Bản đồ nhân hóa: một cuộc phỏng vấn với johanna drucker

Tôi đã dành nhiều cột cuối cùng của mình để kỷ niệm các bản đồ nhân văn. Tôi đã nhấn mạnh các dự án kỹ thuật số để trực quan hóa lịch sử và văn học cũng như các cấu trúc thể chế duy trì các dự án đó. Sau đó, không một tuần sau khi xuất bản chuyên mục cuối cùng của tôi, tôi đã tham dự một bài giảng tại Đại học Columbia gây nghi ngờ cho toàn bộ doanh nghiệp.

Trong bài nói chuyện của mình, "Những người theo chủ nghĩa nhân văn có nên sử dụng trực quan hóa thông tin không?", Johanna Drucker đã giải mã các dự án lập bản đồ và cảnh báo các nhà giáo dục chống lại các công cụ trực quan mà không hiểu cơ học của họ. Bài nói chuyện của cô đã khai mạc một cuộc trò chuyện đầy tinh thần về những gì tạo nên sự trực quan hiệu quả, và những gì các nhà giáo dục và người học văn học cần có để điều hướng một cơ thể ngày càng tăng của các tài nguyên và dự án trực tuyến.

Là giáo sư nghiên cứu thư mục của Breslauer thuộc Khoa nghiên cứu thông tin tại UCLA, Drucker đã viết cuốn sách về trực quan hóa theo nghĩa đen. Trong Graphesis: Visual Forms of Tri thức sản xuất, cô lập luận rằng các dạng kiến ​​thức đồ họa được quảng bá bởi điện thoại thông minh và máy tính đã định hình mối quan hệ của người dùng với thông tin; hiểu những hình thức đó là hiểu cách chúng tạo ra kiến ​​thức.

Không phải là người để loại bỏ các cuộc gặp gỡ tình cờ, tôi đã liên lạc với Giáo sư Drucker và yêu cầu cô ấy chia sẻ những hiểu biết của mình với độc giả PCMag. Tôi đã chọn giữ lại hình thức của cuộc phỏng vấn để cho phép người đọc thấy phạm vi cuộc trò chuyện của chúng tôi và truy cập vào các câu trả lời không rút gọn của Drucker. Tôi mời độc giả tham gia cuộc trò chuyện qua chuỗi Nhận xét.

William Fenton: Bản đồ đang làm gì trong nhân văn?

Johanna Drucker : Bản đồ là một phần phong phú của hồ sơ văn hóa. Chúng cho thấy cách chúng ta nghĩ về không gian, quốc gia và các đặc điểm của thế giới tự nhiên và văn hóa. Chúng thể hiện sự hiểu biết của chúng ta về các chiều không gian của kinh nghiệm và chúng là những tài liệu hấp dẫn theo cách riêng của chúng, chứa đầy thông tin lịch sử và xã hội.

WF: Làm thế nào là bản đồ trong nhân văn khác với những người trong khoa học tự nhiên?

JD : Mặc dù bản đồ rất hữu ích để lấy một lượng lớn dữ liệu thống kê và làm cho chúng trở nên rõ ràng, những màn hình này dựa trên các mô hình kiến ​​thức đôi khi phản đối với nhân văn. Một ví dụ sinh động về điều này có thể là việc sử dụng các mốc thời gian tiêu chuẩn. Rất ít tiểu thuyết, phim hoặc các tác phẩm thẩm mỹ khác theo một dòng chảy đơn hướng hoặc tuyến tính. Lập bản đồ "tính tạm thời" Thời gian quan hệ tình dục, đòi hỏi các công cụ tinh vi hơn, những công cụ phát sinh từ cách tiếp cận dựa trên kinh nghiệm theo thời gian. Thật khó có thể tưởng tượng biểu đồ Tưởng nhớ những điều đã qua trên dòng thời gian lịch sử tự nhiên có nghĩa là để theo dõi chu kỳ sinh sản của ruồi giấm!

WF: Mở khẩu độ, những gì nhân loại cần biết để sử dụng trực quan hiệu quả hơn?

JD : Hãy nhớ rằng các dự án Nhân văn Số đã áp dụng nhiều công cụ trực quan thông tin từ các lĩnh vực khác. Biểu đồ thanh, sơ đồ phân tán, sơ đồ mạng và các phương pháp tiêu chuẩn khác để hiển thị thông tin định lượng có nguồn gốc từ khoa học tự nhiên hoặc khoa học xã hội.

Để sử dụng trực quan hóa một cách hiệu quả, các nhà nhân văn cần biết thêm về cách dữ liệu được tạo ra và thuật toán hiển thị trong các hình ảnh mà họ thích hợp. Điều gì tạo ra mối quan hệ không gian giữa các nút trong sơ đồ mạng? Làm thế nào "dữ liệu" trong một hình ảnh được thu thập hoặc xây dựng? Các mô hình thống kê cần thiết để hiểu một hình ảnh của dữ liệu là gì?

WF: Những câu hỏi nào độc giả nên hỏi về trực quan hóa?

JD : Chúng ta nên hỏi những câu hỏi cơ bản giống nhau mà chúng ta sử dụng để nghiên cứu bất kỳ vật phẩm nào: Ai đã tạo ra nó, làm thế nào, khi nào, ở đâu và với những giả định nào? Tất cả các kiến ​​thức được xây dựng trên các giả định và giá trị nhất định. Học cách đọc các thuộc tính chính thức của trực quan hóa là điều cần thiết. Học cách giải mã hệ thống giá trị mà các tính chất đó được tạo ra cũng quan trọng không kém. Nếu sự hiểu biết của tôi về thiên văn học được đặt ra dựa trên niềm tin rằng tất cả các thiên thể phải, theo thiết kế thần thánh, di chuyển theo vòng tròn hoàn hảo, mô hình cơ học thiên thể của tôi sẽ tuân theo những giả định đó. Hình dung của tôi cũng vậy.

WF: Trong cuộc nói chuyện gần đây của bạn tại Columbia, bạn đã kêu gọi trực quan hóa có ý nghĩa về mặt ngữ nghĩa . Điều gì làm cho một bản đồ có ý nghĩa về mặt ngữ nghĩa? Một hình ảnh ngữ nghĩa không thể đo lường trông như thế nào?

JD : Khi tôi nói về ngữ nghĩa của đồ họa, tôi đang hướng đến lĩnh vực kiến ​​thức trực quan. Chuyên gia bán bản đồ vĩ đại của Pháp, Jacques Bertin, đã xác định bảy biến đồ họa: màu sắc, tông màu, kích thước, hình dạng, kết cấu, định hướng và vị trí. Ông đã cho thấy rằng màn hình đồ họa có thể sử dụng những thứ này một cách có hệ thống (ví dụ, màu sắc có thể là biểu tượng). Giáo dục phổ biến hiếm khi giới thiệu kiến ​​thức cơ bản về sản xuất ý nghĩa đồ họa. Hãy suy nghĩ về một cái gì đó cơ bản như sự phân biệt giữa vị trí kề nhau của hai đối tượng và hệ thống phân cấp của một đối tượng khác trên đỉnh kia, ngữ nghĩa của hai đối tượng này hoàn toàn khác nhau. Juxtap vị trí ngụ ý ngang giá thay vì phân cấp.

Học cách đọc các thuộc tính cơ bản của đồ họa cảm thấy ngày càng cấp bách do sự gia tăng theo cấp số nhân của các phương tiện trực quan của sản xuất và phân phối tri thức. Chúng tôi nhận được một lượng lớn thông tin và giao tiếp trong môi trường màn hình, nhưng chúng tôi không bao giờ dừng lại để đọc chúng dưới dạng không gian có cấu trúc hoặc cấu trúc. Chúng tôi không tạm dừng iPhone của mình và suy ngẫm về "mô hình kiến ​​thức" được mã hóa trong bố cục đồ họa! Nhưng liệu chúng ta có biết cách đọc mô hình đó nếu bị thách thức? Đó là mấu chốt của vấn đề.

WF: Tôi nghĩ một phần của vấn đề là nếu một công cụ dễ sử dụng, thì thật hấp dẫn khi nghĩ rằng nó minh bạch trong hoạt động của nó. Tôi đang nghĩ về Google Ngrams, thứ mà tôi sẽ thú nhận khi sử dụng trong giảng dạy. Có chuyện gì với Ngrams vậy?

JD : Google Ngrams che giấu các cơ sở mà chúng được tạo ra, cho người mới bắt đầu. Ví dụ, nếu một Ngram theo dõi việc sử dụng một từ trong khoảng từ 1800 đến 1950, thì nó có hiển thị cho tôi số lượng cá thể và hoặc tỷ lệ phần trăm xuất hiện không? Và bao nhiêu phần trăm công việc được công bố trong bất kỳ năm nào là trong Google? Vì vậy, mới bắt đầu, chúng ta không biết thực sự biết những giá trị số nào trong Ngram đại diện cho thống kê. Chúng tôi cũng không biết làm thế nào thuật toán phù hợp với thuật ngữ được tìm kiếm. Một chuỗi tìm kiếm trên từ "thần" có thể bỏ lỡ tất cả các tham chiếu đến sự hiện diện thiêng liêng trong thơ lãng mạn về thiên nhiên. Tôi nghĩ rằng chúng ta cần có cách để xem quá trình sản xuất của Ngram, không chỉ là kết quả.

Hơn nữa, một khi ai đó tạo ra một Ngram, họ trình bày nó như thể đó là hiện tượng thực tế. "Hãy xem, thuật ngữ thần là phổ biến trong thời kỳ này và không phải trong đó." Thay vào đó, họ nên nói "Văn bản Google được lập chỉ mục bởi các thuật toán tìm kiếm của họ cho thấy điều này hoặc sự gia tăng thống kê trong tập mẫu." Lỗi hiển thị cho nguồn là một lỗi cổ điển trong trực quan hóa. Tôi gọi đây là "sự thống nhất của thông tin sai lệch."

WF: Bạn có thể giới thiệu Ngrams thay thế? Nếu không, làm thế nào tôi có thể sử dụng Ngrams một cách có trách nhiệm hơn?

JD : Trong một dự án như Visualization Emancestion, mà bạn đã trích dẫn gần đây, họ cung cấp một khung tham chiếu ngắn gọn và quen thuộc để hiển thị nhiều thông tin. Câu thần chú tiêu chuẩn trong trực quan hóa thông tin là các mẫu trong bộ dữ liệu lớn trở nên rõ ràng trong trực quan hóa, và đó chắc chắn là trường hợp trong dự án này, nơi chúng ta có thể thấy các địa điểm của Quân đội Liên minh, một sự kiện giải phóng và phủ lên các khu vực nơi chế độ nô lệ đã và đang không hợp pháp tại bất kỳ thời điểm nào trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 1861 đến ngày 31 tháng 12 năm 1865. Là một công cụ tổng quan, công việc này rất tuyệt vời và dễ đọc. Nhưng điều thực sự hữu ích là giao diện kết nối các điểm dữ liệu trên bản đồ với các nguồn của chúng, cũng như các danh mục được sử dụng bởi nhóm mô hình dữ liệu.

Điều khó hiểu là một tính năng như bản đồ nhiệt là lừa đảo. Cường độ của các sự kiện và căng thẳng xã hội có lẽ không phải là một độ dốc không gian liên tục, mà là vấn đề tăng đột biến, đường đứt gãy, vectơ của cảm xúc. Chúng tôi có rất ít cách để hiển thị thông tin như vậy hoặc cho thấy các sự kiện định hình không gian như thế nào. Ngay cả một dự án phức tạp như thế này (và nó là mẫu mực), cho thấy các giới hạn của việc sử dụng bản đồ có sẵn làm mặt đất để gắn các chân (hoặc lớp phủ) tham chiếu. Khi bạn có chiến tranh với anh em hoặc hàng xóm, đường biên giới giữa các thuộc tính liền kề mang một hóa trị khác với không có cảm xúc.

Ánh xạ ảnh hưởng tạo ra không gian; nó không cho rằng không gian được ánh xạ như là một tiên nghiệm được đưa ra. Độc giả của bạn có thể hoặc không quan tâm đến các cuộc tranh luận triết học về phương pháp tiếp cận "phi đại diện" đối với địa lý. Nhưng công việc của Nigel Thrift và những người khác cho thấy kinh nghiệm tạo ra không gian, và điều này về cơ bản là nhân văn. Nghĩ về những đoạn văn tuyệt vời trong tác phẩm Ulysses Homer Homer Odyssey của James Joyce. Liệu nó có ý nghĩa để lập bản đồ này theo nghĩa đen?

WF: Nếu bộ nhớ phục vụ, bạn đã ca ngợi Bảo tồn dấu vết ưa thích của Ben Fry, một hình ảnh trực quan tôi cũng đã đề xuất trong một cột trước. Bạn thích gì về trực quan của Fry?

JD : Ben Fry sử dụng quy trình tính toán để tạo ra một bộ dữ liệu so sánh mà không ai có thể biên dịch nếu không có các công cụ này. Sau đó, ông tạo ra một hình dung đó là một điểm khởi đầu cho nghiên cứu. Hình ảnh không phải là điểm cuối, mà là một phần của quá trình tìm hiểu lớn hơn. Một trong những sáng kiến ​​tốt nhất về thể chế, NEH's Digging to Data Grant, đã thúc đẩy loại công việc này. Mục tiêu là sử dụng các công cụ trực quan (trong số những công cụ khác) để tìm kiếm các tài liệu nhân văn quy mô lớn theo cách tạo ra các câu hỏi nghiên cứu.

WF: Tổ chức của bạn, UCLA, là một cái gì đó có tầm nhìn trực quan. Hypercities là một trong những dự án đầu tiên tôi gặp phải và tôi vẫn sử dụng nó trong các lớp học. Có dự án UCLA nào khác mà độc giả nên biết không?

JD : Tôi nghĩ Hypercities và Seeing Sunset, hai dự án của UCLA, cả hai đều cố gắng thu hút sự chú ý đến thông tin lịch sử trong bản đồ. Suy nghĩ về cách tạo ra các công cụ không gian dựa trên các bản đồ cũ hơn, vì vậy chúng tôi không đưa ra các dự đoán lỗi thời (dựa trên các số liệu hiện đại thay vì hiểu biết lịch sử) là một thách thức phải đối mặt. Tôn vinh sự khác biệt về văn hóa của quá khứ là điều cần thiết nếu chúng ta sử dụng bản đồ, biểu đồ, đồ họa, sơ đồ là chính xác theo cách riêng của chúng, ngay cả khi chúng đại diện cho một mô hình của thế giới hoặc vũ trụ hoặc sự hiểu biết khoa học đã thay đổi. Nhiều hơn nữa có thể nói về tất cả những điều này, nhưng nguyên tắc là thông tin lịch sử phải được thực hiện theo các điều khoản riêng của nó.

WF: Điều gì tiếp theo cho trực quan nhân văn?

JD : Chúng tôi cần sự tinh tế hơn, phức tạp hơn, nhiều lớp hơn và vòng đời hơn và trực quan hóa cụ thể về văn hóa. Những hình dung đó vẫn còn lâu, tôi nghĩ, vì chúng sẽ yêu cầu tạo ra các số liệu và mô hình dữ liệu không chuẩn, không dựa trên các nguyên tắc của Cartesian, nhưng các mô hình dữ liệu phụ thuộc, xuất hiện và phụ thuộc. Làm thế nào để bạn tạo các mốc thời gian dựa trên kinh nghiệm, không phải thời gian? Tạo sơ đồ cân dữ liệu theo giá trị cảm xúc? Cho thấy sự khác biệt không thể so sánh giữa các mô hình văn hóa của không gian? Nhúng hệ thống giá trị tư tưởng vào các số liệu của sự khác biệt như vậy?

Có ai muốn làm điều này? Tôi luôn quan tâm đến các đối tác giàu trí tưởng tượng.