Naar een meer transparante interactie tussen mens en data: ontwerpen voor onzekerheid in de visualisatie van digitale geesteswetenschappen

Hoewel de toegenomen dataficatie van de samenleving duidelijke voordelen met zich meebrengt, is er ook kritiek op de behandeling van gegevens als een absolute, objectieve en onbewerkte weergave van de waarheid. Om deze kritiek te verzachten, ontwikkelt het onderzoek naar datavisualisatie doeltreffende manieren om de onderliggende onzekerheid over te brengen.

Hoewel onzekerheid in data meestal wordt geassocieerd met statistische dimensies zoals modelleringsfouten of voorspellingskansen, heeft recent empirisch onderzoek aangetoond dat er ook andere soorten onzekerheden bestaan wanneer mensen met data werken. Dit proefschrift richt zich op indirecte kwalitatieve onzekerheid, die veel voorkomt in humanistisch onderzoek vanwege de partiële en onvolledige aard van gegevens uit de digitale geesteswetenschappen. In tegenstelling tot zijn kwantificeerbare tegenhanger, wordt met indirecte onzekerheid meestal omgegaan door te vertrouwen op stilzwijgende kennis, waardoor het een uitdaging is om deze vast te leggen en vervolgens te communiceren naar anderen.

Dit proefschrift beoogt digitale humanisten te ondersteunen om zich met meer vertrouwen bezig te houden met datavisualisatie door onzekerheid te communiceren en door meer participatieve, interdisciplinaire manieren van werken aan te moedigen. Daarom (1) wordt onderzocht hoe indirecte, kwalitatieve onzekerheid zich manifesteert in de onderzoekscontext van de digitale geesteswetenschappen, (2) wordt onderzocht hoe deze kan worden gecommuniceerd in visualisaties van de geesteswetenschappen en (3) worden methodes ontwikkeld om het genereren van visualisatie van de digitale geesteswetenschappen meer participatief te maken. 

De empirische bijdragen van dit proefschrift zijn gebaseerd op het Sagalassos Archeologisch Onderzoeksproject, een lang lopend interdisciplinair project dat meerdere wetenschappers omvat uit onder meer de archeologie, ecologie, menselijke geografie en stedenbouwkundigen. Op basis van onderzoeksmethoden voor mens-computer interactie worden in het eerste deel van het proefschrift drie casussen samengevat waarin verschillende oorzaken van onzekerheid worden onderzocht:

- Casus 1 analyseert bestaande praktijken voor het omgaan met kwalitatieve onzekerheid in visualisatie in de digitale geesteswetenschappen.

- Case 2 onderzoekt hoe data fricties zoals methodologische inconsistentie gecommuniceerd kunnen worden bij het synthetiseren van data van een interdisciplinaire groep wetenschappers.

- Case 3 onderzoekt hoe impliciete fouten zoals menselijke subjectiviteit gerepresenteerd kan worden bij het visualiseren van archeologische onderzoeksdata.

De methodologische bijdragen van dit proefschrift omvatten methodes die het ontwerpproces van visualisaties voor de digitale geesteswetenschappen meer participatief maken. Dit tweede deel van het proefschrift stelt drie participatieve technieken voor:

- GoCo gebruikt storytelling en tastbare tokens om een interdisciplinaire groep experts te helpen hun data te articuleren en tegenstrijdige gezichtspunten op elkaar af te stemmen,

- Co-gnito onderzoekt hoe stedelijke mentale kaarten van mensen kunnen worden uitgelokt en weergegeven op een enkele fysicalisatie.

- Data Badges onderzoekt hoe persoonlijke datakarakteristieken kunnen worden verkregen door middel van een DIY-fysicalisatie-toolkit, bedoeld voor conferentiedeelnemers.

Door de inzichten uit beide delen te synthetiseren, brengt dit proefschrift een holistisch begrip naar voren van onzekerheid in visualisatie in de digitale geesteswetenschappen, dat ook de data-creatie omvat en zich richt op ervaring in plaats van kwantificering. Het draagt zo bij aan het ontwerp van visualisaties die transparante en inclusieve discussies rond data mogelijk maken, wat een noodzakelijke stap is voor het tot stand brengen van meer zelfverzekerde, open en reflexieve wetenschap.