Jiayi Young

Profesora

Jiayi Young es profesora adjunta de Diseño en la Universidad de California, Davis. Su interés se centra en la disciplina de los medios experimentales y su aplicación a la intersección entre el arte, el diseño, la ciencia y la tecnología. Mediante una combinación dinámica de materiales, métodos, conceptos y temas, crea experiencias y entornos que permiten que lo virtual influya en lo real y viceversa. Como artista y diseñadora, su investigación y su trabajo creativo actuales se centran en los campos emergentes de la cartografía de datos y los objetos controlados por sensores, las interfaces, las proyecciones y los entornos inmersivos. Mediante enfoques multidisciplinares, su obra examina la sociedad contemporánea, incluyendo la cultura del consumo, la programación y la explotación de lo femenino, la asimilación cultural y la identidad personal. Young está profundamente comprometida con la exploración del lugar que ocupa el «yo», mientras intentamos equilibrar la tecnología con las cuestiones sobre la condición humana.

Su obra ha sido publicada y expuesta a nivel nacional e internacional, entre otros lugares, en el Simposio Internacional de Arte Electrónico (ISEA); el Leonardo Electronic Almanac (LEA); el Hall of Science de Nueva York; la Cuarta Conferencia de las Naciones Unidas sobre la Mujer, celebrada en Pekín (China); el Museo del Hermitage, en San Petersburgo (Rusia); y la Moltkerei Werkstatt, en Colonia (Alemania).

Twitter Bots and Social Fabric: Entropy, Propagation, and Damping

El proyecto transforma los datos de las elecciones presidenciales estadounidenses de 2016 en una instalación inmersiva a gran escala que explora cómo las redes sociales influyen en la opinión pública y en el futuro de una nación. Mediante luces parpadeantes, sonidos de tictac y líquido que gotea de bolsas de suero, visualiza la actividad de Twitter entre febrero y el 8 de noviembre de 2016, revelando cómo interactuaron los usuarios humanos y los bots automatizados para difundir mensajes políticos. El proyecto recopiló alrededor de 10 GB de datos de Twitter al día y se desarrolló a partir de dos prototipos anteriores, «Twitter Rain» y «Fields of Gold», que pusieron a prueba la representación de la actividad de los tuits mediante agua, luz y sonido. En colaboración con un grupo de investigación en análisis de big data de la Universidad de California en Davis, el proyecto investiga además las cuentas influyentes, los patrones de propagación de la información y la distinción entre los tuits generados por humanos y los generados por IA.