Visualisierung

Version 2.0 (07.11.2024)

Überarbeitung gemäß Open Public Peer Review. Bibliografie an aktuelle Zitierregeln angepasst. E-Mail-Adresse der Autorin geändert. Absatzzählung verschoben.

1. Begriffsdefinition

[1]Bei Visualisierungen handelt es sich um bildliche Darstellungen abstrakter → Daten von Sachverhalten, zu deren Verständnis sie beitragen sollen. Sie können unter anderem gezeichnet oder mit Informationstechnologie erstellt werden. Ihre Funktionen erstrecken sich von der Orientierung bis hin zur (hypothetischen) Voraussage und vom Überblick bis zur Evidenzsuggestion. Sie können in verschiedenen Darstellungsformen vorliegen wie z. B. als Karte, Koordinatensystem, Skala, Tabelle, Graph, (Gantt-, Euler-, Venn-)Diagramm, Netzwerk, Cluster und vieles mehr.

[2]In den Geisteswissenschaften werden Visualisierungen als Illustrationen, als Gedächtnisstützen für bekannte Sachverhalte, oder bei der Organisation von Wissen eingesetzt, sowie als Erkenntnismittel in der Vermittlung und Erzeugung von (neuem) Wissen. Dabei fungieren sie als Analysewerkzeug und sind im übergeordneten Kontext der Bildlichkeit und der verschiedenen visuellen Ausdrucksformen im Digitalen selbst Forschungsgegenstand.

2. Begriffs- / Ideengeschichte

[3]Etymologisch verweist das Wort ›Visualisierung‹ auf das lateinische ›videre‹ (sehen). Nach Sybille Krämer fungieren Visualisierungen, wie auch Bilder generell, als eine »Sprache des Raumes«, die sich durch Haltbarkeit, Zweidimensionalität und Simultanität auszeichnet, und bringen eine »Versinnlichung von Unsichtbarem«‍[1] hervor. Der Begriff der Visualisierung bezeichnet sowohl einfache topologische Anordnungen im physischen Raum als auch elaborierte multidimensionale Visualisierungen im Virtuellen, für die eine Software oder generell ein Kodierungsprozess, in dem Daten verarbeitet und in eine grafische Darstellungsform gebracht werden, notwendig sind.

[4]Die Vielfalt von Visualisierungen reicht von Abbildungen über → Modelle bis hin zu → Simulationen. Sie fungieren als Medium der Vermittlung, durch die Sachverhalte beobachtet, abgelesen oder analysiert werden können.

[5]Historische Beispiele für Visualisierungen sind frühe Kartierungen, geometrische Darstellungen und erste statistische Darstellungen, wobei mit der Zunahme von statistischen Daten im 19. Jahrhundert die visuelle Darstellung von abstrakten Sachverhalten zugenommen hat. Einen Überblick der Geschichte der Visualisierung bietet hierzu eine Zeitleisten-Visualisierung von Michael Friendly und Daniel J. Denis, die die Meilensteine der Visualisierung in Bezug auf Kartografie, Statistik und Grafik, Technologie und weitere beinhaltet.‍[2]

3. Erläuterung

[6]Visualisierungen als Erkenntnismittel besitzen das Potenzial für die Entdeckung von neuen Zusammenhängen. Durch die topologische Anordnung von Objekten können neue Beziehungen und somit neues Wissen erschlossen werden. In der universalen Philosophie des Logikers, Mathematikers, Semiotikers und Pragmatikers Charles Sanders Peirce spielt das Bildliche insgesamt und für den Erkenntnisprozess insbesondere im Kontext der Abduktion, als Phase des Erkenntnisprozesses in dem neue Ideen entwickelt werden, eine zentrale Rolle. Nach Peirce ist: »All necessary reasoning without exception [...] diagrammatic.«‍[3] Diese sehr breite Auffassung der Bildlichkeit nimmt Bezug auf die Verräumlichung des Denkens, die bei der Konstruktion von Wissen zentral ist und als bildliches Schlussfolgern (diagrammatic reasoning) bezeichnet wird.

[7]Im Kontext des diagrammatic reasoning identifiziert Michael Hoffmann einen kreativen Teil, nämlich in Peirces Konzept des »theoric reasoning«, welches »the power of looking at facts from a novel point of view«‍[4], also das Einnehmen einer neuen Perspektive bezeichnet, die durch Visualisierungen ermöglicht werden kann.

[8]Auf Zeichenebene sind Visualisierungen Bilder und somit in ihrer Repräsentationsfunktion als ikonische Zeichen aufzufassen, die sich durch eine Objektähnlichkeit auszeichnen. Visualisierungen fungieren jedoch gleichermaßen als kulturhistorische Ausdrucksformen und sind somit als Symbole in ihrer zeiträumlichen Verortung zu lesen. Als visuelle Repräsentationen wirken sie im Sinne der Diagrammatik‍[5] erkenntnisfördernd.‍[6]

[9]Die epistemische Funktion, speziell des ikonischen Zeichens, geht nach Peirce auf die Eigenschaft zurück, dass im Visuellen mehr sichtbar wird als die Summe der einzelnen Elemente: »For a great distinguishing property of the icon is that by the direct observation of it other truths concerning its object can be discovered than those which suffice to determine its construction.«‍[7]

[10]Im Vergleich zu → textuellen Darstellungsformen sind Visualisierungen in der Lage, »to expand perception by adding understanding beyond that of the textual narrative or data«‍[8]. Diese Funktionalität des Verstehens beruht auf der Eigenschaft von Bildern, dass Beziehungen zwischen den Objekten oder bestimmten Entitäten visuell ausgedrückt werden und dadurch topologische und morphologische Strukturen entstehen: »A single colour spot in paintings […] does not ›mean‹ anything. It generates meaning by ›cooperation with other spots in a lateral way‹«‍[9], oder nach W. J. T. Mitchell: »The image is syntactically and semantically dense in that no mark may be isolated as a unique, distinctive character (like a letter in an alphabet), nor can it be assigned a unique reference or ›compliant‹. Its meaning depends rather on its relation with all the other marks in a dense, continuous field.«‍[10]

[11]Vor allem in Bezug auf digitale Anwendungen werden durch Visualisierungen verschiedene Zugangsebenen zu Objekten ermöglicht, die nach bestimmten Aspekten geordnet und (im besten Fall) dynamisch und interaktiv präsentiert werden. Die Objekte können dabei sowohl in einem größeren Gesamtkontext als auch in direkter semantischer Relation zu anderen Objekten dargestellt werden, was eine überblicksartige Darstellung in übergeordneten Dimensionen wie Zeit und Raum ermöglicht, aber auch die Beantwortung konkreter Forschungsfragen.

[12]In der visuellen Darstellung werden mehr Aspekte (beispielsweise Farbigkeit, Formen) sichtbar, als den Daten selbst innewohnen. Durch die Betrachtung von Mustern und vor allem durch das Erkennen von Ähnlichkeiten, die, wie Frederik Stjernfelt annimmt, »the very source of new ideas«‍[11] sind, wird der Forschungsprozess unterstützt oder gewisse Erkenntnisse sogar erst ermöglicht. Die Darstellung von Relationen kann dabei explizit erfolgen durch direkte Verweise (beispielsweise durch Hyperlinks) oder implizit durch das Aufzeigen von Ähnlichkeit verschiedener Art.‍[12]

[13]Bei der Visualisierung von Kulturdaten, die meist die digitalisierten Kulturobjekte selbst sowie ihre beschreibenden Strukturdaten beinhalten und die in vielen geisteswissenschaftlichen Disziplinen eine zentrale Rolle spielen, sind die Darstellungsmöglichkeiten spezifisch. Nach Windhager et al. sind hier vier visuelle Granularitäten zu unterscheiden:‍[13] 1) Einzelobjektvorschauen, z. B. hochauflösende Fotos, 3D-Scans, Videoclips oder Audiokodierungen, 2) Multi-Objekt-Vorschauen, welche Miniaturansichten (Thumbnails) zu Multi-Objekt-Anordnungen wie Listen, Rastern oder Mosaiken zusammenfassen, 3) Sammlungsübersichten, die umfassende Anordnungen von Stellvertretern verwenden und eine Darstellung auf Makroebene bieten, während Metadaten in visuelle Variablen kodiert werden und zuletzt 4) Sammlungsübersichten, die Abstraktionen verwenden, um alle möglichen Arten von diagrammatischen Repräsentationen, die von den versteckten Objekten abstrahiert sind, darzustellen.

[14]Diese Granularitäten lassen sich als Skalierung von Close zu Distant Reading lesen und sind in aktuellen Visualisierungswerkzeugen wie dem VIKUS Viewer‍[14] gleichermaßen darstellbar. Vor allem um Forschungsfragen in den Geisteswissenschaften darzustellen, die beispielsweise die Rezeptionsgeschichte sowie die kulturhistorische Einbettung adressieren, ist sowohl eine Fokussierung auf einzelne Objekte als auch das Aufzeigen semantischer Relationen zwischen verschiedenen Objekten im Überblick hilfreich. Dieser Ansatz entspricht Ben Shneidermans »Visual Information Seeking Mantra«: »Overview first, zoom and filter, then details-on-demand«‍[15], welches in zeitgenössischen Visualisierungen vielfach zur Anwendung kommt.

[15]Visualisierungen sind durch einen mehr oder weniger stark ausgeprägten Grad der Simplifikation oder Komplikation geprägt. Darüber hinaus zeichnen sie sich durch Effektivität und / oder Expressivität aus.‍[16] Diese Qualitäten können sowohl gleichermaßen gegeben sein, als auch diametral zueinander stehen. Wenn eine hohe visuelle Expressivität in der Darstellungsform gewählt wird – ausgedrückt beispielsweise im Detailreichtum – könnte die Effektivität in Bezug auf die Erkenntnisfunktion – also der Transfer der Informationen – in den Hintergrund treten und der repräsentierte Sachverhalt könnte somit nicht mehr verständlich sein. Einen guten Überblick dieser Skalen bietet das ›Visualization Wheel‹ von Alberto Cairo (siehe Abbildung 1).

Abb. 1: Visualization Wheel. [Grafik: Earl 2013 nach Cairo 2013]

[16]Wenngleich zahlreiche unterstützende Software-Anwendungen zur Visualisierung (wie Gephi, RAWGraphs etc.) existieren, ist für die Erarbeitung maßgeschneiderter Visualisierungen in der Digital-Humanities-Forschung die Expertise sowohl von Fachwissenschaftler*innen als auch Informationsspezialist*innen wie (Interface-)Designer*innen erforderlich.

4. Kontroversen und Diskussionen

[29]Wenngleich Visualisierung als Präsentations- und Erkenntnismittel in den Geisteswissenschaften bereits vielfach eingesetzt wird, sind die Darstellungsmöglichkeiten und -konventionen von der Anwendung in den Naturwissenschaften geprägt. In einer naturwissenschaftlichen Bildsprache steht eher das Zeigen von Fakten oder Ergebnissen im Vordergrund, wohingegen in den Geisteswissenschaften das → Interpretieren und Auslegen auf verschiedenen Ebenen maßgeblich ist.

[30]»Charts use simple (if often misleading) geometric forms that lend themselves to legible comparison of values, proportions, or the exhibition of state changes across time. Lines, bars, columns, and pie charts are the common and familiar forms.«‍[33] Wie in diesem Zitat von Johanna Drucker deutlich wird, basieren diese Formen auf statistischer Häufigkeit, Messbarkeit und einer generellen Wahrheits- und Objektivitätsannahme, welche zunächst einmal kritisch zu sehen und in ihrer individuellen Übertragbarkeit zu prüfen sind.‍[34] Dies tangiert generelle Diskurse zum Entstehungskontext wie den Bias von Daten,‍[35] Datenfeminismus‍[36] etc. Die von Drucker vorgeschlagene Differenzierung von data als ›gegeben‹ und capta‍[37] als ›entstanden‹ spiegelt diese Kontroverse wider.

[31]In Bezug auf die Darstellungsform wäre eine mögliche Lösung, die Instrumente wie Visualisierungen den geisteswissenschaftlichen Fragestellungen anzupassen, wie es ebenso Drucker vorschlägt.‍[38] Eine inhaltliche Tiefe der Visualisierungen kann beispielsweise durch die Ergänzung weiterer Dimensionen erreicht werden, die empirische Daten aufweisen.‍[39]

[32]Nach Drucker müssten die gängigen naturwissenschaftlichen Darstellungsweisen wie Skalen oder Koordinatensysteme für geisteswissenschaftliche Fragestellungen erweitert oder auch neu erdacht werden. Die notwendige übergeordnete → theoretische Analyse der visuellen Wissensproduktion bezeichnet Drucker als »Graphesis«‍[40]. In humanistischen, konstruktivistischen oder interpretativen visuellen Ausdrucksformen müsse es darüber hinaus Raum für Ambiguität, aber auch für Ungewissheit (uncertainty) geben.‍[41] Eine vielschichtige hermeneutische Herangehensweise im Visuellen abzubilden, beziehungsweise Formen zu finden, diese Methode ausdrückbar zu machen, stellt eine Herausforderung dar.

[33]Abschließend lässt sich konstatieren, dass die Entwicklung einer umfassenden Bildsprache als Basis für Visualisierungen für die Geisteswissenschaften weiterhin ein Desiderat bildet.