Visualisierung von Textdaten: Die Falle der Metadaten am Beispiel von Iamblichs Protreptikos. Schubert, C. Digital Classics Online, June, 2019. ![Visualisierung von Textdaten: Die Falle der Metadaten am Beispiel von Iamblichs Protreptikos [link]](https://bibbase.org/img/filetypes/link.svg "link")
Paper doi abstract bibtex „Digital Humanities analysieren nicht nur Bilder, sondern produzieren auch neue Bilder“[1] – diese alltägliche Feststellung beleuchtet einen Prozeß, dessen Verlauf einerseits noch ganz offen ist, da diese neuen Repräsentationsmöglichkeiten epistemisch keineswegs erfaßt sind, geschweige denn, daß die Entwicklung in diesem Bereich zu stabilen Praktiken geführt hätte. Andererseits zeigt sich ein unhinterfragter Siegeslauf, der auch schon zu einem neuen Feld wie dem der Visualization Literacy geführt hat. Im vorliegenden Beitrag wird die Visualisierung anhand von Metadaten untersucht. Gerade die Metadaten sind heute im Kontext der großen Datenmengen, die als ‚Big Data‘ anfallen von größter Bedeutung. Die für die Analyse von Big Data notwendigen Aggregationen von Daten sind ohne Metadaten nicht effizient und leistungsstark durchzuführen. Über die normale Datenerfassung hinaus legen Metadaten Muster offen, die sonst nicht sichtbar wären. Dies wiederum wird über ‚Verbildlichung’ als einer heute gängigen Repräsentationsform ermöglicht: Gerade auch für Texte gilt, daß sie in praktischen Anwendungen auf der Grundlage ihrer Metadaten durch Visualisierung zu Bildern werden, die quantitativ ausgewertet können und so wiederum auch in den Forschungsdiskurs eingehen. Von diesen gängigen Vorgehen ausgehend, stellt sich die Frage, ob diese gegenwärtige Praxis wissenschaftlichen Ansprüchen genügt oder ob sich derzeit nicht vielmehr – in einer Zeit, in der Daten als das Öl oder Gold des 21. Jahrhunderts betrachtet werden – eine Art Goldgräberstimmung und ein entsprechend unkritisches Verhalten etablieren. [1] Kwastek 2015; vgl. Kath et al. 2015.
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Im vorliegenden Beitrag wird die Visualisierung anhand von Metadaten untersucht. Gerade die Metadaten sind heute im Kontext der großen Datenmengen, die als ‚Big Data‘ anfallen von größter Bedeutung. Die für die Analyse von Big Data notwendigen Aggregationen von Daten sind ohne Metadaten nicht effizient und leistungsstark durchzuführen. Über die normale Datenerfassung hinaus legen Metadaten Muster offen, die sonst nicht sichtbar wären. Dies wiederum wird über ‚Verbildlichung’ als einer heute gängigen Repräsentationsform ermöglicht: Gerade auch für Texte gilt, daß sie in praktischen Anwendungen auf der Grundlage ihrer Metadaten durch Visualisierung zu Bildern werden, die quantitativ ausgewertet können und so wiederum auch in den Forschungsdiskurs eingehen. Von diesen gängigen Vorgehen ausgehend, stellt sich die Frage, ob diese gegenwärtige Praxis wissenschaftlichen Ansprüchen genügt oder ob sich derzeit nicht vielmehr – in einer Zeit, in der Daten als das Öl oder Gold des 21. Jahrhunderts betrachtet werden – eine Art Goldgräberstimmung und ein entsprechend unkritisches Verhalten etablieren.
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