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數據視覺化 在 VOP Facebook 的最佳解答
家常任務:關於數位視覺政治性的關鍵詞
關鍵字05 : #數據視覺化
「如果說上世紀視覺文化的討論重點在於『由不可見至可見』的視覺媒介與權力論述,那麼由資訊社會生成的數據宇宙,透過極致開發從古至今的視覺化手段與媒介,改變其不可見的狀態;而在這尋求可見的過程裡,數據資訊歸類與組織的方式也同時對視覺化的模式進行侵蝕。最普遍也最難以察覺的可能是日常詞彙使用的改變,用來形容我們自然、有機的視覺活動:看、注視,與觀察,如今多半需要其餘詞彙的補述──觀看的方式、練習或是技術──來進行劃定範圍的分析。當人類的視覺分析逐漸和機器共享同樣的邏輯時,弔詭地,我們也開始特殊化所謂人類視覺,並與機器/數據視覺進行區分。」(文──謝佩君)
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《攝影之聲》關鍵字線上專題系列推出!每期由客座主編規劃影像與視覺領域的重要詞彙,邀請多位研究者共筆,透過不同角度詮釋書寫當代影像論題。本期由影像研究者謝佩君擔任客座主編,首期主題「家常任務:關於數位視覺政治性的關鍵詞」,每周二、四更新,歡迎追蹤閱讀!
專題連結|https://bit.ly/vop-keyword
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Voices of Photography 攝影之聲
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數據視覺化 在 VOP Facebook 的精選貼文
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███ 家常任務:關於數位視覺政治性的關鍵詞
導言──謝佩君|客座主編
創立於世紀之末的美國外送平台Seamless,名實相符地是一則新自由主義式社會關係的寓言。以無縫接軌(seamless)作為品牌精神,和台灣現正風行的所有外送程式一樣,主打使用者從慾望到滿足過程的一氣呵成:我們可以躺著滑動手指於各家餐廳的菜色圖片間,點選、付款,接著等待外送員(gig worker)將餐點無接觸地送至家門外後,再附上一張即拍的照片作為送抵的證明。簡單又直覺,我們沒有發現線上點餐的自由,僅是將個體活動時空壓縮地複寫至市場──我們連躺著放空都可以消費,而零工經濟(Gig Economy)成就於我們壓榨自己的休閒時間(或是因經濟狀況犧牲休閒時間),在沒有基本工時、工會或保險的狀態下製造並滿足需求。從無縫接軌的角度來看,影像是「以時間根絕空間」障礙的資本共犯,既是索引也召喚著或點或滑或長按的反射動作,當它平順運行時我們感覺不到它的存在,一如無縫接軌作為新自由主義的理性與意識形態。
「學術是關於認識世界的普遍任務」,批判與媒介理論學者沃克(McKenzie Wark)曾這麼說過。她將普遍定義為尋常、共享,甚至是粗鄙的形容詞,任務是時而帶著遊戲性質的勞動,而認識作為動詞,既是普遍之所以可能的條件,也是一種饒富趣味的任務。借鏡沃克將學術祛魅並重新賦予其社會實踐動能的論述,本專題「#家常任務:關於數位視覺政治性的關鍵詞」試圖將普遍一詞的公共意義擴延並轉化至家常,除了在疫情下居家辦公(Work from Home)成為新社會基準、公與私範疇並置且模糊的時刻,思考以家常為原點作為公眾實踐的可能外,也企圖以家常一字的意涵──日常、取材平易且頻繁使用──對上述影像無縫接軌地媒介於公於私的日常生活,提供十二個出自慣常口語的詞彙作為批判工具。因此,「家常任務」試圖認識的世界,不只是我們以第一人稱視角,以智慧型手機、筆電或平板,接受通知、點取、瀏覽並溝通交換的世界;同時也針對充斥於我們生活中之語言:以線上、視訊或梗圖等作為條件的日常經驗。例如,小說家言叔夏在〈回家的方式〉一文裡討論居家辦公,將進入Google Meet前的麥克風與鏡頭測試比擬作玄關的鏡子,視訊鏡頭下和鏡子前的我們一樣忍不住有著整理儀容的反射動作,毫不反抗地將自己投入畫面之中成為等待定義的主體。
馬克思主義文化批評家威廉斯(Raymond Williams)在1975年出版《關鍵詞:文化與社會的詞彙》(Keywords: A Vocabulary of Culture and Society)的序言裡,提及寫作緣由的個人層面:當他於二戰結束返回劍橋時,遇到也甫從前線歸來的朋友,兩人不約而同地,對眼前的新世界說出:「事實上,我們不再說著相同的語言。」世界大戰造成的斷裂,在短短四年半裡,急遽體現在對話中同一詞語的不同價值與興趣導向。援引威廉斯的體察,「家常任務」關注的是何以在新千禧後:「我們總說著相同的語言。」在這20多年裡,為什麼如數位、媒介或影像等詞彙仿若通貨,跨越地理疆界、國境文化,成為我們可交換可溝通的共享語言?如何理解這加速度過程中,語言流轉於多民族、多文化間之抵抗與連貫性、干擾或對比的歷史?從這方面來說,語言也顯露了它與生俱來的異質性;換言之,從來沒有純血的語言。
因此,本專題的七位作者邀請讀者在這無縫的語言生產鏈按下暫停鍵,以詞彙作為問題的切入點,透過家常的例子檢視數位世界的歷史與其概念流變,並剖析數位技術與影像生產、詮釋間的相互關係;或者,更重要地,以詞彙為單位,進行一場認識數位技術與影像生產政治性的練習:當數位物件同質化在我們眼前,它們是如何被渴求、辨識且描述?並進而被定義、處理以及認識?透過上述的提問,「家常任務」企圖承接威廉斯在上世紀的目標:以關鍵詞闡明文化如何是歷史的表徵,意即,在「創造屬於我們的語言與歷史時」,探尋一組詞彙──「去改變任何必須的改變」。
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孫在陽老師主講,[email protected]
範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
01.認識大數據分析.環境介紹.如何分析.自動分析
02.認識Power BI.取得資料.資料清理.資料分析.自動分析
03.取得資料.連續型分析.同期比較.類別分析.散佈分析.趨勢分析
04.趨勢分析.關鍵影響因素.重新整理.地理分析.
05.瀑布圖.重新整理.跨檔案分析
06.關聯.Related.分群.預測
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08.DAX.Power Query.發生率
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10.合併多資料表統計分析
11.修改資料類型.增加資料
12.癌症統計分析
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