Algorithmische Visualisierungen: Ausdruck von Routinen und Denkstilen in den Digital Humanities

Zu den wichtigsten Arbeitsinstrumenten der Digital Humanities gehören die algorithmische Verarbeitung von Daten, die statistische Modellierungen von Zusammenhängen in Daten und visuelle Analysemethoden, um Daten verstehen zu können. Diese Instrumente folgen bestimmten Routinen wissenschaftlicher Praxis: Sie verwenden erprobte Algorithmen und halten sich an Standards der Datenmodellierung. Gleichzeitig konstituieren sie aber auch die wissenschaftliche Praxis mit – sie sind, um mit Ludwick Fleck zu sprechen, Mittel zur Profilierung eines Denkstils innerhalb eines wissenschaftlichen Denkkollektivs. Dazu gehören nicht nur die erwähnten Arbeitsinstrumente, sondern auch sprachliche Mittel: Fachbegriffe, Metaphern, Stile.
Um die Verknüpfung von Arbeitsinstrumenten und wissenschaftlichen Routinen genauer zu verstehen, müssen die Praktiken und Kulturen, in denen diese Instrumente erstellt werden, reflektiert werden. Welchen Einfluss hat die Wahl einer bestimmten Programmiersprache zur Implementierung eines Algorithmus auf die Digital-Humanities-Praxis? Beispielsweise die Verwendung des „postmodernen“ Perl (Wall 1999) statt Python? Welchen Einfluss hat die Programmiersprache auf die Art der algorithmisch erstellen Visualisierung? Beispielsweise die Verwendung von D3.js, P5.js, R oder der Software Excel (Bubenhofer 2015)? Welchen wissenschaftlichen Paradigmen entspringen populäre statistische Modellierungen? Beispielsweise Topic Modelling oder Support Vector Machines? Und mit welchen sprachlichen Mitteln werden die angewandten Instrumente in den wissenschaftlichen Diskurs eingebracht und legitimiert?
Wissenschaftsgeschichtliche Ansätze von Ludwik Fleck (Fleck 1983, 2011) oder auch
Thomas S. Kuhn (Kuhn 1996) lassen sich fruchtbar verknüpfen mit Überlegungen der
Software Studies (Fuller 2003; Mackenzie 2006; Manovich 2013; Cox / McLean 2012),
die den kulturellen Kontext und die soziale Praxis als Einflussfaktoren von
Software-Erstellung und -Nutzung betonen. Ebenso existiert eine Diskussion um die
Rolle von Algorithmen, statistischen Modellierungen oder generell Software-„Tools“
in Forschungsprozessen der Digital Humanities (Berry 2014; Bubenhofer / Scharloth
2015; Kath et al. 2015; Rieder / Röhle 2012). Die reiche Praxis der
Informationsvisualisierung und Visual Analytics für Fragen der Digital Humanities
führt ebenso nicht nur zu methodischen, sondern auch methodologischen und
theoretischen Diskussionen (Chen et al. 2008; Keim et al. 2010). Auch die Rolle von
Denkstilen in Wissenschaftsdiskursen und ihre Manifestation auf sprachlicher Ebene
wird in neuerer Zeit intensiver reflektiert (Czachur 2013; Fix 2011; Schiewe
1996).
Der Vortrag möchte vor diesem Hintergrund Code, Modelle, Visualisierungen und Sprache als Mittel und Instrument im Kontext wissenschaftlicher Routinen in den Digital Humanities reflektieren. Inwiefern drücken sich in den gewählten Programmiersprachen, Algorithmen, Visualisierungstypen, statistischen Modellen und sprachlich gefassten Interpretationen unterschiedliche Denkstile der Digital Humanities aus? Wo liegen die Chancen, aber auch die Gefahren, diese Denkstile zu reproduzieren? Welche Auswirkungen haben die Wahl und der reflektierte oder nicht reflektierte Umgang mit den Instrumenten auf wissenschaftliche Innovation in den Digital Humanities?
Dazu wird zunächst der Einsatz und die Typen von Visualisierungen in den textorientierten Digital Humanities analysiert und dann die technischen aber auch kulturellen Entstehungsbedingungen der algorithmischen Visualisierungen untersucht.

Bibliographie

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