地図の人間化：johanna druckerへのインタビュー

人文地図を祝うために最後のいくつかのコラムを費やしました。 私は、歴史と文学を視覚化するためのデジタルプロジェクトと、それらのプロジェクトを支える組織構造を強調しました。 そして、最後のコラムの発行から1週間もたたないうちに、コロンビア大学で行われた企業全体に疑問を投げかける講義に出席しました。

彼女の講演「ヒューマニストは情報の視覚化を使用すべきか？」で、ヨハンナ・ドラッカーはマッピングプロジェクトを解体し、教育者にそのメカニズムを理解せずに視覚化ツールを採用するよう警告しました。 彼女の講演は、効果的な視覚化を構成するもの、そして成長するオンラインリソースやプロジェクトをナビゲートするためにリテラシー教育者と学習者が何を習得する必要があるかについての活発な会話を開始しました。

ドラッカーは、UCLAの情報学科の書誌学のBreslauer教授として、視覚化に関する本を文字通り書いています。 Graphesis：Visual Forms of Knowledge Productionで 、彼女は、スマートフォンとコンピューターによって促進される知識のグラフィカルなフォームが、情報に対するユーザーの関係を形成したと主張します。 それらの形式を理解することは、それらがどのように知識を生み出すかを理解することです。

偶然の出会いを却下する人はいませんでしたが、ドラッカー教授に連絡し、PCMag読者と彼女の洞察を共有するように頼みました。 読者が私たちの会話の範囲を見て、ドラッカーの簡潔な応答にアクセスできるように、インタビューの形式を保持することにしました。 コメントスレッドを介して読者を会話に参加させます。

ウィリアムフェントン：人文科学では地図は何をしているのですか？

ジョアンナ・ドラッカー ：地図は文化的記録の豊かな部分です。 それらは、私たちが宇宙、国家、および自然と文化の世界の特徴についてどのように考えているかを示しています。 それらは経験の空間的次元についての私たちの理解を表しており、歴史的および社会的情報で満たされたそれ自体が魅力的な文書です。

WF：人文科学の地図は、たとえば自然科学の地図とどう違うのですか？

JD ：マップは、大量の統計データを取得して読みやすくするのに非常に役立ちますが、これらの表示は、人文科学の仕事とは相反する知識のモデルに基づいています。 この鮮明な例は、標準タイムラインの使用です。 一方向または線形の流れに従う小説、映画、その他の美的作品はほとんどありません。 「時間」（リレーショナル時間）のマッピングには、時間に対する経験ベースのアプローチから生じる、より洗練されたツールが必要です。 ショウジョウバエの繁殖周期を追跡するための自然史のタイムライン上に 過去の記憶 を記録することを想像するのは難しいでしょう！

WF：開口部を開くと、視覚化をより効果的に使用するためにヒューマニストは何を知る必要がありますか？

JD ：デジタルヒューマニティーズプロジェクトでは、他の分野の多くの情報視覚化ツールを採用していることに注意してください。 棒グラフ、散布図、ネットワーク図、および定量的情報を表示するその他の標準的な方法は、自然科学または社会科学に起源を持っています。

視覚化を効果的に使用するには、ヒューマニストは、データの生成方法と、適切な視覚化における表示アルゴリズムの詳細を知る必要があります。 ネットワーク図でノード間の空間関係を生成するものは何ですか？ 画像の「データ」はどのように収集または構築されましたか？ データのイメージを理解するために必要な統計モデルは何ですか？

WF：視覚化について 読者は どのような質問をする必要がありますか？

JD ：アーティファクトの研究に使用するのと同じ基本的な質問をする必要があります：誰が、どのように、いつ、どこで、どのような仮定でそれを作ったのですか？ すべての知識は、特定の前提と価値に基づいています。 ビジュアライゼーションの正式な特性を読むことを学ぶことは不可欠です。 これらのプロパティが生成された値システムをデコードすることも同様に重要です。 天体についての私の理解が、すべての天体が神の設計によって完全な円で移動しなければならないという信念に基づいている場合、天体力学の私のモデルはそれらの仮定に従うでしょう。 私の視覚化もそうです。

WF：コロンビアでの最近の講演で、 意味的に意味のある 視覚化を求めました。 マップが意味的に意味を持つのはなぜですか？ 意味的に意味のない視覚化はどのように見えるでしょうか？

JD ：グラフィックの セマンティクス について話すとき、視覚的知識の分野に向かってジェスチャーをしている。 地図のフランスの偉大な記号学者、ジャック・ベルタンは、色、トーン、サイズ、形状、テクスチャー、方向、および位置の7つのグラフィック変数を特定しました。 彼は、グラフィックディスプレイがこれらを体系的に使用できることを示していました（たとえば、色を象徴的にすることができます）。 共通教育は、グラフィカルな意味の生成に関する基本的な知識をほとんど紹介しません。 2つのオブジェクトの並置と1つのオブジェクトの上下の階層との区別など、基本的なものを考えてください。これら2つのオブジェクトの セマンティクス は根本的に異なります。 並置は、階層ではなくパリティを意味します。

グラフィックスの基本的な特性を読むことを学ぶことは、知識の生産と配布の視覚的手段の指数関数的な増加を考えると、ますます緊急を感じています。 スクリーン環境では膨大な量の情報とコミュニケーションを受け取りますが、これらを構造化されたスペースまたは構造化されたスペースとして読むことを決して止めません。 iPhoneを一時停止せずに、グラフィックレイアウトにエンコードされた「知識モデル」を熟考します。 しかし、挑戦された場合、そのモデルの読み方を知っていますか？ それが問題の核心です。

WF：問題の一部は、ツールが使いやすい場合、その操作が透過的であると考えるのは魅力的だと思います。 私はGoogle Ngramsについて考えています。これは私の授業で使用することを認めます。 Ngramsの何が問題になっていますか？

JD ：Google Ngramは、それらが作成された基盤を手始めに隠します。 たとえば、Ngramが1800〜1950の単語の使用を追跡する場合、インスタンスの数または出現率が表示されますか？ また、Googleにはどの年に出版された作品の何パーセントがありますか？ したがって、開始するために、Ngramの数値が統計的に何を表しているのかを本当に知りません。 また、アルゴリズムが検索対象の用語とどのように一致するかもわかりません。 「神」という単語の文字列検索では、自然に関するロマンチックな詩の神聖な存在へのすべての参照を見逃す可能性があります。 結果だけでなく、Ngramの制作プロセスを見る方法が必要だと思います。

さらに、誰かがNgramを作成すると、それが実際の現象であるかのように提示します。 「参照してください、神という用語はこの時代に人気があり、その時代ではありません。」 代わりに、「彼らの検索アルゴリズムによってインデックス化されたGoogleコーパスは、サンプルセットの統計的増加を示しています」と言う必要があります。 ソースの表示を間違えることは、視覚化における典型的なエラーです。 これを「誤報の具体化」と呼びます。

WF：Ngramsの代替案を推奨できますか？ そうでない場合、Ngramsをより責任を持って使用するにはどうすればよいですか？

JD ：最近引用したVisualizing Emancipationのようなプロジェクトでは、多くの情報を表示するための簡潔で馴染みのある参照フレームを提供します。 情報視覚化の標準的なマントラは、大規模なデータセットのパターンが視覚化で読みやすくなることであり、これは確かにこのプロジェクトで当てはまります。 1861年1月1日から1865年12月31日までのどの時点でも合法ではありません。概要ツールとして、この作業は見事でわかりやすく簡潔です。 しかし、本当に便利なのは、マップ上のデータポイントをソースに接続するインターフェイスと、データモデリングチームが使用するカテゴリです。

トリッキーになるのは、ヒートマップのような機能が不正であるということです。 イベントと社会的緊張の強さは、おそらく連続的な空間的勾配ではなく、スパイク、断層線、感情のベクトルの問題でした。 そのような情報を表示する方法、またはイベントが空間を形成する方法を示す方法はほとんどありません。 これほど洗練された（そして例示的な）プロジェクトでさえ、参照のピン（またはオーバーレイ）を貼り付けるための根拠として既存のマップを使用することの限界を示しています。 あなたが兄弟や隣人と戦争しているとき、隣接するプロパティ間の境界線は、感情で満たされていないものとは異なる価を運びます。

感情的なマッピングはスペースを作成します。 事前に与えられたものとしてマップされたスペースを想定していません。 読者は、地理への「非代表的な」アプローチに関する哲学的議論に興味があるかもしれませんし、興味がないかもしれません。 しかし、ナイジェル・スリフトや他の人の研究は、経験が空間を作ることを示唆しており、これは基本的に人文主義的です。 James Joyceの Ulysses またはHomer's Odyssey のすばらしい文章を思い浮かべてください。 これらを文字通りマッピングするのは理にかなっていますか？

WF：記憶力があれば、ベンフライの「お気に入りの痕跡の保存」、前のコラムでもお勧めした視覚化を賞賛しました。 Fryの視覚化の何が好きですか？

JD ：Ben Fryは計算処理を使用して、これらのツールなしではコンパイルできない比較のデータセットを作成します。 次に、研究の出発点となる視覚化を作成します。 画像はエンドポイントではなく、より大きな調査プロセスの一部です。 最高の制度的イニシアチブの1つであるNEHの「 データを掘る」 助成金は、この種の作業を促進しました。 目標は、視覚化ツール（特に）を使用して、人文科学資料の大規模なコーパスを検索し、研究の質問を作成することでした。

WF：あなたの機関であるUCLAは、視覚化の先見性のあるものです。 Hypercitiesは、私が最初に遭遇したプロジェクトの1つであり、今でもクラスで使用しています。 読者が知っておくべき他のUCLAプロジェクトはありますか？

JD ：2つのUCLAプロジェクトであるHypercitiesとSeeing Sunsetは、どちらもマップ自体の履歴情報に注意を喚起しようとしています。 古いマップに基づいて空間ツールを作成する方法を考えて、時代錯誤的な投影（歴史的な理解ではなく現代的な指標に基づく投影）を行っていないことは、今後の課題です。 地図、図表、グラフィックス、図表を独自の用語で正しいものとして使用する場合は、過去の文化的な他者性を尊重することが不可欠です。 これらすべてについて、さらに多くのことを言うことができますが、原則は、履歴情報を独自の条件で取得する必要があるということです。

WF：人文科学の視覚化の次は何ですか？

JD ：より繊細で、より複雑で、より階層化され、より多くのライフサイクルと文化固有の視覚化が必要です。 これらの視覚化は、デカルトの原則に依存せず、感情的、緊急、および共依存のデータモデルに依存する非標準のメトリックおよびデータモデルを作成する必要があるため、まだ遠いです。 時刻ではなく、経験に基づいたタイムラインをどのように作成しますか？ 感情的な価値によってデータを重み付けする図を作成しますか？ 宇宙の文化モデル間で計り知れない違いを示していますか？ イデオロギー的価値システムをそのような違いの指標に埋め込みますか？

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