Big Babylonian Pictures. Kohärenztechniken zur konsistenten Vernetzung von Visualisierungen zu mentalen Modellen

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Authorship
  1. 1. Florian Windhager

    Department für Wissens- und Kommunikationsmanagement, Donau-Universität Krems

  2. 2. Günther Schreder

    Department für Wissens- und Kommunikationsmanagement, Donau-Universität Krems

  3. 3. Michael Smuc

    Department für Wissens- und Kommunikationsmanagement, Donau-Universität Krems

  4. 4. Eva Mayr

    Department für Wissens- und Kommunikationsmanagement, Donau-Universität Krems

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Methoden der Informationsvisualisierung (InfoVis) zielen auf die Unterstützung von
Kognition im Angesicht von abstrakten Daten- und Themenbeständen. Visuelle
Repräsentationen helfen bei der primären Synthese von multiplen Datendimensionen,
sowie bei der vertiefenden Analyse und der Vermittlung relevanter Zusammenhänge.
Entsprechend trägt auch in den Geisteswissenschaften seit geraumer Zeit ein
wachsendes Spektrum von bildgebenden Verfahren zur Exploration und Kommunikation
textlicher und thematischer Korpora bei (vgl. Sula 2013; Jänicke et al. 2015). Neben
Methoden der statistischen Datenvisualisierung offerieren Techniken der Kartographie
und Chronographie, der Dendrogrammatik, des Topic Modelling oder der
Netzwerkvisualisierung Einsichten in die Struktur und Dynamik komplexer
multidimensionaler (Meta)Datenbestände. Nachdem die zunehmende Nutzung dieser
einzelnen Verfahren bereits vorausgesetzt werden kann, richtet der Beitrag seinen
Fokus auf ihre synergetische Kombination und Vernetzung im Rahmen von Interfaces mit
„ multiplen views“ (Roberts 2007).
Interfaces mit multiplen Ansichten kombinieren unterschiedliche Visualisierungsverfahren in einem parallelen Arrangement um deren komplementäre Perspektiven zu verknüpfen. Da multidimensionale Datensätze selten durch Einzelvisualisierungen erschöpfend exploriert werden können, sind multiple Ansichten als „mixed methods“-Ansätze der Visualisierung zu verstehen, die einander ergänzende Blickwinkel und Projektionen zu einem analytischen System mit erhöhter Leistungskraft kombinieren. Multiple Ansichten multiplizieren aber auch die kognitiven Anforderungen an NutzerInnen, die nicht nur die jeweiligen Eigenlogiken (i.e. Syntax & Semantik) der Einzelsichten zu entschlüsseln haben, sondern die auch ihre Einsichten aus einer bildersprachlichen Vielfalt in ein
bigger picture zusammenführen müssen. Dies kann zu mehr oder weniger gelungenen mentalen Montagen führen.

Im Rahmen der kognitionswissenschaftlichen Reflexion eines solchen makrokognitiven
Sensemaking-Szenarios greift Tversky (1993) auf die Theorie mentaler Modelle (Johnson-Laird 1980) zurück – und
postuliert die Existenz eines Qualitätsgefälles von mentalen Repräsentationen.
Während sie den Begriff des „ mentalen Modells“ für
Repräsentationen reserviert die ein hohes Maß an Kohärenz, Konnektivität und
proportionaler Konsistenz ihrer Teile aufweisen, werden weniger kohärente
Repräsentationen „ kognitive Collagen“ genannt, die als
schnelle und partielle Skizzen von komplexen Gegenständen meist fragmentarisch
bleiben und die verschiedene Referenzpunkte nur unvollständig und in verzerrter Form
verknüpfen. In dieser Gegenüberstellung besitzen kognitive Collagen zwar den
pragmatischen Vorteil der Schnelligkeit (good-enough
representations), aber nur mentale Modelle erlauben dank ihrer
Eigenschaften der Kohärenz und Proportionalität anspruchsvollere kognitive
Anschlussoperationen, wie perzeptive und konzeptuelle Schlussfolgerungen, globale
Bewertung lokaler Einsichten, sowie die Erschließung bislang unbekannter
Perspektiven auf den Gegenstand. Kohärenz ist vor diesem
Hintergrund als Desiderat von mentalen Repräsentationen zu betrachten, das gemäß den
Ansätzen der distribuierten Kognition (Scaife / Rogers 1996; Liu et al. 2007;
Patterson et al. 2014) aber nur dann erzielt werden kann, wenn auch schon bei externen Repräsentationen (InfoVis Interfaces) ein
ausreichendes Maß an Kohärenz gegeben ist.
Die Bedeutung dieser Diskussion für die zukünftige Entwicklung von Visualisierung und
Modellierung in den Digital Humanities ergibt sich unmittelbar aus der
multidimensionalen Natur der meisten ihrer Datenbestände. InfoVis-Interfaces mit
„multiplen views“ sind in solchem Kontext als Standardtechnik unverzichtbar, doch
nur wenig Aufmerksamkeit wurde bislang der Frage gewidmet, wie aus einer
beziehungslosen Pluralität von Ansichten ein konzeptuell wohlvernetztes und
kohärentes Ensemble geformt werden kann, das dabei hilft, diverse eigenlogische
Ansichten kognitiv bestmöglich zu kohärenten mentalen Modellen zu verknüpfen. Da die
Möglichkeiten solcher Verknüpfungen meist schon im Rahmen einzelner
Forschungsprojekte unterentwickelt bleiben, wird die Verknüpfung von
Visualisierungen verschiedener Forschungsgruppen oder Communities oft gar nicht erst
versucht.
Um die kollektive Aufmerksamkeit verstärkt auf dieses Defizit zu lenken und ForscherInnen der Digital Humanities auch auf der Ebene makrokognitiver Operationen methodisch zu unterstützen, präsentiert und vernetzt der Beitrag eine Reihe von
Kohärenztechniken zu einem methodischen Rahmenwerk, das dazu imstande ist, multiple Ansichten und ihre diversen Bildsprachen unter Erhalt ihrer jeweiligen Eigenlogiken effektiver zu vermitteln.

A) Methoden die die initiale Konstruktion von mentalen
Modellen unterstützen: Advance Organizer veranschaulichen die
Grundstrukturen eines Datensatzes, die eine erste konzeptuelle Orientierung erlauben
und durch detaillierte Lernprozesse angereichert werden (Ausubel 1960). Als Navigatoren dienen diese Strukturmodelle der fortgesetzten
Orientierung und Navigation zwischen multiplen Ansichten. Mit Blick auf
zeitorientierte Daten wird das Potential von Raum-Zeit-Kuben
demonstriert, die die Navigation zwischen dynamischen Datenprojektionen unterstützen
(Bach et al. 2014), und die als Multiple Raum-Zeit-Kuben für
multidimensionale Datenbestände weiterentwickelt werden (Windhager 2013).
B) Methoden die die sequentielle Integration multipler
Ansichten in kohärente mentale Modelle unterstützen: Bei der sequentiellen Nutzung
multipler Ansichten dienen Seamless Layout Transitions dem
Erhalt von bereits vorhandenen „mental maps“ (Freire / Rodríguez 2006) während Seamless Canvas Transitions (Federico et al. 2011)
anschaulich die Unterschiede zwischen verschiedenen dynamischen
Visualisierungstechniken vermitteln. Techniken der Narrativen
Visualisierung verknüpfen schließlich multiple Ansichten über narrative
Gestaltungselemente (Segel / Heer 2010), die die Integration durch ergänzende
sequentielle Passagen erleichtern.
C) Methoden die die parallele Integration diverser Ansichten
in kohärente mentale Modelle unterstützen umfassen verschiedene Typen von Coordinated Multiple Views (Roberts 2007; Sedlmair et al.
2009), durch die verschiedene InfoVis-Layouts, verschiedene zeitliche Selektionen,
oder verschiedene Skalierungen in Beziehung gesetzt werden. Koordinierte Interaktionsmethoden wie Linking &
Brushing erlauben die vertiefende synchronisierte Exploration und
Integration multipler Ansichten. Techniken des Visual
Linkings veranschaulichen darüber hinaus Entsprechungen von visuellen
Elementen und Strukturen über unterschiedliche Ansichten hinweg (Collins /
Carpendale 2007). HyperImage-Techniken (Warnke et al. 2007)
ermöglichen zusätzliche Verlinkungen paralleler Ansichten – sowie entscheidende
Verknüpfungen des lokalen Interfaces mit Bildern und Modellen außerhalb des Systems.
Der Mehrwert dieses Frameworks ergibt sich aus der erstmaligen Sammlung, Systematisierung und funktionalen Vernetzung von Kohärenztechniken, deren Entwicklung im Rahmen einzelner Applikationen zumeist zur Gänze vernachlässigt wird. Gerade ihre synergetische Erschließung scheint jedoch unverzichtbar, wenn es um zukünftige Systeme mit erhöhter analytischer Auflösung, gesteigerter Nutzerfreundlichkeit, und kohärenter visueller Syntax geht. Neben der praktischen Implementierung dieser Techniken betrachten wir ihre kognitionswissenschaftlich Reflexion und Evaluation als unerlässlich für die Entwicklung von InfoVis-Interfaces der nächsten Generation, die neben den Standardoperationen der visuellen Analyse auch makrokognitive Inferenz- und Syntheseprozesse unterstützen.
Zudem betrachten wir die kollektive Erkundung und Entwicklung von inter-piktorialen
Kohärenztechniken als unmittelbare Voraussetzung für die verbesserte Vernetzung und
Co-Konstruktion von geteilten mentalen Modellen ( shared mental
models) zwischen unterschiedlichen Communities (Swaab et al. 2002). Ein
Ausblick richtet sich vor diesem Hintergrund auf die Möglichkeit, durch die
verbesserte Vernetzung von visuellen Repräsentationen auch die Abstimmung von
Diskursen und Disziplinen in den Digitalen Geisteswissenschaften besser zu
koordinieren.

Bibliographie

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Conference Info

In review

DHd - 2016
"Modellierung - Vernetzung – Visualisierung: Die Digital Humanities als fächerübergreifendes Forschungsparadigma"

Hosted at Universität Leipzig

Leipzig, Germany

March 7, 2016 - March 11, 2016

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Conference website: http://dhd2016.de/

Contributors: Patrick Helling, Harald Lordick, R. Borges, & Scott Weingart.

Series: DHd (3)

Organizers: DHd