Im Wissenschaftspodcast #arthistoCast dreht sich alles um die Digitale Kunstgeschichte. Dabei geht es um den Einsatz digitaler Methoden in der kunsthistorischen Forschung, also um die Frage, wie technische Entwicklungen für das Fach genutzt werden können und wie sich die Forschung im Zuge der Digitalisierung verändert hat. In jeder Folge sind Expert*innen aus unterschiedlichen Fach- und Arbeitsbereichen zu Gast, um über ihre Arbeit und ihre Erfahrungen mit digitalen Methoden und Technologien zu sprechen. Dabei geht es nicht nur um gute Lösungsansätze und etablierte Systeme, sondern auch um aktuelle Herausforderungen und Möglichkeiten, die mit der Anwendung digitaler Methoden in der Kunstgeschichte einhergehen. Jacqueline Klusik-Eckert führt die Zuhörer*innen dabei durch den Begriffsdschungel der Technikwelt und hilft, jeder und jedem einen Einstieg in die Themenfelder zu finden...
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episode 4: Folge 4: Visuelles Flanieren – Mit Computer Vision in großen Bildmengen suchen
Im Zuge der Digitalisierung von Museums- und Archivbeständen sind wir in der Kunstgeschichte mit einer enormen Menge heterogener Bilddatenbanken konfrontiert. Aber wie können wir uns diese großen Bilddatenmengen erschließen? Was ist visuelles Suchen und wie funktioniert die Technik dahinter?
In dieser Folge spricht Jacqueline Klusik-Eckert mit Prof. Dr. Peter Bell und Stefanie Schneider, M.Sc., über das visuelle Suchen in großen Bilddatenmengen. Dabei geht es neben einer Reflexion über unsere Suchstrategien in der Kunstgeschichte auch um Prototypen für das visuelle Suchen. Hierbei werden in experimentellen Anwendungen unterschiedliche Verfahren des Computersehens, Computer Vision, erprobt. Angefangen bei der Frage, ob es visuelles Suchen überhaupt schon gibt, werden unterschiedliche Suchverhalten und Routinen besprochen, wie man sich großen Datenmengen nähern kann. Dabei wird klar, dass das visuelle Suchen mittels Computer Vision Verfahren eher einem mäanderndem Flanieren ähnelt und hilft, über unsere menschlichen Wahrnehmungsgrenzen hinauszugehen. Welche Rolle diese Hilfsmittel bei der Erschließung von unkategorisierten Datenmengen spielen und wie man sie auch zur Inspiration für neue Forschungsideen nutzen kann, wird im gemeinsamen Gespräch erörtert.
Dabei gewinnt man einen Einblick in die Technik hinter der Benutzeroberfläche. Denn oft ist nicht klar, was ein Algorithmus als “ähnlich” betrachtet oder warum gewisse Werke miteinander in eine Art Punktwolke, dem Skatterplot, gruppiert werden. Die beiden Experti*innen erklären die dahinterliegenden Verfahren und zeigen auch ihre Grenzen auf. Es wird klar, dass der Einsatz dieser digitalen Werkzeuge als Hilfsmittel auch immer mit einer Diskussion über facheigene etablierte Verfahren und Methoden des Recherchierens und Suchens einhergeht.
Prof. Dr. Peter Bell ist Professor für Kunstgeschichte und Digital Humanities an der Philipps-Universität Marburg. In seiner Forschung beschäftigt er sich schon länger mit den Einsatzszenarien von Computer Vision für die Kunstgeschichte. In seiner Arbeitsgruppe wurde u.a. die Bildsuche imgs.ai von Fabian Offert entwickelt.
Stefanie Schneider, M.Sc., ist Wissenschaftliche Assistentin für Digitale Kunstgeschichte an der Ludwigs-Maximilians-Universität München. Als Fachinformatikerin und ausgebildete Anwendungsentwicklerin hat sie schon einige Prototypen für die Digitale Kunstgeschichte entwickelt und spricht über das Projekt „iART – Ein interaktives Analyse- und Retrieval-Tool zur Unterstützung von bildorientierten Forschungsprozessen“
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