Tasarımda iğrençlik kavramının üretken çekişmeli ağ algoritması ile değerlendirilmesi
Evaluation of the concept of disgust in design with generative adversarial network algorithm
- Tez No: 853712
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ETHEM GÜRER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mimari Tasarımda Bilişim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Güzellik ve çirkinlik kavramları kültüre, coğrafyaya, zamana bağlı olarak değişebilen öznel olgulardır (Eco, 2009). Güzel olan ve çirkin olan birbirleri yerine geçebilmekte ve değişebilmektedir. Bu değişimlerin izlerini sanat akımlarından ve modadan takip edebiliriz (Rosenkranz, 2018). Güzellik ve çirkinlik kavramları öznel ve değişken olduğu için, güzelliğin ve çirkinliğin parametrelerini çözümlemek zorlaşmaktadır. Güzelliğin ve çirkinliğin parametrelerini net olarak çözümleyemediğimiz için sanat ve tasarım üretim süreçleri de sancılı olmaktadır. Çalışma,“iğrençlik”kavramının insan nezdindeki algısal parametrelerini şeffaflaştırmayı ve bu parametreleri üretken çekişmeli ağ algoritması ile dönüştürerek tasarımda kontrollü bir iğrençlik morfolojisi üretmeyi hedeflemektedir. Güzellik ve çirkinlik kavramlarının eş anlamlılarını incelediğimizde karşımıza çirkinlikle eş anlamlı iğrenç kavramı çıkar (Eco, 2009). İğrenme, iğrenç bir nesne ile ortaya çıkan bir duygudur ve tüm insanlarda ortak bir savunma mekanizması olarak görev alır (Rozin, 1986). Güzellik, çirkinlik, iyilik, kötülük gibi kavramlar öznelken, iğrenme kavramı türsel ortak bir duygudur. İğrenmenin parametreleri ve iğrenmeyi ortaya çıkaran durumlar ve nesneler bellidir. Yani iğrenme duygusundan yola çıkarak iğrenç olanı tanımlayabiliriz. İğrençlik, çirkinlikle ilişkilendirildiği için iğrençlikten çirkine ve çirkinliğin zıttı olan güzellik kavramlarına ulaşılabilir, çirkinliğin ve güzelliğin parametreleri dolaylı olarak şeffaflaştırılabilir. Araştırmada iğrenme duygusunu çözümlemek için iğrenme ile ilgili kavramların ve iğrenme nesnelerinin tespiti yapılmıştır. İğrenme, tür içerisinde ortak ve ana duygulardan birisi olduğundan (Darwin, 2018), bu duyguyu ortaya çıkaran durumların da benzer olması beklenmektedir. İğrenme duygusu, koklama ve tatma duyuları başta olmak üzere görme duyusu ile de ilişkilidir (Kolnai, 2003). İğrenme ile doğrudan ilişkili olan koklama ve tatma duyuları çalışmanın kapsamında yer almamaktadırlar. Çalışma, görme duyusuna ve dolaylı olarak koklama ve tatma duyularına etki edebilen görsel uyaranlar üzerinden incelenmiştir. Çalışma kapsamında geniş katılımcılı, uluslararası bir anket kurgulanmıştır. Anket ile uluslararası bir iğrençlik araştırması yapılıp kolektif bir iğrençlik verisi elde edilmiştir. Bu iğrençlik verisi farklı kültürlerden katılımcıların iğrendikleri iğrenme nesnelerinin bilgilerini içerir. Katılımcılardan toplanan veri ile iğrenme nesneleri nicel olarak değerlendirilmiştir. İğrenme nesnelerinin görsel temsilleri biriktirilmiş ve bu görsel temsilleri doğrudan kullanmak yerine Çekişmeli Üretken Ağ Algoritmaları ile üretken bir sistemde sahte görseller üretilmiştir. Ham görsel verinin kendisinin kullanılmayıp üretken bir sistemden üretilen sahte verinin kullanılmasının sebebi, iğrenme nesnelerinin sahip oldukları morfolojik verinin çözümlenip yeniden üretme amacını taşımaktadır. Üretilen 2 boyutlu sahte görsel veri Houdini yazılımı içerisinde yazılan kod sayesinde 3 boyutlu hale getirilip kolektif bir iğrenme nesnesi haline getirilmiştir. Çalışma iğrençlik kavramının tespiti üzerine yoğunlaşır ve onu bilişsel bir zemine oturtmayı amaçlar. İğrençliği ortaya çıkaran iğrenme nesnelerinin görsel temsillerinin makine öğrenmesinin alt konusu olan Çekişmeli Üretken Ağ Algoritmaları ile işleyerek sürekli olarak iğrenme duygusunu tetikleyebilecek sahte görseller ve 3 boyutlu tasarımlar üretilmiştir. Bu sayede üretken bir sistemden iğrenme algısına etki edebilecek tasarımlar türeten bir model ortaya çıkartılması amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
The concepts of beauty and ugliness are subjective phenomena that can change depending on culture, geography and time (Eco, 2009). The beautiful and the ugly are interchangeable and interchangeable. We can follow the traces of these changes from art movements and fashion (Rosenkranz, 2018). Since the concepts of beauty and ugliness are subjective and variable, it becomes difficult to analyze the parameters of beauty and ugliness. Since we cannot clearly analyze the parameters of beauty and ugliness, art and design production processes are also painful. When we examine the synonyms of the concepts of beauty and ugliness, we encounter the concept of disgust, which is synonymous with ugliness (Eco, 2009). Disgust is an emotion that arises with a disgusting object and acts as a common defense mechanism in all people (Rozin, 1986). While concepts such as beauty, ugliness, goodness and evil are subjective, the concept of disgust is a common generic emotion. The parameters of disgust and the situations and objects that elicit disgust are clear. In this case, we can define the disgusting based on the feeling of disgust. Since ugliness is associated with ugliness, concepts of beauty from ugliness to ugliness and the opposite of ugliness can be reached, and the parameters of ugliness and beauty can be indirectly made transparent. The study aims to make the perceptual parameters of the concept of“disgusting”transparent and to produce a controlled morphology of disgust in the design by transforming these parameters with a generative adversarial network algorithm. In the context of producing the morphology of disgust, the concept of“collective disgust object”has been put forward, which can affect the perception of disgust by all people. The collective object of disgust is something that all people would find disgusting to a certain degree. It is important to detect people's perceptions of disgust for the production of the object of collective disgust. People's perception of disgust was determined by the surveys to be carried out within the scope of the study. In order to analyze the feeling of disgust in the research, the concepts and objects of disgust were determined. Since disgust is one of the common and main emotions in the genre (Darwin, 2018), the situations that reveal this emotion are expected to be similar. The feeling of disgust is also related to the sense of sight, especially the senses of smell and taste (Kolnai, 2003). The senses of smell and taste, which are directly related to disgust, are not included in the study. The study was examined through visual stimuli that can affect the sense of sight and indirectly the senses of smell and taste. The determination of the perception of disgust was made on the basis of Ferdinand de Saussure's (1998) Triad of Sign, Signified and Signifier. Although disgust is a common emotion, the perception of disgust differs in each participant with the environmental conditions. Two international surveys with large participants were designed to determine the perception of disgust. Before starting the questionnaires, literature research was conducted and“objects of disgust”were identified that affect the perception of disgust. In the first questionnaire, Survey A-01, objects of disgust were listed in writing and participants were asked to score points according to the level of disgust of objects of disgust. With the first survey, Survey-A01, written indicators (concepts) were given to the users and it was tried to reach the concepts that the participants detested, that is, the ones that were shown. With the first survey Survey- A01, an international disgusting research was conducted and a collective disgusting data was obtained. This disgust data includes information about objects of disgust that participants from different cultures are disgusted with. The objects of disgust were evaluated quantitatively with the data collected from the participants. In the first question of the second survey, Survey-B01, the participants were asked to draw a disgusting drawing on an empty space. In the second question of Survey-B01, the participants were given a drawing of a sphere and asked to turn this drawing into a disgusting sphere. With Survey-B01, it was tried to reach the signified in the minds of the participants by producing visual indicators. It is obligatory to transfer the private data in the minds of the participants, which are aimed to be collected by surveys, to the general, and to make the data workable and reproducible. The first tool that comes to mind with the regeneration of data by induction method is artificial intelligence algorithms. Artificial intelligence algorithms are a general concept with many sub-titles and artificial intelligence includes machine learning by definition. Throughout the study, the concept of disgust in design will be examined through visual data. Processing visual data and producing similar images from the data is possible with the special artificial neural network architecture of GAN algorithms. The results obtained from the questionnaires were evaluated according to their weights and a disgust data set was created based on the disgust objects to be processed in the GAN algorithm. The disgust data set consists of real disgust objects and was created by searching the names of the disgust objects through search engines and collecting photos that are open to share from websites such as Instagram and Reddit. The data set created with the disgusting concepts and questionnaires identified in the literature was transferred to the GAN algorithm and processed. By processing real visual data with GAN algorithm, a generative model has been developed that produces fake likenesses of real visual data. Thanks to the fake visual data produced by the GAN algorithm, the relationship between the indicators and the signified has been diversified. Because the indicators produced by the GAN algorithm are new and fake, but they still maintain their formal connection and relationship with the first data. The necessity of cleaning the raw data set emerged from the experiments of GAN algorithms, and the parts of the images in the data set that were not related to the object of disgust were manually cleaned with the help of Adobe Photoshop. By processing the visual data consisting of disgust objects with StyleGAN2, a GAN algorithm, a generative model and 2D pseudo-disgust objects were obtained. The GAN algorithm used is an algorithm that works with 2D data, and making 2D data 3D is another part of the study. The problem of rendering this 2D visual data into 3D was solved by using voxel tools in Houdini software. After the indicators were processed with GAN algorithms, 3 types of data output were produced: fake visual data, latent space walk videos and 3D disgust object. All these outputs were planned to be evaluated by the participants with a new questionnaire. In this way, it was aimed to investigate the correlations of the results of the disgusting perceptions of the participants in the first survey with the collective disgusting objects produced. As a result, with the GAN algorithm, the boundaries of the sign and the signified blur and a new signified emerges. The new signifier created with the GAN algorithm has a relationship with the data set processed by artificial intelligence. This new concept emerges as a combination of disgusting, a mixture of concepts in the minds of the participants, and as a result, modeling of disgust becomes possible. The objects of collective disgust produced by the study have common formal features. These are organic knuckle, wetness and color properties. This information can be used in the early stages of design and artwork. The study focuses on the detection of the concept of disgust and aims to put it on a cognitive basis. By processing the visual representations of objects of disgust that reveal disgust with Generative Adversarial Network Algorithms, which is a sub-topic of machine learning, fake images and 3D designs that can trigger the feeling of disgust are produced continuously. In this way, it is aimed to create a model that generates designs that can affect the perception of disgust from a productive system.
Benzer Tezler
- Çağdaş sanatta; Damien Hirst, Sarah Lucas ve Kiki Smith'in çalışmalarında 'İğrençlik' kavramının incelenmesi
İn contemporary art; The notions of ugliness research in Damien Hirst, Sarah Lucas and Kiki Smith's studies
UĞUR KARABULUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Güzel SanatlarAltınbaş ÜniversitesiSanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURCAN PERDAHCI
- Günümüz heykel sanatında bir anlatım aracı olarak 'Abject sanat' ve bir sergi
As a means of expression in contemporary sculpture 'Abject art' and an exhibition
LEVENT AYATA
Sanatta Yeterlik
Türkçe
2024
Güzel SanatlarDokuz Eylül ÜniversitesiSanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı
PROF. ARZU ATIL
- Abject art sanatın Türk sanatçılar üzerinden incelenmesi
Examining abject art through Turkish artists
EBRU ŞAHİKA AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Güzel SanatlarDokuz Eylül ÜniversitesiSanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı
DOÇ. GÖKCEN ERGÜR
- Tasarımda yapay zeka
Artificial intelligence in design
MUSTAFA NAZIM EMRE ÖZDEĞER
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TEOMAN KURTAY
- Tasarımda yaratıcı düşüncenin yansımaları görsel cinas ve rebus
Reflections of creative thinking in design visual pun and rebus
AHSEN GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Güzel SanatlarOrdu ÜniversitesiGrafik Tasarım Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİHAT SEZER SABAHAT