Data Visualization and Population Politics in Pearson’s Magazine, 1896–1902
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates population journalism, a fin-de-siècle periodical genre that combined data visualization with narrative analysis of vital statistics about human populations. Through the visualization of population data, population journalism combined Victorian popular culture and population politics, or what Michel Foucault terms ‘biopolitics’. Following an overview of biopolitics, vital statistics, and data visualization in the long nineteenth century, the article focuses on population journalism in Pearson’s Magazine to examine how this genre combined the verbal rhetoric of statistical narrative with the visual, spatial, and material aesthetics of data visualization to represent the British nation as a managed population body. Pearson’s used two types of images for its population journalism: abstract data visualizations reproduced by line-block engraving and photorealistic data visualizations reproduced by halftone engraving. Through their respective aesthetics, the abstract and photorealistic population visualizations imbricated modern image reproduction technology and modern statistical methods, encouraging readers to conflate population politics with popular culture. While the abstract visualizations rationalized the individual body as an abstract population unit, the photorealistic visualizations remediated the individual body as a component of multimodal, mass print spectacle. This case study demonstrates that historical and contemporary population data visualization, as a set of practices for quantifying human life, enacts a biopolitics of normalization. My analysis also shows that fully understanding this politics requires attention to the roles played by the medium and aesthetic affordances of a particular data visualization, the media literacy of its users, and the ideological genealogy of the data visualization practices that produced it.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».