Tra i maestri del passato e nuove sperimentazioni, nasce stickS-it

Di Eleonora Bosco

La libertà della sperimentazione, anche nel campo del design, è possibile solo grazie ad una ampia conoscenza del passato e dei suoi maestri. E’ da questo concetto, semplice ed essenziale, che lo Studio Algoritmo nasce, crea e produce i suoi oggetti e pezzi unici. La collezione di “sedie” stickS-it ne è un suggestivo esempio. Si tratta di 3 tipologie differenti di sedute disegnate e realizzate da grandi designer del passato ma rivisitate con materiali e applicazioni completamente nuove.

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Si presentano, infatti, come sticker in vinile nero da poter facilmente attaccare alla parete in poche mosse, divertendo e ironizzando un oggetto di uso comune e spesso scontato. Ad oggi, sono disponibili 3 versioni di sedute tra le più famose e con linee e forme facilmente adattabili e riconoscibili. La Hill House Chair di Mackintosh è la prima. E’ identificabile dal caratteristico schienale alto e dall’estrema eleganza dei suoi profili. Molto attuali sono poi la DSW Chair di C&R Eames e la leggendaria Superleggera Chair di Giò Ponti, simbolo senza tempo dello stile italiano.

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E’ originale, quindi, pensare di poter utilizzare lo spazio antistante lo sticker come libreria e seduta impilando da terra fino all’altezza desiderata libri, giornali e riviste. Una soluzione moderna, pratica e insolita che si sviluppa anche come provocazione contro l’accanimento produttivo e l’eccessivo utilizzo di materiali ed energia nella produzione industriale.

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I modelli disponibili sono tutti a grandezza naturale e sono visionabili nello showroom TID di nuova apertura.

Lo Studio Algoritmo ne ha studiato anche il packaging e la comunicazione utilizzando un’estetica minima, essenziale, accattivante e cercando di mantenere un legame con il tempo trascorso attraverso la scelta dei font e dei colori.

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Info:  www.theinteriordesign.it/progetto/hill-house-chair/2478

        www.theinteriordesign.it/progetto/dsw-chair/2334

Photo: courtesy Studio Algoritmo

pubblicato in data:

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