Visualisierungen aus Sicht einer Kulturwissenschaftlerin – diesen Standpunkt beleuchtete Katrin Glinka in ihrem Vortrag „Interface und Semiotik: ‚Digital Literacy‘ in den Geisteswissenschaften“, mit dem sie am 16.05.2019 im Kolloquium zu Gast war. Glinka, die aktuell für die Stiftung Preußischer Kulturbesitz im Projekt museum4Punkt0 tätig ist, meint mit dem Begriff Interface nicht nur digitale Interfaces, sondern vielmehr auch die Schnittstelle zwischen Menschen und Wissen, und mit Semiotik gewissermaßen eine Einstellung, um diese zu betrachten. Hintergründig ging es auch darum, zu erörtern welche Kompetenzen wie Digital Literacy und weitere ‚Literacies‘ Kultur- und Geisteswissenschaftler*innen in Diskurse einbringen können.

Welches sind nun also die kulturwissenschaftlichen Perspektiven auf das Thema Visualisierung? Zunächst stellte Katrin Glinka klar, dass sie unter Visualisierung vor allem das meist computergestützte Überführen digitaler Daten in eine visuelle Darstellung versteht, und somit eine „Sichtbarmachung“ digital vorliegender Daten. Da Menschen in ihrer Wahrnehmung gut optische Muster erkennen können, wird es durch eine Übersetzung der Daten in ein visuelles Format leicht für sie möglich, komplexe Zusammenhänge oder Tendenzen in den Datenstrukturen zu erkennen. Dies ist gerade bei abstrakten und qualitativen Daten zwingend notwendig, um diese greifbarer zu machen.

Visualisierungen können dabei aber kreativ oder spielerisch sein, neue Blicke eröffnen und regelrecht Spaß machen. Zum Beispiel zeigt dies die von Glinkas ehemaligen Student*innen der FH Potsdam erstellte Visualisierung der Bestände einer Münzsammlung mit dem Titel „Coins“ (siehe Abb. 1).

Katrin Glinka betont, dass jede Visualisierung subjektiv ist. Das Erstellen wie auch das Lesen einer Visualisierung bedeutet immer eine Überführung oder Übersetzung. Quellen- und Datenkritik sind auf beiden Seiten sehr wichtig, wodurch der Umgang mit Visualisierungen ein interaktiver sein sollte.

„Charting culture“ – oder auch nicht?

Um den Kolloquiumsteilnehmer*innen diese Überlegungen konkret zu veranschaulichen, präsentierte Glinka ein viel diskutiertes Beispiel, das den Bedarf an Data Literacy und Visualisation Literacy illustrieren sollte. Das Video „Charting culture“ wurde 2014 von Maximilian Schich (University of Texas, Dallas) und Mauro Martino (IBM) u.a. auf Basis von Freebase, einer ehemalig von Google betriebenen Wissensdatenbank, für einen Artikel im Magazin Science[1] entwickelt. In der Videobeschreibung heißt es:

„This animation distils hundreds of years of culture into just five minutes. A team of historians and scientists wanted to map cultural mobility, so they tracked the births and deaths of notable individuals […] from 600 BC to the present day. Using them as a proxy for skills and ideas, their map reveals intellectual hotspots and tracks how empires rise and crumble“

Auch im Kolloquium wurden schnell mehrere Kritikpunkte dazu gefunden. Das Video ist aufwendig gestaltet und optisch sehr attraktiv (siehe Screenshot in Abb. 1). In seiner Aussage lässt sich allerdings viel Problematisches finden und ihr Anspruch, hunderte Jahre „Kultur“ abzubilden, misslingt den Autoren. Vielleicht hätte man besser wenigstens einen Titel wie ‚Charting European culture‘ gewählt – Glinka betont, dass schon die Titelgebung bei Visualisierungen eine wichtige Rolle spielt – denn aufgrund der genutzten Datengrundlage ist die Darstellung sehr stark eurozentristisch. Auch die Behauptung, Geburts- und Sterbeorte würden menschliche Migration akkurat wiedergeben, bewertete eine Wortmeldung als sehr verkürzt. Insgesamt wurde die Visualisierung aus der geisteswissenschaftlichen Community sehr kritisch rezipiert: In einem Beitrag in H-Soz-Kult etwa attestierte Malte Rehbein, das Ergebnis sei „ein völlig schiefes Weltbild“ und „visueller Widerspruch zu etabliertem Wissen über die Vergangenheit“[2] – auch aufgrund fehlender Digital Literacy oder Visualization Literacy der Autoren. Was die Visualisierung tatsächlich widerspiegelt, ist die Beschaffenheit – das heißt auch den Bias – der Daten, wie diese gesammelt und später ausgewählt wurden.

Eine Visualisierung kann ganz unterschiedliche Zielsetzungen haben. Es müssen nicht unbedingt Fragen durch sie beantwortet werden, es können auch neue Fragen gestellt werden, so Katrin Glinka. Ästhetische und künstlerische Motivationen der Ersteller*innen sind ebenso berechtigt, doch eine ästhetische, aber inhaltlich schlechte Darstellung kann den Eindruck der Betrachter*innen schnell verzerren – eine entsprechende Kompetenz wie Data Literacy ist hier nötig, um nicht vom schönen Aussehen geblendet zu werden. Glinka plädiert weiter dafür, grundlegend zu überdenken wann und zu welchem Zweck man Visualisierungen einsetzt: Sie können nämlich auch hervorragend mit eben der Intention eingesetzt werden, Leerstellen sichtbar zu machen. Weiterhin können Visualisierungen nicht nur als Ergebnis einer Forschung präsentiert werden, sondern vielmehr wäre es wünschenswert, dass mehr Menschen sie auch einsetzen, um die eigenen Daten oder Methoden zu überprüfen und zu reflektieren. Fehlstellen oder Outlier in den Daten können visuell leichter entdeckt werden. Und wer während des Forschungsprozesses ausführlich darüber nachdenkt, welche Aussagen eine Visualisierung vermittelt und ob diese dem Forschungsstand und dem, was intendiert ist, entsprechen oder sich als unzutreffend herausstellen, kann sich sicherer sein, dass diese auch wie gewünscht rezipiert wird.

Semiotischer Blick auf Visualisierungen, Interfaces als Wahrnehmungsunterstützung

Die im Vortragstitel angekündigte Semiotik brachte Glinka anhand der sogenannten graphischen Variablen nach dem französischen Kartographen Jacques Bertin und seinem Werk Graphische Semiologie[3] in ihren Vortrag ein. Visualisierungen kann man als ein Zeichensystem verstehen und analysieren. Durch die Bildung von Analogien zwischen graphischer Variablen wie Größen/Mengen, Helligkeiten, Mustern, Farben, Richtungen, und Formen einerseits und Aussagen bzw. Facetten der Daten andererseits kann bei gezieltem Einsatz eine für Menschen gut lesbare Visualisierung entstehen. Als etabliertes und für viele leicht verständliches Beispiel nannte Glinka etwa die Zuordnung von „heiß“ zur Farbe Rot und „kalt“ zu Blau. Durch die Auswahl dieser Variablen funktionieren Visualisierungen also immer als Bedeutungszuweisungen. Neben einer neugierigen und kreativen Herangehensweise empfiehlt Glinka auch diesen semiotischen Blick auf Visualisierungen einzunehmen. Wer kompetent darin ist, Visualisierungen in dieser Hinsicht zu deuten und zu hinterfragen, der besitzt Visualization Literacy.

Zum Abschluss des ersten Vortragsteils ging Katrin Glinka noch auf den Begriff des Interfaces ein. Wie bereits deutlich wurde, ist die Reihe der Literacies, also Kompetenzen, die sich unterscheiden lassen lang, und sie sind auch miteinander verschränkt: Um Kultur und Kontext kritisch zu betrachten ist eine (Critical) Cultural Literacy notwendig, für die Kritik daran, wie z.B. eine digitale Sammlung modelliert wurde eine (Critical) Digital Literacy, für die Kritik der Informationsvisualisierung eine (Critical) Visualization Literacy, usw. Wie Glinka und ihre Kolleg*innen in ihrem Beitrag zur DHd 2018[4] illustrierten, ergeben sich bei der Interaktion mit einem visuellen Interface – zum Beispiel auch einer Visualisierung – mehrere Ebenen, auf denen eine kritische Einstellung ansetzen kann (siehe Abb. 3). Als „cognition support“ oder Wahrnehmungsunterstützung lassen sich Interfaces dabei deshalb verstehen, weil sie als Schnittstelle zwischen Menschen und Wissen einen erleichterten Zugang zu den hinter dem Visuellen liegenden Sammlungen, historischen Gegebenheiten und kulturellen Kontexten bieten.

Trotz aller möglicher Kritik ist Katrin Glinka an Visualisierungen als methodische Ergänzungen überzeugt, wobei eine kritische (Selbst-)Reflexion der vorgenommenen Entscheidungen und eine Betrachtung des historischen, kulturellen, und sonstigen Kontextes einer Visualisierung und verwendeter Daten entscheidend ist.

Im zweiten Teil ihres Vortrags kam Katrin Glinka auf die Bedeutung von Kulturtheorie zu sprechen. Unter der Überschrift „Kritische Kulturtheorie im Kontext digitaler Technologien und Design“ erzählte sie von ihrem Lehrauftrag an der Fachhochschule Potsdam. In ihren Lehrveranstaltungen spricht sie mit Design-Student*innen über Visualisierung, Design- und Kulturtheorie und dem Bezug dieser Themen zum Alltag. Die Student*innen dieses gestalterischen Fachs erhielten so einen tieferen Einblick in die Hintergründe von Visualisierung und Design und zwar nicht nur im digitalen Sinne, sondern auch im kreativen Schaffensprozess und in der Anwendung in der Arbeitswelt. Diese „kulturwissenschaftlich-kritische“ Brille schärft beispielsweise den Blick auf die Gestaltung von Büros und deren Einfluss auf das soziale Klima sowie auf die Arbeitsmoral.

Cognitive Mapping und mentale Karten

Weiter erzählte Katrin Glinka von ihrer Arbeit am Urban Complexity Lab der FH Potsdam und dem Paper Psychogeography in the Age of the Quantified Self —Mental Map modelling with Georeferenced Personal Activity Data [5], das sie gemeinsam mit Sebastian Meier vom Interaction Design Lab der FH Potsdam verfasst hat. Darin erläutern Glinka und Meier die verschiedenen Arten, auf die Personen ihre Umwelt wahrnehmen und sogenannte mentale Karten, die jeder von uns bei der Bewegung durch den Raum von diesem für sich selbst erstellt. Das Ganze wird unter dem Begriff Psychogeographie zusammengefasst. Demnach sieht jeder die Stadt beziehungsweise den Ort, in dem man lebt mit den eigenen Augen und denkt sich bei der Bewegung durch den Raum seine eigene Karte im Prozess des „cognitive mapping“. Doch was ist, wenn sich diese verschiedenen subjektiven Karten der gleichen Stadt visualisieren und vergleichen ließen?

Psychogeography in the age of the quantified self from Sebastian Meier on Vimeo.

In ihrem Projekt erfassten Glinka und Meier Bewegungsdaten von Probanden, die diese mit Fitbits, Smartwatches oder anderen mit GPS ausgestatteten Geräten gesammelt hatten. So ließen sich Bewegungsprofile einzelner Personen erstellen. Im dazugehörigen Video lässt das gezeigte Beispiel im Bewegungsmuster erkennen, dass sich der entsprechende Proband in bestimmten Bereichen von Berlin mehr aufgehalten hat als in anderen. Mit Hilfe eines Memorization Index wird im Video über die Sättigung (hellgrau bis schwarz) die Häufigkeit der Aufenthalte an einem Ort dargestellt. Im vollendeten „Datenobjekt“ wird der Wert auf die Höhe der Gebäude übertragen. Mit einem eigens entwickelten Algorithmus fügten Katrin Glinka und Sebastian Meier schließlich die einzelnen Bereiche zu einer individuellen Stadtkarte zusammen. Der besagte Algorithmus verarbeitete die Bewegungsdaten unter der Annahme, dass die subjektive Erfahrung der Stadt durch die städtische Infrastruktur sowie durch die Art der Fortbewegung, beispielsweise öffentliche Verkehrsmittel, beeinflusst wird. Das Ergebnis ist eine persönliche Perspektive auf den eigenen Lebensraum. Glinka und Meier wollen mit diesem Projekt keine generelle Lösung für die Visualisierung von mentalen Karten liefern. Vielmehr erhoffen sie sich einen neuen Blickpunkt auf Verhaltensmuster in städtischen Umgebungen und die Visualisierung von persönlichen Geodaten zu ermöglichen.

Fazit

Katrin Glinka hat mit ihrem Vortrag aufgezeigt, wie wichtig ein Problembewusstsein im Zusammenhang mit Visualisierung von Daten ist. Darstellungen von Datensätzen spiegeln nicht unbedingt die Realität wider. Als humorvolle Unterstützung ihrer Aussage nannte Glinka das Buch „How to lie with charts“ von Gerald Everett Jones. Zu Ende des Vortrags zeigte sich anhand eines einfachen Beispiels, dass sich bei vielen der Zuhörer*innen eine Visualization Literacy noch weiterentwickeln muss: Das Beispiel einer Datenvisualisierung der monatlichen Verkaufszahlen in einem Graphen schien zunächst relativ objektiv. Glinka konnte jedoch sofort ein großes Problem der Visualisierung aufzeigen, ihre Kritik bezog sich auf die gewählte Visualisierungsform. Für monatliche Zahlen hätte besser ein Balkendiagramm gewählt werden sollen. Eine Kurve suggeriere eine kontinuierliche Entwicklung der tatsächlich aber nur monatlich erhobenen Daten.

Visualisierungen von Daten müssten mit kritischem Bewusstsein betrachtet werden. Hierzu benötige es die im Titel des Vortrags genannte Digital Literacy, also Kompetenzen im Umgang mit digitalen Medien und Darstellungen von Daten. In der an den Vortrag anschließenden Diskussion sprachen die Teilnehmer*innen des Kolloquiums auch über die Integrierung von digitalen Kompetenzen in die deutsche Bildungspolitik. Die allgemeine Meinung war, dass eben diese bereits im Schullehrplan integriert werden sollten, um den Schüler*innen in einem frühen Alter den kritischen Umgang mit Medien zu vermitteln. Neben Digital Literacy wurde ebenso die Wichtigkeit von Kompetenzen wie Algorithmic Literacy (z.B. in Bezug auf Predictive Policing) und Data Literacy betont.

Literatur

[1] Schich, Maximilan et al.: A network framework of cultural history, in: Science 345,6196 (2014), S. 558–562. DOI: 10.1126/science.1240064.

[2] Malte Rehbein: Digitalisierung braucht Historiker/innen, die sie beherrschen, nicht beherrscht, in: H-Soz-Kult, 27.11.2015, [www.hsozkult.de/debate/id/diskussionen-2905].

[3] Jacques Bertin: Graphische Semiologie: Diagramme, Netze, Karten. Berlin u. New York: de Gruyter, 1974.

[4] Windhager, Florian; Glinka, Katrin; Mayr, Eva; Schreder, Günther; Dörk, Marian: Zur Weiterentwicklung des “cognition support”: Sammlungsvisualisierungen als Austragungsort kritischkulturwissenschaftlicher Forschung, in: Georg Vogeler (Hrsg.): Kritik der digitalen Vernunft. DHd 2018 Köln (Book of Abstracts), S. 341-345.

[5] Meier, Sebastian; Glinka, Katrin: Psychogeography in the Age of the Quantified Self —Mental Map modelling with Georeferenced Personal Activity Data, in: Michael P. Peterson (eds.). “Advances in Cartography and GIScience. Selections from the International Cartographic Conference” – Springer International Publishing, 2017.

Zu den Autorinnen:

Judith Nester studierte nach ihrer Ausbildung zur Buchhändlerin Medienwissenschaft und Medieninformatik im Bachelor an der Universität zu Köln. Momentan studiert sie Informationsverarbeitung im Master und arbeitet als Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Regionalen Rechenzentrum Köln.

Elisabeth Reuhl studiert nach ihrem Bachelorabschluss in Informationsverarbeitung und Ethnologie nun im Master Informationsverarbeitung an der Universität zu Köln. Sie arbeitet als Wissenschaftliche Hilfskraft am Institut für Digital Humanities.

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