Haritaları insanlaştırmak: johanna drucker ile röportaj

Son birkaç köşe yazımı hümanist haritaları kutlayarak geçirdim. Tarih ve edebiyatı görselleştirmek için dijital projeleri ve bu projeleri sürdüren kurumsal yapıları vurguladım. Sonra, son köşemin yayınlanmasından bir hafta sonra, Columbia Üniversitesi'nde tüm işletme hakkında şüphe uyandıran bir konferansa katıldım.

“Hümanistler Bilgi Görselleştirmeleri Kullanmalı mı?” Konuşmasında Johanna Drucker haritalandırma projelerini tasarladı ve eğitimcileri mekaniklerini anlamadan görselleştirme araçlarını benimsemelerine karşı uyardı. Konuşması, etkili görselleştirmeleri neyin oluşturduğu ve büyüyen bir çevrimiçi kaynaklar ve projeler gövdesinde gezinmek için eğitimciler ve öğrencilerin hangi okuryazarlıklara ihtiyaç duydukları hakkında moralli bir konuşma başlattı.

Breslauer, UCLA Bilgi Çalışmaları Bölümünde Bibliyografik Çalışmalar Profesörü olarak, Drucker, tam anlamıyla görselleştirme kitabını yazdı. Graphesis: Bilgi Üretiminin Görsel Formları olarak, akıllı telefonlar ve bilgisayarlar tarafından desteklenen grafiksel bilgi formlarının, kullanıcıların bilgi ile ilişkilerini şekillendirdiğini; Bu formları anlamak, nasıl bilgi ürettiklerini anlamaktır.

Tesadüfi karşılaşmaları reddetmek için değil, Profesör Drucker'la temasa geçtim ve görüşlerini PCMag okuyucularıyla paylaşmasını istedim. Okurların konuşmamızın kapsamını görmesini ve Drucker'ın kısaltılmamış cevaplarına erişmesini sağlamak için röportajın şeklini korumayı seçtim. Yorum yazarı aracılığıyla okuyucuları sohbete katılmaya davet ediyorum.

William Fenton: Beşeri bilimlerde haritalar ne yapıyor?

Johanna Drucker : Haritalar kültürel kaydın zengin bir parçasıdır. Doğal ve kültürel dünyaların mekanı, ulusları ve özellikleri hakkında nasıl düşündüğümüzü gösterirler. Tecrübenin mekânsal boyutları hakkındaki anlayışımızı ifade ediyorlar ve tarihsel ve sosyal bilgilerle dolu kendi başlarına büyüleyici belgeler.

WF: Beşeri bilimlerde haritalar, doğa bilimlerinden ne kadar farklıdır?

JD : Haritalar büyük miktarda istatistiksel veri almak ve bunları okunaklı hale getirmek için çok faydalı olsa da, bu göstergeler bazen beşeri bilimlerin işine karşı olan bilgi modellerine dayanıyor. Bunun canlı bir örneği standart zaman çizelgelerinin kullanılması olabilir. Çok az sayıda roman, film veya diğer estetik eser tek yönlü veya doğrusal bir akışı izler. "Geçici zaman" ı (ilişkisel zaman) eşlemek, zamana dayalı bir yaklaşımdan ortaya çıkan daha küçük araçlar gerektirir. Meyve sineği üreme döngüsünü takip etmek amacıyla doğal bir tarih zaman çizelgesinde Şeylerin Geçmişini Anma çizelgesini hayal etmek zor olurdu!

WF: Açıklığı açmak, hümanistlerin görselleştirmeleri daha etkin kullanmak için bilmeleri gerekenler?

JD : Dijital Beşeri Bilimler projelerinin diğer alanlardan birçok bilgi görselleştirme aracını benimsediğini unutmayın. Çubuk grafikler, dağılım grafikleri, ağ şemaları ve nicel bilgiyi göstermenin diğer standart yöntemleri, kökeni doğa bilimlerinde veya sosyal bilimlerdedir.

Görselleştirmeleri etkin bir şekilde kullanmak için, hümanistlerin verinin nasıl üretildiği ve görüntüleme algoritmalarının uygun görselleştirmelerde ne olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmeleri gerekir. Bir ağ diyagramındaki düğümler arasındaki mekansal ilişkiyi ne yaratır? Bir görüntüdeki "veri" nasıl toplandı veya oluşturuldu? Bir veri görüntüsünü anlamak için gerekli istatistiksel modeller nelerdir?

WF: Okuyucular görselleştirme için hangi soruları sormalı?

JD : Herhangi bir eseri incelemek için kullandığımız temel soruları sormalıyız: Kim, nasıl, ne zaman, nerede ve hangi varsayımlarla yaptı? Tüm bilgiler belirli varsayımlar ve değerler üzerine kuruludur. Görselleştirmelerin biçimsel özelliklerini okumayı öğrenmek esastır. Bu özelliklerin üretildiği değer sistemini çözmeyi öğrenmek de aynı derecede önemlidir. Astronomi anlayışım, tüm cennetsel bedenlerin ilahi tasarım yoluyla mükemmel çevrelerde hareket etmesi gerektiği inancına dayanıyorsa, gök mekaniği modelim bu varsayımları izleyecektir. Benim görselleştirmelerim de öyle olacak.

WF: Columbia'daki son konuşmanda, anlamsal olarak anlamlı görselleştirmeler istedin. Bir haritayı anlamsal olarak anlamlı kılan şey nedir? Anlamsal olarak dikkat çekmeyen bir görselleştirme neye benzeyebilir?

JD : Grafiklerin anlamlarından bahsederken, görsel bilgi alanına doğru hareket ediyorum. Büyük Fransız haritabilimci Jacques Bertin, yedi grafik değişken tanımladı: renk, ton, boyut, şekil, doku, yönelim ve konum. Grafik gösterimin bunları sistematik olarak kullanabileceğini gösteriyordu (örneğin, renk sembolik olabilir). Yaygın eğitim nadiren grafiksel anlam üretiminin temel bilgilerini tanıtır. İki nesnenin yan yana yerleştirilmesi ile üst üste birinin sıradüzeni arasındaki fark kadar temel bir şeyi düşünün - bu ikisinin semantiği radikal biçimde farklıdır. Yan yana koymak, hiyerarşi yerine eşlik anlamına gelir.

Grafiğin temel özelliklerini okumayı öğrenmek, görsel bilgi üretim ve dağıtım araçlarındaki üssel artış göz önüne alındığında giderek daha acil hale geliyor. Ekran ortamlarında muazzam miktarda bilgi ve iletişim alıyoruz, ancak bunları yapılandırılmış veya yapılandırılmış alanlar olarak okumayı asla bırakmıyoruz. İPhone'larımızı duraklatmıyoruz ve grafik düzeninde kodlanmış "bilgi modelini" düşünüyoruz! Ancak, itiraz edildiğinde bu modeli nasıl okuyacağımızı biliyor muyduk? Meselenin özü bu.

WF: Bence bu sorunun bir kısmı, kullanımı kolay bir araçsa, kullanımında şeffaf olduğunu düşünmenin cazip olduğunu düşünüyorum. Öğretimimde kullanmak için itiraf edeceğim Google Ngram'ları düşünüyorum. Ngram'ların nesi var?

JD : Google Ngram'lar, yeni başlayanlar için yaptıkları temelleri gizliyor. Bir Ngram, örneğin 1800 ile 1950 arasında bir kelimenin kullanımını izlerse, örneğin, bana örnek sayısını ve olayların yüzdesini mi gösteriyor? Ve herhangi bir yıl yayınlanan eserin yüzde kaçı Google’da? Yani, sadece başlamak için, Ngram'daki sayısal değerlerin istatistiksel olarak neyi temsil ettiğini gerçekten bilmiyoruz. Algoritmanın aranmakta olan terimle nasıl eşleştiğini de bilmiyoruz. "Tanrı" kelimesi üzerinde yapılan bir dizi arama, Romantik şiirdeki doğa hakkındaki ilahi varlığa yapılan tüm referansları kaçırabilir. Ngram'ın üretim sürecini görmenin bir yolunu bulmamız gerektiğini düşünüyorum, sadece sonucu değil.

Dahası, bir kişi bir Ngram yaptığında, sanki gerçek olaylarmış gibi sunar. “Gördüğün gibi, tanrı terimi bu dönemde popüler değil, bu dönemde popüler.” Bunun yerine, "Arama algoritmaları tarafından indekslenen Google korpusu bunu ya da örnek setteki istatistiksel artışı gösteriyor" demeliler. Kaynağın gösterimini yanlış yapmak, görselleştirmede klasik bir hatadır. Buna "yanlış bilginin yeniden birleşmesi" diyorum.

WF: Ngram alternatiflerini tavsiye edebilir misin? Değilse, Ngram'ları daha sorumlu şekilde nasıl kullanabilirim?

JD : Son zamanlarda bahsettiğin Görselleştirme Özgürlüğü gibi bir projede, çok fazla bilginin gösterileceği kısa ve tanıdık bir referans çerçevesi sunuyorlar. Bilgi görselleştirmedeki standart mantra, büyük veri kümelerindeki kalıpların görselleştirmelerde okunaklı hale gelmesidir ve kesinlikle bu durumda, Birlik Ordusu konumlarını, bir özgürleşme olayını ve köleliğin bulunduğu bölgelerin bir bindirmesini görebildiğimiz durum budur. 1.1861 - 31 Aralık 1865 tarihleri ​​arasında herhangi bir zamanda yasal değildir. Genel bakış aracı olarak, çalışma muhteşem - okunaklı ve özlüdür. Ancak, gerçekten yararlı olan, haritadaki veri noktalarını kaynaklarına ve veri modelleme ekibinin kullandığı kategorilere bağlayan arabirimdir.

Zorlaştığı yer, ısı haritası gibi bir özelliğin aldatıcı olmasıdır. Olayların ve sosyal gerilimlerin yoğunluğu muhtemelen sürekli bir mekansal gradyan değildi, ancak bir sivri, fay hattı, duygu vektörü meselesiydi. Bu tür bilgileri göstermenin veya olayların alanı nasıl şekillendirdiğini göstermenin çok az yolumuz var. Bu kadar karmaşık bir proje bile (ve örnek olarak verilebilir), önceden var olan bir haritanın referans pimlerinin (veya üst üste binen yerlerinin) yapıştırılacağı bir zemin olarak kullanılmasının sınırlarını gösterir. Bir erkek kardeş veya komşu ile savaş halindeyken, bitişik mülkler arasındaki sınır çizgisi, duygu ile yüklenmeyen değerden farklı bir değer taşır.

Duygusal haritalama alan yaratır; haritalanan alanı verilen bir a priori olarak kabul etmiyor. Okuyucularınız, coğrafyaya “temsili olmayan” yaklaşımlarla ilgili felsefi tartışmalarla ilgilenebilir veya ilgilenmeyebilir. Ancak Nigel Thrift ve diğerlerinin çalışmaları, deneyimlerin alan yarattığını ve bunun temelde insancıl olduğunu öne sürüyor. James Joyce'un Ulysses'indeki ya da Homer's Odyssey'deki harika pasajları düşünün. Bunları tam anlamıyla eşleştirmek mantıklı mı?

WF: Eğer bellek işe yararsa, Ben önceki bir sütunda da tavsiye ettiğim bir görselleştirme olan Ben Fry'ın Favori İzlerin Korunması övgüsünü aldın. Fry'ın görselleştirmesinde nelerden hoşlanırsınız?

JD : Ben Fry, hiçbir kimsenin bu araçlar olmadan derleyemediği bir karşılaştırmalar veri kümesi oluşturmak için hesaplama işlemlerini kullanır. Sonra araştırma için bir çıkış noktası olan bir görselleştirme oluşturur. Görüntü son nokta değil, daha büyük bir sorgulama sürecinin parçası. En iyi kurumsal inisiyatiflerden biri olan NEH'nin Veri Bağışı ile ilgilenmesi bu tür çalışmaları teşvik etti. Amaç, görselleştirme araçlarını (diğerleri arasında) büyük ölçekli beşeri bilimler şirketlerinde araştırma soruları yaratacak şekilde aramak için kullanmaktı.

WF: Kurumunuz, UCLA, görselleştirme vizyonerine ait bir şey. Hypercities karşılaştığım ilk projelerden biriydi ve hala derslerde kullanıyorum. Okuyucuların bilmesi gereken başka UCLA projeleri var mı?

JD : İki UCLA projesi olan Hypercities ve Seeing Sunset'in ikisinin de haritalardaki tarihsel bilgilere dikkat çekmeye çalıştıklarını düşünüyorum. Eski haritalara dayanan mekansal araçlar nasıl oluşturulduğunu düşünerek, bu nedenle aachronistic projeksiyonlar yapmıyoruz (tarihsel anlayıştan ziyade çağdaş metriklere dayalı olanlar) ileriye dönük bir mücadeledir. Geçmişe ait kültürel ötekileri onurlandırmak, haritaları, grafikleri, grafikleri, şemaları kendi koşullarına göre, dünyanın bir modelini, kozmosunu veya değişen bilimsel anlayışı temsil etseler bile, doğru kullanacak olmamız durumunda esastır. Bütün bunlar hakkında çok daha fazla şey söylenebilir, ancak ilke, tarihsel bilginin kendi terimleriyle alınması gerektiğidir.

WF: Beşeri bilimlerin görselleştirilmesinde sırada ne var?

JD : Daha ince, daha karmaşık, daha katmanlı ve daha uzun ömürlü ve kültürel açıdan özel görselleştirmelere ihtiyacımız var. Bu görselleştirmeler hala çok uzak, bence, çünkü standart dışı metrikler ve Kartezyen prensiplerine dayanmayan, ancak etkili, ortaya çıkan ve ortak bağımlı veri modellerine dayanan veri modelleri yaratmalarını gerektireceklerini düşünüyorum. Zamana göre değil, deneyime dayalı zaman çizelgeleri nasıl yaratılır? Verileri duygusal değere göre ağırlıklandıran diyagramlar oluşturun? Kültürel mekan modelleri arasındaki aşılmaz farkları göster? İdeolojik değer sistemlerini bu farkın ölçütlerine katıştırmak?

Bunu yapmak isteyen var mı? Her zaman yaratıcı ortaklarla ilgilenirim.