Daniel Canogar

Daniel Canogar - Scrawl

Técnica: Animación generativa, pantalla, ordenador.

Biografía del Artista: Daniel Canogar es un artista contemporáneo español nacido en Madrid en 1964. Es conocido por su trabajo en la intersección entre el arte, la tecnología y la ciencia, explorando la relación entre el ser humano y la tecnología a través de instalaciones multimedia.Canogar se graduó en Bellas Artes en la Universidad Complutense de Madrid en 1985, y en 1989 se trasladó a Nueva York para continuar sus estudios en el Pratt Institute, donde se especializó en fotografía y vídeo. En la década de 1990 comenzó a trabajar en instalaciones multimedia, utilizando proyecciones de vídeo y pantallas para crear obras que involucraban al espectador en un diálogo interactivo.A lo largo de su carrera, Canogar ha exhibido su obra en galerías y museos de todo el mundo, incluyendo el Museo Nacional Centro de Arte Reina Sofía en Madrid, el Museo de Arte Contemporáneo de Sevilla, y el Museo de Arte Contemporáneo de Denver en Estados Unidos. También ha trabajado en varios proyectos públicos, como la instalación permanente "Wave" en el Aeropuerto Internacional de Charlotte-Douglas en Carolina del Norte.Una de las obras más conocidas de Canogar es "Asalto", una instalación de 2005 que consiste en una pantalla gigante de LED suspendida en el aire, que muestra una serie de imágenes en movimiento tomadas de escenas de películas de acción. La obra fue exhibida en la exposición colectiva "Infinite Painting" en el Museo de Arte Contemporáneo de Sofía en 2012.Además de su trabajo en las artes visuales, Canogar también ha sido profesor en la Universidad Europea de Madrid y ha colaborado con varias empresas tecnológicas en proyectos de investigación y desarrollo. En 2014, fue galardonado con el Premio Nacional de Arte Electrónico de España por su contribución a la disciplina de la arte digital.

 

Obra digital. Dimensiones variables. Pantalla no incluida. Daniel Canogar presenta en ARCO 2023 su nueva obra, Scrawl. En los últimos años, las redes sociales han cambiado radicalmente como nos comunicamos. Lo que en un principio se percibió como una democratización de los relatos hegemónicos de los medios de comunicación – controlados por una minoría – son ahora vistos como los principales impulsores de la post-verdad. Twitter es una plataforma especialmente radical en su contenido, con políticas de censura menos estrictas y, por tanto, un contenido más crudo. Esta condición lo convierte en un caldo de cultivo perfecto para canalizar frustraciones, preocupaciones contemporáneas y conspiraciones radicales, una disonante voz colectiva que a veces opera en forma de ola donde un texto de menos de 280 caracteres puede llegar a alcanzar una difusión de nivel viral y global. Scrawl es una pieza digital generativa que reacciona a los trends de Twitter en tiempo real. El software de la obra recoge periódicamente los temas más mencionados en la comunidad twittera. Estos asuntos son traducidos en tiempo real a una estética de pintada vandálica y de denuncia que, a diferencia de un grafiti profesional, son realizados con rapidez y de forma anónima, muchas veces por la dureza o sinceridad de su contenido, otras como un simple gesto de auto enunciación. Como obra en constante cambio, Scrawl intenta capturar las múltiples fuerzas y tensiones que cohabitan en espacios sociales como Twitter, donde la identidad de los individuos –siempre escoltada por la pantalla– se explaya en su versión más cruda y, paradójicamente, quizás más real y honesta. El ritmo de Scrawl imita la sucesión de capas aplicadas sobre la pared urbana, donde los textos grafiteros son periódicamente tapados por capas planas de pintura, creando a su vez un nuevo lienzo para una nueva sucesión de grafitis. Se genera un pulso entre el ansia de comunicación individual del ciudadano, y la limpieza institucional que borra y “limpia” el caótico mundo grafitero. El resultado es una obra algorítmica con una poética automática que se desliza constantemente entre la estética de la protesta social y la pintura abstracta.