Hálózatok, gráfok, modellek, konnektogramok, csomópontok: a hálózattudomány fontos elemei, amelyek az adatvizualizáció segítségével elevenednek meg előttünk a Barabási Lab:  Rejtett mintázatok. A hálózati gondolkodás nyelve című kiállításon a Ludwig Múzeumban. Beszámolunk arról, miért érdemes megnézni a kiállítást, és hogyan érhetjük tetten a hálózatokat a mindennapjainkban.

2020. 11. 02. Írta: Keresztes Viola, Taxner Tünde, borítókép: Pixabay, Pexels

A hálózatkutatás egy univerzális módszer: művelői feltárhatják az orvostudomány, de akár a csillagászat mélyrehatoló összefüggéseit is. A kutatók elsőre értelmezhetetlen, töméntelen adatot tartalmazó halmazokból és adatbázisokból rendszereket alkotnak, tendenciákat állapítanak meg, vagyis érthetővé teszik az összefüggéseket. A modern számítástechnikai kapacitások és szoftverek mára lehetővé teszik ezeket a komplex elemzéseket, azonban az ember szerepe továbbra sem elhanyagolható. A kiállítás ugyanis rámutat arra, hogy a tudományból hogyan lesz művészet.

A kiállítás a hálózatkutatással foglalkozó Barabási Lab projektjei közül állít ki néhányat, melyek az elmúlt 25 év legkülönbözőbb jelenségeinek hálózatait mutatják be. A projektek végigvezetik a látogatót a hálózatkutatás és az adatvizualizáció történelmén. Az először 1995-ben bemutatott projekttől kezdve napjainkig láthatunk modelleket többek között a vírusokról, az ízek hálózatáról, a betegségekről, az álhírekről és a magyar művészeti hálóról. A kiállítás aktuális témákkal kapcsolatban mutat be olyan összefüggéseket, amelyek a laikusok számára is lenyűgözőek. 

A kiállítás kulcsszava az „egybenlátás”, ami jól kifejezi azt, hogy a hálózati gondolkodásban milyen központi szerepe van az adatok vizualizációjának. A bemutatott projektek mindegyikében érdekes összjátékot képez a hálózattudomány, aminek eredményeként sokkal többet láthatunk egy-egy műalkotásnál, hiszen itt a cél egy olyan összjáték megvalósítása, ahol az eltérő tudományterületek képesek egymást magyarázni, és a láthatatlant áttekinthető formában bemutatni.

Kép: Pete Linforth, Pixabay

A Ludwig Múzeum steril tereit betöltik a virtuális és valóságos adatszobrok, melyek nemcsak komplexitásukkal, hanem színeikkel és formáikkal is lenyűgözik a látogatókat. Barabási eredetileg szobrásznak készült, és a 3D-s nyomtatási technika folyamatos fejlődésével most már ezt az álmát is megvalósíthatja. A megfogható adatszobrok ugyanis úgy jönnek létre, hogy a virtuális modelleket kinyomtatják. Tabletek és egy VR-szemüveg segítségével a szobrok még több dimenziót kapnak, megelevenednek és megtelnek tartalommal. A virtuális valóság segítségével azokat a hálózatokat ábrázolják, melyek annyira bonyolultak, hogy nem lehet őket kinyomtatni. Ezen a budapesti kiállításon láthatunk ilyet először a Barabási Labtől, és valóban benne lehetünk a hálóban.

Pár hónapja minden nap fokozottan érezhetjük a hálózatok jelenlétét és jelentőségét az életünkben: a járványhelyzet folyamatosan felhívja rá a figyelmünket. A kiállítás, mivel 2020. október 10-én nyílt meg, erre is reagál. Korábbi betegségkutatásából inspirálódva Barabási akkora köveket keresett, melyek megfelelően ábrázolnak bizonyos betegségtípusokat, majd színekkel körbefestette őket. A betegségek sokszor fájdalmas, mégis sokszínű árnyékai így jelennek meg szemmagasságban előttünk.

A kiállítás egyik legfontosabb tanulsága, hogy a hálózattudomány - bármennyire is bonyolultnak tűnik - a mindennapokban is használható. Ajánljuk mindenkinek, aki olyan kiterjesztett kulturális élményre vágyik, melynek során a gyönyörű adatvizualizációk élvezete mellett a világ működéséről is tanulhat újat. Ha szükségünk van rá, hogy kapcsolati hálókban tájékozódjunk, cégünket kontextusban helyezzük, vagy kutatásunkba egy új szempontot szeretnénk beemelni, fordulhatunk már meglévő elemzésekhez. Ha pedig mi is szeretnénk belevágni, és gyakorolni, hogyan kell hálózatokban gondolkodni, kezdjünk el olyan egyszerű vizualizációs eszközöket alkalmazni, mint például a jól ismert gondolattérkép. Mindig tanulhatunk abból, ha láttatjuk a gondolkodás logikáját, és vizualizáljuk a problémák szerkezetét.