Humanizace map: rozhovor s johanna drucker

Posledních několik sloupců jsem strávil oslavami humanistických map. Zdůraznil jsem digitální projekty pro vizualizaci historie a literatury a institucionální struktury, které tyto projekty podporují. Poté, ne týden po vydání mého posledního sloupce, jsem se zúčastnil přednášky na Columbia University, která zpochybnila celý podnik.

Ve své přednášce „Měli by humanisté používat informační vizualizace?“ Johanna Drucker dekonstruovala mapovací projekty a varovala pedagogy před přijetím vizualizačních nástrojů bez pochopení jejich mechaniky. Její řeč zahájila duchaplnou konverzaci o tom, co představuje efektivní vizualizaci a co gramotnosti, které musí pedagogové a žáci získat, aby mohli procházet rostoucím množstvím online zdrojů a projektů.

Jako Breslauer profesor bibliografických studií na Katedře informačních studií na UCLA, Drucker doslova napsal knihu o vizualizacích. V Graphesis: Visual Forms of Knowledge Production tvrdí, že grafické formy znalostí podporované smartphony a počítači formovaly vztahy uživatelů k informacím; porozumět těmto formám znamená pochopit, jak vytvářejí znalosti.

Nikdo, kdo odmítl náhodná setkání, kontaktoval jsem profesora Druckera a požádal jsem ji, aby se podělila o své postřehy se čtenáři PCMag. Rozhodl jsem se ponechat si formu rozhovoru, aby jsem čtenářům umožnil vidět rozsah naší konverzace a získat přístup k Druckerovým nezpochybněným reakcím. Vyzývám čtenáře, aby se připojili ke konverzaci prostřednictvím vlákna Poznámky.

William Fenton: Co dělají mapy v humanitních oborech?

Johanna Drucker: Mapy jsou bohatou součástí kulturního záznamu. Ukazují, jak přemýšlíme o vesmíru, národech a vlastnostech přírodních a kulturních světů. Vyjadřují naše chápání prostorových dimenzí zkušenosti a jsou fascinujícími dokumenty samy o sobě, naplněnými historickými a sociálními informacemi.

WF: Jak se liší mapy v humanitních vědách, než jsou mapy v přírodních vědách?

JD: I když mapy jsou velmi užitečné pro pořizování velkého množství statistických dat a pro jejich čitelnost, tyto displeje jsou založeny na modelech znalostí, které jsou někdy pro lidskou práci protikladné. Živým příkladem by mohlo být použití standardních časových os. Velmi málo románů, filmů nebo jiných estetických děl sleduje jednosměrný nebo lineární tok. Mapování „temporality“ - relačního času - vyžaduje jemnější nástroje, ty, které vycházejí z přístupu k času založeného na zkušenostech. Bylo by těžké si představit zmapování vzpomínek na minulost na časové ose přirozené historie, která měla sledovat rozmnožovací cykly ovocných mušek!

WF: Co otvírají clona, ​​co musí humanisté vědět, aby mohli vizualizace využívat efektivněji?

JD: Mějte na paměti, že projekty Digital Humanities přijaly mnoho nástrojů vizualizace informací z jiných oborů. Sloupcové grafy, rozptylové diagramy, síťové diagramy a další standardní metody zobrazování kvantitativních informací mají svůj původ v přírodních a sociálních vědách.

Pro efektivní využití vizualizací musí humanisté vědět více o tom, jak jsou data vytvářena a jaké jsou zobrazovací algoritmy ve vizualizacích, které hodí. Co generuje prostorový vztah mezi uzly v síťovém diagramu? Jak byla „data“ na obrázku shromážděna nebo zkonstruována? Jaké statistické modely jsou nezbytné pro pochopení obrazu dat?

WF: Jaké otázky by čtenáři měli žádat o vizualizace?

JD: Měli bychom se zeptat na stejné základní otázky, jaké používáme ke studiu jakéhokoli artefaktu: Kdo to udělal, jak, kdy, kde as jakými předpoklady? Veškeré znalosti jsou založeny na určitých předpokladech a hodnotách. Naučit se číst formální vlastnosti vizualizací je zásadní. Naučit se dekódovat hodnotový systém, na kterém byly tyto vlastnosti vytvořeny, je stejně důležité. Pokud je moje chápání astronomie založeno na přesvědčení, že všechna nebeská těla se musí božským designem pohybovat v dokonalých kruzích, můj model nebeské mechaniky se bude řídit těmito předpoklady. Stejně tak i mé vizualizace.

WF: Ve svém nedávném projevu v Columbii jste požadovali sémanticky smysluplné vizualizace. Co dělá sémanticky smysluplnou mapu? Jak by mohla vypadat sémanticky nevýznamná vizualizace?

JD: Když mluvím o sémantice grafiky, směřuji k poli vizuálních znalostí. Velký francouzský sémiotik map Jacques Bertin identifikoval sedm grafických proměnných: barvu, tón, velikost, tvar, strukturu, orientaci a polohu. Ukázal, že je grafický displej může používat systematicky (například barva může být symbolická). Běžné vzdělávání málokdy zavádí základní znalosti tvorby grafického významu. Přemýšlejte o něčem tak základním, jako je rozdíl mezi vzájemným spojením dvou objektů a hierarchií jednoho nad druhým - sémantika těchto dvou se radikálně liší. Juxtaposition implikuje paritu místo hierarchie.

Naučit se číst základní vlastnosti grafiky cítí stále naléhavější vzhledem k exponenciálnímu růstu vizuálních prostředků produkce a distribuce znalostí. Dostáváme obrovské množství informací a komunikace v prostředí obrazovky, ale nikdy je nepřestáváme číst jako strukturované nebo strukturující prostory. Nezastavujeme naše telefony iPhone a neuvažujeme o „znalostním modelu“ zakódovaném v grafickém rozvržení! Ale mohli bychom vědět, jak tento model číst, pokud budou vyzváni? To je jádro problému.

WF: Myslím si, že součástí problému je to, že pokud je nástroj snadno použitelný, je lákavé si myslet, že je jeho provoz transparentní. Přemýšlím o Google Ngramech, které se přiznám k použití ve své výuce. Co je špatného na Ngramech?

JD: Google Ngrams skrývají základy, na kterých jsou vytvořeny, pro začátek. Pokud například Ngram sleduje použití slova například mezi 1800 a 1950, ukazuje mi to počet instancí nebo procento výskytů? A jaké procento publikované práce v kterémkoli roce je v Google? Takže teprve na začátku nevíme, opravdu nevíme, co číselné hodnoty v Ngramu představují statisticky. Také nevíme, jak se algoritmus shoduje s hledaným výrazem. Řetězcové hledání slova „bůh“ by mohlo vynechat všechny odkazy na božskou přítomnost v romantické poezii o přírodě. Myslím, že musíme mít způsob, jak vidět proces výroby Ngramu, nejen výsledek.

Navíc, jakmile někdo vytvoří Ngram, představí to, jako by to byly skutečné jevy. „Podívej, termín bůh je v tomto období populární a ne v tom.“ Místo toho by měli říci „Korpus Google indexovaný jejich vyhledávacími algoritmy ukazuje toto nebo toto statistické zvýšení ve vzorové sadě.“ Chybné zobrazení zdroje je klasická chyba ve vizualizaci. Tomu říkám „oprava dezinformací“.

WF: Můžete doporučit alternativy Ngrams? Pokud ne, jak mohu používat Ngramy zodpovědněji?

JD: V projektu jako Visualizing Emancipation, který jste nedávno citovali, poskytují stručný a známý referenční rámec, na kterém lze zobrazit spoustu informací. Standardní mantrou ve vizualizaci informací je to, že vzorce ve velkých souborech dat jsou ve vizualizacích čitelné, a to je jistě případ tohoto projektu, kde můžeme vidět umístění armády Unie, emancipační události a překrývání regionů, kde otroctví bylo a bylo není legální v žádném okamžiku mezi 1. lednem 1861 a 31. prosincem 1865. Jako přehledový nástroj je práce báječná - čitelná a stručná. Co je však skutečně užitečné, je rozhraní, které spojuje datové body na mapě s jejich zdroji, stejně jako kategorie používané týmem pro modelování dat.

Tam, kde to bude složitější, je skutečnost, jako je mapa horka, klamná. Intenzita událostí a sociální napětí pravděpodobně nebyla souvislým prostorovým gradientem, ale otázkou hrotů, zlomových linií, vektorů emocí. Máme jen velmi málo způsobů, jak takové informace zobrazit - nebo ukázat, jak události formují prostor. Dokonce i projekt tak sofistikovaný, jako je tento (a je to příklad), ukazuje meze použití již existující mapy jako základu, na který lze přilepit špendlíky (nebo překryvy) reference. Když jste ve válce s bratrem nebo sousedem, hraniční hranice mezi sousedními nemovitostmi má jinou valenci než tu, která není nabitá emocemi.

Afektivní mapování vytváří prostor; nepředpokládá namapovaný prostor jako a priori daný. Vaši čtenáři se mohou nebo nemusí zajímat o filozofické debaty o „nereprezentativních“ přístupech k zeměpisu. Práce Nigela Thrifta a dalších však naznačuje, že zkušenost vytváří prostor, a to je v zásadě humanistické. Pomysli na nádherné pasáže v Ulyssesovi Jamese Joyce - nebo Homerově Odyssey . Má smysl je mapovat doslova?

WF: Pokud paměť slouží, ocenili jste Ben Fryho Zachování oblíbené stopy, vizualizaci, kterou jsem také doporučil v předchozím sloupci. Co se vám na Fryho vizualizaci líbí?

JD: Ben Fry používá výpočetní zpracování k vytvoření datového souboru srovnávání, které by žádný člověk nemohl zkompilovat bez těchto nástrojů. Poté vytvoří vizualizaci, která je východiskem pro výzkum. Obrázek není koncovým bodem, ale součástí většího procesu dotazování. Jedna z nejlepších institucionálních iniciativ, granty NEH's Digging to Data , podporovala tento druh práce. Cílem bylo pomocí vizualizačních nástrojů (mimo jiné) prohledat rozsáhlé korpusy humanitních materiálů způsobem, který by vytvořil výzkumné otázky.

WF: Vaše instituce, UCLA, je něco vizionářského vizionáře. Hypercity byly jedním z prvních projektů, se kterými jsem se setkal, a stále je používám ve třídách. Existují nějaké další projekty UCLA, o kterých by čtenáři měli vědět?

JD: Myslím, že Hypercities and Seeing Sunset, dva projekty UCLA, oba se snaží upozornit na historické informace v mapách samy. Přemýšlet o tom, jak vytvořit prostorové nástroje založené na starších mapách, takže neděláme anachronistické projekce (ty založené spíše na současných metrikách než na historických chápáních), je výzvou, které musíme čelit. Dodržování kulturní odlišnosti minulosti je nezbytné, pokud máme mapy, grafy, grafy, diagramy používat správně podle svých vlastních podmínek, i když představují model světa nebo vesmír nebo vědecké porozumění, které se změnilo. O tom všem by se dalo říci mnohem více, ale zásadou je, že historické informace je třeba brát podle vlastních podmínek.

WF: Co bude dál pro vizualizace humanitních věd?

JD: Potřebujeme jemnější, složitější, vícevrstvé a více životní a kulturně specifické vizualizace. Domnívám se, že tyto vizualizace jsou ještě daleko, protože by vyžadovaly vytvoření nestandardních metrik a datových modelů, které se nespoléhají na karteziánské zásady, ale na afektivní, naléhavé a na sobě závislé datové modely. Jak vytvoříte časové osy, které jsou založeny na zkušenostech, nikoli na časových údajích? Vytvořit diagramy, které váží data podle emocionální hodnoty? Ukázat nesrovnatelné rozdíly mezi kulturními modely vesmíru? Vložit ideologické hodnotové systémy do metrik takového rozdílu?

Máte někoho, kdo to chce udělat? Vždycky mě zajímají imaginativní partneři.