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Mix Pix #1

Word Clouds wurden in den letzten Jahren als “the gateway drug to textual analysis” gehandelt. Bei einer Word Cloud werden die einzelnen Wörter eines bestimmten Textes proportional groß zu ihrer Häufigkeit dargestellt, ausgenommen so genannter Stoppwörter, d.h. Wörter, die sehr häufig auftreten und in der Regel keine Rückschlüsse auf den Textinhalt zulassen wie etwa bestimmte oder unbestimmte Artikel, Konjunktionen oder Präpositionen.

Solche Word Clouds lassen sich mit frei verfügbaren Tools einfach generieren, z.B. mit Wordle oder den Voyant Tools, einem Toolkit zur Textexploration, bei dem sich sogar die Anzahl der angezeigten Wörter einstellen lässt.

Word Cloud mit 25 Wörtern, Voyant Tools, 2017
Word Cloud mit allen 360 Wörtern, Voyant Tools, 2017

Inwiefern Wortwolken für die Textexploration sinnvoll sind, darüber lässt sich streiten. Aber darum soll es hier auch gar nicht gehen. Vielmehr habe ich mich gefragt, ob sich das Prinzip nicht auch auf Bilder übertragen lässt, um einem Text eine Bildebene hinzuzufügen, die ihn einerseits illustriert, andererseits aber auch visualisiert – eine Fragestellung, die mich schon einmal umgetrieben hat.

Analysiere ich meine Kurzgeschichte Bert brach Olt die Ohren, die hier als Beispiel dienen soll, mit den besagten Voyant Tools, dann erfahre ich, dass sie aus insgesamt 580 Wörtern besteht, wovon 360 nur je einmal vorkommen, und dass Bert, Olt, digitalen, Ebene und rückgängig die fünf häufigsten Wörter sind. Bert kommt siebenmal vor, Olt fünfmal, digitalen, Ebene und rückgängig je dreimal.

Meine Idee besteht nun darin, die zentralen Begriffe eines Textes durch je ein Bild zu repräsentieren, so dass sich die verschiedenen Bilder sich zu einer Collage zusammenfügen, die ich Mix Pix nennen möchte. (Für einen Moment hatte ich überlegt, eine solche Bildcollage in Analogie zu Wordle Picle zu nennen, was im Deutschen aber doch sehr unschöne Assoziationen weckt.)

Ein solches Mix Pix habe ich beispielhaft für meinen Bert-Olt-Text entwickelt, wobei ich mich dafür entschieden habe, neben den Protagonisten Bert und Olt nur die beiden Wörter digitalen und rückgängig zu visualisieren und das Wort Ebene außen vor zu lassen, weil es mir im Vergleich weniger relevant erschien. Da ich meine Entscheidung aber nicht nur auf einen subjektiven Eindruck gründen wollte, habe ich noch einmal genauer hingesehen und festgestellt, dass die anderen Wörter noch jeweils in einer Variante vorkommen, sei es in ihrer Genitivform, etwa Berts (einmal) und Olts (zweimal), oder anderweitig flektiert, etwa digitaler (zweimal), oder aber in Form eines Synonyms, wie Undo (einmal) für rückgängig. Diese Beobachtung hat mich lange grübeln lassen, ob ich diese Varianten nicht auch in die Zählung einbeziehen sollte – und ja, ich habe mich dafür entschieden. Damit sind die Mix Pix mehr als bloße Statistik und mehr Illustration als Visualisierung. Und das sollen sie auch sein.

Nun aber endlich zur konkreten Umsetzung dieser ganzen doch etwas trockenen Überlegungen: Die passenden Bilder hatte ich praktischerweise schon parat, da ich den Text bereits Anfang vergangenen Jahres illustriert hatte, um ein kleines Büchlein zu gestalten. Also habe ich die entsprechenden Bilder quadratisch zugeschnitten und so skaliert, dass die Seitenlänge des Quadrats der jeweiligen Worthäufigkeit entspricht. Nach rein ästhetischen Gesichtspunkten habe ich die Bilder schließlich nebeneinander angeordnet und mit einer schwarzen Linie umrandet, um sie optisch besser voneinander abzugrenzen. Fertig ist das erste Mix Pix.

Mix Pix #1, Ruth Reiche, 2017

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Vincent van Gogh digital

Vincent van Gogh (1853-1890) zählt zu denjenigen Künstlern, die während ihrer gesamten Schaffenszeit immer wieder auch Selbstporträts angefertigt haben. Die Selbstporträts van Goghs sind dabei nicht nur bloße Abbildung seines Äußeren, sondern vielmehr Selbstreflexionen. Aus diesem Grund erscheint es mir lohnenswert, seine Selbstporträts einer digitalen Spiegelung zu unterziehen, d.h. die Pixel ihrer digitalen Repräsentationen nach Farbtönen zu sortieren. Hierfür habe ich testweise zwei Selbstporträts aus dem Jahr 1887 ausgewählt, die sich in ihrer Komposition stark ähneln, in der Farbgebung aber deutlich unterscheiden.

Selbstporträt mit Filzhut

Vincent van Gogh - Self-portrait with grey felt hat - Google Art Project

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Selbstporträt mit Strohhut

Van Gogh Self-Portrait with Straw Hat 1887-Metropolitan

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Mona Lisa mal anders

Die Mona Lisa von Leonardo da Vinci, wer kennt sie nicht. In Paris, im Louvre, gesichert hinter Glas und einer Absperrung, kann man sie, meist von einer Traube Selfies schießender Menschen umringt, nur selten ungestört betrachten.

Einen anderen Blick erlaubt ihre digitale Repräsentation, die zwar der Aura des Originals entbehrt, dafür aber aus Pixeln besteht, rasterförmig angeordneten Einheiten, denen je ein Farbwert zugeordnet ist. Das Schöne daran: Diese Pixel lassen sich sortieren, etwa nach Helligkeit, Sättigung und Farbton.

ORIGINAL
pic2_monalisa

HUE
161128_084639_pic2_monalisa_hue

SATURATION
161128_084644_pic2_monalisa_saturation

BRIGHTNESS
161128_084646_pic2_monalisa_brightness

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Alice im Wunderland: Ein zweiter Versuch…

Auf meinen allerersten Versuch, Alice’s Adventures in Wonderland auf illustrative Weise zu visualisieren, folgt nun ein zweiter Versuch, der mehr Visualisierung als Illustration ist, der aber – wie ich denke – eine gute Basis für weitere, stärker illustrativ angelegte Versuche bildet. Ziel dieses zweiten Versuchs ist es, alle Charaktere des Buches visuell hervorzuheben, um zu sehen, an welcher Stelle welche Charaktere vorkommen und womöglich interagieren. Die vorkommenden Charaktere werden durch jeweils andersfarbige Quadrate dargestellt, alle anderen Wörter durch schwarze Punkte. Jedes Wort ist also durch ein Zeichen repräsentiert. Die Anordnung entspricht hierbei der gewohnten Leserichtung. Die gewählten Farben sind zufallsgeneriert, besitzen also keinerlei symbolischen Charakter noch entsprechen sie etwaigen wahrnehmungsphysiologischen Anforderungen. Da die Charaktere hier nur durch Farben dargestellt sind, nicht durch für sich selbst sprechende Bilder, wird zudem eine Legende benötigt, um die Visualisierungen entschlüsseln zu können. Die Sternchen markieren das jeweilige Kapitelende.

Die kapitelweisen Visualisierungen habe mit Processing erstellt und als Textgrundlage hierfür The Millenium Fulcrum Edition 3.0 vom Project Gutenberg genutzt. Der eingelesene Text wird in einem ersten Schritt aufbereitet (Satzzeichen, Absätze etc. entfernt) und schließlich nach Wörtern durchsucht, was einige Entscheidungen mit sich bringt. Da etwa das weiße Kaninchen mal als White Rabbit, mal als Rabbit bezeichnet wird, habe ich mich dafür entschieden, nur nach Rabbit zu suchen und dieses Wort durch ein farbiges Quadrat darzustellen, um die Häufigkeit von Doppelwort-Charakteren in der visuellen Darstellung nicht fälschlicherweise in die Höhe zu treiben. Dies betrifft auch Cheshire Cat, Queen of Hearts, Mad Hatter, Mary Ann, March Hare oder Mock Turtle. Bei den guinea-pigs hingegen besteht bei einem einfachen Abgleich der Strings die Gefahr einer Verwechslung mit dem pig, einem anderen Charakter, weshalb ich in diesem Fall nur nach guinea gesucht habe. Da ich die Legende automatisiert erstellt habe, um Fehler in der Farbzuordnung zu vermeiden, sind hier die genutzten Suchwörter vermerkt, nicht die vollen Namen der Charaktere.

 

Chapter I. Down the Rabbit-Hole
Chapter I. Down the Rabbit-Hole

 

Chapter II. The Pool of Tears
Chapter II. The Pool of Tears

 

Chapter III. A Caucus-Race and a Long Tale
Chapter III. A Caucus-Race and a Long Tale

 

Chapter IV. The Rabbit Sends in a Little Bill
Chapter IV. The Rabbit Sends in a Little Bill

 

Chapter V. Advice from a Caterpillar
Chapter V. Advice from a Caterpillar

 

Chapter VI. Pig and Pepper
Chapter VI. Pig and Pepper

 

Chapter VII. A Mad Tea-Party
Chapter VII. A Mad Tea-Party

 

Chapter VIII. The Queen's Croquet-Ground
Chapter VIII. The Queen’s Croquet-Ground

 

Chapter IX. The Mock Turtle's Story
Chapter IX. The Mock Turtle’s Story

 

Chapter X. The Lobster Quadrille
Chapter X. The Lobster Quadrille

 

Chapter XI. Who Stole the Tarts?
Chapter XI. Who Stole the Tarts?

 

Chapter XII. Alice's Evidence
Chapter XII. Alice’s Evidence

 

Legende
Legende
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Neun Geschichten, neun Netzwerke

Daniel Kehlmanns RUHM (2009) besteht aus neun einzelnen Geschichten, Episoden, deren Figuren teils überlappen bzw. in einer Beziehung zueinander stehen – sei es, dass Leo Richter, ein Schriftsteller, in der einen Geschichte von einer seiner Romanfiguren erzählt, es sich bei einer anderen dann um die Geschichte ebendieser Romanfigur handelt, oder dass eine Geschichte das Doppelleben eines Abteilungsleiters einer Telekommunikationsfirma schildert, dessen einer Mitarbeiter dafür verantwortlich ist, dass eine Rufnummer nicht korrekt vergeben wurde, was sich wiederum in anderen Geschichten folgenreich widerspiegelt. Zwanzig Figuren konnte ich bereits 2013 als auf derartige Weisen miteinander verstrickt identifizieren und diese Verstrickung mittels einer Netzwerkvisualisierung anschaulich darlegen.

Was ich nun näher anschauen möchte, sind die jeweiligen Personennetzwerke der einzelnen Geschichten. Hierfür habe ich alle vorkommenden Figuren und ihre Beziehungen innerhalb einer Episode erfasst und mit gephi visualisiert. Die zwanzig als zentral identifizierten Figuren haben Profilbilder erhalten, alle anderen werden durch farbige Kreisflächen dargestellt. Die Farbe der Kreisflächen entspricht den 2013 zugewiesenen Kapitelfarben. Die Art der Beziehungen – Ehe, Liebesbeziehung, Gespräch, Blickkontakt etc. – habe ich (noch) nicht gewichtet, so dass die Verbindungslinien alle gleich dick sind und so nur die Anzahl, nicht aber die Art der Beziehung auf die Größe der Knoten im Gesamtgefüge zurückwirkt. Als Algorithmus für die Anordnung habe ich mich für Fruchtermann-Reingold entschieden, da das entstehende Layout gut vergleichbar ist.

Im Vergleich ermöglichen es diese Visualisierungen einen Überblick über die Dichte der jeweiligen Personennetzwerke und die Verteilung der zentralen Figuren zu gewinnen. So ist z.B. auffällig, dass Miguel Auristos Blancos, Autor moderner Erbauungsliteratur, in fast jeder Geschichte am Rande mitspielt, insofern alle seine Bücher lesen, er in seiner eigenen Geschichte – Antwort an die Äbtissin – jedoch nur ein sehr kleines Netzwerk besitzt, in dem keine anderen zentralen Figuren vorkommen. Ähnlich verhält es sich mit Rosalie in Rosalie geht sterben und Maria Rubinstein in Osten, gegenteilig hingegen in Ein Beitrag zur Debatte, einer Episode des Buches, in der viele Fäden zusammenlaufen.

Stimmen
STIMMEN
In Gefahr
IN GEFAHR
Rosalie geht sterben
ROSALIE GEHT STERBEN
Der Ausweg
DER AUSWEG
Osten
OSTEN
Antwort an die Äbtissin
ANTWORT AN DIE ÄBTISSIN
Ein Beitrag zur Debatte
EIN BEITRAG ZUR DEBATTE
Wie ich log und starb
WIE ICH LOG UND STARB
In Gefahr II
IN GEFAHR II
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Tagung: Euphorie und Angst

Das digitale Bild und die Veränderungen, die mit einem Wandel vom Analogen zum Digitalen einhergehen, lösen in der Kunstgeschichte und verwandten Disziplinen unterschiedlichste Reaktionen aus, die zwischen Euphorie und Angst schwanken. Diesen Reaktionen und dem Spezifischen des digitalen Bildes geht die von Harald Klinke und Lars Stamm organisierte Tagung Euphorie und Angst. Reaktionen auf neue Bildmedien im digitalen Zeitalter nach. Ich werde hier über digitale Methoden und deren Potential für die Kunstwissenschaft sprechen und freue mich schon auf den regen Austausch mit Fachkollegen.

Tagung_Digitalbild_Goettingen

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Plotting Ahtila (the story continues)

In my last blog post I described how I explored Eija-Liisa Ahtilas 3-channel-installation THE HOUSE (2002) with ImagePlot (please see below). Ahtila is one of the artists who act not only in the art world but also in the screenland. That’s why she often produces more than one version from the same material, one multi screen version for displaying in the gallery or museum space, one single screen version for presenting in cinema. I’m sure you know I would like to get at – there’s not only a multi screen installation of THE HOUSE but also a single screen version, embedded in her portmanteau film LOVE IS A TREASURE (2002). For a better understanding of the particular potential of both presentation modes it would be interesting in which way both versions resemble each other and in which manner they differ.

Continuing my experimentation with ImagePlot, I did the same analyzes with the single screen version of THE HOUSE as I did with the single screen version before. You see the results below: The first picture shows the change of the median value (y-axis) over the film’s length (x-axis), the second shows the filled curve and the third combines both views (for this ‚combined plot‘ I manipulated the images with an image editor software).

IMAGEPLOT_INFOGRAFIK_The House_1-Kanal_klein

For comparing both versions I opposed the ‚combined plot‘ of the single screen version with the ‚combined plots‘ of the multiscreen version. In the first row of the graphic below you see the single screen version compared to the left screen of the multi screen version, in the second row you see the same compared to the middle screen and in the third compared to the right screen.

Plotting Ahtila - THE HOUSE - Comparing single and multi screen

What information can you get out of this? For me it seems that the middle screen of the multi screen version is the most similar to the single screen version. So this investigation by means of ImagePlot accounts for curator Doris Krystof’s opinion that the middle screen seems to show the main storyline:

Dabei nimmt das Bild in der Mitte insofern eine Sonderstellung ein, als man dort den Haupterzählungsstrang auszumachen meint.

– Doris Krystof (Bestandskatalog K21 Düsseldorf, Köln 2005, S. 28)