! David M. Berry jeden z ciekawszych badaczy i jednocześnie krytyków humanistyki cyfrowej w swoim tekście The Computational Turn zwraca uwagę na pewien fundamentalny fakt związany z nowym paradygmatem badań w tej dziedzinie nauk:!
!
„Cyfrowa humanistyka próbuje oddać sprawiedliwość formom digitalnym i temu jak zmieniają one sposoby naszej pracy z reprezentacją i mediacją. Możemy to nazwać cyfrowym »składaniem« rzeczywistości dzięki któremu mamy dostęp do kultury w radykalnie nowy sposób. Aby operować medialnie obiektem, urządzenie cyfrowe czy komputerowe wymaga aby obiekt ten został przetłumaczony na digitalny kod, który może ono zrozumieć.” !
(Berry, 2011a, p. 1)!
!
! Metodologia nauk humanistycznych w coraz większym stopniu wspiera się na różnego rodzaju narzędziach cyfrowych. Szczególnie przydają się one w przypadku badań prowadzonych nad fenomenami wymagającymi modelowania ze względu na swoją złożoność oraz trudnymi do ujęcia ze względu na dużą skalę ilościową. W takich zadaniach techniki przetwarzania komputerowego, wspomagane operowaniem na metadanych sprawdzają się wyśmienicie. Pracując jednak z różnego rodzaju oprogramowaniem do algorytmicznego przetwarzania danych kulturowych musimy cały czas pamiętać o kluczowych kwestiach wyeksponowanych w pierwszej części tej pracy:
informacje cyfrowe mają swoją specyficzną charakterystykę wynikającą przede wszystkim z tego, że ich podstawą jest kwantyfikacja tj. dzielenie rzeczywistości na dyskretne fragmenty dające się opisać numerycznie. Jest to o tyle istotne, że w procesie konwersji z
„analogowego” na „cyfrowe” pominięta musi zostać pewna „przestrzeń pomiędzy”
poszczególnymi skwantyfikowanymi fragmentami. Skala ujmowania zjawisk (rozdzielczość) jest ściśle uzależniona od technologii, których używamy do cyfryzowania
Treść prezentacji dostępna pod adresem: http://conference.eliterature.org/sites/default/files/papers/
21
olesinska_pisarski_SSB_final_414_1.pdf (dostęp 1.05.2014).
obiektów rzeczywistości. Fakt ten może być pomijalny w niektórych wypadkach, np. jeśli digitalizujemy tekst i opisujemy jako dane poszczególne litery, to nie możemy zrobić tego bardziej szczegółowo niż z dokładnością do pojedynczej litery – co więcej nie mamy takiej potrzeby. A więc tekst utworu literackiego nie traci na „jakości” po jego zamianie na dane – przetworzeniu ulega tylko sposób dostępu do niego – oraz, co fundamentalne, zyskujemy możliwość jego komputerowej analizy. Zysk jest więc jednoznaczny. Inaczej wygląda sytuacja w przypadku obiektów wizualnych (np. zdjęć analogowych) czy zapisów muzycznych. Kwantyfikacja dokonuje się z pewną arbitralną, zadaną rozdzielczością – oczywiście możemy proces ten przeprowadzić z ogromną dokładnością, taką która z całą pewnością nie może być percypowana przez nasz aparat poznawczy (jedynym skutkiem ujemnym jest to, że większa dokładność oznacza większe pliki i większe zużycie przestrzeni na nośniku). Nie mniej jednak – pewna redukcja tutaj niewątpliwie zachodzi.
Filozoficzne pytanie, które można zadać: czy skanując utwór muzyczny nie odzieramy go z pewnej istotnej wartości, na jakimś, być może na razie nie do końca opisanym poziomie?
Wszak wartość instrumentów Antonio Stradivariego wynika z niesłychanej, nieuchwytnej, subtelnej doskonałości ich brzmienia. Jest to niewątpliwie trudna do rozstrzygnięcia kontrowersja, której konkretne rozwiązania muszą odbywać się w odniesieniu do konkretnych przypadków pracy z materiałem medialnym. Tak czy inaczej faktem pozostaje zwiększająca się wokół nas liczba obiektów o charakterze digitalnym i rosnąca potrzeba zajęcia się nimi w sposób, który pozwoli na ujęcie i wykorzystanie ich unikatowych właściwości.!
!
! W tym rozdziale naszym podstawowym zadaniem jest poszerzenie pojęcia algorytmu oraz wskazanie tego jak wchodzi on w zakres zainteresowania digital humanities przez fakt bycia podstawowym elementem działającego softwaru. Szersza refleksja na temat charakteru cyfrowej humanistyki i implikowanych przez nią narzędzi badawczych znajduje się w podsumowaniu części Δ niniejszej pracy pt. Interfejs między częściami 2. Od Δ do T: Digital Humanities. Oprogramowanie kultury i hermeneutyka informatyki oraz w rozdziale T 1 Humanistyka cyfrowa i zwrot komputacyjny.
! Przykład: Computational Stylistics Group!
! Trzech badaczy związanych z Uniwersytetem Jagiellońskim, którzy tworzą Computational Stylistics Group to Maciej Eder (Uniwersytet Pedagogiczny w Krakowie, Polska Akademia Nauk), Jan Rybicki (Uniwersytet Jagielloński), Mike Kestemont (Uniwersytet w Antwerpii). Stworzyli oni pakiety o nazwie „stylo” dla środowiska R – jednego z najbardziej znanych i rozpowszechnionych na świecie programów do przetwarzania statystycznego i graficznego . Rozwiązania zaproponowane przez 22 naukowców - a szczególnie ich uniwersalność, spowodowały że należą one do najpopularniejszych spośród aktualnie używanych tego rodzaju pakietów w Europie i na świecie.!
!
! Stylometria jest bardzo interesującą dziedziną wiedzy, która polega na wszechstronnej analizie zróżnicowanych tekstów pod wybranymi przez badaczy aspektami. Przydatność tego rodzaju zabiegów zależy od założonej tezy i badanego materiału. Dzięki badaniom stylometrycznym możliwa jest np. pomoc w rozstrzyganiu kontrowersji dotyczących autorstwa niektórych dzieł (analizie poddawano m.in. utwory Homera czy Szekspira), a także badanie sieci podobieństw stylistycznych między różnymi korpusami (ze względu autora, epokę, rejon geograficzny).!
!
! Sam pomysł badań stylometrycznych nie jest nowy. Za pierwszą tego rodzaju analizę uważa się przeprowadzony w 1439 roku przez Lorenzo Vallę dowód na fałszerstwo Donacji Konstantyna. Udało się tego dokonać dzięki porównaniu języka jakim zapisany był dokument z innymi – bez wątpienia pochodzącymi z epoki. W 1890 roku Wincenty Lutosławski zaprezentował metodę, którą wykorzystał do badań nad dialogami Platona – polegała ona na ilościowym zestawieniu rozkładu stylemów (słów, wyrażeń, kolokacji).!
!
! Dzisiaj stylometria może rozwijać się dzięki rozwojowi komputerów oraz algorytmiki.
Okazuje się bowiem, że można dokonywać badań nad całymi, liczącymi dziesiątki tysięcy stron, korpusami (lub pakietami) dzieł – rzecz trudna lub wręcz niemożliwa do wykonania dla pojedynczego badacza pracującego metodami nie korzystającymi ze wsparcia informatycznego.!
!
Strona projektu: http://r-project.org/ (dostęp 1.05.2014)
22
! Oczywi$cie uzyskane wyniki zale#" od za&o#onej tezy oraz od konstrukcji algorytmów badaj"cych teksty. St"d narz'dzia stylometryczne jawi" si' jako doskona&e uzupe&nienie niektórych bada+ humanistycznych lecz oczywi$cie nie mog" w #aden sposób zast"pi% rozumnej refleksji wykszta&conego naukowca. Wnioski z ustalonych relacji i ich sensowno$% zale#" ca&kowicie od przyj'tego planu badawczego.!
!
Ilustracja 19: Stylistyczni „najbli#si s"siedzi” przedstawieni w formie sieci po&"cze+ ,23
( z ( 92 257
.ród&o ilustracji: https//sites.google.com/site/computationalstylistics/projects/testing-consensus-networks
23
(dost'p 1.05.2014)
! Przykład: ImagePlot, oprogramowanie Software Studies Initiative !
! (NEH , Calit2 , CRCA )!24 25 26
! ImagePlot jest projektem realizowanym przez Software Studies Initiative, międzynarodową grupę badawczą, której centralną siedzibą są media laby Calit2 (California Institute for Telecomunication and Information Theory) i od niedawna – po przenosinach pomysłodawcy i szefa inicjatywy Lwa Manovicha - CUNY (City University of New York).!
!
! Oprogramowanie to wpisuje się w dwa najbardziej modne trendy związane z cyfrową humanistyką – analizę dużych zbiorów informacji (Big Data) oraz nowoczesne techniki wizualizacyjne, które mają mieć charakter wyjaśniający a nie tylko być obiektami estetycznymi (vide: Tufte, 2006). Jak zwraca uwagę Manovich w dzisiejszych czasach ogarnięcie zjawiska treści generowanych przez użytkowników (user generated content) staje się drastycznie coraz trudniejsze – od „nowych mediów” przemieściliśmy się w stronę
„więcej mediów” (Manovich, 2013). W jeden dzień na portalu Flikr pojawia się więcej zdjęć niż istnieje obrazów we wszystkich galeriach sztuki na świecie. Aby podjąć próbę choćby częściowego prześledzenia zjawisk mających miejsce w ramach nowej, porażającej ilością wytworów, cyfrowej kultury naukowcy rozpoczęli pracę nad czymś co sami nazywają nowym paradygmatem w badaniu jej artefaktów, dynamik i przepływów – Cultural Analytics. Zadanie tyleż ambitne, co trudne do wykonania. Nie mniej jednak samo założenie, że użycie wielkoskalowej analizy komputerowej i interaktywnej wizualizacji wzorców kulturowych pomoże w rozumieniu niektórych fenomenów dynamicznej nowej kultury wydaje co najmniej interesujące.!
!
! Pierwszym wyzwaniem jakie stanęło przed twórcami Cultural Analytics było skonstruowanie oprogramowania, które pozwoli na analizę danych – w pierwszej kolejności tych o charakterze wizualnym (wideo, animacje, filmy, gry komputerowe, zdjęcia, grafika) – tak powstał ImagePlot. Oprogramowanie pozwala na wczytanie danych do bazy, a następnie ich analizę oraz przetworzenie na chmurę punktów, z których każdy zawiera szereg informacji na temat pojedynczego obiektu (obrazu, klatki filmu). Możemy manipulować wizualizacjami na różne sposoby, operując metadanymi i kiedy doszukamy
National Endowment for Humanities (NEH)
24
The California Institute for Telecommunications and Information Technology (Calit2)
25
The Center for Research in Computing and the Arts (CRCA)
26
się interesującego naszym zdaniem wzorca (np. w relacji miedzy chronologią i saturacją barwną klatek w twórczości jakiegoś reżysera) – wyrenderować wysokiej jakości grafikę lub interaktywną, nawigowalną mapę, która w zamyśle ma pozwolić badaczowi przyjrzeć się konkretnym obiektom i pomóc w znalezieniu odpowiedzi na pytanie o naturę badanej zależności. Zadziwiająca jest pewność z jaką zespół Manovicha formułuje wnioski z tego rodzaju prezentacji obrobionych komputerowo danych. ImagePlot i Cultural Analitycs niosą ze sobą aurę narzędzia opartego o algorytmikę, więc matematycznego – to znaczy obiektywnego. W przypadku podobnych projektów łatwo jest ulec pozorowi naukowości, takiej jak rozumieją ją sciences. Czujnemu badaczowi kultury, medioznawcy w obliczu tak prezentowanych rezultatów (z pewnością jaką czyni to Manovich) powinno się „zapalić światło ostrzegawcze”. Wszak jednym z głównych założeń studiów nad oprogramowaniem jest stwierdzenie, że software nie pozostaje „niewinny” w swoim użyciu, a obiektywność algorytmów kończy się na poziomie ich analizy matematycznej – ich wykorzystanie otwiera zupełnie osobną kategorię zjawisk i interpretacji. Stąd projekty związane z ilościowymi analizami fenomenów kultury spotykają się z coraz częstszymi krytykami ze strony co bardziej wrażliwych badaczy – należą do nich np. wspomniany wcześniej David Berry czy Aleksander Galloway. !
!
Ilustracja: „Chmura” przedstawiająca okładki magazynu Time pod względem ostrości (oś X) i saturacji barwnej (oś Y)!