[論文レビュー] Modelling Art Interpretation and Meaning. A Data Model for Describing Iconology and Iconography

Sofia Baroncini, Marilena Daquino+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 23, 2021

Aesthetic Perception and Analysis参考文献 3被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、セマンティックウェブ技術を用いて芸術作品における象徴的・象徴論的意味を表現するためのデータモデルを提案する。11件の事例研究をもとに、標準化された評価手法を用いて検証された新規用語を既存のオントロジーに拡張することで、デジタルアートヒストリー分野における芸術作品の文化的・象徴的意味の構造的で機械処理可能な記述を可能にする。

ABSTRACT

Iconology is a branch of art history that investigates the meaning of artworks in relation to their social and cultural background. Nowadays, several interdisciplinary research fields leverage theoretical frameworks close to iconology to pursue quantitative Art History with data science methods and Semantic Web technologies. However, while Iconographic studies have been recently addressed in ontologies, a complete description of aspects relevant to iconological studies is still missing. In this article, we present a preliminary study on eleven case studies selected from the literature and we envision new terms for extending existing ontologies. We validate new terms according to a common evaluation method and we discuss our results in the light of the opportunities that such an extended ontology would arise in the community of Digital Art History.

研究の動機と目的

• デジタルアートヒストリーにおける象徴的側面の包括的オントロジー的モデリングの欠如に対処すること。
• データ駆動型芸術分析に適した象徴論および象徴論的分析の主要概念を特定および形式化すること。
• 芸術作品の文化的・象徴的意味を記述するため、既存のオントロジーに新規の意味的に検証済み用語を拡張すること。
• 定性的な芸術史的分析と定量的データサイエンス手法の統合を支援すること。

提案手法

• 芸術史文献から抽出した11件の代表的事例研究を分析し、核心的な象徴的意味論的概念を抽出した。
• 芸術作品の文化的・歴史的・象徴的次元に関して、既存のオントロジーにおけるギャップを特定した。
• 現在のオントロジー枠組みを拡張するための新規用語および概念的関係を提案した。
• 新規用語の関連性および一貫性を検証するための標準化された評価手法を適用した。
• セマンティックウェブ規格（例：RDF、OWL）を用いて、新規用語を既存のオントロジーにマッピングした。
• 拡張されたオントロジーがデジタルアートヒストリーにおける相互運用性および知識共有に与える影響を議論した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 芸術作品における象徴的意味を形式的オントロジーを用いて体系的にモデリングする方法は何か？
• RQ2 現在のデジタルオントロジーにおいて、欠落している象徴的分析の主要な概念的要素は何か？
• RQ3 芸術作品における文化的・象徴的意味を表現するために必要な新規用語および関係は何か？
• RQ4 新たに提案された用語が芸術史的文脈において一貫性および関連性を有しているかどうかをどのように検証できるか？
• RQ5 拡張されたオントロジーがデータ駆動型アートヒストリーおよび異分野研究に与える潜在的利点は何か？

主な発見

• 本研究は、多様な象徴的テーマと歴史的文脈を包括する11件の核心的事例研究を同定した。
• 「文化的文脈」「象徴的機能」「歴史的意図性」などの重要な概念が、現在のオントロジーにおいて不足していることが判明した。
• 標準化された評価フレームワークを用いて、新規用語が意味的に整合性があり学術的に関連性があることを成功裏に検証した。
• 拡張されたオントロジーにより、視覚的特徴を超えた芸術解釈のより正確で機械処理可能な表現が可能になった。
• 提案されたモデルは、デジタルアートヒストリー、文化的遺産データ、およびデータサイエンスワークフローとの相互運用性を支援する。
• このフレームワークは、芸術コレクションにおける象徴的意味の包括的で定量的分析を可能にする可能性を示している。