Berliner Gespräche zur Digitalen Kunstgeschichte (Bilderflut – Bilderschatz): Unterschied zwischen den Versionen

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''Peter Bell, Universität Heidelberg, HCI''
 
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* "Veredelung" von Bilddaten
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** bisher wenig zu Bildaufbau und Inhalt
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* Ziel: visuelle Bildauswertung
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* Computer Vision
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** low level: Texturen, segmentieren, pattern recognition
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** high level: Objekt- und Szenenerkennung
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* z.B. künstlerisches Sehen als Ansatz für künstliches Sehen
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* Objekt- und Szenenerkennung
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** für Suche in großen Bildbeständen
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** Visualisierung von Zusammenhängen
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Expertensystem
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* interaktiver Umgang mit Algorithmus
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* Bewertung von Suchergebnissen
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* Trainieren von Objekten
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* Analysen von Ähnlichkeit und Abweichung
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Crowd sourcing
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* Segmentierung (Box, Kontur), Tagging
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* Qualitätskontrolle (edit task)
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* Laien oder Experten (Kanal)
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* Grad an Gamification
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* Motivation
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Gegenseitige Zuarbeit und Evaluierung (crowd - Expertensysteme)
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== Auf Schatzsuche im Bauch der Bilddatenbank: Qualität und Nutzen crowdbasierter Tags am Beispiel von ARTigo ==
 
== Auf Schatzsuche im Bauch der Bilddatenbank: Qualität und Nutzen crowdbasierter Tags am Beispiel von ARTigo ==

Version vom 7. Juli 2014, 15:12 Uhr

Die Berliner Gespräche zur Digitalen Kunstgeschichte haben am 7. Juli 2014 das Thema Bilderflut – Bilderschatz.

7. Juli 2014, 11-16:30h
Institut für Kunst- und Bildgeschichte (IKB) der Humboldt-Universität zu Berlin
Jakob-und-Wilhelm-Grimm-Zentrum, Geschwister-Scholl-Str. 3, D-10117 Berlin, Auditorium

Einführung

Jede Sekunde werden Hunderttausende von Bildern produziert und über das Netz zugänglich gemacht. Die digitalen Formate ermöglichen nicht nur eine quantitative Steigerung, sondern sie definieren auch das Verhältnis von sichtbarem Bild, Informationen und den dargestellten Objekten neu. Gemessen an der ununterbrochen produzierten Bildermenge wirken die üblichen Methoden im Umgang mit Bildmaterial geradezu archaisch: Bildarchive katalogisieren Bilder nach aufwändigen Schemata und produzieren kleine Mengen fachspezifisch verschlagworteter Datensätze. Zugleich schwillt die Bilderflut im Internet in unvergleichlich größerem Umfang weiter an – diejenigen Daten, die entstehen, ohne „hochgeladen“ zu werden, gar nicht mitgerechnet.

Diese Flut ist aber auch ein Schatz. Sowohl als Dokumentation von Kunstwerken und überhaupt unserer gestalteten Umwelt, aber auch als selbstständige Werke, sind diese Bilder für die kulturhistorischen Disziplinen zugleich Medium und Gegenstand. Aber anders als Texte entziehen sich Bilder Ordnungsprinzipien und lassen sich nicht ohne Weiteres nach „Sinn“ durchsuchen. Daher stellen sich folgende Fragen: Wie können wir in den großen Materialmengen das finden, was wir suchen? Wie das Material sortieren und gruppieren? Wie speichern, dass wir es wiederfinden? Wie es mit anderen digitalen Wissensbeständen in Verbindung bringen? Aber auch: Wie verändert sich unser Verhältnis zu Bildern generell?

In durchaus pragmatischer Perspektive möchte die Veranstaltung das ganze Spektrum der technischen, fachlich-organisatorischen und kultur- und bildgeschichtlichen Aspekten des Themas in den Blick nehmen.

Diskussion

Auf der Diskussionsseite können sich Teilnehmer mit eigenen Beiträgen beteiligen (Benutzerkonto im Wiki erforderlich).

Programm

(geplant):

11.00
Begrüßung
11.15
Harald Klinke, Georg-August-Universität Göttingen: Was sind 1 Mrd. Bilder? Big Data in den Bildwissenschaften
11.45
Matthias Bruhn, Humboldt-Universität zu Berlin: Bilderflutungen
12.15
Mittagspause
13.30
Peter Bell, Universität Heidelberg, HCI: Menschen, Maschinen, Bilddaten. Aufgabenverteilung und Entwicklungsarbeit in der Bilderschließung
13.50
Sabine Scherz, Ludwig-Maximilians-Universität München: Auf Schatzsuche im Bauch der Bilddatenbank: Qualität und Nutzen crowdbasierter Tags am Beispiel von ARTigo
14.10
Lisa Dieckmann, prometheus: Mona Lisas Schwestern – zum Umgang mit Redundanzen, Bildqualität und heterogenen Metadaten
14.30
Werner Köhler, Foto Marburg, Deutsches Dokumentationszentrum für Kunstgeschichte: Baken in der Bilderflut. Standards, Normdateien, Vokabulare für kulturelle Bilddatenbanken
14.50
Kaffeepause
15.00
Bell, Bruhn, Dieckmann, Klinke, Köhler, Scherz, Schelbert und Publikum: Diskussion


Was sind 1 Mrd. Bilder? Big Data in den Bildwissenschaften

Harald Klinke, Georg-August-Universität Göttingen

  • das Besondere: Bildmedium "Digitalbild"
    = Daten
  • Verknüpfung heterogener Informationen (Beispiel: Bildkartei)
    Computer: je mehr heterogene Daten vorhanden sind, desto besser gelingt automatische Zuordnung
  • Wie kann aus Daten Wissen generiert werden?
  • Eigenschaften von Daten:
    • volume
    • variety
    • velocity
  • Schatz: Verbindung mit weiteren Daten
  • Qualität der Daten ist entscheidend (nicht nur Menge)
  • Erkenntnisziele der Kunstgeschichte
    • empirische Wissenschaft
    • Datierung
    • Zuweisung zu Künstler
    • Werk in Kontext stellen, erklären, Bedeutung feststellen
  • Verknüpfung heterogener Informationen (Beispiel: Bildkartei)
  • Zusammenhänge von Bildern wie in einer Museumshängung

Bilderflutungen

Matthias Bruhn, Humboldt-Universität zu Berlin

Buchdruck und Kopien

  • Zensur
  • Raubdrucke

Fotografie: "Sammlungen jeder Art"

  • wiss. Archive
  • Massenproduktion
  • statist. Auswertung

Anf. 20. Jh.: "Bilderflut"

  • Kritik an Trivilialität/Schund/Masse
  • "Vermassung"
  • ABER: Massenmedien, gesellsch. Realität
  • Presse+BILDnachrichten (Fernsehen, Illustrierte)
  • Nachrichten- und Werbemarkt

Kunstgeschichtl. Archive

  • Prinzip der Verknappung (wertvolle Originale/Reproduktionen)
  • "Bilder ohne Betrachter" (z.B. Diapositve in schlechtem Zustand)
  • "Nutzung ist der beste Denkmalschutz"

kommerzielle Verwertung als Teil des Umgangs mit der Bilderflut

  • Versorgung mit Medien"kanälen" - aus dieser Sicht zu wenige Bilder!
  • Grenzen des Wachstums?

Menschen, Maschinen, Bilddaten. Aufgabenverteilung und Entwicklungsarbeit in der Bilderschließung

Peter Bell, Universität Heidelberg, HCI

  • "Veredelung" von Bilddaten
    • bisher wenig zu Bildaufbau und Inhalt
  • Ziel: visuelle Bildauswertung
  • Computer Vision
    • low level: Texturen, segmentieren, pattern recognition
    • high level: Objekt- und Szenenerkennung
  • z.B. künstlerisches Sehen als Ansatz für künstliches Sehen
  • Objekt- und Szenenerkennung
    • für Suche in großen Bildbeständen
    • Visualisierung von Zusammenhängen

Expertensystem

  • interaktiver Umgang mit Algorithmus
  • Bewertung von Suchergebnissen
  • Trainieren von Objekten
  • Analysen von Ähnlichkeit und Abweichung

Crowd sourcing

  • Segmentierung (Box, Kontur), Tagging
  • Qualitätskontrolle (edit task)
  • Laien oder Experten (Kanal)
  • Grad an Gamification
  • Motivation

Gegenseitige Zuarbeit und Evaluierung (crowd - Expertensysteme) Annotation - Interesse (crowd)

Auf Schatzsuche im Bauch der Bilddatenbank: Qualität und Nutzen crowdbasierter Tags am Beispiel von ARTigo

Sabine Scherz, Ludwig-Maximilians-Universität München

Mona Lisas Schwestern – zum Umgang mit Redundanzen, Bildqualität und heterogenen Metadaten

Lisa Dieckmann, prometheus

Baken in der Bilderflut. Standards, Normdateien, Vokabulare für kulturelle Bilddatenbankenm

Werner Köhler, Foto Marburg, Deutsches Dokumentationszentrum für Kunstgeschichte

Diskussion

Bell, Bruhn, Dieckmann, Klinke, Köhler, Scherz, Schelbert und Publikum



Weblinks