Sound // Sondio

As part of our Belonging project, we aimed to explore how the community data we collected could be experienced in ways beyond just visual or physical representations. We wanted to incorporate sound as an additional layer, creating a more interactive and immersive experience.

This sound piece uses data sonification, a method where data values are mapped to musical elements such as pitch, volume, duration, and rhythm. Rather than only reading numbers or viewing charts based on our data, listeners can hear patterns within the data and experience how these patterns evolve.

Our Design Philosophy

To emphasize and highlight the people affected and lost within the community of Waco from the data that we have, we wanted to focus on how long each of these members of the community has been absent over the flow of time.

The sound for this piece comes from detention-related data connected to the city of Waco, where each person is treated as a single sound event.

We started by calculating detention length using booking-in and booking-out timestamps. From there, the data was cleaned, adjusted, and then mapped into musical notes.

Since detention lengths vary a lot, we scaled the values before mapping them to the musical notes. This helped keep the music from feeling too compressed or too extreme, giving it a more balanced and meaningful composition while still preserving the differences between shorter and longer detentions. We used a logarithmic scaling function (log(1 + x)) for this step. This kind of transformation compresses larger values more than smaller ones, which helps bring the extreme detention lengths into a range that works better for music composition without losing the overall pattern in the data.

We hope to present this data and honor each of these individuals, where each note within our music represents a person from our data. The sounds of each member of the Waco community make up this whole music piece, allowing us to experience their stories and help us appreciate our community and our home.

Mapping the Data to Music

As part of data preparation, the detention length values were scaled so that very large values do not dominate the rest. Once that was done, we defined the mapping function to transform each person’s detention length into different parts of the musical note.

The plot below shows how the detention lengths look after scaling:

Our mapping follows this logic:

Data value	Musical feature	What it means
Scaled detention length	Pitch	Longer detention lengths become lower notes
Scaled detention length	Volume	Longer detention lengths sound louder
Scaled detention length	Duration	Longer detention lengths last longer
Person order in the dataset	Timing	Each record enters one after another

So essentially, each row in the dataset becomes a note. The detention length values shape how each note sounds. Shorter detentions come through as higher, softer, shorter notes. Longer detentions come through as lower, louder, longer notes. This way, you can actually hear how the data varies through changes in tone, intensity, and duration.

The data sonification part was created using pandas, numpy, matplotlib, and the MIDIUtil Python library. The final output generated is a MIDI file.

Musical Scale

The notes were selected from a C major scale across multiple octaves to create a more cohesive and enjoyable sound. Instead of using all possible notes, we restricted the pitch values to a specific set of MIDI note numbers. This approach helped avoid dissonance and kept the composition more structured. While the data drives the music, the scale serves as a musical framework that unifies everything.

How to Listen

This piece is not traditionally composed music. Instead, the sound emerges from the structure of the data itself.

As you listen, notice:

• When the notes feel higher or lower
• When sounds become louder or softer
• When notes feel shorter or longer
• How repetition and spacing create rhythm

These changes reflect the underlying data.

Listen

Waco Detention Sonification

Data translated into sound

Music Sheet

The MIDI file was also translated into sheet music, giving a visual form to the data-driven sound.

View full music sheet

// ESPAÑOL //

Sonido como arte de datos

Como parte de nuestro proyecto Belonging, buscamos explorar cómo los datos comunitarios que recopilamos podían experimentarse de formas que fueran más allá de las representaciones visuales o físicas. Queríamos incorporar el sonido como una capa adicional, creando una experiencia más interactiva e inmersiva.

Esta pieza sonora utiliza sonificación de datos, un método en el que los valores de los datos se asignan a elementos musicales como el tono, el volumen, la duración y el ritmo. En lugar de solo leer números o ver gráficos basados en nuestros datos, los oyentes pueden escuchar patrones dentro de los datos y experimentar cómo estos patrones evolucionan.

Nuestra filosofía de diseño

Para enfatizar y resaltar a las personas afectadas y perdidas dentro de la comunidad de Waco a partir de los datos que tenemos, quisimos centrarnos en cuánto tiempo cada uno de estos miembros de la comunidad ha estado ausente a lo largo del flujo del tiempo.

El sonido de esta pieza proviene de datos relacionados con detenciones en la ciudad de Waco, donde cada persona es tratada como un único evento sonoro.

Comenzamos calculando la duración de la detención utilizando las marcas de tiempo de ingreso (booking-in) y salida (booking-out). A partir de ahí, los datos fueron limpiados, ajustados y luego mapeados a notas musicales.

Dado que las duraciones de las detenciones varían mucho, escalamos los valores antes de asignarlos a las notas musicales. Esto ayudó a evitar que la música se sintiera demasiado comprimida o extrema, dando como resultado una composición más equilibrada y significativa, mientras se preservan las diferencias entre detenciones más cortas y más largas. Utilizamos una función de escalado logarítmico (log(1 + x)) para este paso. Este tipo de transformación comprime más los valores grandes que los pequeños, lo que ayuda a llevar las duraciones extremas de detención a un rango que funciona mejor para la composición musical sin perder el patrón general en los datos.

Esperamos presentar estos datos y honrar a cada una de estas personas, donde cada nota dentro de nuestra música representa a una persona de nuestros datos. Los sonidos de cada miembro de la comunidad de Waco conforman esta pieza musical completa, permitiéndonos experimentar sus historias y ayudándonos a apreciar nuestra comunidad y nuestro hogar.

Mapeo de los datos a la música

Como parte de la preparación de los datos, los valores de duración de la detención fueron escalados para que los valores muy grandes no dominen el resto. Una vez hecho esto, definimos la función de mapeo para transformar la duración de detención de cada persona en diferentes partes de la nota musical.

El gráfico a continuación muestra cómo se ven las duraciones de detención después del escalado:

Nuestro mapeo sigue esta lógica:

Aquí tienes la traducción al español, manteniendo intacto el formato de Quarto (incluyendo las etiquetas HTML para el audio y el iframe).

Valor de los datos	Característica musical	Qué significa
Duración de la detención escalada	Tono / Afinación	Las detenciones más largas se convierten en notas más graves
Duración de la detención escalada	Volumen	Las detenciones más largas suenan más fuerte
Duración de la detención escalada	Duración	Las detenciones más largas duran más tiempo
Orden de las personas en el conjunto de datos	Tiempo / Ritmo	Cada registro entra uno tras otro

Así que, esencialmente, cada fila del conjunto de datos se convierte en una nota. Los valores de la duración de la detención definen cómo suena cada nota. Las detenciones más cortas se escuchan como notas más agudas, suaves y cortas. Las detenciones más largas se escuchan como notas más graves, fuertes y largas. De esta manera, se puede escuchar realmente cómo varían los datos a través de los cambios en el tono, la intensidad y la duración.

La parte de sonificación de datos se creó utilizando pandas, numpy, matplotlib y la biblioteca de Python MIDIUtil. El resultado final generado es un archivo MIDI.

Escala Musical

Las notas se seleccionaron de una escala de Do mayor a lo largo de varias octavas para crear un sonido más cohesivo y agradable. En lugar de utilizar todas las notas posibles, restringimos los valores de tono a un conjunto específico de números de notas MIDI. Este enfoque ayudó a evitar la disonancia y mantuvo la composición más estructurada. Aunque los datos guían la música, la escala sirve como un marco musical que lo unifica todo.

Cómo Escuchar

Esta pieza no es música compuesta de forma tradicional. En su lugar, el sonido surge de la estructura misma de los datos.

Mientras escuchas, presta atención a:

• Cuándo las notas se sienten más agudas o más graves
• Cuándo los sonidos se vuelven más fuertes o más suaves
• Cuándo las notas se sienten más cortas o más largas
• Cómo la repetición y el espaciado crean ritmo

Estos cambios reflejan los datos subyacentes.

Escuchar

Sonificación de las Detenciones en Waco

Datos traducidos en sonido

Partitura

El archivo MIDI también se tradujo en una partitura, dándole una forma visual al sonido guiado por los datos.