Datavisualisatie als informatie: De macht van data
minor I research Crosslab lente 2011 I 210211
datavisualisatie als informatie: de macht van datavisualisatie
research blok 1: definities, betekenis, context > onderzoeksvraag
kernvraag:Hoe geef je betekenis aan een dataset dmv een datavisualisatie?
vorige les:
- datavisualisatie als informatie
- welke mogelijkheden en vragen roept dit op?
- welke relatie informatie – vormgeving / kwantitatief - kwalitatief?
- welke kennis leveren datavisualisaties?
- data als ‘beautiful evidence’ (Tufte) of subjectieve bewijsvoering?
criteria [David Case, How to Design with Numbers]
- visualisatie: kleur, vorm, relaties, metaforen
- patronen en herkenning
- gemiddelden: hoe nauwkeurig?
- relatie tussen data
Hans Rosling, The Joy of Statshttp://www.open.ac.uk/openlearn/whats-on/the-joy-stats
Case: Selftracking vs Datamining
opdracht 2:
definities:
> Onderzoek en definieer de begrippen Selftracking en Datamining
> Baseer je zelfgeformuleerde definities op tenminste 6 bronnen (literatuurlijst).
> Beschrijf de relatie tussen Selftracking en Datamining, wat zijn de voor- en / of nadelen?
> analyse: zijn data ‘beautiful evidence’? 3 voorbeelden van Selftracking en 3 van Datamining
- doel / doelgroep? - welke datasets worden gevisualiseerd? - hoe?- welke patronen en gemiddelden zie je?
- wat kan je concluderen?
> lezen:
Gary Wolf, The Data Driven Life, New York Times, April 28, 2010http://www.nytimes.com/2010/05/02/magazine/02self-measurement-t.html?_r=1&ref=magazine
Lev Manovich, Social Data Browsing, 12 February 2006http://www.tate.org.uk/intermediaart/entry15484.shtm
kerngedachten?
3. De macht van data: data als ‘subjectieve bewijsvoering’
- zijn data ‘beautiful evidence’?
- wie is de auteur van de datavisualisatie?
- voor welk doel gemaakt?
- data als ‘subjectieve bewijsvoering’ / storytelling
- hoe beinvloeden datavisualisaties de publieke opinie?
voorbeeld: Obama verkiezingenhttp://www.nytimes.com/interactive/2008/10/06/opinion/06opchart.html
actueel debat:
Wat betekent de toenemende rol van allerlei verschillende databases in het dagelijkse leven voor onze samenleving? Wat voor kennis leveren al die verzamelde en verknoopte gegevens en analyses op?
Doen we er wel altijd goed aan zo’n grote rol toe te dichten aan cijfermatige informatie?
Schuilt er niet ook een gevaarlijke ontwikkelingin de opmars van databases,waarbij schijnbaar objectieve visualisaties en analyses opeens een belangrijke rol gaan spelen in het nemen vanpolitieke beslissingen, de ontwikkeling van onze economie of de vorming van collectieve mythen?
Lev Manovich http://followthemoney.nu/, 2010
datavisualisatie:
Wat / Hoe / Wie / Voor wie?
Wat: data as beautiful evidence
Tufte: Principles of Analytical Design, Beautiful Evidence, 2005
1. Show comparisons, contrasts, differences
2. Show causality, mechanism, explanation, systematic structure
3. Show multivariate data; that is show more than 1 or 2 variables
4. Completely integrate words, numbers, images, diagrams:
5. Thoroughy describe the evidence. [detailed title, indicate the authors, document data sources, show complete measurement scales, point out relevant issues]
6. Analytical presentations ultimately stand or fall depending on the quality, relevance, and integrity of their content.
voorbeelden:
http://www.flickr.com/photos/goodmagazine/sets/72157618896371005/
- analyseer aan de hand van Tuftes principles
Hoe: datavisualisatie als story hoe wordt het verhaal verteld met datavisalisatie? wie is de auteur?
- transparency: herkomst zichtbaar maken (zie Tufte) http://www.sourcemap.org/
open source / meerdere auteurs
- storytelling / subjectief bewijs onzichtbare relaties
http://www.good.is/post/transparency-how-the-internet-can-help-chronic-disease-sufferers/
activatie http://vimeo.com/8113546
http://www.good.is/infographics
community stories http://www.journalofaestheticsandprotest.org/3/fallenfruit_map.pdf
Wie: huidige stakeholders?wie bepaalt de publieke opinie?
- overheden / politie: crime mapping vs crime spottinghttp://oakland.crimespotting.org/
- journalistieke media: datajournalismhttp://datajournalism.stanford.edu/ (deel II)
-Google + datasets http://www.google.com/publicdata/home
> opkomst open data: open vs gesloten systemen
opdracht 3: contextwelke data ga je visualiseren? wat is het actuele debat?
- Welke data ga je visualiseren? Welke gegevens laat je wel en niet zien? Beschrijf de inhoud van jouw dataset.
- Betrek hierbij het actuele debat: - standpunten van Tufte (data as beautiful evidence) - transparency (herkomst van data) - datavisualisatie als storytelling (subject. data; datajournalisme) - de macht van Google - open source en datavisualisatie.
- Selecteer hieruit 1 thema dat het meest relevant is voor jouw datavisualisatie. Wie zijn de belangrijkste opiniemakers en hun standpunten(zie bronnen)? Beschrijf de relatie met jouw datavisualisatie.
> lezen:
John Grimwade Data Wars, 2010http://www.denieuwereporter.nl/2010/01/data-wars-alles-uitleggen-aan-iedereen/
Tracy Metz, Van Woord naar Beeld, NRC, 9 april 2010http://followthemoney.nu/wp-content/themes/follow/images/NRCO.jpg
korte samenvatting
bronnen
- algemeenhttp://www.guardian.co.uk/news/databloghttp://infosthetics.com/http://www.nrcnext.nl/blog/tag/datavisualisatie/
- Edward Tufteprinciples of analytical designhttp://www.scientificamerican.com/article.cfm?id=the-feynman-tufte-princip
- Edward Tuftecorrupt techniques in evidence presentation, 2005
http://www.edwardtufte.com/bboard/q-and-a-fetch-msg?msg_id=0001et
- data als storytellinghttp://followthemoney.nu/http://followthemoney.nu/wp-content/themes/follow/images/NRCO.jpg
- datajournalistiek:http://datajournalism.stanford.edu/
http://infosthetics.com/archives/2011/02/strata_2011_day_3_beauty_journalism_and_the_human_mind.html
http://www.denieuwereporter.nl/2010/01/informatievisualisatie-als-opkomend-journalistiek-genre/
- transparency:http://www.good.is/departments/transparency/
- open source:http://mastersofmedia.hum.uva.nl/2008/03/04/mobile-city-conference-autopsy-on-locative-media-with-christian-nold/
http://www.hackdeoverheid.nl/
Top Related