Хуманизиране на карти: интервю с Джохана Дрикер

Прекарах последните си няколко колони, празнувайки хуманистични карти. Откроих цифрови проекти за визуализиране на историята и литературата, както и институционалните структури, които поддържат тези проекти. След това, не една седмица след публикуването на последната ми колона, присъствах на лекция в Колумбийския университет, която поставя под съмнение цялото предприятие.

В своята беседа "Трябва ли хуманистите да използват информационни визуализации?", Йохана Друкер деконструира проекти за картографиране и предупреди преподавателите да не използват инструменти за визуализация, без да разбират тяхната механика. Нейната беседа откри буден разговор за това какво представлява ефективни визуализации и какви литератури трябва да придобият преподавателите и обучаващите се, за да се ориентират в нарастващ набор от онлайн ресурси и проекти.

Като професор по библиографски изследвания в Бреслауер в катедрата за информационни изследвания на UCLA, Друкер написа буквално книгата за визуализациите. В „ Графезис: Визуални форми на производство на знания“ тя твърди, че графичните форми на знания, насърчавани от смартфони и компютри, са формирали отношенията на потребителите с информацията; да разбереш тези форми означава да разбереш как те произвеждат знания.

Нито един, който да отхвърля случайните срещи, аз се свързах с професор Друкер и я помолих да сподели мнението си с читателите на PCMag. Избрах да запазя формата на интервюто, за да позволя на читателите да видят обхвата на нашия разговор и да получат достъп до неограничените отговори на Друкер. Каня читателите да се присъединят към разговора чрез темата за коментари.

Уилям Фентън: Какво правят картите в хуманитарните науки?

Йохана Друкер: Картите са богата част от културния рекорд. Те показват как мислим за пространството, нациите и особеностите на природните и културните светове. Те изразяват нашите разбирания за пространствените измерения на опита и са завладяващи документи сами по себе си, изпълнени с историческа и социална информация.

WF: По какво се различават картите в хуманитарните науки от, да речем, тези в естествените науки?

JD: Макар че картите са много полезни за вземане на големи количества статистически данни и ги правят четливи, тези дисплеи се основават на модели от знания, които понякога са антитетични за хуманитарните науки. Ярък пример за това може да бъде използването на стандартни срокове. Много малко романи, филми или други естетически произведения следват еднопосочен или линеен поток. Оформянето на "временността" - релационното време - изисква по-фини инструменти, такива, които възникват от базиран на опит подход към времето. Трудно би било да си представим графики „ Спомен за миналото на нещата” по времева линия от естествена история, предназначена за проследяване на размножителните цикли на плодовите мухи!

WF: Какво трябва да знаят хуманистите, отваряйки блендата, за да използват визуализациите по-ефективно?

JD: Имайте предвид, че проектите в областта на цифровите хуманитарни науки са възприели много инструменти за визуализация на информация от други области. Лентовите диаграми, разпръснатите графики, мрежовите диаграми и други стандартни методи за показване на количествена информация имат своето начало в естествените или социалните науки.

За да използват ефективно визуализациите, хуманистите трябва да знаят повече за това как се получават данни и какви са алгоритмите за показване във визуализациите, които са подходящи. Какво генерира пространственото отношение между възлите в мрежова диаграма? Как бяха събрани или конструирани "данните" в изображение? Какви са статистическите модели, необходими за разбиране на изображение на данни?

WF: Какви въпроси трябва да задават читателите за визуализациите?

JD: Трябва да си зададем същите основни въпроси, които използваме за изучаването на всеки артефакт: Кой го е направил, как, кога, къде и с какви предположения? Цялото знание е изградено върху определени предположения и ценности. Да се ​​научим да четем формалните свойства на визуализациите е от съществено значение. Да се ​​научиш да декодираш ценностната система, по която са произведени тези свойства, е също толкова важно. Ако моето разбиране за астрономията се основава на вярата, че всички небесни тела трябва по божествен дизайн да се движат в съвършени кръгове, моят модел на небесната механика ще следва тези предположения. Както и моите визуализации.

WF: В скорошната си беседа в Columbia вие призовахте за семантично смислени визуализации. Какво прави една карта семантично значима? Как може да изглежда семантично безсмислена визуализация?

JD: Когато говоря за семантиката на графиката, аз се ориентирам към областта на визуалните знания. Големият френски семиотик на карти Жак Бертин идентифицира седем графични променливи: цвят, тон, размер, форма, текстура, ориентация и позиция. Той показваше, че графичният дисплей може да ги използва систематично (например цветът може да бъде символичен). Общото образование рядко въвежда основни знания за производството на графични значения. Помислете за нещо толкова основно, колкото разграничаването между съпоставянето на два обекта и йерархията на един върху друг - семантиката на тези двама е коренно различна. Съпоставянето предполага паритет вместо йерархия.

Научаването да чете основните свойства на графиката се чувства все по-неотложно предвид експоненциалното увеличение на визуалните средства за производство и разпространение на знания. Получаваме огромно количество информация и комуникация в екранна среда, но никога не спираме да ги четем като структурирани или структуриращи пространства. Не спираме паузите си на iPhone и обмисляме „модела на знанието“, кодиран в графичното оформление! Но бихме ли знали как да четем този модел, ако бъде предизвикан? Това е същността на проблема.

WF: Мисля, че част от проблема е, че ако даден инструмент е лесен за използване, е примамливо да мисля, че е прозрачен в работата си. Мисля за Google Ngrams, които ще призная да използвам в своето преподаване. Какво не е наред с Ngrams?

JD: Google Ngrams прикрива основите, на които са направени, за начало. Ако някой Ngram проследява използването на дума, например между 1800 и 1950 г., показва ли ми броя на екземпляра и или процента на събитията? И какъв процент от публикуваните работи през всяка година е в Google? Така че, само за начало, ние не знаем наистина какво значат числовите стойности в Ngram. Ние също не знаем как алгоритъмът съответства на търсения термин. Търсенето на струни върху думата „бог“ може да пропусне всички препратки към божественото присъствие в романтичната поезия за природата. Мисля, че трябва да имаме начин да видим процеса на производство на Ngram, а не само на резултата.

Освен това, след като някой направи Ngram, той го представя, сякаш това са действителните явления. "Вижте, терминът бог е популярен в този период, а не в този." Вместо това, те трябва да кажат „Корпусът на Google, индексиран от техните алгоритми за търсене, показва това или онова статистическо увеличение в набор от извадки“. Грешката в дисплея на източника е класическа грешка при визуализацията. Наричам това „преработка на дезинформация“.

WF: Можете ли да препоръчате Ngrams алтернативи? Ако не, как мога да използвам Ngrams по-отговорно?

JD: В проект като Visualizing Emancipation, който цитирахте наскоро, те предоставят кратка и позната референтна рамка, на която да се показва много информация. Стандартната мантра при визуализацията на информация е, че моделите в големи набори от данни стават четливи във визуализациите и това със сигурност е случаят в този проект, където можем да видим местоположенията на армията на Съюза, еманципационни събития и наслагването на регионите, където робството е било и е било не е законно във всеки един момент между януари 1, 1861 г. и 31 декември 1865 г. Като инструмент за преглед работата е приказна - четлива и сбита. Но това, което е наистина полезно, е интерфейсът, който свързва точките от данни на картата с техните източници, както и категориите, използвани от екипа за моделиране на данни.

Където е сложно е, че функция като топлинната карта е измамна. Интензивността на събитията и социалното напрежение вероятно не беше непрекъснат пространствен градиент, а въпрос на шипове, линии на разломи, вектори на емоции. Имаме много малко начини да покажем такава информация или да покажем как събитията оформят пространството. Дори проект, толкова сложен като този (и той е примерен), показва границите на използването на предварително съществуваща карта като основа, върху която да залепите референтни пинове (или наслагвания). Когато сте във война с брат или съсед, граничната линия между съседни имоти носи различна валентност от тази, която не е заредена с емоции.

Ефективното картографиране създава пространство; не приема картографираното пространство като априори дадено. Вашите читатели могат или не могат да се интересуват от философските дебати относно „непредставителните“ подходи към географията. Но работата на Найджъл Thrift и други предполага, че опитът прави пространство и това е фундаментално хуманистично. Помислете за прекрасните пасажи в „Улисите на Джеймс Джойс“ или „ Одисея на Омир“. Има ли смисъл да ги картографирате буквално?

WF: Ако паметта служи, вие похвалите „Запазване на предпочитаните следи“ на Бен Фрай, визуализация, която препоръчах и в предишна колона. Какво харесваш във визуализацията на Фрай?

JD: Бен Фрай използва изчислителна обработка, за да създаде набор от данни за сравнения, които никой човек не би могъл да състави без тези инструменти. Тогава той създава визуализация, която е отправна точка за изследване. Изображението не е крайната точка, а част от по-голям процес на проучване. Една от най-добрите институционални инициативи, NEH's Digging in Data grant, насърчава този вид работа. Целта беше да се използват инструменти за визуализация (между другото) за търсене на широкомащабни корпуси от хуманитарни материали по начин, който да създава изследователски въпроси.

WF: Вашата институция, UCLA, е нещо като визионер за визуализация. Hypercities беше един от първите проекти, с които се сблъсках и все още го използвам в часовете. Има ли други UCLA проекти, за които читателите трябва да знаят?

JD: Мисля, че Hypercities и Seeing Sunset, два UCLA проекта, и двамата се опитват да привлекат внимание към историческата информация в самите карти. Да мислим как да създадем пространствени инструменти въз основа на по-стари карти, така че да не правим анахронични проекции (такива, базирани на съвременни показатели, а не на исторически разбирания) е предизвикателство, с което трябва да се изправим пред себе си. Почитането на културната различност от миналото е от съществено значение, ако искаме да използваме правилни карти, диаграми, графики, диаграми според техните собствени условия, дори когато те представляват модел на света или космоса или научно разбиране, което се е променило. Много повече може да се каже за всичко това, но принципът е, че историческата информация трябва да се приема според собствените му условия.

WF: Какво следва за хуманитарните визуализации?

JD: Имаме нужда от по-фини, по-сложни, по-слоеви и повече житейски цикъл и специфични за културата визуализации. Мисля, че тези визуализации са далеч, тъй като биха изисквали създаване на нестандартни показатели и модели на данни, които не разчитат на декартови принципи, а афективни, възникващи и съвместно зависими модели на данни. Как създавате срокове, които се базират на опит, а не на часовник? Създайте диаграми, които претеглят данните по емоционална стойност? Покажете несравнимите различия между културните модели на космоса? Вградете идеологически ценностни системи в показателите за такава разлика?

Имате ли някой, който иска да направи това? Винаги се интересувам от въображаеми партньори.