Hărți de umanizare: un interviu cu Johanna Drucker

Mi-am petrecut ultimele câteva coloane sărbătorind hărți umaniste. Am evidențiat proiecte digitale pentru vizualizarea istoriei și literaturii, precum și structurile instituționale care susțin aceste proiecte. Apoi, la o săptămână de la publicarea ultimei mele coloane, am participat la o prelegere la Universitatea Columbia, care a pus la îndoială întreaga întreprindere.

În discuția ei, „Ar trebui ca umaniștii să folosească vizualizările informaționale?”, Johanna Drucker a deconstruit proiectele de cartografiere și i-a avertizat pe educatori să nu îmbrățișeze instrumente de vizualizare fără a înțelege mecanica lor. Discuția ei a inaugurat o conversație sufletească despre ceea ce constituie vizualizări eficiente și ce au nevoie educatorii și elevii de educație pentru a naviga într-un corp în creștere de resurse și proiecte online.

În calitate de profesor de studii bibliografice din Departamentul de Studii Informaționale la UCLA din Breslauer, Drucker a scris destul de literal cartea despre vizualizări. În Graphesis: Visual Forms of Production Knowledge , ea susține că formele grafice de cunoaștere promovate de smartphone-uri și computere au modelat relațiile utilizatorilor cu informațiile; a înțelege acele forme înseamnă a înțelege modul în care acestea produc cunoștințe.

Nici unul care să respingă întâlnirile fortuite, l-am contactat pe profesorul Drucker și i-am cerut să împărtășească ideile sale cu cititorii PCMag. Am ales să păstrez forma interviului pentru a permite cititorilor să vadă sfera conversației noastre și să acceseze răspunsurile nestrămutate ale lui Drucker. Invit cititorii să se alăture conversației prin firul Comentarii.

William Fenton: Ce fac hărțile în umanități?

Johanna Drucker: Hărțile sunt o parte bogată a recordului cultural. Ele arată cum gândim despre spațiu, națiuni și caracteristici ale lumilor naturale și culturale. Ele exprimă înțelegerile noastre despre dimensiunile spațiale ale experienței și sunt documente fascinante la propriu, pline de informații istorice și sociale.

WF: Cum se deosebesc hărțile din științele umane față de cele din științele naturii?

JD: Deși hărțile sunt foarte utile pentru preluarea unor cantități mari de date statistice și pentru a le face lizibile, aceste afișaje se bazează pe modele de cunoștințe care sunt uneori antitetice pentru lucrările umaniste. Un exemplu viu ar putea fi utilizarea unor termene standard. Foarte puține romane, filme sau alte lucrări estetice urmează un flux unidirecțional sau liniar. Cartografierea „temporalității” - timp relațional - necesită instrumente subtile, care apar dintr-o abordare a timpului bazată pe experiență. Ar fi greu de imaginat graficarea Amintirii lucrurilor trecute pe o cronologie a istoriei naturale menită să urmărească ciclurile de reproducere a muștelor fructelor!

WF: Deschizând deschiderea, ce trebuie să știe umaniștii pentru a utiliza mai eficient vizualizările?

JD: Rețineți că proiectele Digital Humanities au adoptat multe instrumente de vizualizare a informațiilor din alte domenii. Graficele de bare, comploturile, diagramele de rețea și alte metode standard de afișare a informațiilor cantitative își au originea în științele naturale sau în științele sociale.

Pentru a utiliza eficient vizualizările, umaniștii trebuie să știe mai multe despre cum sunt produse datele și care sunt algoritmii de afișare în vizualizările corespunzătoare. Ce generează relația spațială dintre noduri într-o diagramă de rețea? Cum au fost colectate sau construite „datele” dintr-o imagine? Care sunt modelele statistice necesare pentru înțelegerea unei imagini a datelor?

WF: Ce întrebări ar trebui să pună cititorii despre vizualizări?

JD: Ar trebui să punem aceleași întrebări de bază pe care le folosim pentru a studia orice artefact: Cine l-a făcut, cum, când, unde și cu ce presupuneri? Toate cunoștințele sunt bazate pe anumite presupuneri și valori. Învățarea de a citi proprietățile formale ale vizualizărilor este esențială. Învățarea la decodificarea sistemului de valori pe care s-au produs acele proprietăți este la fel de importantă. Dacă înțelegerea mea despre astronomie este premisă pe convingerea că toate corpurile cerești trebuie, prin proiectul divin, să se deplaseze în cercuri perfecte, modelul meu de mecanică cerească va urma aceste presupuneri. La fel și vizualizările mele.

WF: În discuția dvs. recentă de la Columbia, ați solicitat vizualizări semnificative semantic . Ce face o hartă semnificativă semantic? Cum ar putea arăta o vizualizare semantică nemodificată?

JD: Când vorbesc despre semantica graficii, fac un gest către domeniul cunoașterii vizuale. Marele semiotician francez al hărților, Jacques Bertin, a identificat șapte variabile grafice: culoare, ton, dimensiune, formă, textură, orientare și poziție. El arăta că afișarea grafică le poate folosi în mod sistematic (de exemplu, culoarea poate fi simbolică). Educația comună introduce rareori cunoștințe de bază despre producția de sens grafic. Gândiți-vă la ceva la fel de de bază ca distincția dintre juxtapunerea a două obiecte și o ierarhie a unuia deasupra celuilalt - semantica acestor două este radical diferită. Juxtapunerea presupune paritate în locul ierarhiei.

Învățarea de a citi proprietățile fundamentale ale graficii se simte din ce în ce mai urgentă, având în vedere creșterea exponențială a mijloacelor vizuale de producție și distribuție a cunoștințelor. Primim o cantitate enormă de informații și comunicare în mediile ecranului, dar nu ne oprim niciodată să le citim ca spații structurate sau structurante. Nu întrerupem telefoanele noastre și nu analizăm „modelul de cunoștințe” codat în aspectul grafic! Dar am ști să citim acel model dacă este contestat? Aceasta este punctul central al problemei.

WF: Cred că o parte a problemei este că, dacă un instrument este ușor de utilizat, este încântător să crezi că este transparent în funcționarea sa. Mă gândesc la Google Ngrams, pe care o să mărturisesc că le-am folosit în predarea mea. Ce nu este în regulă cu Ngrams?

JD: Google Ngrams ascunde bazele pe care sunt făcute pentru început. Dacă un Ngram urmărește utilizarea unui cuvânt între 1800 și 1950, de exemplu, îmi arată numărul de instanță și sau procentul de apariții? Și ce procent din lucrările publicate în orice an este în Google? Deci, doar pentru a începe, nu știm cu adevărat ce reprezintă statistic valorile numerice din Ngram. De asemenea, nu știm cum algoritmul se potrivește cu termenul căutat. O căutare pe șir a cuvântului „zeu” ar putea lipsi toate referințele la prezența divină în poezia romantică despre natură. Cred că trebuie să avem o modalitate de a vedea procesul de producție al unui Ngram, nu doar rezultatul.

Mai mult, odată ce cineva face un Ngram, îl prezintă ca și cum ar fi fenomenele reale. „Vezi, termenul de zeu este popular în această perioadă și nu în asta”. În schimb, ar trebui să spună „Corpusul Google indexat de algoritmii lor de căutare arată asta sau acea creștere statistică a setului de probe”. Gresirea afișajului pentru sursă este o eroare clasică în vizualizare. Eu numesc asta „reificarea dezinformării”.

WF: Puteți recomanda alternative Ngrams? Dacă nu, cum pot folosi Ngrams mai responsabil?

JD: Într-un proiect precum Visualizing Emancipation, pe care l-ați menționat recent, acestea oferă un cadru de referință concis și familiar pe care să afișați multe informații. Mantra standard în vizualizarea informațiilor este că tiparele din seturile de date mari devin lizibile în vizualizări și acest lucru este cu siguranță în acest proiect, unde putem vedea locațiile armatei Uniunii, evenimente de emancipare și o suprapunere a regiunilor în care sclavia a fost și a fost nu este legal într-un moment dat între 1 ianuarie 1861 și 31 decembrie 1865. Ca instrument de ansamblu, lucrarea este fabuloasă - lizibilă și concisă. Dar ceea ce este cu adevărat util este interfața care conectează punctele de date de pe hartă la sursele lor, precum și categoriile utilizate de echipa de modelare a datelor.

În cazul în care devine dificil, este o caracteristică înșelătoare ca și harta căldurii. Intensitatea evenimentelor și tensiunile sociale nu a fost probabil un gradient spațial continuu, ci o problemă de vârfuri, linii de eroare, vectori de emoție. Avem foarte puține moduri de a afișa astfel de informații - sau de a arăta modul în care evenimentele modelează spațiul. Chiar și un proiect la fel de sofisticat ca acesta (și este exemplar), arată limitele utilizării unei hărți preexistente ca pământ pe care să lipiți pini (sau suprapuneri) de referință. Când vă aflați în război cu un frate sau un vecin, linia de graniță dintre proprietățile adiacente poartă o valență diferită de cea care nu este încărcată de emoție.

Cartografierea afectivă creează spațiu; nu presupune spațiul mapat ca fiind dat a priori. Cititorii dvs. pot fi sau nu interesați de dezbaterile filozofice despre abordările „nereprezentative” ale geografiei. Dar munca lui Nigel Thrift și alții sugerează că experiența face spațiu, iar acest lucru este fundamental umanist. Gândiți-vă la pasajele minunate din Ulise ale lui James Joyce - sau la Odiseea lui Homer . Are sens să mapăm acestea literalmente?

WF: Dacă memoria servește, ați lăudat „Conservarea urmelor favorizate” de la Ben Fry, o vizualizare pe care am recomandat-o și într-o coloană anterioară. Ce vă place despre vizualizarea lui Fry?

JD: Ben Fry folosește procesarea computerizată pentru a crea un set de date de comparații pe care niciun om nu le-ar putea compila fără aceste instrumente. Apoi creează o vizualizare care este un punct de plecare pentru cercetare. Imaginea nu este punctul final, ci face parte dintr-un proces de anchetă mai mare. Una dintre cele mai bune inițiative instituționale, subvențiile NEH's Digging into Data , a promovat acest tip de activitate. Scopul a fost să folosească instrumente de vizualizare (printre altele) pentru a căuta în corpuri de mari dimensiuni materiale umaniste într-un mod care să creeze întrebări de cercetare.

WF: Instituția dvs., UCLA, este ceva vizionar de vizualizare. Hypercities a fost unul dintre primele proiecte pe care le-am întâlnit și încă îl folosesc la cursuri. Există alte proiecte UCLA pe care cititorii ar trebui să le cunoască?

JD: Cred că Hypercities și Seeing Sunset, două proiecte UCLA, ambele încearcă să atragă atenția asupra informațiilor istorice din hărțile în sine. Să ne gândim la cum să creăm instrumente spațiale bazate pe hărți mai vechi, deci nu realizăm proiecții anacronice (cele bazate pe metrici contemporane, mai degrabă decât înțelegeri istorice) este o provocare care trebuie pusă în față. Respectarea alterității culturale a trecutului este esențială dacă trebuie să utilizăm hărți, diagrame, grafice, diagrame la fel de corecte pe propriii termeni, chiar și atunci când reprezintă un model al lumii sau cosmos sau înțelegere științifică care s-a schimbat. S-ar putea spune mult mai multe despre toate acestea, dar principiul este că informațiile istorice trebuie să fie luate în termeni proprii.

WF: Ce urmează pentru vizualizările umaniste?

JD: Avem nevoie de vizualizări mai subtile, mai complexe, mai stratificate și mai multe cicluri de viață și specific cultural. Considerăm că aceste vizualizări sunt încă foarte îndepărtate, deoarece ar necesita crearea unor metrici și date modele non-standard care nu se bazează pe principii carteziene, ci modele de date afective, emergente și co-dependente. Cum creezi cronologie care se bazează pe experiență, nu pe ceas? Creați diagrame care cântăresc datele după valoarea emoțională? Arătați diferențele incomensurabile între modelele culturale ale spațiului? Încorporați sistemele de valori ideologice în valorile unei astfel de diferențe?

Ai pe cineva care vrea să facă asta? Mereu mă interesează partenerii imaginați.