DATA VISUALIZATION AND CONCEPTUALIZATION ON ACADEMIC DIGITAL PLATFORMS: THE SUCCEEDED ISSUES OF KNOWLEDGE STORAGE AND THE NEW CHALLENGES

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Digital platforms present revolutionary phenomena that fundamentally change the way both scientific research and its metadata are stored and organized. Platforms inherit features of classical libraries, at the same time seen as revolutionary, implementing algorithms and interactive methods of systematization and analytics. Adequate access to research data and metadata is perceived as the result of a high-quality storage organization. The latter is aimed to provide an adequate picture of research fields’ conditions and interactions, as well as the prospects of their development. While data is related to researches themselves, metadata demonstrate social aspects of scientific work: researches, institutions and projects they conduct. The lack of a universal workflow of entering data leads to multiple misrepresentations, among others, about the platforms themselves. Understanding of platforms as autonomous structures, “black boxes” with “mysterious” algorithms, significantly limits intellectual access to issues required to be resolved in relation to them. The workflow of entering and processing data and metadata is dependent on the competences of the actors, mentioned above. Should a scientist, focused on actual research, be well equipped technically to avoid misrepresentation of scientific results on their part? Should a data scientist be universally educated so they can comply with the standards of historical indexers? Indexing itself is one of the main focuses of the article. It is analyzed in two respects: as an instrument of textual search (on the example of early medieval practices) and as an instrument of navigation in multiple fields of research on a platform. The index is construed here in accordance with its initial function of a pointer, on the one hand, and as a “map-reading”, which not only reads, but also creates the maps of communications in disciplinary and interdisciplinary fields, on the other. This observation highlights the necessity to overcome a number of difficulties. The first one is correspondence between the conceptual and technical levels of the platform organization. Another issue is the way classical methods optimize and visualize data within the realm of digital storage. Indexing, science mapping and complex systems engaged cannot be unambiguously evaluated. They all are methods used to simultaneously optimize and politicize data (as it is demonstrated in the “politics of the list”). The given analysis shows the need for constant work on the correspondence of the conceptual, visual and technical levels of academic platforms: technical issues could not be perceived independently from the conceptual ones, whether they are related to the data or metadata of research. The progress of knowledge and communication of scientific communities demonstrate themselves as dependent on the strategies related to the methodological apparatus that determines the quality of research data and metadata representation.

About the authors

Alina Olegovna Kostina

Institute of Philosophy, Russian Academy of Sciences

Email: alinainwndrlnd@gmail.com
Ул. Гончарная, д.12, стр.1, Москва, 109240, Россия

References

  1. Ames 2018 – Ames M. G. Deconstructing the Algorithmic Sublime // Big Data&Society. 2018. URL: https://doi.org/10.1177/2053951718779194 (accessed: 12.02.2021).
  2. Avnoon 2021 – Avnoon N. Data Scientists’ Identity Work: Omnivorous Symbolic Boundaries in Skills Acquisition // Work, Employment and Society. 2021. URL: https://doi.org/10.1177/0950017020977306 (accessed: 12.02.2021).
  3. Birnholtz et al. 2012 – Birnholtz J., Guha S., Yuan Y. C., Gay G., Heller C. Cross-campus collaboration: a scientometric and network case study of publication activity across two campuses of a single institution // ASIS&T. 2021. URL: https://doi.org/10.1002/asi.22807 (accessed: 12.02.2021).
  4. Bratt et al. 2017 – Bratt S., Hemsley J., Qin J., Costa M. Big Data, Big Matadata and Quantitative Study of Science: a workflow model for big scietomentrics // Proceedings of the association for information science and technology. 2017. Vol. 54, is. 1. P. 36–45.
  5. Brevini, Pasquale 2020 – Brevini B., Pasquale F. Revisiting the Black Box Society by rethinking the political economy of big data // Big Data&Society. 2020. URL: https://doi.org/10.1177/2053951720935146 (accessed: 12.02.2021).
  6. Bucher 2016 – Bucher T. Neither black nor box: ways of knowing algorithms // Innovative Methods in Media and Communication Research / S. Kubitschko, A. Kaun (eds). Cham : Palgrave Macmillan, 2016. P. 81–98.
  7. Carusi 2006 – Carusi A. Textual Practitioners: a comparison of hypertext theory and phenomenology of reading // Arts&Humanities in Higher Education. 2006. Vol. 5 (2). P. 163–180.
  8. Calise, Lowi 2000 – Calise M., Lowi T. J. Hyperpolitics: Hypertext, Concepts and Theory-Making // International Political Science Review. 2000. Vol. 21 (3). P. 283–310.
  9. Culler 2010 – Culler J. The closeness of close reading // ADE Bulletin. 2010. Vol. 149. P. 20–25.
  10. Dewandre 2020 – Dewandre N. Big Data: From modern fears to enlightened and vigilant embrace of new beginnings // Big Data&Society. 2020. URL: https://doi.org/10.1177/2053951720936708 (accessed: 12.02.2021).
  11. Fields et al. 2020 – Fields D., Bissell D., Macrorie R. Platform methods: studying platform urbanism outside the black box // Urban Geography. 2020. URL: https://doi.org/10.1080/02723638.2020.1730642 (accessed: 12.02.2021).
  12. Gehl 2015 – Gehl R.W. Sharing, knowledge management and big data: a partial genealogy of the data scientist // European Journal of Cultural Studies. 2015.Vol. 18 (4-5). P. 413–428.
  13. Goede et al. 2016 – Goede De M., Leander A., Sullivan G. Introduction: the politics of the list // Environment and Planning D: Society and Space. 2016. Vol. 34 (1). P. 3–13.
  14. Hu 2020 – Hu M. Cambridge Analytica’s black box // Big Data&Society. 2020. URL: https://doi.org/10.1177/2053951720938091 (accessed: 12.02.2021).
  15. Jacomy 2020 – Jacomy M. Epistemic clashes in network science: Mapping the tensions between idiographic and nomothetic subcultures // Big Data&Society. 2020. URL: https://doi.org/10.1177/2053951720949577 (accessed: 12.02.2021).
  16. Kitchin 2014 – Kitchin R. Big Data, new epistemologies and paradigm shifts // Big Data&Society. 2014. URL: https://doi.org/10.1177/2053951714528481 (accessed: 12.02.2021).
  17. Le Deuff 2018 – Le Deuff O. Digital humanities: history and development. London : Iste and Wiley, 2018. 149 p.
  18. Micheli et al. 2020 – Micheli M., Ponti M., Craglia M., Suman A. B. Emerging models of data governance in the age of datafication // Big Data&Society. 2020. URL: https://doi.org/10.1177/2053951720948087 (accessed: 12.02.2021).
  19. Moats, Seaver 2019 – Moats D., Seaver N. “You Social Scientists Love Mind Games’’: Experimenting in the ‘‘divide’’ between data science and critical algorithm studies // Big Data&Society. 2019. URL: https://doi.org/10.1177/2053951719833404 (accessed: 12.02.2021).
  20. Modir et al. 2014 – Modir L., Guan L. C., Aziz S. B. S. Text, Hypertext, and Hyperfiction: a Convergence Between Poststructuralism and Narrative Theories // SAGE Open. 2014. URL: https://doi.org/10.1177/2158244014528915 (accessed: 12.02.2021).
  21. Passi, Sengers 2020 – Passi S., Sengers P. Making data science systems work // Big Data&Society. URL: https://doi.org/10.1177/2053951720939605 (accessed: 12.02.2021).
  22. Revill 2020 – Revill G. Voicing the environment: Latour, Peirce and an expanded politics // EPD: Society and Space. 2020. URL: https://doi.org/10.1177/0263775820944521 (accessed: 12.02.2021).
  23. Ribes 2018 – Ribes D. STS, Meet Data Science, Once Again // Science, Technology,&Human Values. 2018. URL: https://doi.org/10.1177/0162243918798899 (accessed: 12.02.2021).
  24. Smith 2020 – Smith G. The politics of algorithmic governance in the black box city // Big Data&Society. 2020. URL: https://doi.org/10.1177/2053951720933989 (accessed: 12.02.2021).
  25. Staheli 2016 – Staheli U. Indexing – The politics of invisibility // Environment and Planning D: Society and Space. 2016. Vol. 34 (1). P. 14–29.
  26. Sullivan 2020 – Sullivan G. The law of the list. Cambridge : Cambridge University Press, 2020. 399 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».