วีดีโอ: Супер кот отжарил леди баг[]Обзор видео[]новая рубрика (กันยายน 2024)
ฉันใช้เวลาหลายคอลัมน์สุดท้ายเพื่อฉลองแผนที่เห็นอกเห็นใจ ฉันได้เน้นโครงการดิจิทัลเพื่อแสดงภาพประวัติศาสตร์และวรรณคดีรวมถึงโครงสร้างของสถาบันที่สนับสนุนโครงการเหล่านั้น จากนั้นไม่ถึงหนึ่งสัปดาห์หลังจากการประกาศคอลัมน์สุดท้ายของฉันฉันเข้าร่วมการบรรยายที่ Columbia University ซึ่งทำให้เกิดความสงสัยทั้งองค์กร
ในการพูดคุยของเธอ "มนุษยนิยมควรใช้การสร้างภาพข้อมูล?" Johanna Drucker ได้แยกแยะโครงการการทำแผนที่และเตือนนักการศึกษาเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลโดยไม่เข้าใจกลไกของพวกเขา การพูดคุยของเธอเริ่มต้นการสนทนาอย่างมีชีวิตชีวาเกี่ยวกับสิ่งที่ก่อให้เกิดการสร้างภาพข้อมูลที่มีประสิทธิภาพและสิ่งที่นักการศึกษาและผู้เรียนจำเป็นต้องได้รับเพื่อนำทางร่างกายที่เติบโตขึ้นของทรัพยากรและโครงการออนไลน์
ในฐานะศาสตราจารย์ Breslauer แห่งการศึกษาบรรณานุกรมในภาควิชาสารสนเทศศึกษาที่ UCLA Drucker ได้เขียนหนังสือเกี่ยวกับการสร้างภาพข้อมูล ใน กราฟ: รูปแบบของการผลิตความรู้แบบวิชว ลเธอให้เหตุผลว่ารูปแบบกราฟิกของความรู้ที่สมาร์ทโฟนและคอมพิวเตอร์สนับสนุนมีความสัมพันธ์กับข้อมูลของผู้ใช้ การเข้าใจรูปแบบเหล่านั้นคือการเข้าใจว่าพวกเขาผลิตความรู้ได้อย่างไร
ไม่ใช่คนเดียวที่จะยกเลิกการเผชิญหน้าโดยบังเอิญฉันติดต่อศาสตราจารย์ดรักเกอร์และขอให้เธอแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกของเธอกับผู้อ่าน PCMag ฉันเลือกที่จะเก็บรูปแบบของการสัมภาษณ์เพื่อให้ผู้อ่านเห็นขอบเขตของการสนทนาของเราและเพื่อเข้าถึงการตอบกลับที่ไม่ย่อท้อของ Drucker ฉันเชิญผู้อ่านให้เข้าร่วมการสนทนาผ่านทางกระทู้ความคิดเห็น
William Fenton: แผนที่ทำอะไรในมนุษยศาสตร์?
Johanna Drucker : แผนที่เป็นส่วนสำคัญของบันทึกทางวัฒนธรรม พวกเขาแสดงให้เห็นว่าเราคิดอย่างไรเกี่ยวกับอวกาศประเทศและคุณสมบัติของโลกธรรมชาติและวัฒนธรรม พวกเขาแสดงความเข้าใจของเราเกี่ยวกับมิติของประสบการณ์เชิงพื้นที่และพวกเขาเป็นเอกสารที่น่าสนใจในสิทธิของตนเองที่เต็มไปด้วยข้อมูลทางประวัติศาสตร์และสังคม
WF: แผนที่ในมนุษยศาสตร์มีความแตกต่างจากที่กล่าวไว้อย่างไรในวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ?
JD : ในขณะที่แผนที่มีประโยชน์อย่างมากสำหรับการเก็บข้อมูลทางสถิติจำนวนมากและทำให้สามารถอ่านได้ชัดเจนจอแสดงผลเหล่านี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบของความรู้ที่บางครั้งก็ขัดแย้งกับมนุษยศาสตร์ ตัวอย่างที่ชัดเจนของเรื่องนี้อาจเป็นการใช้ไทม์ไลน์มาตรฐาน นวนิยายน้อยมากภาพยนตร์หรืองานสุนทรียะอื่น ๆ ตามกระแสทิศทางเดียวหรือเชิงเส้น การทำแผนที่ "เวลา" - เวลาที่เกี่ยวข้อง - ต้องใช้เครื่องมือที่ละเอียดกว่าเครื่องมือที่เกิดขึ้นจากวิธีการตามประสบการณ์เป็นเวลา มันคงเป็นการยากที่จะจินตนาการถึงการสร้างแผนภูมิ ความทรงจำของสิ่งต่าง ๆ ในอดีต บนเส้นเวลาประวัติศาสตร์ธรรมชาติหมายถึงการติดตามวงจรการผสมพันธุ์ของแมลงวันผลไม้!
WF: การเปิดรูรับแสงมนุษยนิยมจำเป็นต้องรู้อะไรบ้างเพื่อใช้การสร้างภาพข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
JD : โปรดทราบว่าโครงการ Digital Humanities ได้นำเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลจำนวนมากจากสาขาอื่น แผนภูมิแท่งแผนภูมิกระจายแผนภาพเครือข่ายและวิธีมาตรฐานอื่น ๆ ของการแสดงข้อมูลเชิงปริมาณมีต้นกำเนิดในวิทยาศาสตร์ธรรมชาติหรือสังคมศาสตร์
ในการใช้การสร้างภาพข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมนุษย์จำเป็นต้องทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการผลิตข้อมูลและขั้นตอนวิธีการแสดงผลในการสร้างภาพข้อมูลที่เหมาะสม อะไรสร้างความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ระหว่างโหนดในแผนภาพเครือข่าย "ข้อมูล" ในภาพรวบรวมหรือสร้างอย่างไร แบบจำลองทางสถิติใดที่จำเป็นสำหรับการทำความเข้าใจภาพของข้อมูล
WF: คำถามใดที่ ผู้อ่าน ควรถามเกี่ยวกับการสร้างภาพข้อมูล?
JD : เราควรถามคำถามพื้นฐานเดียวกันกับที่เราใช้ในการศึกษาสิ่งประดิษฐ์ใด ๆ : ใครเป็นผู้สร้างมันขึ้นมาอย่างไรเมื่อไหร่ที่ไหนและด้วยสมมติฐานอะไร? ความรู้ทั้งหมดสร้างขึ้นบนสมมติฐานและค่านิยมที่แน่นอน การเรียนรู้ที่จะอ่านคุณสมบัติทางการของการสร้างภาพข้อมูลเป็นสิ่งจำเป็น การเรียนรู้ที่จะถอดรหัสระบบคุณค่าที่คุณสมบัติเหล่านั้นถูกสร้างขึ้นนั้นมีความสำคัญเท่าเทียมกัน หากความเข้าใจของฉันเกี่ยวกับดาราศาสตร์นั้นขึ้นอยู่กับความเชื่อที่ว่าทุกสิ่งในสวรรค์ต้องได้รับการออกแบบจากสวรรค์เคลื่อนตัวเป็นวงกลมที่สมบูรณ์แบบกลไกกลศาสตร์ท้องฟ้าของฉันจะเป็นไปตามสมมติฐานเหล่านั้น การสร้างภาพข้อมูลของฉันจะดังนั้น
WF: ในการพูดคุยครั้งล่าสุดที่โคลัมเบียคุณเรียกร้องให้ มีการ สร้างภาพข้อมูลที่ มีความหมายเชิงความหมาย อะไรทำให้แผนที่มีความหมายทางความหมาย? การสร้างภาพข้อมูลที่ไม่มีความหมายอาจมีลักษณะอย่างไร
JD : เมื่อฉันพูดถึง ความหมาย ของกราฟิกฉันกำลังทำท่าทางเกี่ยวกับความรู้ทางสายตา Jacotic Bertin ผู้ชำนาญการด้านแผนที่แบบกึ่งแผนที่ของฝรั่งเศสได้ระบุตัวแปรกราฟิกเจ็ดตัว ได้แก่ สี, โทน, ขนาด, รูปร่าง, พื้นผิว, การวางแนวและตำแหน่ง เขาแสดงให้เห็นว่าการแสดงผลกราฟิกสามารถใช้สิ่งเหล่านี้ได้อย่างเป็นระบบ (ตัวอย่างเช่นสีสามารถเป็นสัญลักษณ์ได้) การศึกษาทั่วไปไม่ค่อยแนะนำความรู้พื้นฐานของการผลิตความหมายแบบกราฟิก คิดเกี่ยวกับบางสิ่งบางอย่างที่เป็นพื้นฐานเป็นความแตกต่างระหว่างการตีข่าวของวัตถุสองชิ้นและลำดับชั้นของหนึ่งอยู่ด้านบนของอีก - ความหมาย ของทั้งสองนั้นแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง การวางเคียงกันแสดงถึงความเท่าเทียมกันแทนลำดับชั้น
การเรียนรู้ที่จะอ่านคุณสมบัติพื้นฐานของกราฟิกรู้สึกเร่งด่วนมากขึ้นเนื่องจากการเพิ่มความหมายในการมองเห็นของการผลิตและการกระจายความรู้ เราได้รับข้อมูลและการสื่อสารจำนวนมากในสภาพแวดล้อมหน้าจอ แต่เราไม่เคยหยุดที่จะอ่านสิ่งเหล่านี้ในรูปแบบโครงสร้างหรือพื้นที่ว่าง เราไม่หยุด iPhone ของเราชั่วคราวและไตร่ตรอง "โมเดลความรู้" ที่เข้ารหัสในเลย์เอาต์กราฟิก! แต่เราจะรู้วิธีอ่านโมเดลนั้นได้อย่างไรหากถูกท้าทาย? นั่นคือประเด็นสำคัญของปัญหา
WF: ฉันคิดว่าส่วนหนึ่งของปัญหาคือถ้าเครื่องมือใช้งานง่ายมันล่อลวงให้คิดว่ามันโปร่งใสในการใช้งาน ฉันกำลังคิดถึง Google Ngrams ซึ่งฉันจะยอมรับว่าใช้ในการสอนของฉัน มีอะไรผิดปกติกับ Ngrams?
JD : Google Ngrams ปกปิดฐานที่พวกเขาถูกสร้างขึ้นสำหรับ starters หาก Ngram ติดตามการใช้คำระหว่าง 1800 ถึง 1950 ตัวอย่างเช่นจะแสดงจำนวนอินสแตนซ์และหรือเปอร์เซ็นต์การเกิดขึ้นให้ฉันหรือไม่ Google มีการเผยแพร่งานกี่เปอร์เซ็นต์ในปีใดบ้าง ดังนั้นเพื่อเริ่มต้นเราไม่ทราบว่าจริง ๆ แล้วค่าตัวเลขใน Ngram แสดงถึงสถิติ เรายังไม่ทราบว่าอัลกอริทึมตรงกับคำที่ค้นหาอย่างไร การค้นหาสตริงของคำว่า "เทพเจ้า" อาจจะพลาดการอ้างอิงทั้งหมดถึงการปรากฏตัวของพระเจ้าในบทกวีโรแมนติกเกี่ยวกับธรรมชาติ ฉันคิดว่าเราต้องมีวิธีดูกระบวนการผลิตของ Ngram ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์
ยิ่งกว่านั้นเมื่อมีคนสร้าง Ngram ขึ้นมาพวกเขานำเสนอราวกับว่ามันเป็นปรากฏการณ์จริง "ดูสิคำว่าเทพเจ้าได้รับความนิยมในช่วงนี้และไม่ใช่ในนั้น" แต่พวกเขาควรพูดว่า "คลังข้อมูลของ Google จัดทำดัชนีโดยอัลกอริทึมการค้นหาของพวกเขาแสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้หรือการเพิ่มขึ้นทางสถิติในชุดตัวอย่าง" การแสดงผลผิดแหล่งที่มาเป็นข้อผิดพลาดแบบคลาสสิกในการสร้างภาพ ฉันเรียกสิ่งนี้ว่า
WF: คุณสามารถแนะนำทางเลือก Ngrams ได้ไหม? ถ้าไม่ฉันจะใช้ Ngrams อย่างรับผิดชอบมากขึ้นได้อย่างไร
JD : ในโครงการอย่าง Visualizing Emancipation ที่คุณอ้างถึงเมื่อเร็ว ๆ นี้พวกเขามีกรอบอ้างอิงที่กระชับและคุ้นเคยซึ่งจะแสดงข้อมูลจำนวนมาก มนต์มาตรฐานในการสร้างภาพข้อมูลคือรูปแบบในชุดข้อมูลขนาดใหญ่มีความชัดเจนในการสร้างภาพข้อมูลและนั่นเป็นกรณีในโครงการนี้ที่เราสามารถเห็นสถานที่ตั้งของกองทัพพันธมิตรเหตุการณ์การปลดปล่อยและการทับซ้อนของภูมิภาคที่เป็นทาส ไม่ถูกกฎหมายในช่วงเวลาใดก็ได้ระหว่างวันที่ 1, 1861 มกราคมถึง 31 ธันวาคม 2408 ในฐานะที่เป็นเครื่องมือภาพรวมการทำงานนั้นยอดเยี่ยม - อ่านง่ายและรัดกุม แต่สิ่งที่มีประโยชน์จริงๆคืออินเทอร์เฟซที่เชื่อมต่อจุดข้อมูลบนแผนที่กับแหล่งที่มารวมถึงหมวดหมู่ที่ใช้โดยทีมสร้างแบบจำลองข้อมูล
จุดที่มันยากหากว่าคุณลักษณะเช่นแผนที่ความร้อนนั้นหลอกลวง ความรุนแรงของเหตุการณ์และความตึงเครียดทางสังคมอาจไม่ใช่การไล่ระดับสีเชิงพื้นที่อย่างต่อเนื่อง แต่เป็นเรื่องของเดือยเส้นรอยเลื่อนเวกเตอร์ของอารมณ์ เรามีวิธีแสดงข้อมูลน้อยมากหรือแสดงให้เห็นว่าพื้นที่จัดกิจกรรมอย่างไร แม้แต่โครงการที่มีความซับซ้อนเช่นนี้ (และเป็นแบบอย่าง) แสดงข้อ จำกัด ของการใช้แผนที่ที่มีอยู่แล้วเป็นพื้นซึ่งจะติดหมุด (หรือภาพซ้อนทับ) ของการอ้างอิง เมื่อคุณกำลังทำสงครามกับพี่ชายหรือเพื่อนบ้านเส้นเขตแดนระหว่างคุณสมบัติที่อยู่ติดกันจะมีความแตกต่างมากกว่าที่ไม่ได้ถูกเรียกเก็บด้วยความรู้สึก
การทำแผนที่อารมณ์สร้างพื้นที่; จะไม่ถือว่าพื้นที่ที่แมปตามที่กำหนดก่อน ผู้อ่านของคุณอาจสนใจหรือไม่สนใจการอภิปรายเชิงปรัชญาเกี่ยวกับวิธีการ "ไม่ดำเนินการ" เพื่อภูมิศาสตร์ แต่งานของ Nigel Thrift และคนอื่น ๆ แสดงให้เห็นว่าประสบการณ์สร้างพื้นที่และนี่คือพื้นฐานที่เห็นอกเห็นใจ ลองนึกถึงข้อความที่วิเศษใน ยูลิสซิส ของเจมส์จอยซ์หรือ โอดิสซีย์ ของโฮเมอร์ มันสมเหตุสมผลหรือไม่ที่จะแมปสิ่งเหล่านี้อย่างแท้จริง?
WF: ถ้าหน่วยความจำทำหน้าที่คุณยกย่อง Ben Fry's The Preservation of Traces Traces ซึ่งเป็นภาพที่ฉันแนะนำในคอลัมน์ก่อนหน้า คุณชอบอะไรเกี่ยวกับการสร้างภาพข้อมูลของ Fry
JD : Ben Fry ใช้การประมวลผลเชิงคำนวณเพื่อสร้างชุดข้อมูลของการเปรียบเทียบที่มนุษย์ไม่สามารถรวบรวมได้หากไม่มีเครื่องมือเหล่านี้ จากนั้นเขาก็สร้างภาพข้อมูลที่เป็นจุดเริ่มต้นของการวิจัย รูปภาพไม่ใช่จุดสิ้นสุด แต่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการสอบถามที่ใหญ่กว่า หนึ่งในความริเริ่มที่ดีที่สุดของสถาบันการ ขุด NEH เข้าสู่ Data ถือเป็นการส่งเสริมงานประเภทนี้ เป้าหมายคือการใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล (อื่น ๆ ) เพื่อค้นหาคลังข้อมูลด้านมนุษยศาสตร์ขนาดใหญ่ในแบบที่จะสร้างคำถามการวิจัย
WF: สถาบันของคุณ UCLA เป็นสิ่งที่มีวิสัยทัศน์ในการสร้างภาพ Hypercities เป็นหนึ่งในโครงการแรกที่ฉันพบและฉันยังคงใช้มันในชั้นเรียน มีโครงการอื่น ๆ ของ UCLA ที่ผู้อ่านควรรู้หรือไม่?
JD : ฉันคิดว่า Hypercities และ Seeing Sunset สองโครงการ UCLA ทั้งคู่พยายามเรียกความสนใจไปที่ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ในแผนที่ของตัวเอง การคิดเกี่ยวกับวิธีการสร้างเครื่องมือเชิงพื้นที่ตามแผนที่เก่าดังนั้นเราจึงไม่ได้ทำการคาดการณ์ที่ผิดสมัย (สิ่งที่ยึดตามตัวชี้วัดร่วมสมัยมากกว่าการทำความเข้าใจทางประวัติศาสตร์) เป็นความท้าทายที่ต้องเผชิญ การเคารพความแตกต่างทางวัฒนธรรมในอดีตเป็นสิ่งจำเป็นหากเราต้องใช้แผนที่แผนภูมิกราฟิกไดอะแกรมที่ถูกต้องตามเงื่อนไขของตัวเองแม้ว่าจะเป็นตัวแทนของแบบจำลองของโลกหรือจักรวาลหรือความเข้าใจทางวิทยาศาสตร์ที่เปลี่ยนแปลงไป ยิ่งไปกว่านั้นอาจกล่าวได้ว่าทั้งหมดนี้ แต่หลักการก็คือต้องให้ข้อมูลทางประวัติศาสตร์ตามเงื่อนไขของตัวเอง
WF: มีอะไรใหม่สำหรับการสร้างภาพข้อมูลมนุษยศาสตร์
JD : เราต้องการซับเลอร์ซับซ้อนมากขึ้นเลเยอร์มากขึ้นและวงจรชีวิตมากขึ้นและการสร้างภาพข้อมูลเฉพาะทางวัฒนธรรม การสร้างภาพข้อมูลเหล่านั้นยังคงเป็นเรื่องที่ไกลอีกต่อไปฉันคิดว่าเนื่องจากพวกเขาต้องการสร้างตัวชี้วัดและตัวแบบข้อมูลที่ไม่ได้มาตรฐานซึ่งไม่ขึ้นอยู่กับหลักการของคาร์ทีเซียน แต่เป็นแบบจำลองทางอารมณ์ คุณสร้างระยะเวลาที่อิงจากประสบการณ์ไม่ใช่เวลานาฬิกาได้อย่างไร สร้างไดอะแกรมที่ให้น้ำหนักข้อมูลตามค่าอารมณ์หรือไม่ แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างที่ไม่อาจเทียบได้กับแบบจำลองทางวัฒนธรรมของอวกาศ? ฝังระบบค่าอุดมการณ์ลงในการวัดของความแตกต่างดังกล่าวหรือไม่
มีใครที่ต้องการทำเช่นนี้? ฉันสนใจคู่ค้าจินตนาการเสมอ
