Humaniziranje karata: intervju s johannom drucker

Posljednjih nekoliko kolumni proveo sam slaveći humanističke karte. Istaknuo sam digitalne projekte za vizualizaciju povijesti i literature, kao i institucionalne strukture koje podržavaju te projekte. Zatim, tjedan dana nakon objave moje posljednje kolumne, pohađao sam predavanje na Sveučilištu Columbia koje je bacilo sumnju na čitavo poduzeće.

U svom govoru, "Bi li humanisti trebali upotrijebiti informacijske vizualizacije?", Johanna Drucker dekonstruirala je projekte mapiranja i upozorila nastavnike da ne koriste alate za vizualizaciju bez razumijevanja njihove mehanike. Njezin je razgovor pokrenuo oštar razgovor o tome što su učinkovite vizualizacije i što nastavnici i učenici o književnostima trebaju steći da bi se snalazili u sve većem broju mrežnih resursa i projekata.

Kao Breslauerov profesor bibliografskih studija na Odjelu za informacijske studije na UCLA-u, Drucker je knjigu o vizualizacijama prilično doslovno napisao. U časopisu Grapthes: Vizualni oblici proizvodnje znanja tvrdi da su grafički oblici znanja koje promoviraju pametni telefoni i računala oblikovali odnos korisnika prema informacijama; razumjeti te oblike znači razumjeti kako oni proizvode znanje.

Nitko ne otpušta slučajne susrete, kontaktirao sam profesora Druckera i zamolio je da podijeli svoje uvide s čitateljima PCMaga. Odlučio sam zadržati oblik intervjua kako bih čitateljima omogućio da vide opseg našeg razgovora i da pristupe Druckerovim neobuzdanim odgovorima. Pozivam čitatelje da se pridruže razgovoru putem teme Komentari.

William Fenton: Što karte rade u humanističkim znanostima?

Johanna Drucker: Karte su bogat dio kulturnog zapisa. Oni pokazuju kako razmišljamo o prostoru, nacijama i značajkama prirodnog i kulturnog svijeta. Oni izražavaju naše razumijevanje prostornih dimenzija iskustva i oni su sami po sebi fascinantni dokumenti, ispunjeni povijesnim i društvenim informacijama.

WF: Kako se karte u humanističkim znanostima razlikuju od, recimo, karte u prirodnim znanostima?

JD: Iako su karte vrlo korisne za uzimanje velikih količina statističkih podataka i čine ih čitljivim, ovi se prikazi temelje na modelima znanja koji ponekad djeluju antitetički na humanističke znanosti. Životni primjer toga može biti upotreba standardnih vremenskih rokova. Vrlo malo romana, filmova ili drugih estetskih djela slijedi jednosmjerni ili linearni tok. Mapiranje „temporalnosti“ - vremena relacije - zahtijeva suptilnije alate, one koji proizlaze iz pristupa temeljenog na iskustvu. Bilo bi teško zamisliti grafički prikaz sjećanja na prošlost na vremenskoj traci prirodne povijesti koji bi trebao pratiti ciklus uzgoja voćnih muha!

WF: Što, humanisti, trebaju znati kako bi učinkovitije vizualizacije mogli otvoriti otvor?

JD: Imajte na umu da su projekti Digital Humanities prihvatili mnoge alate za vizualizaciju informacija iz drugih područja. Barski grafikoni, crteži raspršeni, mrežni dijagrami i druge standardne metode prikazivanja kvantitativnih podataka imaju svoje podrijetlo od prirodnih ili društvenih znanosti.

Da bi se vizualizacije učinkovito koristile, humanisti moraju znati više o tome kako se podaci proizvode i koji su algoritmi za prikaz u vizualizacijama koje odgovaraju. Što generira prostorni odnos među čvorovima u mrežnom dijagramu? Kako su "podaci" na slici prikupljeni ili izgrađeni? Koji su statistički modeli potrebni za razumijevanje slike podataka?

WF: Koja pitanja trebaju postavljati čitatelji o vizualizacijama?

JD: Trebali bismo postaviti ista osnovna pitanja koja koristimo za proučavanje bilo kog artefakta: tko ga je stvorio, kako, kada, gdje i s kojim pretpostavkama? Sva znanja građena su na određenim pretpostavkama i vrijednostima. Učenje čitanja formalnih svojstava vizualizacija je neophodno. Učenje dekodiranja sustava vrijednosti na kojem su ta svojstva proizvedena jednako je važno. Ako je moje razumijevanje astronomije zasnovano na uvjerenju da se sva nebeska tijela, po božanskom dizajnu, moraju kretati u savršenim krugovima, moj model nebeske mehanike slijedit će te pretpostavke. Tako će biti i s mojim vizualizacijama.

WF: U svom nedavnom razgovoru u Columbiji pozvali ste na semantički smislene vizualizacije. Što karta čini semantički smislenim? Kako bi mogla izgledati semantički besmislena vizualizacija?

JD: Kada govorim o semantike grafike, gestikuliram prema polju vizualnog znanja. Veliki francuski semiotist mapa, Jacques Bertin, identificirao je sedam grafičkih varijabli: boju, ton, veličinu, oblik, teksturu, orijentaciju i položaj. Pokazivao je da se grafički prikaz može sustavno koristiti tim (na primjer, boja može biti simbolična). Zajedničko obrazovanje rijetko uvodi osnovna znanja o proizvodnji grafičkog značenja. Razmislite o nečemu tako osnovnom kao što je razlika između međusobnog postavljanja dva objekta i hijerarhije jednog nad drugim - semantika ova dva se radikalno razlikuje. Supstancija podrazumijeva paritet umjesto hijerarhiju.

Naučiti čitati osnovna svojstva grafike postaje sve hitnije s obzirom na eksponencijalno povećanje vizualnih sredstava proizvodnje i distribucije znanja. Primamo ogromnu količinu informacija i komunikacija u zaslonskim okruženjima, ali ih nikada ne prestajemo čitati kao strukturirane ili strukturirane prostore. Ne zaustavljamo naše iPhone uređaje i razmišljamo o "modelu znanja" kodiranom u grafičkom rasporedu! Ali bismo li znali čitati taj model ako ga izazovemo? U tome je srž problema.

WF: Mislim da je dio problema taj što je alat jednostavan za upotrebu, mami misliti da je pregledan u svom radu. Razmišljam o Google Ngramsu, što ću i priznati da ću koristiti u svom učenju. Što nije u redu s Ngramima?

JD: Google Ngrams za početak skrivaju osnove na kojima su izrađeni. Ako neki Ngram, na primjer, prati upotrebu riječi između 1800. i 1950., pokazuje li mi broj instanci i ili postotak pojavljivanja? Koliki je postotak objavljenog rada u bilo kojoj godini na Googleu? Dakle, za početak, ne znamo stvarno što numeričke vrijednosti u Ngramu statistički predstavljaju. Također ne znamo kako algoritam odgovara pojmu koji se pretražuje. Traženje niza riječi "bog" moglo bi propustiti sve reference na božansku prisutnost romantičke poezije o prirodi. Mislim da trebamo imati načina da vidimo proces proizvodnje Ngrama, a ne samo rezultat.

Štoviše, jednom kada neko napravi Ngram, predstave ga kao da su stvarne pojave. "Vidite, termin bog popularan je u ovom razdoblju, a ne u onom." Umjesto toga, trebali bi reći "Google korpus indeksiran njihovim algoritmima pretraživanja pokazuje ovo ili ono statističko povećanje skupa uzoraka." Pogreška u prikazu izvora je klasična pogreška u vizualizaciji. Ja to nazivam "ispravljanjem dezinformacija."

WF: Možete li preporučiti Ngrams alternative? Ako ne, kako mogu odgovornije koristiti Ngrams?

JD: U projektu poput Vizualizacije emancipacije koji ste nedavno naveli, oni pružaju koncizan i poznat referentni okvir na kojem će se prikazati puno informacija. Standardna mantra u informacijskoj vizualizaciji je da obrasci u velikim nizovima podataka postaju čitljivi u vizualizacijama, a to je sigurno slučaj u ovom projektu, gdje možemo vidjeti lokacije vojske vojske, događaje emancipacije i prekrivanje regija u kojima je ropstvo bilo i bilo nije pravno u bilo kojem trenutku između siječnja 1, 1861. i 31. prosinca 1865. Djelo je kao alat za pregled nevjerojatno - čitko i sažeto. No ono što je doista korisno je sučelje koje povezuje podatkovne točke na karti s njihovim izvorima, kao i kategorije koje koristi tim za modeliranje podataka.

U slučaju da postane škakljivo, karakteristika poput karte topline je varljiva. Intenzitet događaja i socijalne napetosti vjerojatno nisu bili kontinuirani prostorni gradijenti, već stvar bodova, linija rasjeda, vektori emocija. Imamo vrlo malo načina prikazivanja takvih podataka ili prikazivanja kako događaji oblikuju prostor. Čak i ovako sofisticiran projekt (i to je primjer) pokazuje granice korištenja prethodno postojeće karte kao tla na koje se mogu zalijepiti referentne igle (ili slojeve). Kad ste u ratu s bratom ili susjedom, granična crta između susjednih imanja ima drugačiju valenciju od one koja nije nabijena emocijama.

Afektivno mapiranje stvara prostor; ne pretpostavlja preslikani prostor kao unaprijed dan. Vaši čitatelji mogu ili ne moraju biti zainteresirani za filozofske rasprave o "nereprezentativnim" pristupima zemljopisu. No, rad Nigela Thrifta i drugih sugerira da iskustvo čini prostor, a to je u osnovi humanistički. Zamislite divne odlomke iz Ulysses Jamesa Joycea - ili Homerovu Odiseju . Ima li smisla ovo doslovno mapirati?

WF: Ako memorija služi, pohvalili ste Ben Fry-a "Očuvanje favoriziranih tragova", vizualizaciju koju sam također preporučio u prethodnom stupcu. Što vam se sviđa u Fryovoj vizualizaciji?

JD: Ben Fry koristi računsku obradu za stvaranje skupa podataka usporedbi koje nijedan čovjek ne može sastaviti bez ovih alata. Tada stvara vizualizaciju koja je polazna točka za istraživanje. Slika nije krajnja točka, već je dio većeg procesa istraživanja. Jedna od najboljih institucionalnih inicijativa, NEH-ova Kopanje u podatke , promovirala je ovakav rad. Cilj je bio pomoću alata za vizualizaciju (između ostalog) pretraživati ​​materijale velikih korporacija humanističkih materijala na način koji bi stvorio istraživačka pitanja.

WF: Vaša ustanova, UCLA, nešto je vizionarskog vizionara. Hypercities je bio jedan od prvih projekata s kojima sam se susreo i još uvijek ga koristim u nastavi. Postoje li neki drugi UCLA projekti o kojima bi čitatelji trebali znati?

JD: Mislim da su Hypercities i Seeing Sunset, dva UCLA projekta, obojica pokušali skrenuti pozornost na povijesne podatke u samim kartama. Razmišljanje o tome kako stvoriti prostorne alate na temelju starijih karata, tako da ne pravimo anahronističke projekcije (one temeljene na suvremenim mjernim podacima, a ne na povijesnim shvaćanjima) izazov je s kojim se suočavamo. Poštovanje kulturne drugosti prošlosti je bitno ako želimo koristiti karte, grafikone, grafike, dijagrame kao ispravne prema vlastitim uvjetima, čak i kad predstavljaju model svijeta ili kozmosa ili znanstveno razumijevanje koje se promijenilo. O svemu ovome moglo bi se reći puno više, ali načelo je da se povijesne informacije moraju uzimati prema vlastitim uvjetima.

WF: Što slijedi za humanističke vizualizacije?

JD: Trebamo suptilnije, složenije, slojevitije, više životnog ciklusa i kulturološki specifične vizualizacije. Mislim da su te vizualizacije još uvijek daleko, budući da bi zahtijevale stvaranje nestandardnih metričkih i podatkovnih modela koji se ne oslanjaju na kartezijanske principe, već na afektivne, novonastale i ovisne modele podataka. Kako stvarate vremenske rokove koji se temelje na iskustvu, a ne na satu? Stvorite dijagrame koji utežu podatke prema emocionalnoj vrijednosti? Pokažite nespojive razlike između kulturnih modela prostora? Umetnuti ideološke sustave vrijednosti u metrike takve razlike?

Imate li nekoga tko želi to učiniti? Uvijek me zanimaju maštoviti partneri.