Гуманізуючі карти: інтерв'ю з Джоханною П'єкер

Я провів свої останні кілька колонок, відзначаючи гуманістичні карти. Я виділив цифрові проекти для візуалізації історії та літератури, а також інституційні структури, які підтримують ці проекти. Потім, через тиждень після публікації моєї останньої колонки, я відвідав лекцію в Колумбійському університеті, яка ставила під сумнів усе підприємство.

У своїй доповіді "Чи повинні гуманісти використовувати інформаційні візуалізації?", Йоганна Друкер деконструювала проекти картографування та попередила освітян проти використання засобів візуалізації, не розуміючи їх механіки. Її розмова відкрила жваву розмову про те, що являє собою ефективні візуалізації, і що потрібно отримати освітянам та учням літератури, щоб орієнтуватися на зростаючу кількість онлайн-ресурсів та проектів.

Як професор бібліографічних досліджень Бреслауера на кафедрі інформаційних досліджень UCLA, Друкер досить буквально написав книгу про візуалізації. У програмі Graphesis: Візуальні форми виробництва знань вона стверджує, що графічні форми знань, що просуваються смартфонами та комп’ютерами, формували відносини користувачів до інформації; розуміти ці форми - це зрозуміти, як вони виробляють знання.

Ніхто не відмовлявся від випадкових зустрічей, я зв’язався з професором Друкером і попросив її поділитися своїми думками з читачами PCMag. Я вирішив зберегти форму інтерв'ю, щоб читачі могли побачити сферу нашої розмови та отримати доступ до несанкціонованих відповідей Друкера. Запрошую читачів приєднатися до розмови за допомогою теми коментарів.

Вільям Фентон: Що роблять карти у гуманітарних науках?

Йоганна Друкер : Карти є багатою частиною культурного рекорду. Вони показують, як ми думаємо про космос, нації та особливості природного та культурного світів. Вони висловлюють наше розуміння просторових вимірів досвіду, і вони самі по собі заворожують документи, наповнені історичною та соціальною інформацією.

ВФ: Чи відрізняються карти в гуманітарних науках від, скажімо, природничих наук?

JD : Хоча карти є дуже корисними для отримання великої кількості статистичних даних та їх розбірливості, вони відображаються на моделях знань, які іноді є антитетичними для гуманітарних наук. Яскравим прикладом цього може бути використання стандартних строків. Дуже мало романів, фільмів чи інших естетичних творів слідує за однонаправленою чи лінійною течією. Картографування "тимчасовості" - реляційного часу - вимагає більш тонких інструментів, тих, які виникають на основі досвіду, орієнтованого на час. Важко було б уявити графік « Пам’ятання речей минулого» на природничо-хронологічній шкалі, що призначена для відстеження циклів розмноження плодових мух!

ВФ: Відкриваючи діафрагму, що потрібно знати гуманістам, щоб ефективніше використовувати візуалізацію?

JD : Майте на увазі, що проекти Digital Humanities прийняли багато інструментів візуалізації інформації з інших сфер. Штрихові діаграми, діаграми розсіювання, діаграми мережі та інші стандартні методи відображення кількісної інформації мають свій початок у природничих та соціальних науках.

Щоб ефективно використовувати візуалізацію, гуманістам необхідно більше знати, як виробляються дані та які алгоритми відображення є у відповідних візуалізаціях. Що створює просторове відношення між вузлами на мережевій діаграмі? Як були зібрані або побудовані "дані" на зображенні? Які статистичні моделі необхідні для розуміння зображення даних?

WF: Які питання читачам слід задати щодо візуалізації?

JD : Нам слід задати ті самі основні питання, які ми використовуємо для вивчення будь-якого артефакту: хто це створив, як, коли, де і з якими припущеннями? Усі знання будуються на певних припущеннях та цінностях. Навчитися читати формальні властивості візуалізації є надзвичайно важливим. Навчання розшифровувати систему значень, за якою ці властивості були вироблені, не менш важливо. Якщо моє розуміння астрономії базується на вірі, що всі небесні світила повинні, за божественним задумом, рухатися ідеальними колами, моя модель небесної механіки збирається слідувати цим припущенням. Так само і мої візуалізації.

WF: У своїй недавній розмові в Колумбії ви закликали до семантично значущих візуалізацій. Що робить карту семантично значущою? Як може виглядати семантично безглузда візуалізація?

JD : Коли я говорю про семантику графіки, я вказую на поле візуальних знань. Великий французький семіотик карт Жак Бертін виділив сім графічних змінних: колір, тон, розмір, форму, текстуру, орієнтацію та положення. Він показував, що графічний дисплей може систематично використовувати їх (наприклад, колір може бути символічним). Загальна освіта рідко вводить основні знання про виробництво графічного значення. Подумайте про щось настільки базове, як розмежування між складанням двох об'єктів та ієрархією одного поверх іншого - семантика цих двох докорінно відрізняється. Протиставлення передбачає паритет замість ієрархії.

Навчання читання основних властивостей графіки стає все більш актуальним, враховуючи експоненціальне збільшення візуальних засобів виробництва та розповсюдження знань. Ми отримуємо величезну кількість інформації та комунікацій у екрані, але ми ніколи не зупиняємось на тому, щоб читати їх як структуровані або структуровані простори. Ми не робимо пауз на своїх айфонах і розмірковуємо про "модель знань", закодовану у графічному макеті! Але чи знаємо ми, як прочитати цю модель, якщо її поставити перед собою? У цьому суть проблеми.

WF: Я думаю, що частина проблеми полягає в тому, що якщо інструмент простий у використанні, це буде заманливо думати, що він прозорий у своїй роботі. Я думаю про Google Ngrams, який, зізнаюся, буду використовувати у своєму навчанні. Що не так з Ngram?

JD : Google Ngrams приховує для початку основи, на яких вони виготовлені. Якщо Ngram відстежує використання слова, наприклад, між 1800 та 1950 роками, чи показує мені кількість екземплярів та відсоток зустрічань? А який відсоток опублікованої роботи за якийсь рік припадає на Google? Отже, для початку ми не знаємо, що насправді знають числові значення Ngram. Ми також не знаємо, як алгоритм відповідає терміну, який шукають. Штриховий пошук слова «бог» може пропустити всі згадки про божественну присутність у романтичній поезії про природу. Я думаю, що нам потрібно мати спосіб бачити процес виробництва Ngram, а не лише результат.

Більше того, коли хтось робить Ngram, вони представляють його так, ніби це фактичні явища. "Дивіться, термін бог популярний у цей період, а не в тому". Натомість вони повинні сказати: "Корпус Google, індексований їх алгоритмами пошуку, показує те чи інше статистичне збільшення набору вибірки". Помилка відображення джерела - це класична помилка у візуалізації. Я називаю це "переробкою дезінформації".

WF: Можете порекомендувати альтернативи Ngram? Якщо ні, то як я можу більш відповідально використовувати Ngrams?

JD : У такому проекті, як Visualizing Emancipation, який ви цитували нещодавно, вони надають стислий і знайомий орієнтир, на якому можна відобразити багато інформації. Стандартна мантра щодо візуалізації інформації полягає в тому, що зразки у великих наборах даних стають розбірливими у візуалізаціях, і це, безумовно, так у цьому проекті, де ми можемо побачити місця розташування армії Союзу, події емансипації та перекриття регіонів, де було і було рабство. не є законним у будь-який момент між січнем 1, 1861 та 31 грудня 1865 р. Робота як інструмент огляду є казковою - розбірливою та стислою. Але що дійсно корисно - це інтерфейс, який з'єднує точки даних на карті з їх джерелами, а також категорії, які використовує команда з моделювання даних.

Там, де це стає хитромудрим, є те, що така функція, як теплова карта, є оманливою. Інтенсивність подій та соціальна напруженість, ймовірно, були не суцільним просторовим градієнтом, а справою спайок, ліній розлому, векторів емоцій. У нас є дуже мало способів відображення такої інформації - або показати, як події формують простір. Навіть настільки складний, як цей (і це зразковий) проект показує межі використання попередньо існуючої карти як основи, на яку слід наклеювати шпильки (або накладки). Коли ви воюєте з братом чи сусідом, межа між суміжними властивостями має іншу валентність, ніж та, яка не заряджена емоціями.

Афективне відображення створює простір; він не сприймає відображений простір як апріорно заданий. Ваших читачів можуть або не зацікавити філософські дебати про "непредставницькі" підходи до географії. Але робота Найджела Тріфта та інших говорить про те, що досвід створює простір, і це принципово гуманістично. Подумайте про чудові уривки у «Улісах Джеймса Джойса» або « Одісеї » Гомера . Чи є сенс відображати їх буквально?

WF: Якщо пам'ять служить, ви похвалили Бен Фрі «Збереження сприятливих слідів», візуалізацію, яку я також рекомендував у попередній колонці. Що вам подобається у візуалізації Фра?

JD : Бен Фрай використовує обчислювальну обробку для створення набору даних зіставлень, які жодна людина не могла скласти без цих інструментів. Потім він створює візуалізацію, яка є відправною точкою для досліджень. Зображення не є кінцевою точкою, а частиною більшого процесу дослідження. Один із найкращих інституційних ініціатив, НЕЗ «Робота в грантах для даних», сприяв цьому. Метою було використання інструментів візуалізації (серед інших) для пошуку масштабних корпусів гуманітарних матеріалів таким чином, щоб створити дослідницькі питання.

WF: Ваш заклад, UCLA, є чимось візіоністом візуалізації. Hypercities був одним із перших проектів, з якими я стикався, і досі його використовую на заняттях. Чи є інші проекти UCLA, про які читачі повинні знати?

JD : Я думаю, що Hypercities and Seeing Sunset, два проекти UCLA, обидва намагаються привернути увагу до історичної інформації в самих картах. Роздуми про те, як створити просторові інструменти на основі старих карт, тому ми не робимо анахронічних проекцій (таких, які базуються на сучасних показниках, а не на історичних розуміннях) - це завдання, перед яким треба постати перед собою. Шанування культурної інакшесті минулого є важливим, якщо ми хочемо використовувати карти, графіки, графіки, діаграми як правильні на власних термінах, навіть коли вони представляють модель світу чи космосу або наукове розуміння, яке змінилося. Про все це можна було б сказати набагато більше, але принцип полягає в тому, що історичну інформацію потрібно сприймати на власних умовах.

WF: Що далі для візуалізацій гуманітарних наук?

JD : Нам потрібні тонкіші, складніші, більш шаруваті, більш життєві цикли та культурно-конкретні візуалізації. Я думаю, що ці візуалізації ще дуже далекі, оскільки вони потребують створення нестандартних метрик та моделей даних, які не покладаються на декартові принципи, а афективні, новітні та взаємозалежні моделі даних. Як ви створюєте часові рамки, які базуються на досвіді, а не на годиннику? Створіть діаграми, які зважують дані за емоційною цінністю? Покажіть незрівнянні відмінності між культурними моделями космосу? Вставити ідеологічні системи цінностей у метрики такої різниці?

Є хто хоче, щоб це зробити? Мене завжди цікавлять творчі партнери.