Jump to content

Культурная аналитика

Культурная аналитика подразумевает использование методов вычислений, визуализации и больших данных для исследования современных и исторических культур. В то время как цифровые гуманитарные исследования сосредоточены на текстовых данных, культурная аналитика уделяет особое внимание огромным наборам культурных данных визуального материала – как оцифрованных визуальных артефактов, так и современных визуальных и интерактивных медиа. Решая задачу наилучшего изучения больших коллекций богатого культурного контента, исследователи культурной аналитики разработали новые методы и интуитивные визуальные приемы, основанные на визуализации с высоким разрешением и цифровой обработке изображений . Эти методы используются как для решения существующих исследовательских вопросов в гуманитарных науках, так и для изучения новых вопросов, а также для разработки новых теоретических концепций, соответствующих мегамасштабам цифровой культуры начала XXI века.

История [ править ]

Термин «культурная аналитика» был придуман Львом Мановичем в 2007 году. После 2016 года этот термин стал все чаще использоваться другими исследователями, и постепенно были созданы многие университетские программы по культурной аналитике. Журнал «Культурная аналитика» начал издаваться в 2016 году. Собственная монография Мановича «Культурная аналитика» будет опубликована в MIT Press осенью 2020 года.

Культурная аналитика разделяет многие идеи и подходы с визуальной аналитикой («наука об аналитическом рассуждении, основанная на визуальных интерактивных интерфейсах») и визуальном анализе данных :

Визуальный анализ данных сочетает в себе передовые вычислительные методы со сложными графическими механизмами, чтобы задействовать исключительную способность людей видеть закономерности и структуру даже в самых сложных визуальных презентациях. В настоящее время эти методы, применяемые к массивным, гетерогенным и динамическим наборам данных, например, созданным в ходе исследований астрофизических, гидродинамических, биологических и других сложных процессов, стали достаточно сложными, чтобы обеспечить интерактивное манипулирование переменными в реальном времени. Дисплеи сверхвысокого разрешения позволяют группам исследователей увеличивать масштаб, чтобы изучить конкретные аспекты визуализации, или перемещаться по интересным визуальным путям, следуя своей интуиции и даже догадкам, чтобы увидеть, к чему они могут привести. Новые исследования теперь начинают применять подобные инструменты и к социальным и гуманитарным наукам, и эти методы открывают значительные перспективы, помогая нам понять сложные социальные процессы, такие как обучение, политические и организационные изменения, а также распространение знаний. [1]

Хотя возросшая вычислительная мощность и технические разработки, позволяющие осуществлять интерактивную визуализацию, сделали возможным исследование больших наборов данных с использованием визуальных презентаций, интеллектуальное стремление понять культурные и социальные процессы и производство предшествует многим из этих вычислительных достижений. Знаменитая плотная графика Шарля Жозефа Минара, изображающая марш Наполеона на Москву. [2] (1869) предлагает пример XIX века. Опубликованный в 1979 году Пьером Бурдье исторический обзор культурных практик потребления парижан середины века , задокументированный в журнале La Distinction , выдвигает на первый план изучение культуры и эстетики через призму больших наборов данных. Совсем недавно вышла Франко Моретти книга « Графики, карты, деревья: абстрактные модели для истории литературы». [3] (опубликовано в 2005 г.), а также многие проекты в области цифровых гуманитарных наук раскрывают преимущества крупномасштабного анализа культурного материала.

Текущее исследование [ править ]

На сегодняшний день методы культурной аналитики применяются к пользовательскому контенту , фильмам, анимации, видеоиграм, комиксам, журналам, книгам, произведениям искусства, фотографиям и множеству другого медиаконтента. Технологии, используемые для анализа и изучения больших коллекций изображений, варьируются от программ с открытым исходным кодом, которые работают на любом персональном компьютере, до суперкомпьютерной обработки и крупномасштабных дисплеев, таких как HIPerSpace (42 000 x 8 000 пикселей). [4]

Методологии [ править ]

Методологии, используемые в культурной аналитике, включают интеллектуальный анализ больших наборов культурно-значимых данных (таких как исследования библиотечных каталогов, коллекций изображений и баз данных социальных сетей), статистику , исследовательский анализ данных и машинное обучение . Обработка изображений неподвижного и движущегося видео с распознаванием особенностей, а также извлечение данных изображений используется для поддержки исследований культурных и исторических изменений. Культурно-аналитические методологии используются для изучения и интерпретации видеоигр и других форм программного обеспечения как на феноменологическом уровне ( интерфейс человек-компьютер , извлечение признаков), так и на объектном уровне (анализ исходного кода).

Культурная аналитика во многом опирается на программные инструменты, и эта область связана с зарождающейся дисциплиной исследований программного обеспечения . Хотя объектами культурно-аналитического подхода часто являются оцифрованные представления произведения, а не произведения в его исходной материальной форме, объекты исследования не обязательно должны быть цифровыми произведениями сами по себе.

Связанные методологии [ править ]

Сопутствующие методологии включают в себя:

Ссылки [ править ]

  1. ^ «Четыре-пять лет: визуальный анализ данных» . Отчет о горизонте 2010 года . Консорциум новых медиа. Архивировано из оригинала 10 августа 2011 г.
  2. ^ «Эдвард Тафт: Новые сочинения, произведения искусства и новости инопланетян» . www.edwardtufte.com . Проверено 28 июня 2021 г.
  3. ^ Моретти, Франко (2005). Графики, карты, деревья: абстрактные модели для истории литературы . Версо. п. 119. ИСБН  1-84467-026-0 .
  4. ^ «ХИПерСпейс» . Архивировано из оригинала 20 октября 2019 г. Проверено 16 июля 2011 г.

Внешние ссылки [ править ]

Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
Arc.Ask3.Ru
Номер скриншота №: 1b50df0c5119b3cd1108ef50fecbd086__1626860820
URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/1b/86/1b50df0c5119b3cd1108ef50fecbd086.html
Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
Cultural analytics - Wikipedia
Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)