Posledných niekoľko stĺpcov som strávil oslavami humanistických máp. Zdôraznil som digitálne projekty na vizualizáciu histórie a literatúry, ako aj inštitucionálne štruktúry, ktoré tieto projekty podporujú. Potom, nie týždeň po uverejnení môjho posledného stĺpca, som sa zúčastnil prednášky na Columbijskej univerzite, ktorá spochybnila celý podnik.
Johanna Drucker vo svojej prednáške „Mali by humanisti používať vizualizáciu informácií?“ Johanna Drucker vyradila mapovacie projekty a varovala pedagógov pred prijatím vizualizačných nástrojov bez pochopenia ich mechaniky. Jej prednáška otvorila ráznu konverzáciu o tom, čo predstavuje účinnú vizualizáciu a o tom, čo musia pedagógovia a učitelia získať, aby sa mohli orientovať v rastúcom množstve online zdrojov a projektov.
Ako Breslauer, profesor bibliografických štúdií na Katedre informačných štúdií na UCLA, Drucker doslova napísal knihu o vizualizáciách. V Graphesis: Visual Forms of Knowledge Production tvrdí, že grafické formy znalostí podporované smartfónmi a počítačmi formovali vzťahy používateľov s informáciami; porozumieť týmto formám znamená pochopiť, ako vytvárajú vedomosti.
Nikto, kto odmietol náhodné stretnutia, kontaktoval som profesora Druckera a požiadal som ju, aby sa podelila o svoje poznatky s čitateľmi PCMag. Rozhodol som sa ponechať si formu rozhovoru, aby som čitateľom umožnil vidieť rozsah našej konverzácie a získať prístup k Druckerovým nezáväzným odpovediam. Pozývam čitateľov, aby sa pripojili ku konverzácii prostredníctvom vlákna Komentáre.
William Fenton: Čo robia mapy v humanitných vedách?
Johanna Drucker: Mapy sú bohatou súčasťou kultúrneho záznamu. Ukazujú, ako myslíme na priestor, národy a črty prírodných a kultúrnych svetov. Vyjadrujú naše chápanie priestorových dimenzií zážitku a sami o sebe fascinujú dokumenty plné historických a spoločenských informácií.
WF: Ako sa líšia mapy v humanitných vedách, ako napríklad mapy prírodných vied?
JD: Zatiaľ čo mapy sú veľmi užitočné na zachytávanie veľkého množstva štatistických údajov a na ich čitateľnosť, tieto displeje sú založené na modeloch znalostí, ktoré sú niekedy pre humanitné práce protikladné. Jasným príkladom môže byť použitie štandardných časových harmonogramov. Veľmi málo románov, filmov alebo iných estetických diel sleduje jednosmerný alebo lineárny tok. Mapovanie „temporality“ - relačného času - vyžaduje jemnejšie nástroje, tie, ktoré vychádzajú z prístupu k času založeného na skúsenostiach. Bolo by ťažké si predstaviť zmapovanie spomienky na minulosť na časovej osi prirodzenej histórie, ktorá mala sledovať rozmnožovacie cykly ovocných mušiek!
WF: Čo otvárajú clony, čo musia humanisti vedieť, aby mohli vizualizácie využívať efektívnejšie?
JD: Majte na pamäti, že projekty Digital Humanities prijali mnoho nástrojov vizualizácie informácií z iných oblastí. Stĺpcové grafy, bodové diagramy, sieťové diagramy a ďalšie štandardné metódy zobrazovania kvantitatívnych informácií majú svoj pôvod v prírodných a spoločenských vedách.
Aby mohli humanisti efektívne využívať vizualizácie, musia sa dozvedieť viac o tom, ako sa vyrábajú údaje a aké sú zobrazovacie algoritmy vo vizualizáciách, ktoré zodpovedajú. Čo vytvára priestorový vzťah medzi uzlami v sieťovom diagrame? Ako sa „údaje“ na snímke zhromaždili alebo skonštruovali? Aké štatistické modely sú potrebné na pochopenie obrazu údajov?
WF: Aké otázky by mali čitatelia klásť na vizualizácie?
JD: Mali by sme klásť rovnaké základné otázky, aké používame pri štúdiu akéhokoľvek artefaktu: Kto to urobil, ako, kedy, kde as akými predpokladmi? Všetky znalosti sú založené na určitých predpokladoch a hodnotách. Naučiť sa čítať formálne vlastnosti vizualizácií je nevyhnutné. Naučiť sa dekódovať hodnotový systém, na ktorom boli tieto vlastnosti vyrobené, je rovnako dôležité. Ak moje chápanie astronómie vychádza z presvedčenia, že všetky nebeské telá sa musia božským dizajnom pohybovať v dokonalých kruhoch, môj model nebeskej mechaniky sa bude riadiť týmito predpokladmi. Rovnako aj moje vizualizácie.
WF: Vo svojom nedávnom prednášaní v Columbii ste požadovali sémanticky zmysluplné vizualizácie. Čo robí mapu sémanticky významnou? Ako by mohla vyzerať sémanticky nezmyselná vizualizácia?
JD: Keď hovorím o sémantike grafiky, smerujem k oblasti vizuálneho poznania. Jacques Bertin, vynikajúci francúzsky semiotik máp, identifikoval sedem grafických premenných: farbu, tón, veľkosť, tvar, štruktúru, orientáciu a polohu. Ukázal, že ich grafické zobrazenie dokáže systematicky používať (napríklad farba môže byť symbolická). Bežné vzdelávanie zriedka zavádza základné vedomosti o produkcii grafického významu. Zamyslite sa nad niečím tak základným, ako je rozdiel medzi umiestnením dvoch objektov a hierarchiou jedného nad druhým - sémantika týchto dvoch objektov je radikálne odlišná. Juxtaposition znamená paritu namiesto hierarchie.
Naučiť sa čítať základné vlastnosti grafiky sa cíti čoraz naliehavejšie vzhľadom na exponenciálny nárast vizuálnych prostriedkov tvorby a distribúcie vedomostí. Dostávame obrovské množstvo informácií a komunikácie v prostrediach obrazovky, nikdy ich však neprestávame čítať ako štruktúrované alebo štruktúrované priestory. Nezastavujeme naše telefóny iPhone a neuvažujeme o „znalostnom modeli“ zakódovanom v grafickom usporiadaní! Ale vedeli by sme, ako čítať tento model, ak bude vyzvaný? To je podstata problému.
WF: Myslím si, že súčasťou problému je, že ak sa nástroj ľahko používa, je lákavé si myslieť, že je transparentný pri jeho prevádzke. Mám na mysli Google Ngrams, ktoré sa vyznávam vo svojom vyučovaní. Čo sa deje s Ngrams?
JD: Google Ngrams skrývajú základy, na ktorých sú vyrobené, pre začiatočníkov. Ak napríklad Ngram sleduje použitie slova napríklad medzi rokmi 1800 a 1950, ukazuje mi počet inštancií alebo percento výskytov? A aké percento publikovanej práce v ktoromkoľvek roku je v službe Google? Na začiatok teda nevieme, aké štatistické hodnoty v Ngramu sú štatisticky. Tiež nevieme, ako sa algoritmus zhoduje s hľadaným výrazom. Reťazcové hľadanie slova „boh“ by mohlo vynechať všetky odkazy na božskú prítomnosť v romantickej poézii o prírode. Myslím si, že musíme mať spôsob, ako vidieť proces výroby Ngramu, nielen výsledok.
Akonáhle niekto vytvorí Ngram, predstaví ho, akoby to boli skutočné javy. „Pozri, termín boh je v tomto období populárny a nie v tom.“ Namiesto toho by mali povedať: „Korpus spoločnosti Google indexovaný ich vyhľadávacími algoritmami ukazuje toto alebo štatistické zvýšenie vo vzorke.“ Zlyhanie displeja pre zdroj predstavuje klasickú chybu vo vizualizácii. Hovorím tomu „oprava dezinformácií“.
WF: Môžete odporučiť alternatívy Ngrams? Ak nie, ako môžem používať Ngramy zodpovednejšie?
JD: V projekte ako Visualizing Emancipation, ktorý ste nedávno citovali, poskytujú stručný a známy referenčný rámec, na ktorom sa zobrazuje veľa informácií. Štandardnou mantrou v oblasti vizualizácie informácií je to, že vzory vo veľkých množinách údajov sa vo vizualizáciách stanú čitateľnými, a to je určite prípad tohto projektu, kde vidíme umiestnenia armády Únie, emancipačné udalosti a prekrytie oblastí, v ktorých otroctvo bolo a bolo v žiadnom momente nie je legálne medzi 1. januárom 1861 a 31. decembrom 1865. Ako prehľadový nástroj je práca vynikajúca - čitateľná a stručná. Skutočne užitočné je však rozhranie, ktoré spája údajové body na mape s ich zdrojmi, ako aj kategórie, ktoré používa tím pre modelovanie údajov.
Tam, kde to bude zložitejšie, je skutočnosť, ako je mapa tepla, klamlivá. Intenzita udalostí a sociálne napätie pravdepodobne neboli kontinuálnym priestorovým gradientom, ale záležitosťou hrotov, zlomových čiar, vektorov emócií. Máme veľmi málo spôsobov, ako zobraziť tieto informácie - alebo ukázať, ako udalosti formujú priestor. Dokonca aj taký sofistikovaný projekt (ako je tento) je príkladom, ukazuje limity použitia už existujúcej mapy ako základu, na ktorý sa dajú prilepiť kolíky (alebo prekrytia) referencie. Keď ste vo vojne s bratom alebo susedom, hraničná čiara medzi susednými nehnuteľnosťami má inú mocnosť ako tá, ktorá nie je obvinená z emócií.
Afektívne mapovanie vytvára priestor; nepredpokladá zmapovaný priestor ako a priori daný. Vaši čitatelia môžu alebo nemusia mať záujem o filozofické diskusie o „nereprezentatívnych“ prístupoch k geografii. Práca Nigela Thrifta a ďalších však naznačuje, že skúsenosť vytvára priestor, a to je v zásade humanistické. Pomysli na nádherné pasáže v Ulyssesovi Jamesa Joyceho - alebo Homerovej Odyssey . Má zmysel mapovať ich doslova?
WF: Ak slúži pamäť, ocenili ste Ben Fryho Zachovanie obľúbených stôp, vizualizáciu, ktorú som tiež odporučil v predchádzajúcom stĺpci. Čo sa vám páči na Fryho vizualizácii?
JD: Ben Fry používa výpočtové spracovanie na vytvorenie súboru údajov porovnania, ktoré by bez týchto nástrojov nemohol kompilovať žiaden človek. Potom vytvorí vizualizáciu, ktorá je východiskom pre výskum. Obrázok nie je koncovým bodom, ale súčasťou väčšieho procesu zisťovania. Jedna z najlepších inštitucionálnych iniciatív, granty NEH's Digging to Data , podporila tento druh práce. Cieľom bolo použiť okrem iného vizualizačné nástroje na prehľadávanie rozsiahlych korpusov humanitných materiálov spôsobom, ktorý by vytvoril výskumné otázky.
WF: Vaša inštitúcia, UCLA, je niečo ako vizionársky vizionár. Hypercity boli jedným z prvých projektov, s ktorými som sa stretol, a stále ich používam v triedach. Existujú nejaké ďalšie projekty UCLA, o ktorých by čitatelia mali vedieť?
JD: Myslím, že Hypercities and Seeing Sunset, dva projekty UCLA, sa obidva pokúšajú upozorniť na historické informácie v samotných mapách. Premýšľať o tom, ako vytvoriť priestorové nástroje založené na starších mapách, takže nerobíme anachronistické projekcie (tie, ktoré sa zakladajú skôr na súčasných metrikách než na historických chápaniach), je výzvou, ktorej musíme čeliť. Dodržiavanie kultúrnej odlišnosti minulosti je nevyhnutné, ak chceme mapy, grafy, grafy, diagramy správne používať podľa ich vlastných predstáv, aj keď predstavujú model sveta alebo vesmír alebo vedecké chápanie, ktoré sa zmenilo. O tom všetkom by sa dalo povedať omnoho viac, ale zásadou je, že historické informácie sa musia brať podľa vlastných predstáv.
WF: Čo ďalej pre vizualizácie humanitných vied?
JD: Potrebujeme jemnejšie, komplexnejšie, viacvrstvové a viac životne a kultúrne špecifické vizualizácie. Tieto vizualizácie sú podľa mňa stále veľmi ďaleko, pretože by si vyžadovali vytvorenie neštandardných metrík a dátových modelov, ktoré sa nespoliehajú na karteziánske princípy, ale na afektívne, vznikajúce a vzájomne závislé dátové modely. Ako vytvárate časové harmonogramy, ktoré vychádzajú zo skúseností, nie z času? Vytvorte diagramy, ktoré vážia údaje podľa emocionálnej hodnoty? Ukázať neprekonateľné rozdiely medzi kultúrnymi modelmi vesmíru? Zapracovať ideologické hodnotové systémy do metrík takéhoto rozdielu?
Máte niekoho, kto to chce urobiť? Vždy ma zaujímajú imaginatívni partneri.
