인간화지도 : johanna drucker와의 인터뷰

마지막 몇 열을 인본주의지도를 축하하는 데 보냈습니다. 나는 역사와 문학을 시각화하기위한 디지털 프로젝트와 그 프로젝트를 유지하는 제도적 구조를 강조했다. 그리고 마지막 칼럼이 나온지 일주일이 아니라 컬럼비아 대학교에서 강의에 참석하여 전체 기업에 대해 의문을 제기했습니다.

"인간 주의자들이 정보 시각화를 사용해야합니까?"라는 연설에서 Johanna Drucker는지도 제작 프로젝트를 해체하고 교육자들에게 메커니즘을 이해하지 않고도 시각화 도구를 수용하지 않도록 경고했습니다. 그녀의 강연은 효과적인 시각화를 구성하는 요소와 교육자 및 학습자가 읽고있는 온라인 리소스 및 프로젝트를 탐색하는 데 필요한 내용에 대해 활발한 대화를 시작했습니다.

Drucker는 UCLA의 정보 연구 부서에서 서지 연구의 Breslauer 교수로서 문자 그대로 시각화에 관한 책을 실제로 썼습니다. Graphesis: Visual Knowledges of Knowledge Production 에서 그녀는 스마트 폰과 컴퓨터에 의해 홍보되는 그래픽 형식의 지식이 정보와 사용자의 관계를 형성했다고 주장합니다. 이러한 형태를 이해하는 것은 그들이 어떻게 지식을 생산하는지 이해하는 것입니다.

나는 우연히 만남을 기각하지 않았으며 Drucker 교수에게 연락하여 그녀의 통찰력을 PCMag 독자들과 공유하도록 요청했습니다. 나는 독자들이 대화의 범위를보고 Drucker의 철저한 답변에 접근 할 수 있도록 인터뷰 형식을 유지하기로 결정했습니다. 독자들이 댓글 스레드를 통해 대화에 참여하도록 초대합니다.

윌리엄 펜턴: 인문학에서지도는 무엇입니까?

Johanna Drucker:지도는 문화 기록의 풍부한 부분입니다. 그들은 우리가 자연과 문화 세계의 공간, 국가 및 특징에 대해 어떻게 생각하는지 보여줍니다. 그들은 경험의 공간적 차원에 대한 우리의 이해를 표현하며, 역사적, 사회적 정보로 가득 찬 자신의 권리에 대한 매혹적인 문서입니다.

WF: 인문학지도는 자연 과학지도와 어떻게 다릅니 까?

JD:지도는 많은 양의 통계 데이터를 가져 와서 읽을 수있게하는 데 매우 유용하지만, 이 디스플레이는 때로는 인문학에 반대되는 지식 모델에 기반합니다. 이에 대한 생생한 예는 표준 타임 라인을 사용하는 것일 수 있습니다. 단방향 또는 선형 흐름을 따르는 소설, 영화 또는 기타 미학적 작품은 거의 없습니다. "시간"을 관계형 시간으로 매핑하려면 경험 기반의 접근 방식에서 발생하는 미묘한 도구가 필요합니다. 과일 파리의 번식주기를 추적하는 자연사 타임 라인에 과거의 추억을 차트로 작성하는 것은 상상하기 어려울 것입니다 !

WF: 조리개를 열면 인류 학자들은 시각화를보다 효과적으로 사용하기 위해 무엇을 알아야합니까?

JD: Digital Humanities 프로젝트는 다른 분야의 많은 정보 시각화 도구를 채택했습니다. 막대 차트, 산점도, 네트워크 다이어그램 및 정량 정보를 표시하는 기타 표준 방법은 자연 과학 또는 사회 과학에서 시작됩니다.

시각화를 효과적으로 사용하려면 휴머니스트는 데이터가 생성되는 방식과 해당 시각화의 디스플레이 알고리즘이 무엇인지 더 잘 알고 있어야합니다. 네트워크 다이어그램에서 노드 간 공간 관계를 생성하는 것은 무엇입니까? 이미지의 "데이터"는 어떻게 수집 또는 구성 되었습니까? 데이터 이미지를 이해하는 데 필요한 통계 모델은 무엇입니까?

WF: 독자 들은 시각화에 대해 어떤 질문을해야합니까?

JD: 인공물을 연구 할 때 사용하는 것과 동일한 기본적인 질문을해야합니다. 누가, 어떻게, 언제, 어디서, 어떤 가정을했는지? 모든 지식은 특정 가정과 가치에 기초합니다. 시각화의 공식적인 속성을 읽는 법을 배우는 것이 필수적입니다. 이러한 속성이 생성 된 가치 시스템을 해독하는 법을 배우는 것도 마찬가지로 중요합니다. 천문학에 대한 나의 이해가 모든 천체가 신성한 설계에 의해 완전한 원으로 움직여야한다는 신념에 전제된다면, 나의 천체 역학 모델이 ​​그러한 가정을 따를 것입니다. 내 시각화도 마찬가지입니다.

WF: 최근 컬럼비아에서 진행된 대화에서 의미 적으로 의미있는 시각화가 필요했습니다. 의미 적으로 의미있는지도를 만드는 것은 무엇입니까? 의미 상 의미없는 시각화는 어떻게 생겼습니까?

JD: 그래픽의 의미론 에 대해 이야기 할 때 시각 지식 분야를 향해 몸짓을하고 있습니다. Jacques Bertin이라는지도의 위대한 프랑스 준 학자는 색상, 색조, 크기, 모양, 질감, 방향 및 위치의 7 가지 그래픽 변수를 식별했습니다. 그는 그래픽 디스플레이가 이들을 체계적으로 사용할 수 있음을 보여주었습니다 (예: 색상이 상징적 일 수 있음). 일반 교육은 그래픽 의미 생성에 대한 기본 지식을 거의 소개하지 않습니다. 두 객체의 병치와 한 객체의 계층 구조 사이의 구별과 같은 기본적인 것을 생각해보십시오.이 두 가지의 의미 는 근본적으로 다릅니다. 병렬 처리는 계층 구조 대신 패리티를 의미합니다.

지식 생산 및 배포의 시각적 수단이 기하 급수적으로 증가함에 따라 그래픽의 기본 속성을 읽는 법을 배우는 것이 점점 시급 해지고 있습니다. 우리는 스크린 환경에서 엄청난 양의 정보와 커뮤니케이션을 받지만, 구조화 된 공간이나 구조적인 공간으로 읽는 것을 멈추지 않습니다. 우리는 아이폰을 멈추지 않고 그래픽 레이아웃으로 인코딩 된 "지식 모델"을 숙고합니다! 그러나 도전을 받으면 해당 모델을 읽는 방법을 알고 있습니까? 이것이 문제의 핵심입니다.

WF: 문제의 일부는 도구가 사용하기 쉽다면 도구가 투명하다고 생각하는 것입니다. 저는 Google Ngrams에 대해 생각하고 있습니다. Ngrams의 문제점은 무엇입니까?

JD: Google Ngrams는 초보자를 위해 기본을 숨 깁니다. 예를 들어 Ngram이 1800에서 1950 사이의 단어 사용을 추적하면 인스턴스 수 또는 발생률이 표시됩니까? 그리고 일년에 몇 퍼센트의 출판 된 작품이 Google에 있습니까? 따라서 시작하기 위해 Ngram의 숫자 값이 통계적으로 무엇을 나타내는 지 실제로 알지 못합니다. 또한 알고리즘이 검색되는 용어와 어떻게 일치하는지 모릅니다. "신"이라는 단어를 문자열로 검색하면 낭만주의시에서 자연에 대한 신의 존재에 대한 언급이 모두 누락 될 수 있습니다. 우리는 결과뿐만 아니라 Ngram의 생산 과정을 볼 수있는 방법이 필요하다고 생각합니다.

또한 누군가 Ngram을 만들면 실제 현상 인 것처럼 표현합니다. "신 (神)이라는 용어는이 시대에는 인기가 있고 그렇지 않은 것을보십시오." 대신 "검색 알고리즘으로 색인을 생성 한 Google 모음은이 또는 샘플 세트의 통계적 증가를 보여줍니다."라고 말해야합니다. 소스의 디스플레이를 잘못 보는 것은 시각화에서 고전적인 오류입니다. 나는 이것을 "잘못된 정보의 개선"이라고 부릅니다.

WF: Ngrams 대안을 추천 할 수 있습니까? 그렇지 않다면 어떻게 Ngram을 더 책임감있게 사용할 수 있습니까?

JD: 최근 인용 한 시각화 시각화와 같은 프로젝트에서 많은 정보를 표시 할 수있는 간결하고 친숙한 참조 프레임을 제공합니다. 정보 시각화의 표준 지침은 대규모 데이터 세트의 패턴이 시각화에서 읽을 수있게되는 것이며, 이 프로젝트에서는 노조 군대 위치, 해방 사건 및 노예 제도가 있었던 지역의 오버레이를 볼 수 있습니다. 1865 년 1 월 1 일과 1865 년 12 월 31 일 사이에 어떤 순간에도 합법적이지 않았습니다. 그러나 실제로 유용한 것은 맵의 데이터 포인트를 소스와 데이터 모델링 팀이 사용하는 카테고리에 연결하는 인터페이스입니다.

까다로운 곳은 히트 맵과 같은 기능이 기만적이라는 것입니다. 사건의 강도와 사회적 긴장은 아마도 연속적인 공간 구배가 아니라 스파이크, 단층, 감정의 벡터의 문제 일 것입니다. 우리는 그러한 정보를 표시하거나 사건이 공간을 어떻게 형성 하는지를 보여주는 방법이 거의 없습니다. 이처럼 정교한 프로젝트 (및 예시)도 기존의지도를 참조 핀 (또는 오버레이)을 고정하기위한 근거로 사용하는 한계를 보여줍니다. 형제 나 이웃과 전쟁을하고있을 때 인접한 속성 사이의 경계선에는 감정이없는 것과 다른 원자가가 있습니다.

효과적인 매핑은 공간을 만듭니다. 그것은 주어진 우선 순위로 매핑 된 공간을 가정하지 않습니다. 독자들은 지리에 대한 "비표 상적"접근 방식에 대한 철학적 토론에 관심이 있거나 관심이 없을 수도 있습니다. 그러나 Nigel Thrift와 다른 사람들의 작업은 경험이 공간을 만든다는 것을 암시하며 이것은 근본적으로 인본 적입니다. 제임스 조이스 율리시스 ( James Joyce 's Ulysses), 또는 호머의 오디세이 ( Homer 's Odyssey) 의 훌륭한 구절들을 생각해보십시오. 이것을 문자 그대로 매핑하는 것이 합리적입니까?

WF: 기억에 도움이된다면 Ben Fry의 The Preservation of Favored Traces를 칭찬했습니다. Fry의 시각화에서 어떤 점이 마음에 드십니까?

JD: Ben Fry는 계산 처리를 사용하여 이러한 도구 없이는 아무도 컴파일 할 수없는 비교 데이터 세트를 만듭니다. 그런 다음 연구의 출발점 인 시각화를 만듭니다. 이미지는 엔드 포인트가 아니라 더 큰 문의 프로세스의 일부입니다. 최고의 제도적 이니셔티브 중 하나 인 NEH의 Digging to Data grants는 이러한 종류의 작업을 촉진했습니다. 목표는 연구 도구를 만드는 방식으로 시각화 도구 (다른 것들 중에서도)를 사용하여 대규모 인문학 자료를 검색하는 것이 었습니다.

WF: UCLA 기관은 시각화 전문가입니다. 초 도시는 내가 처음 만난 프로젝트 중 하나였으며 여전히 수업에서 사용합니다. 독자가 알아야 할 다른 UCLA 프로젝트가 있습니까?

JD: 두 UCLA 프로젝트 인 Hypercities와 Seeing Sunset은 모두지도 자체의 역사적 정보에주의를 기울이려고 노력한다고 생각합니다. 구식지도를 기반으로 공간 도구를 만드는 방법을 생각할 때, 우리는 시대적 예측 (역사적 이해보다는 현대적인 지표를 기반으로 한 것)을 앞당기 지 않습니다. 지도, 차트, 그래픽, 다이어그램을 세계의 모델이나 세계 또는 변화된 과학적 이해의 모델을 대표 할 때에도 자체 용어로 올바른 것으로 사용하려면 과거의 문화적 기타를 존중하는 것이 필수적입니다. 이 모든 것에 대해 훨씬 더 많은 것을 말할 수 있지만 원칙은 역사적 정보를 자체 용어로 취해야한다는 것입니다.

WF: 인문학 시각화의 다음 단계는 무엇입니까?

JD: 미묘하고 복잡하고 계층 적이며 수명주기 및 문화 별 시각화가 필요합니다. 이러한 시각화는 아직 먼 길을 가고 있다고 생각합니다. 데카르트 원리에 의존하지 않고 정서적, 응급 및 공동 의존적 데이터 모델을 사용하는 비표준 메트릭 및 데이터 모델을 생성해야하기 때문입니다. 시계 시간이 아닌 경험을 기반으로 타임 라인을 어떻게 작성합니까? 감정적 가치에 따라 데이터에 가중치를 부여하는 다이어그램을 만드시겠습니까? 공간의 문화적 모델들 사이에 잊을 수없는 차이가 있습니까? 이념적 가치 체계를 그러한 차이의 지표에 포함 시키는가?

이것을하고 싶은 사람이 있습니까? 저는 항상 상상력있는 파트너에 관심이 있습니다.