Das Chremascope ist das Ergebnis eines künstlerischen Forschungsprojekts über die Ursprünge des bewegten Bildes – und darüber, welche Rolle finanzielle und kommerzielle Interessen bei seiner Erfindung und Verbreitung gespielt haben. Die Arbeit untersucht, wie sich technologische Innovation, künstlerische Neugier und ökonomisches Kalkül historisch miteinander verflochten haben – und wie der Wunsch, Bewegung einzufangen, oft untrennbar mit dem Drang verbunden war, daraus Kapital zu schlagen.
Das Chremascope selbst ist eine spielerische Umdeutung eines Geldzählgeräts. Ursprünglich entwickelt, um Banknoten zu zählen, wurde es zweckentfremdet, um gedruckte Animationssequenzen in ein flackerndes Bewegtbild zu verwandeln – mit einer Geschwindigkeit von 1.000 Scheinen pro Minute, was etwa 16,6 Bildern pro Sekunde entspricht. Sein Name ist eine Wortschöpfung aus dem Griechischen chrēma (Geld, Besitz) und skopein (sehen, betrachten).
Man kann das Werk als ironisches Ready-made verstehen: eine voll funktionsfähige Maschine, die in einen neuen, unerwarteten Kontext gestellt wird – nun nicht mehr dem Geld, sondern der Bewegung gewidmet. Besucher:innen können selbst speziell vorbereitete Animationsblätter in das Gerät einlegen und beobachten, wie die Bilder zum Leben erwachen. Das Geldzählgerät steht auf einem schlichten Sockel und lädt dazu ein, sich darüber zu beugen und hineinzublicken – eine Geste, die an die intimen, mechanischen Betrachtungssituationen früher Kinetoskope von Thomas Edison erinnert.
Erstmals vorgestellt wurde das Chremascope im Rahmen der Ausstellung „Animation Installation 25“ in Tuttlingen.
In Zeiten allgegenwärtiger KI-generierter Bilderfluten – der sogenannten AI Slops – erscheint es umso dringlicher, sich zu vergegenwärtigen, welchen Wert das bewegte Bild ursprünglich hatte und aus welchen technologischen wie kulturellen Impulsen es hervorging. Das Chremascope lädt dazu ein, die Mechanik des Sehens und Zeigens zu hinterfragen: War früher tatsächlich alles besser, oder war das bewegte Bild schon immer eng mit ökonomischen Interessen und kommerzieller Verwertungslogik verknüpft – vielleicht näher an heutigen KI-Systemen, als wir glauben möchten?
