॉन कीफ की टीम WNYC में वे एक छोटी टीम और एक छोटे बजट के साथ डेटा के साथ काम कर रहे आनंददायक और संसाधनपूर्ण तरीकों से हमें हमेशा आश्चर्यचकित करते हैं। हम WNYC परियोजनाओं से विशेष रूप से रोमांचित हैं जो डेटा संग्रह को डेटा प्रतिनिधित्व के साथ जोड़ती हैं। वे वास्तव में प्रेरक तरीकों से पत्रकारिता और नागरिक विज्ञान और निर्माता आंदोलन के बीच की सीमाओं को धुंधला कर रहे हैं।

(संबंधित: स्ट्रीम लैब में, ब्रॉडकास्ट पत्रकार वेस्ट वर्जीनिया के पानी की जांच करने के लिए छात्रों के साथ टीम बनाते हैं)

मैं विज्ञापन तकनीक पर बहुत सारी रिपोर्टिंग करता हूं और वास्तव में आपकी परियोजनाओं के बारे में उत्सुक था ” बैनर के पीछे ' तथा ' बाढ़ की निगरानी ।' फ्लडवॉच की क्या स्थिति है? क्या लोगों ने भाग लिया? उस प्रयोग से आपने क्या सीखा?

2013 में, हमने (उद्यमी और पत्रकार) जॉन बैटल के लिए विज्ञापन तकनीक प्रणालियों का एक व्याख्याता बनाया। इस बड़ी, बिना सिर वाली प्रणाली के बारे में जानना आकर्षक था, जो यकीनन अब तक का सबसे जटिल कम्प्यूटेशनल सिस्टम है। उस परियोजना पर अपने काम के माध्यम से, हमने इस बारे में सोचना शुरू किया कि कैसे व्यक्तियों को इस प्रणाली में से कोई भी देखने को नहीं मिलता है और हम उपभोक्ताओं को शिक्षित और सशक्त बनाने के तरीकों के बारे में सोचने लगे (या, जैसा कि हम उन्हें कहते हैं, लोग)। नतीजा था फ्लडवॉच, एक उपकरण जो लोगों को उन प्रोफाइल पर एक नज़र डालता है जो विज्ञापनदाता उनके बारे में बना रहे हैं और एक बोली डेटाबेस के संग्रह की अनुमति देता है जिसे विज्ञापन शोधकर्ताओं के साथ साझा किया जा सकता है।

फ्लडवॉच वर्तमान में अल्फा में है, और हम इस गर्मी में बीटा रिलीज के कारण हैं। एक महत्वपूर्ण उपयोगकर्ता आधार प्राप्त करने के बाद (लगभग 12,000 ने एक्सटेंशन का उपयोग करने के लिए साइन अप किया है, हालांकि वर्तमान में कम सक्रिय उपयोगकर्ता हैं), हमने विज्ञापनों का एक बड़ा डेटासेट बनाया है जो लोगों को दिखाया गया है। एक मशीन लर्निंग विशेषज्ञ के साथ काम करते हुए, हम विज्ञापनों को पूरी तरह से उनकी इमेजरी के आधार पर वर्गीकृत करने में सक्षम हैं। हम बीटा रिलीज़ में एक नई सुविधा जारी करने की योजना बना रहे हैं, जहां उपयोगकर्ता विज़ुअलाइज़ेशन प्राप्त करेंगे जो यह बताएंगे कि वे किस प्रकार के विज्ञापन प्रस्तुत कर रहे हैं, और वे दूसरों की तुलना में कैसे हैं।

आपको नए विचार कैसे मिलते हैं? आप जो सीखते हैं उसे आप कैसे साझा करते हैं?

कार्यालय द्वारा उत्पन्न विचारों और हमारे भागीदारों के माध्यम से हमारे दरवाजे पर आने वाले विचारों के बीच एक संतुलन है। स्टूडियो में, हम जितना संभव हो उतने अन्य रचनाकारों और शोधकर्ताओं के सामने खुद को उजागर करने का प्रयास करते हैं। इसकी सेवा में, हम ओसीआर फ्राइडे नामक एक मासिक कार्यक्रम आयोजित करते हैं जहां हम 30 मेहमानों के साथ किसी को अनुसंधान-आधारित अभ्यास के बारे में बात करने के लिए कुछ घंटे बिताने के लिए आमंत्रित करते हैं। हमारे पास फिल्म निर्माता, वकील, गोपनीयता शोधकर्ता, निगरानी कलाकार, शराब बनाने वाले, डिजाइनर, मूर्तिकार हैं ... हम चीजों को विविध रखने की पूरी कोशिश करते हैं।

हम जो सीखते हैं उसे साझा करने के बारे में हम उतने अच्छे नहीं हैं जितना हमें होना चाहिए। हम एक वार्षिक पत्रिका प्रकाशित करते हैं जिसमें हमारी परियोजनाओं से पंचांग शामिल हैं: नोट्स, निबंध, कोड और अन्य छोटी चीजें। हम सक्रिय सार्वजनिक GitHub रिपॉजिटरी की मेजबानी में बेहतर होने की कोशिश कर रहे हैं और हम सार्वजनिक कार्यशालाओं और अनुसंधान थ्रेड्स के बारे में अनौपचारिक चर्चाओं की मेजबानी करना चाहते हैं जिनका हम अनुसरण कर रहे हैं।

आज कई न्यूज़रूम प्लेटफ़ॉर्म पर एल्गोरिदम के बारे में चिंतित हैं जो यह नियंत्रित करते हैं कि सामग्री कौन देखेगा। क्या आप अपने काम में एल्गोरिदम की भूमिका के बारे में कुछ बात कर सकते हैं? एल्गोरिदम और संपादकीय निर्णय के बीच क्या संबंध है?

ओह लड़का, एल्गोरिदम।

एल्गोरिदम और संपादकीय निर्णय के आसपास का पानी अविश्वसनीय रूप से संदिग्ध है। जैसा कि (पूर्व किकस्टार्टर डेटा गुरु) फ्रेड बेन्सन ने हाल ही में कहा था, एल्गोरिदम का उपयोग अक्सर ' मैथवॉश कार्यक्षमता जिसे अन्यथा निष्पक्षता के साथ मनमाना माना जाएगा ।'

कुछ साल पहले, हमसे पूछा गया था एक एल्गोरिथ्म डिजाइन करें और 9/11 संग्रहालय के लिए एक मीडिया इंस्टालेशन, जो गतिशील रूप से वर्तमान घटनाओं को 11 सितंबर की घटनाओं से जोड़ने वाली समयरेखा तैयार करेगा। उदाहरण के लिए, इस सप्ताह और 2001 के बीच बंदूक नियंत्रण कानून कैसे बदले हैं और कैसे नहीं बदले हैं, इसके बारे में एक धागा बनाया जा सकता है। हम यह कहने के लिए अपनी प्रक्रिया में वास्तव में स्पष्ट थे कि टुकड़े की 'एल्गोरिदम' ने व्यक्तिपरकता को नहीं हटाया; वास्तव में, कुछ मायनों में इसने इसे बढ़ाया। बहरहाल, जब टुकड़े का अनावरण किया गया, तो इसे उद्देश्य के रूप में वर्णित किया गया, गणना के लिए धन्यवाद। यह संग्रहालय के लिए क्यूरेशन की राजनीति के इर्द-गिर्द घूमने का एक साफ-सुथरा तरीका था।

हम एल्गोरिदम का उपयोग डेटा को संसाधित करने, दृश्य रूपों को उत्पन्न करने, कलाकारों के लिए स्क्रिप्ट बनाने, ध्वनि बनाने के लिए एक साधन के रूप में करते हैं। इनमें से कुछ एल्गोरिदम 'शेल्फ से बाहर' हैं, इस मामले में संपादकीय निर्णय होता है जो कि एल्गोरिदम का उपयोग करने के लिए समझ में आता है। अन्य एल्गोरिदम हम खुद बनाते हैं, इस मामले में हम इस बात से सावधान रहने की कोशिश करते हैं कि हमारी व्यक्तिपरकता कोड में कैसे बेक हो जाती है। एक एल्गोरिथ्म के लिए एक दो-शब्द की परिभाषा है 'जब तक करें' - और यह तब तक है जब तक कि यह हमें परेशानी में नहीं डालता, क्योंकि किसी भी शांत संचार को जोर से बढ़ाया जा सकता है।