Autor: Maria

Gamestorming

Wie entstehen Ideen? Das Buch will diese Frage neu beantworten. Es zeigt, dass man nicht hexen muss, um kreativ zu sein, sondern spielen!

Der theoretische Einstieg ist gewöhnungsbedürftig. So entdecke ich u. a. eine ungewöhnliche Methodenbezeichung: „Post-up“. Gemeint ist Brainstorming auf Papier (Moderationskarten, Haftnotizzetteln). Manche Beschreibungen muten auch etwas umständlich an, wie etwa die zur Punktabstimmung: „Sie können zum Beispiel allen Anwesenden zehn kleine runde Aufkleber geben und sie bitten, sie auf das zu kleben, was sie am meisten interessiert. Und wenn jemand dann keine Aufkleber mehr hat, hat er auch keine Stimmen mehr.“ Puh… „kleine runde Aufkleber“? Naja, sowas nennt man schlicht Klebepunkte. Das Umständliche liegt vielleicht an der Übersetzung, sei’s drum. Außerdem fehlt ein Hinweis auf die Faustformel, wieviele Punkte man abhängig von Gruppengröße und Zahl der Themenkarten vorgeben soll (dafür gibt es gute Erfahrungswerte).

Dafür ist das Prinzip „Spielen“ grafisch sehr gut aufbereitet. Hier kann man sich tatsächlich inspieren lassen, wie man ein Vorgehen denen erklärt, die den Moderationsauftrag vergeben – und meist gar nicht selbst beim Arbeiten dabei sind. Die meisten „Spiele“ sind außerdem sauber beschrieben, z. B. der Produktkarton, hier als „Entwirf die Schachtel“ erzählt. Zu Beginn von Kapitel 3 gibt es eine Ultrakurzzusammenfassung der kommenden Abschnitte. Sehr lesefreundlich. Hätte ich mir für mehr Kapitel gewünscht.

Toll: Ein sehr einfaches visuelles Alphabet wird vorgestellt. Wirklich, wirklich simpel: Gerade Striche, Winkel, geometrische Grundformen, die jede und jeder zeichnen kann. Sehr praktisch. Und der Hinweis, dass beim Scribbeln immer auch Beschriftung erlaubt ist. Eine Skizze muss nicht selbsterklärend sein!

Noch was Inspirierendes: Es gibt eine schöne Idee, wie man auf zwei verschiedenen Arten ein „Zwangsranking“ durchführen kann, also Dinge in eine priorisierte lineare Reihenfolge zu bringen. Und dass man DANN die beiden entstandenen Rankings nochmal gegeneinander hält, um daran die Entscheidung abzuwägen, was davon man letztendlich macht, also welches Ranking der Gruppe sinnvoller erscheint. Im Buch klingt das so: „… wir Sie Ihr Geld am effektivsten ausgeben“ (wobei Geld als Metapher für eine Bepreisung / Relevanz dient).

Der Umgang mit dem Thema Fragen ist ebenfalls ungewöhnlich: Es gibt hier …

• … Eröffnungsfragen,
• … Navigationsfragen zur Richtungsfindung oder Zielsetzung oder Kurskorrektur: Z. B. „Was ist das“ oder „Was kann ich damit anfangen“, u. a. wenn man im Verlauf auf etwas Neues stößt
• … Untersuchungsfragen für eine eingehendere Analyse
• … Ausprobierfragen: Fantasieren oder um eine Analogie zu finden oder um etwas auf eine höhere Ebene zu bringen
• … Abschlussfragen: „Was davon können wir in den nächsten zwei Wochen auf die Beine stellen?“

 

Eine meiner Lieblingserkenntnisse findet sich auch wieder: „Hat man etwas […] öffnet, muss man es auch wieder […] schließen, um nicht die Energie der Gruppe zu verlieren.“ Wie wahr.

Fazit: Ungewöhnlicher Ansatz, frischer Wind. Vor allem für Fortgeschrittene oder Agil-Erfahrene

Themen

• Konflikte überwinden
• Engagement der Mitarbeiter steigern
• Zusammenarbeit optimeiren
• Kommunikation optimieren
• Verständnis von User-Experience verbessern
• Meetings kürzer und produktiver gestalten
• Komplexe Systeme und Dynamiken erkunden
• Wurzel des Problems erkennen
• Weg zur Lösung finden

Dave Gray, Sunni Brown und James Macanufo : „Gamestorming. Ein Praxisbuch für Querdenker, Moderatoren und Innovatoren“. dpunkt 2011. 29,90- EUR. ISBN 978-3-89721-326-5.

Ein paar Links dazu:

• Mehr Spiele: https://gamestorming.com
• Aktionsplan für Gruppen: https://grovetools-inc.com/collections/graphic-gameplan
• Vorlagen Visual Planning: https://grovetools-inc.com/collections/visual-planning-templates
• David Sibbet (Graphic Facilitation): https://davidsibbet.com/articles-media

 Maria

Blockchain kurz & gut

Blockchain: DER Begriff für technologische Innovation, wenn es um Handel und Vertrauen geht. Das Konzept dahinter zu verstehen, ist eher anspruchsvoll. Ganz kurz: Eine Blockchain ist eine Datenstruktur, die in kryptografischen Protokollen eingesetzt wird, um Sicherheit gegen Angriffe, Lug und Betrug zu gewährleisten.

Nach einer kurzen Erläuterung der kryptografischen Grundlagen erklärt der Autor den Aufbau eines Blockchain-basierten Protokolls von Grund auf. Ausgehend von einem Protokoll, das jeder kennt, der schon einmal E-Banking benutzt hat, baut er Stufe um Stufe eine Menge an Sicherheits- und Verbesserungsmechanisen auf. In Form von Beispiel-„Coins“ stellt er für verschiedene Probleme einzeln dar, wie man das Problem löst. Und am Ende erreicht man als Leserin Verständnis für das Prinzip der Blockchain.

Abschließend werden mit dem gewonnenen Verständnis Anwendungsfälle von Blockchains identifiziert und auch ausgeschlossen. Man lernt ausgewählte Blockchain-Anwendungen wie Zeitstempel für Dokumente, fälschungssichere Logs und verifizierbare Zufallszahlen kennen.

In kurzen Abschnitten verständlich erläutert, garniert mit ebenso gut ausgewählten grafischen Darstellungen. Etwas Übung im Lesen formaler Modellierung (z. B. UML-Vorkenntnisse) hilft, ist aber nicht unbedingt Voraussetzung für das Verständnis.

Geschrieben ist das Buch für alle, die Software entwickeln, mit IT-Architektur zu tun haben und IT-Entscheidungen verantworten.

Fazit: Wirklich lesenswert.

Themen

• Hashfunktionen
• Digitale Signaturen
• Digitales Geld und Coins
• Double-Spending-Problem
• Private Blockchains
• Proof-of-Work-Prinzip: Rechenleistung verhindert multiple Identitäten aus einer Hand
• „Ein nicht zu stoppender Computer“

Kai Brünnler : „Blockchain kurz & gut“. dpunkt 2018. 11,90 EUR. ISBN 978-3-96009-070-0.

Zum Weitermachen jenseits dieser Lektüre: Python, NaCl-Bibliothek, Kommandozeilentool, Hashcash

 Maria

Deep Learning Kochbuch

Mit den passenden Tools und Frameworks sowie dank der Vorarbeit von Generationen von Wissenden ist der Einstieg in die Entwicklung von Deep-Learning-Anwendungen auch für Softwareentwickler*innen möglich, die keine umfassenden Machine-Learning-Kenntnisse haben. Das Buch liefert dafür Rezepte für typische Aufgabenstellungen des Deep Learnings.

Ein paar Voraussetzungen braucht es aber schon, um das Buch nutzen zu können. Man sollte sich auf GitHub bewegen können, den Umgang mit der Shell schon mal praktiziert haben, in Python ein paar Schritte gemacht haben.

Am Anfang steht die „Kultur des Teilens“: Open Data, Open Source, Open-Access-Publishing. Damit hat man schon eine Menge Fundament für die eigenen Projekte. Und wer das Buch zitieren möchte, macht dem Autor (und den Übersetzern) eine Freude – verlangt wird das Zitieren explizit nicht. Sehr sympathisch. Wer auf sich hält, zitiert natürlich trotzdem.

Jedes Kapitel behandelt ein Projekt, u. a. Ähnlichkeiten von Texten mithilfe von Word-Embeddings berechnen. Oder die Stimmung eines Textes erkennen und passende Emojis dazu vorschlagen. Oder ein Empfehlungssystem für Filme basierend auf Wikipedia-Links erstellen. Schön auch: Die Visualisierungsanwendung, das ergibt z. B. eine Weltkarte zum Kaffeekonsum mit verschieden satten Farben je nach Menge.

Der Aufbau der Kapitel unterstützt den Überblick: Problem – Lösung – Diskussion. So erschließt sich schnell der Anwendungskontext und man verliert sich nicht so leicht (nur) in Programmierdetails. Im Abschnitt Diskussion werden u. a. Fallstricke bei der Interpretation von statistischen Daten offenbart: Ist der Kaffeekonsum in Zentralafrika gleich Null oder haben wir einfach nur keine Daten von dort?

Die Codebeispiele sind in Python geschrieben und auf GitHub als Python-Notebooks frei verfügbar. Als Tools kommt neben Python die Open-Source-Biblotohek für Neuronale Netze, Keras, zum Einsatz, außerdem NumPy / SciPy / scikit-learn (Pakete bzw. Bibliotheken zum wissenschaftlichen Rechnen in Python) und Jupyter Notebook (ein Notebook für Python).

Schon das Vorwort gefällt mir: Gut strukturiert und leicht verständlich inklusive Einordnung des Themas Deep Learning in die Welt der Anwendung. Hier erfährt man ein bisschen was vom Mehrwert dieser programmiertechnischen Fachdisziplin mit ihren Neuronalen Netzen, Machine Learning & Co.

Fazit: Interessante Lektüre – und man kann hinterher ’ne Menge Sachen machen…

Themen

• Neuronale Netze und Netzwerktypen
• Text- / Bild- / Klangverarbeitung
• Datenbeschaffung
• Datenvisualisierung
• Hund-Katze-Klassifikator
• Ergebnisse teilen (auch mit Nutzern)
• Fehler beheben
• Pandas (nicht die Bären!)

Douwe Osinga (Übersetzung Marcus Fraaß und Konstantin Mack): „Deep Learning Kochbuch. Praxisrezepte für einen schnellen Einstieg“. dpunkt 2019. 34,90 EUR. ISBN 978-3-96009-097-7.

 Maria

Einstieg in die Bildgestaltung

Das Buch richtet sich an Hobbyfotograf*innen ebenso wie an Neulinge oder Leute, die ihr Smartphone fürs Fotografieren nutzen. Es gibt anständig viele Beispielbilder mit Erläuterungen, die sich schwerpunktmäßig auf gestalterische Aspekte beziehen.

Statt stumpf Regeln aufzulisten, geht es hier explizit auch um den Kontext, in den das Bild (später) gesetzt wird. Dieser konkrete Einsatzzweck kann aus einem „objektiv schlechten“ Bild ein passendes machen oder ein „perfektes“ Foto als wahrlich ungeeignet erscheinen lassen.

Der Autor und Fotograf ist offensichtlich erfahren – und das nicht nur technisch, sondern auch lebenserfahren. Das zeigt sich deutlich am Beispiel der Perspektive der Bild-betrachtenden Menschen, die sich ein Foto ansehen. Sie sehen nicht alle dasselbe. Sie bringen ihre Erwartungen, Erfahrungen, Gefühle, Wahrnehmungen und Sehgewohnheiten mit. Genauso klug wie diese Sicht ist der Rat des Autors, dass man sich genug Zeit zum Üben zugestehen sollte. Also wirklich. Zum Verinnerlichen der Kameratechnik zum Beispiel. Oder genauso auch zum Schärfen des Blicks. Und dass man beim Üben fokussiert vorgeht. Sich auf einen Aspekt (in Zahlen: 1) konzentrieren.

Und noch so ein guter Tipp: Schlechte Bilder konsequent löschen, spätestens am Rechner. Warum? Speicher sparen? Nö. Weil man sich ungern durch fette Fotoordner klickt, in denen (auch) schlechte Bilder sind. Durch Ordner mit gelungenen Fotos dagegen wühlt man sich doch ganz gern. Weitere Tipps… findet Ihr im Buch.

Fast schon weise nimmt der Profi typische Gestaltungstipps unter die Lupe und entmystifiziert sie:

• Motiv nie in der Bildmitte!
• Gestaltungsregeln unbedingt einhalten! Unbedingt brechen!
• Immer! Goldener Schnitt!
• Drittelregel einhalten und immer tolle Fotos bekommen!
• ….

Das Glossar am Ende enthält Verweise auf die Kapitel, in dem der Begriff vorkommt. Danke dafür, auch hier hat jemand mitgedacht. Ganz zum Schluss gibt es noch eine praktische Umrechnungstabelle für Brennweiten (Vollformatobjektive, APS-C-Objektive, FT/MFT-Objektive).

Okay, hier noch mein Lieblingstipp jenseits der üblichen Faustformeln, weil ich ihn zwar schon oft hörte, aber erst hier anhand eines anschaulichen Beispiels so richtig treffend umgesetzt gesehen habe: Eine Gesamtsituation in mehrere Motive aufteilen. So kann man beispielsweise einen Sonnenuntergang in Ausschnitten statt als einzelnes großes Bild fotografieren: Wellen, Seevögel, Strand, die Sonne mit Wolken und Gischt, Wellen, Personen am Strand, …

Fazit: Ungewöhnlicher und kluger Ansatz, nützliche Tipps kurz und exzellent aufbereitet

Themen

• Motiv wählen
• Licht und Farbe nutzen
• Objektive einsetzen
• Motive grafisch gestalten
• Fotos aufräumen
• Bildelemente platzieren
• Blick führen
• Schärfe, Bewegung, Fokus und Langzeitbelichtung

Georg Banek : „Einstieg in die Bildgestaltung. 50 Tipps für bessere Bilder“. dpunkt 2019. 19,95 EUR. ISBN 978-3-86490-659-6.

 Maria