Algorithmus*

Coding on Paper

Worauf berufen wir uns wenn wir von einer Sprache reden? Wir Menschen benutzen Sprache und Schrift um miteinander zu kommunizieren. Diese Art der Kommunikation haben wir sogar bis auf die Maschine ausweiten können, mit der wir per Programmcode kommunizieren können. Um was genau handelt es sich bei diesem Programmcode? In eine einfache Form übersetzt sprechen wir dabei von einem Regelwerk – einer Kette von Anweisungen und Bedingungen, die miteinander verflochten sind. Programmierung selbst ist mit den einfachsten Mitteln möglich – lediglich mit Stift und Papier können wir Regeln entwerfen, die einem Zweck dienlich sind, eine Analyse vollziehen oder eine Zeichnung anfertigen. Wir sind in der Lage dieses Regelwerk selbst mit unseren eigenen Händen abzubilden und damit Zeichnungen wie die u.a. Skizze zu entwickeln. Aus einer einfachen Anweisungskette entsteht eine komplexe Zeichnung nur durch die Ausführung der Anweisungen. Die Maschine ist sehr präzise und schnell im Ausführen solcher Handlungsketten im Gegensatz zu uns Menschen –  der interessante Aspekt dabei ist: wir machen Fehler – angefangen von unsere Hand bis zum Hirn –  und kompensieren diesen stetig. Diese Improvisationsfähigkeit zeigt nicht nur die Schlüsselkompetenz menschlicher Intelligenz – sondern offenbart auch, das wir in der Lage sind ein festes Regelwerk, insofern wir dieses begriffen haben, für unsere Bedürfnisse zu adaptieren und sogar weiterentwickeln zu können. Wir sind uns also der Konsequenz einer sequentiellen Handlung bewusst und können diese planen und voraussehen. Das Ausführen des Algorithmus ist also anhand einer „händischen“ Durchführung einer stetigen Optimierung ausgesetzt – wir verbessern das Regelwerk oder unser Handeln um effizienter sein zu können und weniger Arbeiten zu müssen.

Ein weiterer Aspekt ist die Lesbarkeit der Ästhetik. Im Vergleich zu synthetischen, sind die von Hand entwickelten Formen und Strukturen für uns Menschen besser nachvollziehbarer, da es uns möglich ist diese auf einer körperlichen Ebene nachvollziehen zu können.

 

Die graphische Semiotik

Jaques Bertins beschreibt in seiner Arbeit „semiology of graphics“ – Schlüsselmerkmale und Klassen von graphischen Grundelementen in Bezug auf unsere kognitive und kulturell geprägte visuelle Wahrnehmung. Er beschäftigt sich mit visueller Prägung, deren Herkunft und warum wir darauf reagieren. Betrachten wir die u.g. Abbildung unter der Verwendung Bertins Kriterien:

  • Unterteilung der Grafik in Zellen
  • Anzahl der Kanten und angrenzende Zellen
  • Strichstärke / Strichverlauf
  • Zellenlänge Länge/Breite/Umfang
  • Krümmung & Rotation
  • Dichte der Linien

Wenn wir davon ausgehen, das die Zellen sequentiell, also nacheinander entstanden sind, erkennen wir eine weitere semiotische Größe: den Entstehungsprozess der Grafik selbst, der für uns wichtige Informationen in sich trägt. (z.B. wie wir eine Baumscheibe deuten können) .

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Semiotik des Algorithmus

Betrachten wir also den Algorithmus als ein erweitertes visuelles Merkmal. Um eine visuelle Abbildung der Art lesen zu können müssen wir uns näher mit dem eigentlichen Entstehungsalgorithmus auseinandersetzen. Strukturen und Morphologie begegnen uns überall in der Natur, ob auf Zellebene, in für uns sichtbaren Bereich aber auch im Unsichtbaren. Wenn wir wissen wie etwas entstanden ist, können wir damit Aussagen formulieren, die über die eigentliche formale Abbildung hinaus gehen kann. Wir sind also dann in der Lage die visuelle Abbildung anhand seiner Entstehungsgeschichte zu interpretieren. Am Beispiel der Graphik könnten wir beispielsweise ausmachen, in welchem Zusammenhang die Zellgröße mit benachbarten Zellen steht oder welche Bedeutung die Strichrotation hat.

Die Arbeit ALGORITHMUS

Durch Maschinen sind wir in der Lage große Mengen an Daten in hoher Geschwindigkeit zu verarbeiten. Computer erfassen heute Informationen in fast allen unseren Lebensbereichen. Die Verarbeitung dieser Datenmengen führt für uns zu einer prominenten Schwierigkeit – wir sind nicht mehr in der Lage unsere Daten im Zusammenhang zu verstehen. Unsere bisherigen Methoden basieren darauf abgeschlossene Informationsmengen unabhängig voneinander zu betrachten. Unsere Wissenschaften spalten sich beispielsweise in unzählige akademische Fachrichtungen auf, die jeweils mit einem eigenen Vokabular, also einer eigenen Sprache versehen sind, sodass selbst interdisziplinäre Kommunikation zur Herausforderung wird. Wir stehen also vor der Aufgabe unser sehr diverses Wissen miteinander zu verknüpfen. Dabei stoßen wir mit den herkömmlichen Methoden der Visualisierung an Grenzen der Lesbarkeit und Darstellbarkeit. Die Arbeit ALGORITHMUS beschäftigt sich damit Impulse und Lösungen dafür in der Natur zu finden und abzubilden.

Bedeutung abbilden

Wir sind in der Lage Datenquellen auf verschiedener Weise zu analysieren – je nach dem, welches Interesse wir verfolgen oder was wir von der Quelle extrahieren möchten. Nehmen wir einen herkömmlichen Textabschnitt her – Welche Möglichkeiten der formalen, sequentiellen Betrachtung sind denkbar? Die u.g. Graphik zeigt die Visualisierung des Textabschnittes nach metrischen Parametern. Der Algorithmus ermittelt Metadaten aus Textgeschwindigkeit, Wort- und Satzlänge sowie Wort- und Satzklang um daraus eine für uns lesbare Form zu finden. Durch eine Lesehilfe/Legende sind wir in der Lage Informationen aus der Darstellung zu erhalten – wir können die Grafik vergleichbar einer Landkarte lesen. Die unsichtbaren metrischen Informationen des Textes sind in dem Fall in eine organisch anmutende Form übersetzt worden. Ohne genaue Hinweise zur Interpretation der Darstellung würden wir wahrscheinlich zunächst Vergleiche zu Objekten der realen Welt ziehen oder den dekorativen Aspekt in den Vordergrund stellen.
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Ein beliebiger Text wird mit einem Algorithmus analysiert (Abbildung rechts). Daraus entsteht eine Metadatenbank aus Textgeschwindigkeit (Verhältnis von Wortlänge und Anzahl der Leerzeichen im Satz), Klangfarbe der Wörter (Verhältnis von Vokalen und Konsonanten im Wort) aber auch Entitäten, also oft vorkommende Schlüsselwörter im Text. Diese Parameter sind die Grundlage für die graphische Abbildung links – einer Pflanze ähnlich. Die Textgeschwindigkeit koppelt sich dabei an die Wachstumsgeschwindigkeit und die Klangfarbe an die Wachstumsrichtung. Aus diesen und weiteren Parametern entsteht damit eine mehrdimensionale Visualisierung der linearen Datenquelle Text.

 

Wir können es sehen, doch nicht ganz verstehen

Betrachten wir ein noch einfacheres Beispiel. (Graphik unten) Wir sehen den Ausschnitt einer Zeichnung, die nach der Abhandlung eines kompakten Regelwerks entstanden ist. Betrachten wir die graphischen Elemente, deren Anordnung und Ausformung (Linienanzahl, Rotation, Länge, … ) sind wir in der Lage ein Bild von den Grundregeln dieses visuellen Systems in unserem Geist herzustellen – doch es gibt ein Problem:
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Damit wir in der Lage sind einen Text zu verstehen, reicht es nicht nur aus, alle Buchstaben des Alphabetes zu kennen oder die Wörter, die aus jenen gebildet werden können. Erst die inhaltliche Aufladung und vor allem der Kontext der Wörter zueinander – versetzt uns in die Lage einen Inhalt darin zu erkennen. Genauso wie hinter jedem Wort und und jedem Satz, steckt hinter jedem visuellen Algorithmus eine Matrix von Kontext. – Ein kleines Beispiel: Beim Betrachten einer Baumscheibe können wir die Jahresringe erkennen, amorphe Ringe, die sich vom Zentrum zum Objektrand ausbreiten. Wir wissen allerdings, das sich der Baumstamm Jahr für Jahr von Innen nach Außen erneuert und diese ringhafte Zeichnung ausbildet, welche für uns den Schlüssel zu Interpretation bildet. Wir betrachten einen kleine Ausschnitt eines jahrzehntelangen Wachstumsprozesses – eines algorithmischen Systems. Wir sind also umgeben von Prozessen, die wir in einer vereinfachten Form durch Regelwerke beschreiben und damit besser erfahren können. Wir besitzen also ein vorgeprägtes visuelles Vokabular, welches durch die Einflüsse unserer Natur geprägt ist. Welchen Nutzen können wir draus entwickeln?

Komplexe Systeme in der Natur

Schrift und Sprache sind unsere primären Werkzeuge zur Kommunikation und zur Abbildung von Wissen. Darüber hinaus stehen uns Methoden der graphischen Darstellungen zu Verfügung, beispielsweise Diagramme oder Zeichnungen. Diese Mittel entstammen einer Kultur, die sich weit vor den technischen Möglichkeiten von heute entwickelt hat. Was ist demnach heute möglich? – Unsere Welt ist komplexer geworden und wir benötigen Werkzeuge um diese Komplexität für uns lesbar und besser verständlich zu machen. Mit welchen Werkzeugen können wir das bewerkstelligen? – Werfen wir dazu einen Blick in die Natur – wir sind umgeben von komplexen Formen, Strukturen und Texturen die sich in allen Bereichen unserer Natur wiederfinden lassen. Nicht nur, das wir in der Lage sind, dieses visuellen Raster zu erkennen, sind wir auch in der Lage diese zu deuten, da wir die notwendigen Informationen zu deren sequentieller Entstehung besitzen.  Es ist also durchaus denkbar, sich anhand dieser, in der Natur vorkommenden Strukturen, inspirieren zu lassen um neue Methoden der Visualisierung von Information zu entwickeln. Um dies zu vollbringen müssen wir uns fragen: Durch welche Methodik können wir visuelle Form mit Bedeutung aufladen und damit auf eine eigene Weise lesbar zu machen?

Morphologie lesen lernen

Ein Biologe ist in der Regel in der Lage vielschichtige Informationen durch den Blick auf die Abbildung eines beliebigen Zellgewebes zu extrahieren. Diese Kompetenz basiert auf einer spezifischen visuellen Bildung, bei der beispielsweise Form, Färbung, Anordnung und Muster eine entscheidende Rolle spielt. Die Biologie beruft sich dabei auf Erkenntnisse, die durch Forschung bereits belegt wurden. Im Gegensatz dazu befindet sich die visuelle Algorithmik in einem Raum außerhalb solcher Konvention, bzw. Interpretationsregeln. Wir benötigen also einen visuellen Leitfaden, vielmehr eine Orientierungsstruktur um die dargestellten Informationen lesen zu können. Stellen wir uns folgende Fragen anhand der u.g. Abbildung:

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  • Welche Aussage können wir über das Gesamtbild treffen? Wie ist die Aufteilung?
  • Welche Grundformen und Variationen sind zu erkennen?
  • Welche formalen Übergänge, Variationen, Defekte lassen sich ausmachen?
  • Wie orientieren wir uns in dieser Art des Diagramms? Wo beginnen wir zu lesen?
  • Wie sehr beeinflusst uns die symbolische Bedeutung der Zeichnung? (Erinnert mich an…)

 

Betrachten wir die Zeichnung als Zustand eines Wachstumsprozesses so ist es für uns essentiell zu wissen, nach welchen Regeln das Wachstum stattgefunden hat. Das Regelwerk, also den Algorithmus zu kennen ist demnach grundlegend um diese Art Informationsvisualisierung zu lesen und verstehen zu können.

Die Lesbarkeit von Komplexität

Welche Vorteile ergeben sich daraus diese Art der Informationsdarstellung zu wählen, zumal ein nicht unerheblicher Lernprozess zuvor benötigt wird? – Auf komplexe Fragen kann es niemals einfache Antworten geben, nur die Form, wie wir der Komplexität begegnen kann auf einfachem Vokabular basieren. Die visuelle Algorithmik ermöglicht es viele Dimensionen an Daten in eine lesbare graphische Darstellung zu bündeln. Durch die Maschine haben wir die Möglichkeit komplexe Datensätze miteinander zu verbinden um interessante Synergien zu erzeugen. Die Verwendung von generischen Layouts (force-directed layouts) ist dabei nur eine prominente Methode in dem Zusammenhang.

Generische Layouts

force-directed layouts sind Bestandteil visueller Algorithmik, die auf der Simulation von physikalischen Prozessen beruht. Objekte werden dabei innerhalb einer Versuchsanordung mit physikalischen Eigenschaften versehen, welche den Parametern einer Datenquelle entsprechen. Das Verhalten des Objektes ist damit an einen inhaltlichen Kontext gebunden – die Form erhält dadurch eine interpretierbare Bedeutung. Das Potential dieser Methode offenbart sich in dem Moment, wenn die Anzahl der Objekte der Versuchsanordnung steigt und visuelle Raster entstehen.

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Die dargestellten Knotenpunkte stehen in einem spezifischen Kontext zu den anderen Punkten. Dieser Kontext wird durch ein entsprechendes Abstoßungs- und Anziehungsverhalten visualisiert. (Doppelklick erweitert den Knoten)

Der Mensch und die Maschine

Die Maschine ist optimiert für die Darstellung o.g. Simulationen, die wir per Hand nur unter hoher Anstrengung verwirklichen können. Im Gegensatz dazu ist die Maschine nicht in der Lage sinnvolle Erkenntnisse für uns Menschen zu ziehen. Das Potential der Arbeit ALGORITHMUS liegt also darin Schnittstellen zu entwickeln, um beide Kompetenzen miteinander zu verschmelzen.

Welche Fragen bleiben?

  • Wie verändert sich unser Begriff von Eindeutigkeit, bzw. wahr und falsch?
  • Welchen Einfluss hat ALGORITHMUS auf unseren Blick auf die Muster und Systeme der Natur?

Die Grammatik des Algorithmus
Um die Formen unserer Natur, z.B. Pflanzenwachstum beschreiben zu können verwenden wir mathematische Formalismen wie das Lindenmeyer System – kurz L-System. Dieses beruht auf einem rekursivem, also einem sich wiederholenden Regelwerk, mit welchem sich eine große Bandbreite an in der Natur vorkommenden Formen simulieren lassen. L-System sind zudem geeignet um Fraktalgrafiken herstellen zu können – einer weiteren algorithmischen Grammatik.

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Taken from the works of Robert Faltauer – http://robertfathauer.com – no copyright violation intended!

[Abbildung: typisch l system > typisch fraktal > typisch laplacian]

Vergleichen wir doch diese algorithmische Grammatik mit der unseres Sprach- und Schriftsystems. Dort arbeiten wir mit Bausteinen aus Lauten, den Buchstaben, die wir zu Wörten formen, die in Verbänden von Wortgruppen und Sätzen nach bestimmten Regeln aneinander geordnet werden und damit Informationen transportieren können. Unsere Sprache ist also nach einem festen Regelwerk aufgebaut – also einem System wordurch wir in der Lage sind miteinander zu kommunizieren. Ist es also anzunehmen, das die Grammatik der mathematischen Formalismen genauso dafür geeignet ist Informationen zu bündeln und lesbar zu machen wie wir es in Wort und Schrift schon praktizieren?