Datenvisualisierung in den Geisteswissenschaften

Eine Grafik wirkt wie ein Fenster zu Fakten, doch jede Visualisierung beinhaltet Entscheidungen – was gezählt, wie gruppiert, was weggelassen wird. Die Datenvisualisierung in den Geisteswissenschaften fragt, wie die grafische Darstellung der Interpretation dienen kann, während sie die Mehrdeutigkeit und Partialität kultureller Daten ehrlich wiedergibt.

Definition

Das Design und die kritische Untersuchung von Diagrammen, Grafiken und anderen grafischen Darstellungen zur Erforschung und Argumentation über geisteswissenschaftliche Daten, unter Berücksichtigung von Interpretation, Unsicherheit und der konstruierten Natur der zugrunde liegenden Evidenz.

Scope

Umfasst Theorie und Praxis der Visualisierung geisteswissenschaftlicher Daten: Prinzipien effektiver grafischer Darstellung, die Anpassung von Informationsdesign-Konventionen an geisteswissenschaftliches Material und kritische Ansätze, die Daten als konstruiert und Visualisierungen als Argumente behandeln. Beinhaltet die Darstellung von Unsicherheit und das Design interpretativer, statt lediglich illustrativer, Darstellungen.

Core questions

• Was macht eine Visualisierung effektiv und ehrlich?
• Wie kann interpretative Unsicherheit gezeigt statt verborgen werden?
• Verzerren wissenschaftliche Diagrammkonventionen geisteswissenschaftliches Material?
• Wann ist eine Visualisierung ein Argument und nicht nur eine Illustration?

Key concepts

• Capta
• Data-ink
• Grafische Rhetorik
• Unsicherheitsvisualisierung
• Interpretative Darstellung

Key theories

Capta, nicht Daten

Drucker argumentierte, dass geisteswissenschaftliche Informationen aufgenommen und konstruiert werden ('Capta'), daher sollten Visualisierungen ihren interpretativen, beobachterabhängigen Charakter ausdrücken, anstatt sie als gegebene Fakten darzustellen.

Visualisierung als Wissensproduktion

In Graphesis behandelte Drucker grafische Formen als Wege zur Wissensproduktion mit eigenen Geschichten und Rhetoriken, nicht als neutrale Behälter für vorgegebene Fakten.

Prinzipien grafischer Exzellenz

Tufte legte weit verbreitete Designprinzipien fest – Maximierung der Daten-Tinte, Vermeidung von Verzerrungen –, auf die die geisteswissenschaftliche Visualisierung sowohl aufbaut als auch sie kritisiert.

History

Informationsdesign-Prinzipien, die mit Tufte assoziiert werden, verbreiteten sich ab den 1980er Jahren. Als Geisteswissenschaftler die Visualisierung übernahmen, artikulierten Druckers Essay von 2011 und ihr Buch Graphesis von 2014 eine kritische, interpretative Alternative, die betont, dass kulturelle Daten und ihre Darstellung konstruiert sind, was Debatten über Visualisierung in den Digital Humanities prägte.

Debates

Standarddiagramme versus interpretative Visualisierung

Ob konventionelle Diagramme eine falsche Objektivität in die Geisteswissenschaften importieren oder ob Geisteswissenschaftler neue Formen entwerfen sollten, die Mehrdeutigkeit und Perspektive in den Vordergrund stellen.

Key figures

• Johanna Drucker
• Edward Tufte

Seminal works

• drucker2011
• drucker2014
• tufte2001

Frequently asked questions

Warum nicht einfach die gleichen Diagramme wie Wissenschaftler und Statistiker verwenden?

Diese Konventionen können funktionieren, aber Geisteswissenschaftler haben es oft mit mehrdeutigen, unvollständigen und interpretativen Beweisen zu tun. Kritiker wie Drucker argumentieren, dass Standarddiagramme eine Präzision implizieren können, die den Daten fehlt, und dass geisteswissenschaftliche Visualisierungen so gestaltet werden sollten, dass sie Unsicherheit und den Standpunkt des Beobachters darstellen.