Conceptual model of design in the context of semiotic-interactive methodology

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of the research is a modern graphic and communicative design, in the context of changing existing and forming new roles of communicators, transforming the communication model, forming a semiotic communication format. The object of the research is modern graphic and communicative design, as well as their traditional, digital and generative subdirections. Design beginning to have digital, semiotic-interactive and artificially intelligent characteristics. The author examines in detail such aspects of the topic as: dialogical, semiotic-interactive qualities of design solutions; digital, semiotic-interactive design-software expressive means; features of semiotic-deconstructivity (analyticity) and semiotic-synthetics (constructiveness) of design solutions in the context of design activity; the influence of technical and technological features of tools and design-environments (design systems) for the formation of automated and artificially intelligent qualities of design solutions. The study of the conceptual model of a semiotic-interactive design is carried out in the context of a semiotic-interactive methodology (a set of principles and strategies of design activity). The main conclusions of the study are the description of the conceptual model of a semiotic-interactive design solution, in the context of a semiotic-interactive methodology implemented in the conceptual-generative subdirection of modern graphic and communicative design. The author's main contribution to the research of the topic is to identify the main components of the conceptual model of a semiotic-interactive design solution and demonstrate their relationship with each other in the form of a holistic model. The novelty of the research lies in the description of the characteristics of the components, the conceptual model of a semiotic-interactive design solution: a dialogical semiotic-interactive format for creating invariant concepts and design solutions; versioning of design solutions based on the semiotic synthesis of design programs; semiotic deconstruction of design solutions at the macro and micro levels; semiotic synthesis of design and artistic design programs; application of design programs as decision tools; use of hyperconnected capabilities of the design environment: the history of actions, integrity and continuous change and development.

References

  1. Бабич С. Как я сделал целый сайт с помощью нейросети // Texterra. 2023. URL: https://texterra.ru/blog/mozhno-li-sozdat-sayt-s-pomoshchyu-neyroseti-polnyy-gayd.html (дата обращения: 19.06.2023).
  2. Бирюков В. Е. Визуальные и структурные признаки периодических изданий и особенности их переноса в цифровую среду // Декоративное искусство и предметно-пространственная среда. Вестник РГХПУ им. С. Г. Строганова. 2013. № 4. С. 300-308.
  3. Быкова Е. В. Цифровой коллаж в искусстве: художественные плакаты с неограниченными возможностями // Научное обозрение. 2018. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovoy-kollazh-v-iskusstve-hudozhestvennye-plakaty-s-neogranichennymi-vozmozhnostyami (дата обращения: 30.09.2023).
  4. Габриелян Т. О. Взаимосвязь семиотико-интерактивной графической проектной среды с системой искусства графики, графического и коммуникативного дизайна // Декоративное искусство и предметно-пространственная среда. Вестник РГХПУ им. С.Г. Строганова. 2018. № 1-2. С. 70-83.
  5. Габриелян Т. О. Изменение ролей коммуникаторов в сотворчестве с искусственным интеллектом (в контексте коммуникативного дизайна) // Современный дизайн и проблемы высшей школы дизайна : сборник материалов IX Всероссийской научно-практической конференции с международным участием (19-20 мая 2023 г.) / под общей редакцией: к.п.н. Г. А. Кувшиновой, д.п.н. И. В. Кичевой – Москва: АНО ВО «Национальный Институт Дизайна», 2023. С. 183-192.
  6. Габриелян Т. О. Применение метафоры и метонимии в современных генеративных графических дизайн-системах (на примере комбинированных графических знаков) // «Декоративное искусство и предметно-пространственная среда. Вестник РГХПУ им. С.Г. Строганова» / Российский государственный художественно-промышленный университет имени С.Г. Строганова. РГХПУ, 2022. № 4. Часть 2. С. 336-352. doi: 10.37485/1997-4663_2022_4_2_336_352
  7. Нильсен Я. Веб-дизайн: книга Якоба Нильсена-Пер. с англ.-СПб: Символ-Плюс, 2003 512 с.
  8. Петрухина О. В. Генеративная графика: вчера, сегодня, завтра // Национальная Ассоциация Ученых. 2023. № 88-2. С. 9-11. doi: 10.31618/nas.2413-5291.2023.2.88.731.
  9. Ремянникова Д. О. Визуализация метафтонимии // Проблемы романо-германской филологии, педагогики и методики преподавания иностранных языков. 2022. №18. С. 43-49. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vizualizatsiya-metaftonimii (дата обращения: 21.09.2023).
  10. Черневич Е. В. Язык графического дизайна. Материалы к методике художественного конструирования. М. : ВНИИТЭ, 1975. 137 с.
  11. Юй С. Роль и принципы дизайна анимации в пользовательском интерфейсе // Интерактивная наука. 2020. №4 (50). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-i-printsipy-dizayna-animatsii-v-polzovatelskom-interfeyse (дата обращения: 30.09.2023).
  12. Baecker R., Small I. Animation at the interface // The art of human-computer interface design / (eds.) Brenda Laurel, 1990, Pp. 251-267.
  13. Beaudouin-Lafon M., Wendy E. M. Prototyping tools and techniques // In Human-Computer Interaction. CRC Press, 2002. Pp. 137–160.
  14. Carter S., Nielsen M. Using Artificial Intelligence to Augment Human Intelligence // Distill. 2018. URL: https://distill.pub/2017/aia/ (дата обращения: 13.09.2023).
  15. Dibia V. Demiralp Ç. Data2Vis: Automatic Generation of Data Visualizations Using Sequence-to-Sequence Recurrent Neural Networks // IEEE Computer Graphics and Applications 39, 2019, 5, Pp. 33–46. doi: 10.1109/MCG.2019.2924636.
  16. Dellermann D., Calma A., Lipusch N., Weber T., Weigel S., Ebel P.A. The Future of Human-AI Collaboration: A Taxonomy of Design Knowledge for Hybrid Intelligence Systems // Hawaii International Conference on System Sciences, 2019.
  17. Dounas T. Animation as a Framework for Generative Design // Computation: The New Realm of Architectural Design, 2009, Pp. 213-218.
  18. Dove G., Halskov K., Forlizzi J., Zimmerman J. Ux design innovation: Challenges for working with machine learning as a design material // Proceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. ACM, 2017. Pp. 278–288.
  19. Guida, F. E. Generative Visual Identities.New Scenarios in Corporate Identity // Proceedings of XVII Generative Art Conference, 2014.
  20. Guo, S., Jin, Z., Sun, F., Li, J., Li, Z., Shi, Y., Cao, N. Vinci: An Intelligent Graphic Design System for Generating Advertising Posters // Proceedings of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2021. Pp. 1-17. doi: 10.1145/3411764.3445117.
  21. Helms K., Barry A., Brown T., Sahlgren M., Lampinen A. Design Methods to Investigate User Experiences of Artificial Intelligence // AAAI Spring Symposia, 2018.
  22. Ho J., Chan W., Saharia C., Whang J., Gao R., Gritsenko A., Kingma D., Poole B., Norouzi M., Fleet D., Salimans T. Imagen Video: High Definition Video Generation with Diffusion Models, 2022.
  23. Holmquist L. Intelligence on tap: artificial intelligence as a new design material // Interactions 24, 2017. No. 4. Pp. 28–33.
  24. Li Yi-Na, Kang Z., Dong-Jin Li. Rule-Based Automatic Generation of Logo Designs // Leonardo, 2017. No. 50. Pp. 177-181.
  25. Lieberman H. Intelligent graphics // Commun. ACM, 1996. No. 39. Pp. 38-48.
  26. Musa, S., Ziatdinov, R., & Griffiths, C. Introduction to computer animation and its possible educational applications // ArXiv abs/1312.1824, 2013, n. pag.
  27. Payam B., Sameem A. K Ontology-Based Multimedia Presentation Generation. 2005, 1-5. doi: 10.1109/TENCON.2005.300883.
  28. Sage A., Eirikur A., Radu T. Luc V. G. Logo Synthesis and Manipulation with Clustered Generative Adversarial Networks // IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017. Pp. 5879-5888.
  29. Subramonyam, H., Seifert, C.M., Adar, E.. ProtoAI: Model-Informed Prototyping for AI-Powered Interfaces // 26th International Conference on Intelligent User Interfaces, 2021. doi: 10.1145/3397481.3450640.
  30. Upshaw L. B. Ch. 9: Creating the interactive identity // Building brand identity, New York: John Wiley & Sons Inc., 2000. Pp. 274-315.
  31. Vanderdonckt J., Francisco M. S. Generative pattern-based design of user interfaces // PEICS '10, 2010.
  32. Yang X., Mei T., Xu Y.-Q., Rui Y., Li S. Automatic generation of visual-textual presentation layout // ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 2016. No. 12, Pp. 1-22.
  33. Zhang M., Mading L., Li C., Jiahao Y. Aesthetic Photo Collage with Deep Reinforcement Learning // ArXiv abs/2110.09775, 2021. n. pag.
  34. Zhu, S., Sun, G., Jiang, Q., Zha, M., Liang, R. A survey on automatic infographics and visualization recommendations // Vis. Informatics, 2020. No. 4. Pp. 24-40.
  35. Zuza L., Ahtik J. Analysis and design of animated posters // 11th International Symposium on Graphic Engineering and Design. 2022. Pp. 705-716. doi: 10.24867/GRID-2022-p77.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).