14 04 2017
Jak zmienić zbiory danych w narzędzia do eksploracji zjawisk kulturalnych?
Eksploracyjna analiza danych jest ważnym etapem procesu badawczego bazującego na danych (data-driven). Przez kilka miesięcy pozyskiwaliśmy materiały z różnych źródeł: mediów społecznościowych, serwisów internetowych, a także własnych badań ankietowych. Wykonując prototypowe analizy i wizualizacje, testowaliśmy jakość zgromadzonych danych oraz ich przydatność na dalszym etapie pracy. Półmetek badania jest dobrą okazją do sprawdzenia, na ile pomogą one w zgłębieniu interesujących nas zagadnień.
Karol Piekarski, Waldemar Węgrzyn
21 03 2017
Gdzie ta kultura – geografia wydarzeń kulturalnych wg Facebooka
Czy na podstawie danych z Facebooka możemy stworzyć mapę kulturalnych aktywności w mieście? Spróbowaliśmy. Wykorzystując publikowane w serwisie informacje chcieliśmy prześledzić dynamikę życia kulturalnego i sprawdzić czy centrum miasta jest jednocześnie centrum kultury.
Hanna Kostrzewska, Paweł Jaworski
09 03 2017
Wizualizacja danych z Facebooka. Czego nie dowiesz się o swoim fanpejdżu ze statystyk administratora
Administratorzy stron na Facebooku posiadają zaawansowane narzędzia statystyczne umożliwiające śledzenie i analizę zaangażowania swoich użytkowników. Jeśli jednak zechcą porównać swoje osiągnięcia ze stronami podobnych instytucji lub konkurentów, zmuszeni są do skorzystania z płatnych usług firm analitycznych. Alternatywnie mogą oni sięgnąć do danych z innego źródła – publicznego interfejsu programistycznego Facebooka. Właśnie w taki sposób postanowiliśmy sprawdzić, czy badacze kultury lub organizatorzy wydarzeń mogą zdobyć podstawową wiedzę o dowolnych fanpejdżach, wykonując własne analizy i wizualizacje.
Karol Piekarski, Waldemar Węgrzyn
20 02 2017
Studio NAND: Nie ma nic gorszego niż wizualizacja, która ma przekazać zbyt wiele informacji naraz
Przedstawiciele berlińskiego studia projektowego NAND po raz kolejny odwiedzili Medialab Katowice. Steffen Fiedler i Stephan Thiel poprowadzili dwudniowy warsztat dla przedstawicieli instytucji realizujących wspólnie projekt Shared Cities oraz wygłosili wykład otwarty w Strefie Centralnej. W rozmowie z Medialabem eksperci wizualizacji danych opowiadają o swojej pracy, najlepszych praktykach wizualizacyjnych i przyszłości branży.
Łukasz Mirocha
30 01 2017
Piotr Migdał o warsztatach data science: Analiza danych o kulturze wpisuje się w pozytywną wizję Smart City
W ramach projektu Shared Cities grupy warsztatowe pod okiem Piotra Migdała, eksperta data science, pracują nad szeregiem narzędzi pozwalających na analizę i wizualizację danych z mediów społecznościowych. Analiza sieciowa wykonywana dzięki powstającym narzędziom pozwala zbadać i przedstawić w różnej formie deklarowane uczestnictwo w aktywnościach kulturalnych na terenie Katowic.
Łukasz Mirocha
20 01 2017
Odkrywanie i prezentowanie historii miasta. Warsztaty edytowania haseł Wikipedii
Od 2016 roku Medialab Katowice przygotowuje projekt na temat ulicy Kościuszki, by przedstawić jej historię za pomocą narzędzi cyfrowych i różnego rodzaju danych: zdigitalizowanych map i fotografii, skanów materiałów archiwalnych, planów budynków oraz szkiców ich fasad. Tym razem Medialab we współpracy ze Stowarzyszeniem Wikimedia Polska zorganizował otwarte warsztaty edytowania zbiorów Wikipedii.
Łukasz Mirocha
12 01 2017
Od odpowiedzi do wizualizacji: jak usprawnić proces przetwarzania danych z badań ankietowych
Zanim głos oddany w badaniu ankietowym trafi do raportu lub efektownej wizualizacji, musi przejść przez wieloetapowy proces przetwarzania danych. Opisujemy krok po kroku, jak usprawnić zbieranie i czyszczenie danych, by przyspieszyć prezentację wyników badania i pozyskać lepszej jakości odpowiedzi.
Karol Piekarski
10 01 2017
Co dane mówią o kulturze? Badania oparte na danych
Dzięki badaniom opartym na danych (data-driven) możemy powiązać wiedzę o zachowaniach użytkowników mediów społecznościowych z wynikami badań odbiorców kultury prowadzonych tradycyjnymi metodami. Łączymy w ten sposób precyzję badań ankietowych, pozwalających zrozumieć motywacje uczestników, z zaletami automatycznej analizy dużych zbiorów danych, która ułatwia odkrywanie niedostrzeganych dotąd trendów i zależności.
Karol Piekarski