Datavisualisatie als informatie: research minor I research Crosslab lente 2011 I 040411

1. Datavisualisatie als informatie: research minor I research Crosslab lente 2011 I 040411

2. 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)

3. 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/

4. 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?

5. 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)

6. 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?

7. 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

8. 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.

9. > 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

10. > 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.

11. Lev Manovich, Info Aesthetics, release: spring 2011

12. 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=d-gykwpB7P4C&lpg=PA3&ots=S0uW9bSsN6&dq=data%20visualization%20%2B%20design%20%2B%20manovich&lr&pg=PA3#v=onepage&q&f=false

13. 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.

14. 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.

15. 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 Tuftehttp://yuriweb.com/tufte/ Gerlinde Schuller http://www.theworldasflatland.net/report1.htmer Hans Rosling http://www.gapminder.org/ Joy of Statshttp://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!

16. Niels Schrader, Iyou, 2010 -2011

17. relevante vormgevers / projecten dataviz Lust http://lust.nl/scraper/ Gerlinde Schuller http://www.visualcomplexity.com/vc/blog/?p=236 Niels Schrader http://www.nielsschrader.de/ddd1.html selftracking: 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 http://www.aaronkoblin.com/work.html Jonathan Harris http://www.number27.org/ Viegas & Wattenberg http://hint.fm/ open data: http://hint.fm/projects/manyeyes/

18. 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

19. beoordelingscriteria • motivatie, actualiteit, originaliteit • onderzoeksvraag: concretisering, afbakening, verdieping • onderbouwing / argumentatie, nuancering • - toepassing criteria / notatie bronnen / literatuurlijst • verzorging (spelling / grammatica, vollediheid etc.) • - proces