TY - JOUR A1 - Rodighiero, Dario A1 - Derry, Lins A1 - Duhaime, Douglas A1 - Kruguer, Jordan A1 - Mueller, Maximilian C. A1 - Pietsch, Christopher A1 - Schnapp, Jeffrey T. A1 - Steward, Jeff T1 - Surprise machines : revealing Harvard Art Museums’ image collection JF - Information Design Journal N2 - Surprise Machines is a project of experimental museology that sets out to visualize the entire image collection of the Harvard Art Museums, with a view to opening up unexpected vistas on more than 200,000 objects usually inaccessible to visitors. The project is part of the exhibition organized by metaLAB (at) Harvard entitled Curatorial A(i)gents and explores the limits of artificial intelligence to display a large set of images and create surprise among visitors. To achieve this feeling of surprise, a choreographic interface was designed to connect the audience’s movement with several unique views of the collection. KW - Künstliche Intelligenz KW - Digitales Archiv KW - Museumskunde KW - Netzwerk KW - Visualisierung Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1075/idj.22013.rod SN - 1569-979X VL - 27 IS - 1 SP - 21 EP - 34 PB - John Benjamins Publishing Company CY - Amsterdam ER - TY - CHAP A1 - Bludau, Mark-Jan A1 - Halling, Thorsten A1 - Holly, Eva Maria A1 - Wieloch, Jasmin A1 - Schnaitter, Hannes A1 - Balck, Sandra A1 - Plakidis, Melina A1 - Rehm, Georg A1 - Fangerau, Heiner A1 - Dörk, Marian T1 - Was sehe ich? Visualisierungsstrategien für Datentransparenz in der Historischen Netzwerkanalyse T2 - DHd2022 : Kulturen des digitalen Gedächtnisses N2 - Die Historische Netzwerkanalyse (HNA) hat sich zu einem etablierten Forschungsfeld entwickelt. Zu ihren wichtigsten methodischen Herausforderungen gehört die Suggestionskraft von Visualisierungen. Die Transparenz bezüglich der Datenquellen ist daher für die HNA sowohl bei selbst erhobenen als auch bei sekundär genutzten Daten Voraussetzung, will sie geisteswissenschaftlichen Kriterien der Nachprüfbarkeit und Nachvollziehbarkeit von Interpretationen erfüllen. Dieser Beitrag beschreibt und diskutiert – aufbauend auf einem iterativen und durch Workshops sowie einer Nutzer*innenstudie begleiteten Forschungsprozess – vier Designziele zur Verwirklichung einer solchen Transparenz: 1) Aufnahme und Kommunikation von Datenprovenienzen, 2) Dokumentation vorausgegangener Prozesse, 3) Offenhaltung der Interpretierbarkeit der Daten und 4) Unterstützung von Folgeforschung. Anschließend werden beispielhafte Umsetzungsstrategien in Form von Prototypen präsentiert. KW - Visualisierung KW - Historische Netzwerkanalyse Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.6327931 SP - 1 EP - 5 CY - Hamburg ER -