Transcript Document

Datavisualisatie als informatie: research
minor I research Crosslab
lente 2011 I 040411
onderzoeksopzet
- bronnen- en praktijkonderzoek
- onderzoeksdocument 2000 woorden
- stappenplan
hoofdthema’s
1. Datavisualisatie: data als informatie
- subthema’s: ‘data as beautiful evidence’/ subjectief bewijs
data als storytelling/ datajournalisme
2. Datavisualisatie: datavormgeving
- subthema’s: gebruik van metaforen (wordt aangevuld)
3. Datavisualisatie en verschillende users en doelgroepen
- open source data, user research (contextmapping)
stappenplan
1.orienteren / inventariseren: (les 1 – 3)
inventarisatie van onderwerpen i.k.v. datavisualisatie.
> welke thema’s m.b.t datavisualisatie inspireren jou, waarom?
> verzamel bronnen: projecten, documentaires, artikelen, boeken etc.
> maak een eigen literatuurlijst van bronnen en artikelen.
- vermeld altijd de bronnen!
- notatie literatuur:
auteur, titel publicatie, jaartal, uitgever / URL / datum laatste bezoek
http://www.eur.nl/ub_informatievaardigheden/ub_instructie_nl/verwijzen_en_citeren/citeerstijlen/mla_verwijzingen/
2. afbakening (les 4-5)
welk specifiek thema binnen datavisualisatie?
> maak een selectie uit een van de 3 hoofdthema’s, definieer
jouw thema (bronnen!) en motiveer je keuze.
> criteria:
- wat interesseert je in dit thema? waarom is het nu actueel /
relevant? voor wie?
- wat zijn de definitie / specifieke eigenschappen van je thema?
- wat is het actuele debat? (zie: opdr 3)
- wat is de relatie met jouw praktijkproject?
3. onderzoeksvraag / doel onderzoek (les 4)
> onderzoeksvraag als basis voor je research. (afbakening)
> voor welke vraag probeer jij een oplossing te formuleren?
> wat wil je te weten komen?
> wat is het doel?
> voor wie is het interessant / relevant?
> kenmerken van een onderzoeksvraag:
- de vraag is helder geformuleerd
- de vraag is afgebakend (specifiek)
- de vraag moet beantwoordbaar zijn (conclusie)
voorbeeld onderzoeksvragen:
volgens de criteria?
- welke rol spelen metaforen in datavisualisatie?
- in hoeverre beinvloedt de vorm de inhoud in datavisualiatie?
- hoe kan je storytelling inzetten bij datajournalism?
4. bronnenonderzoek [les 7 en 8]
context: voorgeschiedenis, actualiteit, actueel debat
mediale / maatschappelijke context
niet opnieuw het wiel uitvinden!
in kaart brengen:
- voorgeschiedenis: hoe is jouw onderwerp ontstaan,
door wie ontwikkeld, wanneer?
- actualiteit: wat zijn actuele ontwikkelingen m.b.t. jouw thema?
- actueel debat: welke discussies zijn er gaande over jouw thema?
- vat deze visies samen, eigen woorden, reflecteer hierop in je
conclusie
zoeken naar bronnen
> bibliotheek! online catalogi:
mediatheek HR: http://hint.hro.nl/page.html?ch=HNT&id=79159
OB Rotterdam: http://zoeken.bibliotheek.rotterdam.nl/?uilang=en
> actualiteit
- gebruik zoveel mogelijk actuele bronnen
- wat is het ‘actueel debat’, wie voert dit? thema's en auteurs
- vaktijdschriften, krantenartikelen, conferenties etc.
> methode: snowball effect
- zoek ín de literatuurlijst van een artikel naar bronnen die de
auteur heeft gebruikt.
> Google
- gebruik Google Scholar [wetensch. / betrouwbare bronnen]
- zoek specifiek: baken zoektermen af, gebruik specifieke keywords
- zet gerichte zoektermen tussen aanhalingstekens
voorbeeld: "datajournalistiek"
> web tools literatuur
http://scholar.google.nl/
http://books.google.nl/advanced_book_search
> Wikipedia
- gebruik dit ALLEEN als eerste inventarisatie / orientatie
- NIET vermelden als bron
- gebruik de primaire bronnen van de auteurs uit de literatuurlijst!
voorbeeld:
http://en.wikipedia.org/wiki/Data_visualization
> auteurs / relevantie
'oerbronnen' / belangrijkste auteurs = theoretisch kader
- zoek naar klassieke, invloedrijke publicaties.
- bepaal welke publicaties baanbrekend zijn geweest.
[vaak terugkerende namen als referenties in andere literatuur]
- identificeer zo wie toonaangevende auteurs zijn
> professionaliteit en deskundigheid
- onderzoek de achtergrond van de auteur,
bv.betrokken bij universiteiten, academies,
toonaangevende bureau's, onderzoeksgroepen etc.
Lev Manovich, Info Aesthetics, release: spring 2011
Vb: datavizualisation + vormgeving / culturele analyse:
Lev Manovich
http://manovich.net/
http://manovich.net/category/the-age-of-data-mining/
onderzoeksgroep Info Aesthetics / Dataviz
http://www.manovich.net/IA/
http://lab.softwarestudies.com/p/research_14.html
artikel: google scholar
Data Visualization as new abstraction and anti-Sublime, 2002
http://books.google.nl/books?id=dgykwpB7P4C&lpg=PA3&ots=S0uW9bSsN6&dq=data%20visualizati
on%20%2B%20design%20%2B%20manovich&lr&pg=PA3#v=onep
age&q&f=false
notatie bronnen
- MLA-stijl, stylesheet van de Modern Language Association.
- literatuurlijst
Alfabetisch geordend op de achternaam van de auteur
- boeken
Noteer ALTIJD deze drie elementen:
1. de naam van de auteur(s)
2. de titel van het werk
3. informatie over de publicatie: plaats van uitgave, uitgeverij, jaar
van uitgave.
voorbeeld:
Dijck, José van. Het transparante lichaam. Medische visualisering in
media en cultuur. Amsterdam: Amsterdam UP, 2001.
- artikelen
Noteer ALTIJD:
1. naam van de auteur(s), conform bij een boek,
2. titel van het artikel: enkele aanhalingstekens,
3. naam van het tijdschrift, cursief en gevolgd
4. jaargang, het deelnummer, tussen haakjes jaar van uitgave
5. paginanummers
voorbeeld:
Altman, Rick. ‘The future of sound studies.’ Iris, nr. 27 (voorjaar 1999): p. 3-9.
relevante auteurs dataviz
datavisualisatie / vormgeving
Edward Tufte
http://www.edwardtufte.com/tufte/books_vdqi
David McCandless http://www.davidmccandless.com/
Lev Manovich
http://manovich.net/category/the-age-of-data-mining/
data als informatie / kennis
Yuri Engelhardt
http://yuriweb.com/
review Tufte
http://yuriweb.com/tufte/
Gerlinde Schuller
Hans Rosling
Joy of Stats
http://www.theworldasflatland.net/report1.htmer
http://www.gapminder.org/
http://www.open.ac.uk/openlearn/whats-on/the-joy-stats
datajournalism
http://datajournalism.stanford.edu/
selftracking
Gary Wolf
http://quantifiedself.com/
zie voor meer bronnen: lijst met resources!
Niels Schrader, Iyou, 2010 -2011
relevante vormgevers / projecten dataviz
Lust
Gerlinde Schuller
http://lust.nl/scraper/
http://www.visualcomplexity.com/vc/blog/?p=236
Niels Schrader
selftracking:
http://www.nielsschrader.de/ddd1.html
http://www.waag.org/project/iyou
Richard Vijgen
http://www.richardvijgen.nl/
Remy Jon Ming
http://remyjonming.nl/
Catalogtree
http://www.catalogtree.net/
Aaron Koblin
Jonathan Harris
http://www.aaronkoblin.com/work.html
http://www.number27.org/
Viegas & Wattenberg
open data:
http://hint.fm/
http://hint.fm/projects/manyeyes/
opdracht 5: bespreking les 7 / 11 april
geldt voor tussenbeoordeling
500 woorden, uitgeprint meenemen in de les
verwerk de criteria uit bronneninstructies
> eerste opzet van je onderzoeksvoorstel:
- motivatie / onderbouwing van je onderzoeksthema
[min. 5 tekstuele bronnen en 5 projecten]
- relatie met de praktijkopdracht [welke kennis hieruit kan je
gebruiken?]
- voorlopige onderzoeksvraag [denk aan de criteria!]
- voorlopige literatuurlijst [let op de notatie]
> lezen:
Lev Manovich, Data Visualization as new abstraction and
anti-Sublime, 2002, http://preview.tinyurl.com/3uqr8r9
beoordelingscriteria
- motivatie, actualiteit, originaliteit
- onderzoeksvraag: concretisering, afbakening, verdieping
- onderbouwing / argumentatie, nuancering
- toepassing criteria / notatie bronnen / literatuurlijst
- verzorging (spelling / grammatica, vollediheid etc.)
- proces