统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Data visualizations and ideology

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数据可视化是信息和数据的图形化表示。通过使用像图表、图形和地图这样的视觉元素,数据可视化工具提供了一种方便的方式来查看和理解数据的趋势、异常值和模式。

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  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Data visualizations and ideology

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Data visualizations and ideology

The perspective of Data visualizations and ideology captures the ways in which data visualizations privilege certain views of the world, and through dissemination and audience engagement thus work as manifestations or carriers of ideology. From this perspective, data visualizations are integral to the production of meanings, signs, and values in social life, and, according to Marxian thought, a vehicle for the legitimation of the ideas of a particular group or class. Through their dissemination, data visualizations thus may work in the service of particular ideologies – be it for change or for preserving the status quo. Several chapters in this book highlight how data visualizations are not innocent or neutral representations of facts, but are indeed promoting a certain view of the world or establishing a certain kind of epistemology. Hill (this volume) for instance, shows how data visualizations of abortion work to naturalize limitations on access to reproductive healthcare.

From an ideological perspective, data visualizations primarily have pre-political significance, rather than direct bearings upon politics (understood in a narrow sense). Data visualizations can contribute to naturalize or challenge certain broad worldviews. Consider for instance how data visualizations can frame socio-economic disparities as dramatic and critical, or conversely, as natural and inevitable. Such worldviews promoted through data visualizations may in turn be highly significant in legitimating or challenging the priorities of political bodies or actors, or in informing voting preferences.

This perspective contrasts to that of deliberation. A deliberative perspective presupposes that data visualizations form part of the exchange of arguments open to validation or critique. In contrast, data visualizations seen from an ideological perspective, work to conceal or naturalise propositions that are nonetheless laden with a particular view of the world.

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Data visualizations and citizenship

Data visualizations and citizenship is a perspective emphasizing the different ways in which data visualization can enable people to function as citizens. It does not capture direct impacts of data visualizations on political processes or decision-making. Rather, the political significance here resides in how data visualization may foster engagement with these processes and political participation more broadly.

This perspective lends itself to participatory models of democracy, most notably what is known as the republican and deliberative models of democracy (Held, 2006). These posit that democratic citizenship is not confined to the act of voting, and that broad citizen participation and engagement constitute the core of democratic politics. It is important to note, though, that in the same way that data visualization works as a resource for informed and critical citizenship, it may also work as a tool for misinformation and manipulation, and consequently contribute to the erosion of informed and critical citizenship.
An obvious capacity through which data visualization may enable citizens is by providing them with information and with tools for making sense of complicated political issues. It may enable citizens to take part in political will and opinion formation as well as to form informed party preferences. Moreover, data visualizations may also provide valuable input to the everyday and informal discussions among ‘ordinary people’, sitting at the core of deliberative models of democracy.

Coleman and Moss’s (2016) study of televised election debates and their audiences offers one example of how data visualization may work to promote informed and critical citizenship. In the context of television debates, they identify data visualization as a key sense-making technology through which viewers can be addressed in an inclusive manner by politicians, as well as a tool for citizens to understand and evaluate claims made by politicians and parties.
Moreover, given open data sources and rising levels of technical literacy, the production and dissemination of data visualizations by citizens or activists constitutes a bottom-up form of civic engagement in itself. Such a bottom-up perspective is highlighted by D’Ignazio \& Bhargava (this volume). These contributors argue that the diffusion of visual-numerical literacy is critical for enabling non-elite members of society to produce their own counterhegemonic data visualizations. Similarly, Pinney (this volume) highlights the importance of data literacy for participation in today’s datafied society.
So far in my treatment of data visualizations’ relevance for citizenship, I have highlighted what could roughly be labelled as ‘cognitive’ dimensions. However, people’s engagement with political causes or issues, and inclination to participate more generally, is a question about more than rational judgements and uptake of factual information. It is also a matter of feelings and belongings. Civic engagement hinges on sympathies, antipathies, identifications, passions, and so on. In order to be motivated to act as a citizen, one needs to feel as part of the community that makes up the polity (Kymlicka, 2015; Dahlgren, 2002). Or conversely, feelings of being excluded from community may also motivate political engagement, or political struggle for inclusion more generally. These affective and affinitive aspects of citizenship imply a significant role for data visualizations.

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Data visualizations as political-administrative steering tool

The perspective of Data visualizations as political-administrative steering tool captures scenarios where data visualization is used instrumentally to guide policy or decision-making. It is thus a perspective in which data visualization is assumed to have a strong and direct link to politics. In contrast to the other perspectives, the significance of data visualizations here does not necessarily depend on their circulation in the public sphere or their uptake by non-expert citizens. Rather, the perspective assumes a trajectory directly from experts to policymakers or between other elite actors, who are often connected to scientific, economic, and political institutions. I will illustrate this perspective using an example from the field of global climate policy. ${ }^{1}$

Here, I zoom in on how visualizations of climate data inform how The United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) sets its climate policy goals. A main focus of this political body is to set the temperature target; the maximum allowable warming to avoid dangerous anthropogenic interference in the climate. The UNFCCC regularly commissions scientific reports on which to base policymaking. These reports are commissioned from The Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), a scientific body consisting of thousands of scientist and other experts. As part of these lengthy reports the IPPC produces a short version of the report, called Summary for Policymakers, which addresses policymakers directly. Among other things, this summary presents research-based scenarios guiding policymakers, who also finally approve the summary. These summaries routinely contain data visualizations.

For instance, a regular staple in these summaries has been the visualization feature called the ‘burning ember’ (see New York Times, 20og). In the form of coloured bar graphs, the ‘burning ember’ visualizes risks (the redder, the more critical) associated with different scenarios of increased global mean temperatures. As such, the ‘burning ember’ provides an example of how data visualizations address ‘strong’ publics, whose discourse encompasses both opinion formation and decision-making. It is thus also an example of how data visualizations may attain very concrete and manifest political significance as aids for political decisions. However, the inclusion of the ‘burning ember’ has been criticized precisely for being too instructive. Rather than merely visualizing problems-which is the mandate of the scientists – it is criticized for employing visual rhetoric that command certain responses (see, for instance, Mahoney \& Hulme, 2012).

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数据可视化代写

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Data visualizations and ideology

数据可视化和意识形态的视角捕捉到数据可视化赋予某些世界观以特权的方式,并通过传播和受众参与,从而成为意识形态的表现或载体。从这个角度来看,数据可视化是社会生活中意义、符号和价值的产生不可或缺的一部分,并且根据马克思主义思想,它是使特定群体或阶级的思想合法化的工具。因此,通过它们的传播,数据可视化可以为特定的意识形态服务——无论是为了改变还是为了维持现状。本书中的几章强调了数据可视化如何不是对事实的无辜或中立的表示,而是确实在促进某种世界观或建立某种认识论。

从意识形态的角度来看,数据可视化主要具有前政治意义,而不是直接影响政治(狭义上的理解)。数据可视化有助于自然化或挑战某些广泛的世界观。例如,考虑一下数据可视化如何将社会经济差异描述为戏剧性和关键性的,或者相反,将其描述为自然和不可避免的。通过数据可视化推广的这种世界观反过来可能在使政治机构或参与者的优先事项合法化或挑战,或在告知投票偏好方面具有重要意义。

这种观点与审议的观点形成对比。审慎的观点假定数据可视化构成了对验证或批评开放的论点交换的一部分。相比之下,从意识形态的角度来看,数据可视化可以隐藏或自然化那些仍然充满特定世界观的命题。

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Data visualizations and citizenship

数据可视化和公民身份是一个强调数据可视化可以使人们以公民身份发挥作用的不同方式的观点。它没有捕捉到数据可视化对政治进程或决策的直接影响。相反,这里的政治意义在于数据可视化如何促进对这些过程的参与和更广泛的政治参与。

这种观点适用于民主的参与模式,最值得注意的是所谓的共和和协商民主模式(Held,2006)。这些假设民主公民不局限于投票行为,广泛的公民参与和参与构成了民主政治的核心。然而,重要的是要注意,就像数据可视化作为知情和批判公民的资源一样,它也可能作为错误信息和操纵的工具,从而导致知情和批判公民的侵蚀。
数据可视化可以帮助公民的一个明显能力是通过为他们提供信息和工具来理解复杂的政治问题。它可以使公民参与政治意愿和意见的形成以及形成知情的政党偏好。此外,数据可视化还可以为“普通人”之间的日常和非正式讨论提供有价值的输入,这些讨论是民主协商模型的核心。

Coleman 和 Moss(2016 年)对电视选举辩论及其观众的研究提供了一个例子,说明数据可视化如何促进知情和批判性的公民意识。在电视辩论的背景下,他们将数据可视化视为一种关键的意义构建技术,政治家可以通过该技术以包容的方式向观众提问,同时也是公民理解和评估政治家和政党提出的主张的工具。
此外,鉴于开放的数据源和不断提高的技术素养,公民或活动家制作和传播数据可视化本身就构成了一种自下而上的公民参与形式。D’Ignazio \& Bhargava(本卷)强调了这种自下而上的观点。这些贡献者认为,视觉数字素养的传播对于使非精英社会成员能够产生自己的反霸权数据可视化至关重要。同样,Pinney(本卷)强调了数据素养对于参与当今数据化社会的重要性。
到目前为止,在我处理数据可视化与公民身份的相关性时,我已经强调了可以大致标记为“认知”维度的内容。然而,人们对政治事业或问题的参与,以及更广泛地参与的倾向,不仅仅是理性判断和对事实信息的吸收的问题。这也是感情和财产的问题。公民参与取决于同情、反感、认同、激情等等。为了有动力成为公民,人们需要感受到自己是构成政体的社区的一部分(Kymlicka,2015;Dahlgren,2002)。或者相反,被排斥在社区之外的感觉也可能激发政治参与,或者更广泛地为包容而进行的政治斗争。

统计代写|数据可视化代写data visualization代考|Data visualizations as political-administrative steering tool

数据可视化作为政治-行政指导工具的观点捕捉到了数据可视化被工具性地用于指导政策或决策制定的场景。因此,在这种观点中,数据可视化被认为与政治有着强烈而直接的联系。与其他观点相比,这里数据可视化的重要性并不一定取决于它们在公共领域的流通或非专家公民的接受度。相反,该观点假设了一条直接从专家到决策者或其他精英参与者之间的轨迹,这些参与者通常与科学、经济和政治机构有联系。我将使用全球气候政策领域的一个例子来说明这一观点。1

在这里,我放大了气候数据的可视化如何告知联合国气候变化框架公约 (UNFCCC) 如何设定其气候政策目标。这个政治机构的一个主要焦点是设定温度目标;最大允许升温,以避免对气候造成危险的人为干扰。UNFCCC 定期委托制定决策的科学报告。这些报告受政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 委托,该委员会是一个由数千名科学家和其他专家组成的科学机构。作为这些冗长报告的一部分,国际植保公约编写了一份简短的报告,称为决策者摘要,直接针对决策者。除其他事项外,本摘要提供了基于研究的情景指导政策制定者,他们也最终批准了该摘要。

例如,这些摘要中的常规主要内容是称为“燃烧的余烬”的可视化功能(参见纽约时报,20og)。以彩色条形图的形式,“燃烧的余烬”可视化与全球平均温度升高的不同情景相关的风险(越红,越严重)。因此,“燃烧的余烬”提供了一个数据可视化如何解决“强大”公众的例子,他们的话语既包括意见形成又包括决策制定。因此,这也是数据可视化如何获得非常具体和明显的政治意义的一个例子,作为政治决策的辅助手段。然而,将“燃烧的余烬”纳入其中却被批评为过于具有指导意义。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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