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Back on the track with my little little green bag: memefest2006 - International festival for radical communication features Rhizome Navigation.

p2pfoundation has an interesting post about the importance of time as a dimension in social networking technology. My concept of Rhizome Navigation includes some of these thoughts. Simply spoken Rhizome Navigation transforms measurements of (unix) time(stamps) and visualizes them as a graph. That means it substitutes the room dimension with the time dimension. That's possible and even useful, because there is no relation to physical space in virtual rooms. That means the representation of space in virtual reality is an empty variable which we can use and fill with some kind of metaphor. A useful metaphor. However, some simply don't get it.

http://www.metaportaldermedienpolemik.net/applet/

I updated Rhizome Navigation Online Tech Preview. The graph should make a little bit more sense now. Look here for further info. And there's a discussion page for Rhizome Navigation too.

Rhizome Navigation is an application framework which provides tools to aggregate attention data and analyse user behavior.

Some random infovis related stuff I stumbled upon.

• Breathing Earth by StillWater.
• Hans Rosling INFOVIZ talk
• 15 Views of a Node Link Graph: An Information Visualization Portfolio by Tamara Munzner
• The Institute for the Future of the Book

• BioVisions via information aesthetics

Reminds me of Fight Club's Title Sequence.

http://www.barcamp.at/Home

30. September 10h / one Smartspace
I'll be there and will do a talk on Rhizome Navigation.

kylescholz.com presents Force Directed Graphs with JavaScript.

via TXTNWS via Generator.x: poetry ON THE ROAD.

Eschewing the more magical approaches of previous years, the 2006 edition has seen Müller has gone firmly in the direction of information visualization.

--(interactive demo)

Further reading exposed NIAF 2006: The state of animation.

Todd Holloway wrote a Social Networks Library for Processing.

Using the transcripts of Bill Gates' keynote from CES 2007 and Steve Jobs' keynote at Macworld 2007 (via Todd Bishop's Microsoft Blog) I created this relational tagcloud using Rhizome Navigation.

This tagcloud joins the words from both keynotes and reveals which words both texts have in common and which not. You can see that mostly non-technical, emotional terms dominate the center (which both texts share).

It's up to you to guess which colors represent the speakers.

If you have suggestions for other text comparisons please post a comment.

Update: Posted an processing applet which shows the layout algorithm in action.

Did some experiments with Google's Social Graph API and Twitter. Images were done with Rhizome Navigation. The graph shows mutual relationships between 200 people (with my account in the center). The background is darker in areas where people are more connected.

Kommenden Dienstag findet Digitalks #05 zum Thema Social Networking Tools statt. Gemeinsam mit Initiatorin Meral Akin-Hecke arbeite ich an einer Visualisierung, die zeigt, wie Merals soziales Netzwerk rund um Digitalks gewachsen ist.

Das Netzwerk zeigt an und für sich "relativ" vertrauliche Information, nämlich wen Meral tatsächlich über wen kennengelernt hat (und nicht Verbindungen aus irgendeiner automatisiert abgegrasten Social-Community). Deshalb zeigen wir momentan nur Merals und mein Gesicht, die anderen Icons unterscheiden nur zwischen Männern und Frauen. Ist das vielleicht auch schon zu viel der Information? Es lassen sich zumindest verschiedene Dinge herauslesen. Es kommen 57 Männer und 46 Frauen vor, die recht unterschiedlich vernetzt sind. Meral hat mich z.B. über jemanden kennengelernt, über den sie sonst auch nur Männer kennengelernt hat.
Noch ein paar Infos...

• 39 mal hat ein Mann einen Mann empfohlen
• 24 mal hat ein Mann eine Frau empfohlen
• 21 mal hat eine Frau eine Frau empfohlen
• 18 mal hat eine Frau einen Mann empfohlen

Und...

• 20 Männer haben jemand empfohlen
• 7 Frauen haben jemand empfohlen
• 10 Männer haben nur Männer empfohlen
• 8 Männer haben sowohl Männer als auch Frauen empfohlen
• 3 Frauen haben nur Frauen empfohlen
• 3 Frauen haben sowohl Männer als auch Frauen empfohlen
• 2 Männer haben nur Frauen empfohlen
• 1 Frau hat nur Männer empfohlen

Mehr Infos zu diesem Projekt gibt es direkt bei Digitalks.

Gestern fand die fünfte Digitalks-Veranstaltung statt, diesmal zum Thema Social Networking Tools. Wie berichtet habe ich mit Meral an einer Visualisierung gearbeitet, die gestern vorgestellt wurde.

Der Graph stellt die Entstehung des sozialen Netzwerks rund um Digitalks ausgehend von Initiatorin Meral Akin-Hecke dar. Die direkten Verbindungen zu Meral zeigen, wen sie zu Beginn der Idee im Sommer 2007 persönlich gekannt hat. Viele dieser Personen haben Meral mit ihren Kontakten, die sie für Digitalks begeistern konnten, weitergeholfen. Die weiteren Verbindungen im Graph zeigen also, über wen Meral diese Menschen kennengelernt hat. Das unterscheidet den Graph von vielen Visualisierungen von Community Plattformen, weil diese nicht die zeitliche Komponente miteinbeziehen, sondern nur den momentanen Stand darstellen (In diesem Fall würde einfach von Meral zu jeder Person eine Linie gehen, da sie ja inzwischen alle persönlich kennt. Dazu bräuchte man keine Graphenvisualisierung, eine Liste würde es auch tun).

Die Visualisierung wurde mit Rhizome Navigation realisiert, ein auf Processing basierendes Entwicklungstool für graphenbasierte Informationsräume. D.h. die Graphik ist eigentlich nur ein Screenshot, die Software selbst erlaubt mehr: Das zugrunde liegende Framework dient zur Aufbereitung von Daten und stellt visuelle Interfaces zur Verfügung, die diese Daten erfahrbar machen.

Mit Meral habe ich in dem Fall ein spezielles Textformat definiert, in dem sie mir die Personenbeziehung beschrieb. Die Darstellung wird mit Anleihen aus der Physik berechnet: Personen, die in Beziehung stehen, ziehen einander an; Personen ohne Beziehung zueinander stossen sich ab. So kann die Graphik automatisch generiert werden.

Das folgende Video zeigt den Layout-Algorithmus bei der Erstellung der beiden Graphiken.

Am 31. Mai findet der Social Network Day, eine Konferenz zum Thema Organisationale Netzwerkanalyse an der TU Wien statt.

Was mich sehr freut: Ich bin eingeladen worden, einen Vortrag zu halten und werde über die Analyse von sozialen Netzwerken mit Processing und Rhizome Navigation sprechen. Einleitend wird's ein paar Worte zu Ben Frys Ansatz des Computational Information Design geben, anschließend zeige ich Beispiele und Live-Demos, die in letzter Zeit mit Rhizome Navigation entstanden sind.

Next week is presentation week.

• 1 - Visualizing Twitter Conversations. WebMontag #12, 26.5. werkzeugh.
• 2 - Election Monitor 2008. PolitCamp Graz, 30.5. FH Joanneum.
• 3 - Social Network Analysis with Rhizome Navigation. Social Network Day, 31.5. TU Wien

http://farm3.static.flickr.com/2379/2510104233_5c7173e7a0.jpg

Versuche schon länger bzgl. des Grazer Politcamps zu reflektieren, komme aber nicht richtig dazu und brauchbare Gedanken wollen nicht so richtig reifen. Derweil ist ja schon einiges gesagt worden.

Spannend fand ich die Diskussion nach Keith Andrews' Session zu Democratisation of Data (Slides), ein Thema, dass mich auch in Zusammenhang mit meiner Arbeit beschäftigt. Interessant war, festzustellen, wie schnell Ängste aus einer Unwissenheit heraus zu Ressentiments führen. Demokratisierung von Daten ist nicht gleichbedeutend mit dem gläsernen Menschen. Es geht dabei ganz und gar nicht um ein planloses veröffentlichen personenspezifischer Daten. Einerseits geht es darum, den Zugriff zu ohnehin freien Daten zu erleichtern bzw. erst zu ermöglichen (siehe GapMinder). Andererseits darum, die Rahmenbedingen zu definieren, was mit Daten geschieht, die der Staat erzeugt.

Ein Beispiel dafür sind GIS-Daten, deren Erstellung in Österreich mit Steuergeldern finanziert wird, die man aber anschließend wenn überhaupt nur für teures Geld erstehen kann (Ich werde ungenau, ich versuche das Beispiel noch genauer zu recherchieren). Anders in den USA, hier sind staatliche Daten public domain, siehe z.B. NASA World Wind, ein Open-Source-Projekt, das u.a. den Zugriff auf GIS-Daten der NASA erlaubt.

Ich werde noch weiterschreiben...

Update: UK's Show Us A Better Way.

http://www.gapminder.org/

http://worldwind.arc.nasa.gov/

Started doing some Geovisualizations. First image shows the worlds cities with a population of more than 1000, data from geonames.org. Cities with more than 5 million inhabitants are labeled.

Also on flickr or look here for the high resolution version: /artefact/images/worldmap_pop10003d2.jpg.

Second image visualizes conversations of about 1500 users from microblogging service Twitter. The arcs link positions of people who talk to each other.

flickr / hi-res

Done with the wonderful processing.org during my time at MODUL University Vienna.

Let me know if you're interested in working with me.

Update: BusinessWeek posted the Twitter Visualization and thinks I'm one of 21 heroes of Data Visualization :-).

Shit. You know you're a geek if you can't wait for the weekend to start coding on your next side project: Visualizing and Crunching the CrunchBase. Stay tuned.

Update: Delayed ;-).

Mark Lombardi habe ich an dieser Stelle bereits erwaehnt. Ben Fry, Processing-Miterfinder und nach meiner Ansicht einer der Infovis-Vorreiter, widmet Lombardi nun einen Aufsatz. Mithinein in diese Reminiszenz verpackt er ein Plaedoyer gegen Eyecandy-Only-Visualisierungen. Lesenswert.

Look here for the hi-res version: http://xkcd.com/657/

Grandios! Warum? Schon fast Lombardeske timeline-basierte Graphenvisualisierung.

via Rui Carmo

Very much inspired by yesterday's xkds's movie narrative charts, I started another approach in visualizing conversations in Twitter using a time-line mixed with a physics engine.

The chart shows three hours of conversations around the #unibrennt hashtag which is used by students who occupy Austria's largest lecture hall at the University of Vienna to stand up against the devastating status of the country's educational system and where it's heading.

I see lots of room for improvement in this technique, but I just put this together in a few hours to see how it works. Of course it would be very interested to do this with all the data related to the hashtag to analyze communication patterns and to see how the whole process started.

It was done using processing and Rhizome Navigation.

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