Analyse et Applications de la RNG dans le Data Art

"Bien que les preuves scientifiques mènent à des conclusions différentes en ce qui concerne la capacité des êtres humains à interpréter et générer des ensembles aléatoires, aucune publication existant actuellement n’aborde l’efficacité des diverses méthodes de génération aléatoire, y compris d’origine humaine, dans la production artistique de data art.

Dans cette étude, nous représentons visuellement les différences entre des ensembles de nombres aléatoires générés par des humains, variant entre 0 et 99 inclus, et des ensembles générés via ordinateurs, via dés, et via bruits atmosphériques. Nous analysons ensuite les différences observées entre ces méthodes de génération afin de déterminer laquelle de ces méthodes peut convenir le mieux à la représentation artistique."

Quand j'avais à peu près 10 ans, j'ai fabriqué un robot en utilisant des morceaux de bois et d'aluminium. Une fois celui-ci fini, je fus surpris qu'il ne s'allume pas pour me dire bonjour.

Je suis fier de présenter ici, 20 ans plus tard, l'équivalent d'un tel projet.

Il prend la forme d'une étude faite très sérieusement, mais par quelqu'un sans aucune qualifications scientifiques*.

Il s'agit également d'une œuvre de data art.

*J'ai littéralement dû apprendre les bases de l'analyse statistique pour ce projet.

[L'étude originale, écrite en anglais, peut-être obtenue ici : https://23-5278-25678.itch.io/human-generated-die-generated-computer-generated-n...]