ビッグデータ・サイエンスがアート関連になるとき

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多くの絵画には、そのような美しさを生み出した手についてよく知らなくても、偉大さの一瞥が見られることがよくありますが、現代のテクノロジーのおかげで、今日では、この種の情報にアクセスすることがはるかに容易になり、喜ばしい絵画の背後にいるアーティストの名前をすぐに見つけることができるようになりました。

過去を振り返れば有名な話が出てきますが、美術館やギャラリー、あるいは個人のアパートを歩き回っていると、素晴らしい芸術作品に強く惹かれることがあると思います。 その瞬間、私たちの目は、美しいが私たちにとっては無名のものに惹きつけられ、その事実が私たちの知識欲を駆り立てます。 一方では、画家のいない絵画のような謎めいた怪しげなものの強さに惹かれ、同時に、理解したいという欲求から、最終的に画家の名前が明らかになるまで美術史を調べ、掘り下げていくという、一連の複雑な感情を抱くのです。 そのため、準備の整った観察者は、作品を特定の時代に関連付けるために必要な道具をすでに持っており、知識のある鑑賞者にとっては、その作品を作った芸術家の名前を見つけることが、無作為に訪れる人に比べて容易になります。

シャザム効果

現代では、あらゆる問題にテクノロジーが解決策をもたらすことは当然のことであり、不快感を感じる場所はありません。 バーやナイトクラブ、音楽祭などで耳にした曲のプロデューサーの名前を知りたいと感じたすべての人に、サービスと解決策を提供した、シンプルでありながら高度な技術を要するアプリです。 デジタル時代の空虚さにますます近づいているアートの世界では、ストレスの多い、しばしばフラストレーションの溜まる調査をせずに、絵画の作者の名前を知りたいという視聴者のニーズを満たすために、高品質の技術サービスを使用することが自然になっています。 ワインボトルを識別するアプリがあり、植物、服、歌のためのShazamがあり、そして今、ついにアートのための同様のサービスが登場したのです。

アートのための新しいShazamともいえるSmartify。

Magnus、Smartify、Google Lens。

これら3つのアート系アプリの例は、画像認識技術とビッグデータ科学を駆使して、鑑賞者の質問にすぐに答えてくれるもので、それぞれが独自の工夫を凝らしています。

例えば、Magnus Resch氏が開発したMagnusをよく見てみると、完全にユーザーベースのアプリであり、絵画の作者の名前を知りたいと思っている一般の鑑賞者に迅速な回答を提供しています。 鑑賞者は、1,000万枚以上の画像からなるクラウドソースのデータベースに簡単にアクセスできるため、普段は知ることのできないギャラリーやアートフェアに連絡を取ることができます。

一方で、いわゆる「美術館好き」、つまりアートの世界に興味があり、自分で文化的な空間やギャラリーを訪れたいと思っている人たちを対象としたアプリもあります。 例えば、Smartifyは、より教育的なアプローチをとっており、美術館とのコラボレーションや接続を確立し、コレクションや展示のデジタルフォーマットを作成してアップロードし、壁に貼られたテキストや情報を提供していますが、そうすることで、人々はアプリにリンクされた現実のみに密接に接触することができ、ある意味でその可能性を制限しているのです。

Googleの最新かつ最先端の画像認識技術であるGoogle Lensは、人々に寄り添うことを目的としており、その考え方はあらゆる面でGoogleをユニークにしています。 このアプリが目指しているのは、サンフランシスコのヤングミュージアムのような美術館と提携し、そのコレクションをオンラインで公開することで、アート作品やデザインオブジェクト、ローカルアートやパブリックアートに関する情報に、消費者が自由にアクセスできるようにすることです。 Googleが開発したこのアプリは、可能な限り幅広いターゲットに向けて発信することを目的としており、アートを愛する習慣のない、日常的に働く人々や、行き慣れたカフェやコワーキングスペースでの時間を利用して学びたい人々のために作られたものであることは、すぐに推測できます。

アート関連情報技術の問題点と障壁

アート関連情報技術の問題点と障壁

ビッグデータサイエンスが、絵画や芸術作品のような繊細で複雑な議論に直面したとき。 それは、見かけよりもはるかに難しい挑戦であることがわかります。 そのようなサービスを提供する際には、何が問題なのかを理解することに時間を割くのも面白いと思います。

出発点は、かつて「歌よりも多くの芸術がある」と述べたマグナス・レッシュ自身から来ています。 この発言は、ほぼ全面的に正しいと考えられますが、次のような事実があります。固有の場所にある個々の芸術作品をカタログ化するプロセスは、単一のデジタル「場所」の下でアルバムやディスコグラフィー全体をカタログ化するよりも難しいというのは事実かもしれません。 しかし、アンダーグラウンドの音楽は、主流になりたいという同じ欲求に駆られていないことも事実です。その代わりに、芸術的で絵画的な作品のほとんどには、たとえ最も隠れた場所から来たとしても、一般的な必要性があります。

ユーザーベースのオンラインの世界では、デジタルミレニアム著作権法によってすでに規制されている、非常に薄く微妙な議論である、著作権侵害に関連する最も明白な問題のほかに、分析に値する他の問題点があります。 3Dオブジェクトや彫刻は、デジタルプラットフォームで提供されるような抽象的でとらえどころのない次元で、どのように忠実に再現できるのでしょうか? また、作品の「オーラ」や「存在感」といった鑑賞者の経験が、空間や時間がさまざまに変化するオンライン上に移された場合、どうなるのでしょうか。

多次元のオブジェクトに関しては、現在の画像認識技術はまだ 3D アーティファクトに困惑していますが、いつの日か、急速に発展している拡張現実サービスがこの要求に応え、現在の「遅れ」を修正することができるかもしれないと考えるのは自然なことです。

「オーラ」の問題を掘り下げていくと、そのような深い分析をすることは、時間的にもフラストレーションが溜まり、現在では解決策のない問題であることがすぐに理解できます。 達成されている肯定的な側面を数え、すべての不完全さを受け入れ、時が来れば解決されるかもしれないことを受け入れることは、賢明で前向きなことです。

Magnus Resch氏が提案したように、特定の絵画を制作したアーティストを探している視聴者に対して、オンライン サービスが与えることのできる「透明性」については、いくつかの重要な側面があります。 レッシュ氏が言う「透明性」とは、ギャラリーやコレクションでは伏せられてしまう、価格や作品の出所などの詳細な情報の量を指す。 鑑賞者は通常、アーティストの名前を知るために質問しなければなりませんが、Magnusのようなアプリはその頻繁な質問に即座に答えてくれます。

Magnusでは、絵画の作者の名前などを調べることができます。.

結論:絵画の作者を見つけるにはどうすればいいですか?

記事の中で何度も説明されているように、私たちは幸運にも前進するデジタル技術社会に生きています。この社会では、ビッグ データ サイエンスによって、体を使わないシンプルなカタログ作成方法にアクセスすることができ、知りたいことに素早く、そしてよく見えるように対応することができます。 ジェスチャーや美的傾向を読み取り、それを出所不明の絵画に反映させる方法を学ぶことは、Magnus、Smartify、Google Lensなどのアプリが開発されているおかげで、おそらくますます不要になっていく知識の一形態です。 つまり、これらの情報に瞬時にアクセスできることは興味深く非常に便利ですが、これらのアプリを唯一の理解の形として使用するのではなく、より完全な形の知識を開発するために、自分の背景や研究と組み合わせることで、その素晴らしい可能性を利用すべきだということです。

アートフェアに訪れた際、Magnusアプリを使用する2人の女性。

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