Utrecht Manifest

timeline
update
UM2 - 05 juni 2014

Max Bruinsma over Utrecht Manifest 2

Ed Annink, intendant van Utrecht Manifest 2, overleed in 2012 op 55-jarige leeftijd na een ziekbed. Max Bruinsma werkte als redacteur en vertaler nauw met hem samen voor de biënnale van 2007. We vroegen Bruinsma om terug te blikken op de deze tweede editie, die als thema Duurzaamheid had. Welke beweegredenen lagen ten grondslag aan de keuze van het thema en de programmaonderdelen?
EdMaxCaptein_th.png
Ed Annink en Max Bruinsma met oorkonde van Leipziger Buchmesse, Café Captein, Amsterdam, maart 2011. Foto: Rein Jansma
×

Max Bruinsma over Neurath

Ed Annink, Laura van Uitert en Max Bruinsma presenteerden tijdens Utrecht Manifest 2 het boek Lovely Language en de gelijknamige tentoonstelling. Daarmee wilden ze een discussie starten over het verleden en de toekomst van visuele communicatie aan de hand van het werk van Otto Neurath en Gerd Arntz. Max Bruinsma vertelt over de drijfveer van Neurath.

Lees ook het uitgebreide interview: Max Bruinsma over Utrecht Manifest 2

"Midden jaren ’00 van deze eeuw was een opmerkelijke toename zichtbaar van visuele vertalingen van informatie. Het hele idee van datavisualisatie zoals we dat nu kennen, ontstond rond die tijd. Ed Annink, Laura van Uitert en ik vonden dat het heel nuttig was om eens te laten zien dat er al heel lang gebouwd wordt aan de beeldtaal die huidige visualisaties mogelijk maakt.

Je hebt twee dingen nodig voor datavisualisatie in de moderne zin: computers die snel zeer complexe combinaties van data kunnen doorrekenen en tot een uitkomst brengen, maar feitelijk heb je dan niets anders dan een ongelofelijke hoeveelheid cijfers die pas begrijpelijk en inzichtelijk wordt op het moment dat je daar een visuele vorm aan geeft.

Dat was precies het uitgangspunt van de uitvinders van van het discours over wat toen, in de jaren ‘20, ‘beeldstatistiek’ heette: Otto Neurath als theoreticus en initiator, en Gerd Arntz als (grafisch) ontwerper. Ze zeiden: er is heel veel informatie beschikbaar, maar vooral in cijfers en tekstuele analyses daarvan, die feitelijk alleen toegankelijk zijn voor mensen die ze echt goed kunnen lezen. Mensen die een opleiding hebben gevolgd die gericht is op het begrijpen ervan.

Dat terwijl de conclusies ervan vaak heel simplistisch gebracht worden. Het probleem dat dan ontstaat, is dat als de wetenschapper of de politicus zegt: ‘dames en heren, zoveel procent van zus en zoveel procent van zo wijst uit dat we dit moeten doen’, dan kan de gemiddelde burger daar voor of tegen zijn, maar heeft hij weinig middelen om die uitspraak te controleren.

De belangrijkste motivatie van Otto Neurath om aan een systeem als Isotype te werken, was de wens om ingewikkelde, ontoegankelijke en alleen voor een specialistisch publiek te ontcijferen informatie samen te vatten in een beeldtaal die iedereen kan begrijpen, ongeacht taal of opleiding. Het moest onmiddellijk duidelijk zijn wat er aan de hand is, zowel cijfermatig als op een beginniveau van interpretatie.

Zo geef je de burger een krachtig instrument in handen om de macht te controleren. Dat is een enorme empowerment. Neurath zette dat zeer bewust in als democratisch instrument. Hij wilde de discussie over de richting waarin de samenleving zich zou moeten ontwikkelen, spreiden.

Die was in 2007 opnieuw relevant omdat nieuwe technologie opnieuw voor een ‘sprongmoment’ zorgde. Extreem veel informatie kwam op een nieuwe manier beschikbaar, maar kon in eerste instantie alleen gelezen worden door de echte ‘nerds’, de mensen die de uitdraaien kunnen ontcijferen. Je moet een zeer degelijke statistische opleiding hebben gevolgd om die gegevens te interpreteren. Big Data was toen nog niet aan de orde, maar het was al een hele uitdaging om correlaties en verbanden en significante verschillen niet alleen op te schrijven maar ook helder te verbeelden.

Hoe complexer dat wordt, hoe lastiger het verbeelden is, zeker als je met meer dan één dataset werkt. Zomaar een voorbeeld: als je de dataset ‘mensen die in een bepaalde leeftijdscategorie een opleiding afmaken’ wilt relateren aan andere sets, bijvoorbeeld de bevolkingsopbouw in deze periode, de hoeveelheid werkloosheid, de heersende consumptiepatronen in bepaalde bevolkingsgroepen en marktsegmenten, dan wordt het snel erg ingewikkeld. Zo kun je eindeloos datasets naast elkaar leggen. De computer maakt het mogelijk om die zinvol te correleren.

Bij Big Data, een huidige ontwikkeling, wordt de taak van interpreteren en visualiseren zo complex dat de methode van Neurath niet meer direct toepasbaar is, aangezien die uitgaat van relatief simpele relaties. De taak van ontwerpers nu is minder om zelf visualisaties te maken, als om de computer te leren dat te doen. Het wordt te ingewikkeld voor een tekenende hand als die van Arntz."
↬ Max Bruinsma over Lovely language

Deel via:

Twitter Facebook