Nowe media

Ciężko dziś myśleć czasach przed szerokim dostępem ludności do komputerów. Wraz z popularyzacją sprzętu i systemów operacyjnych Apple’a czy Microsoftu, zmieniała się przestrzeń publiczna, cyfrowa, naukowa czy społeczna. Komputery i cyberprzestrzeń na stałe zmieniły nasze postrzegania rzeczywistości, bo w gruncie rzeczy zmieniły status przedmiotów. Niematerialne nie było nierealne.

Żeby pojąć, co tak naprawdę zmieniło się w naszym postrzeganiu treści cyfrowych, warto prześledzić tok myślenia najważniejszych badaczy, którzy zajmowali się zmianami medialnymi w czasie ich największego nasilenia. Taką osobą był chociażby Lev Manovich, który stworzył bardzo celną charakteryzację tzw. Nowych mediów w zderzeniu ze starymi. Fundamentalne różnice podzielił na 5 zasadniczych kategorii.

Pierwsza to reprezentacja numeryczna. Obiekt w ‘staromedialnym’ środowisku mógł istnieć jedynie fizycznie – nagranie znajdowało się na taśmie, obraz na płótnie zaś tekst na papierze. W wyniki cyfryzacji i komputeryzacji, a więc reprezentacji znaków za pomocą kodu, cała treść obsługiwana i tworzona przez nas w komputerze jest w gruncie rzeczy kodem. Z tejże racji modyfikowanie obiektami w przestrzeni nowomedialnej polega na zmianach w algorytmizacji. Obiekt można ściśle, z punktu widzenia matematyki, opisać za pomocą konkretnych cyfr.

Druga to modularność. Z jednej strony możemy postrzegać ją w bardzo prosty sposób – czyli jako złożoność obiektów nowych mediów z różnych funkcji i części, co widziane jest np. w skali makro całego komputera, który dzisiaj spełnia kilkaset funkcji, którym pół wieku temu byłoby przypisanych równie tyle przedmiotów, narzędzi lub metod. Otwierając chociażby edytor tekstu, możliwym jest edytowanie czcionki, koloru papieru, tworzenie przypisów. Dodając do niego zdjęcia, dokładamy coraz to nowe komponenty z innych „mediów”. To jednak rozumienie potoczne. Modularność odnosi się do owszem złożoności, jednak w sensie ontologii całego komputera. Tak jak w świecie fizycznym, przestrzeń cybernetyczna składa się z jedynek, zer, punktów 3D, pikseli i wspomniana już reprezentacja numeryczna pozwala na edycję tych fundamentalnych danych i manipulację nimi.

Trzecia to zgoła najważniejsza część, bo opisuje automatyzację, a więc najczęściej przywoływaną cechę komputerów. Na co dzień przejawia się w postaci niezlicoznych programów, które mogą odwalać za nas głupią robotę. Taki arkusz w Excelu, po rozpisaniu funkcji w konkretnych komórkach, może w pełni przejąć nasze domowe finanse i rachunki i wykonywać 20 rzędów obliczeń w ułamku sekundy po wpisaniu jednej wartości. Równie użytecznym jest korzystanie z GIMPa czy Photoshopa, które są w stanie generować różnego rodzaju efekty graficzne, rozmycia czy pikselizację za pomocą jednego przycisku. Komputery mogą same przyjmować pocztę, planować nam dzień czy pozwalają na automatyzację dowolnej czynności za pomocą kodu.

Wariancyjność odnosi się do niestabilnego statusu obiektu medialnego w sieci, gdzie powielanie i kopiowanie treści jest czymś nieuchronnym. Tak więc – uploadując zdjęcie na facebooka czy imgura, jest ono dostępne do skopiowania czy edycji (tak funkcjonują memy). W momencie, gdy taki obiekt się rozproszy po sieci, określenie oryginału staje się niemożliwe. Nawet zapisanie obrazu w niższej rozdzielczości sprawia, że powstaje nowy wariant tej samej treści. Skrócenie piosenki w Audacity czy napisanie artykułu na blogu, który ktoś później zacytuje i przekopiuje również udowadniają, że jakakolwiek treść w Internecie ale i poza nim jest niestabilna i nigdy nie dookreślona.

Transkodowanie to cecha, z którą na co dzień stykają się wszyscy użytkownicy. Odnosi się ona bezpośrednio do zamiany jednego pliku w drugi i zmianę jego formatu, jak np. Graficznego, z jpg na png, z mp3 na ogg itp. Przedmioty, które widzimy, są często wynikiem transkodowania jakiejś treści fizycznej na cyfrową, jak nagrania cyfrowe czy skany dokumentów. Wtedy to staję się one zapisem fizycznych danych na cyfrowe. Możemy jednak także operować na samym obiekcie cyfrowym, np. Zdjęciu, którego sposób odczytania przez komputer i ilość miesjca, jakie zajmuje, są przypisane bezpośredniemu formatowi. Może to być RAW data lub bitmapa, grafika wektorowa lub plik PNG. W takim sposobie możemy operować danymi i obiektami niczym zmiennokształtnymi puzzlami, które potencjalnie mogą istnieć w każdym formacie i być wykorzystanymi w szeregu funkcji, kontekstów, programów etc.