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Other literature type . 2021
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The Curator's Machine. Clustering von musealen Sammlungsdaten durch Annotieren verdeckter Beziehungsmuster zwischen Kunstwerken.

Authors: Dominik Bönisch;

The Curator's Machine. Clustering von musealen Sammlungsdaten durch Annotieren verdeckter Beziehungsmuster zwischen Kunstwerken.

Abstract

{"references": ["Arnold, Taylor und Lauren Tilton. 2019. Distant viewing: analyzing large visual corpora. Digital Scholarship in the Humanities 0, Nr. 0 (16. M\u00e4rz): 1\u201314. doi:10.1093/digitalsh/fqz013.", "Bell, Peter und Bj\u00f6rn Ommer. 2018. Computer Vision und Kunstgeschichte \u2013 Dialog zweier Bildwissenschaften. In: Computing Art Reader: Einf\u00fchrung in die digitale Kunstgeschichte, hg. von Piotr Kuroczy\u0144ski, Peter Bell und Lisa Dieckmann, 60\u201375. Computing in Art and Architecture, Band 1. Heidelberg: arthistoricum.net. doi:10.11588/arthistoricum.413.", "Bell, Peter und Bj\u00f6rn Ommer. 2016. Visuelle Erschlie\u00dfung. Computer Vision als Arbeits- und Vermittlungstool. In: Konferenzband EVA Berlin 2016. Elektronische Medien & Kunst, Kultur und Historie, hg. von Andreas Bienert, Anko B\u00f6rner, Eva Emenlauer-Bl\u00f6mers und James Hemsley, 67\u201373. EVA Berlin, Band 23. 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Die Digitalisierung in Kunstmuseen verspricht einen erweiterten Zugriff auf Sammlungsobjekte sowohl für die Wissenschaft als auch für ein interessiertes Publikum und das bestenfalls online – ortsunabhängig und jederzeit. Dabei reicht es nicht aus, die Suche in Datenbanken auf eng gedachte Stichworte zu limitieren. Vielmehr sollen über spezielle Interfaces und Visualisierungen eine Exploration von digitalen Beständen, sowie ein ‚Schlendern‘ durch die Online-Sammlung möglich gemacht werden. Künstliche Intelligenz kann unterstützen, die Masse an Daten im Museum systematisch und strukturiert aufzubereiten. Durch maschinelles Lernen können Zusammenhänge und Verbindungen zwischen Kunstwerken offenbart werden, die sich Kurator*innen bislang schwer oder nur unvollständig erschließen könnten. Das Working Paper stellt den ersten im Forschungsprojekt Training the Archive entwickelten Prototyp vor, von dem ausgehend, ein maschinengestütztes, exploratives (Wieder-)Entdecken von Verknüpfungen innerhalb musealer Sammlungen untersucht werden soll.

Training the Archive – Working Paper Series

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Digital Humanities, The Curator's Machine, Künstliche Intelligenz, Annotation, Museum, Kunst, Training the Archive, Maschinelles Lernen

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