Войти
Культурная аналитика относится к использованию методов вычислений, визуализации и больших данных для изучения современных и исторических культур. В то время как цифровые гуманитарные исследования сосредоточены на текстовых данных, культурная аналитика уделяет особое внимание массивным культурным наборам данных визуального материала - как оцифрованным визуальным артефактам, так и современным визуальным и интерактивным медиа. Принимая решение о том, как лучше всего исследовать большие коллекции богатого культурного контента, исследователи культурной аналитики разработали новые методы и интуитивно понятные 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 мега-масштабам цифровой культуры начала 21 века.
Термин " Культурная аналитика »была изобретена Львом Мановичем в 2007 году. После 2016 года этот термин начали все чаще использовать другие исследователи, и постепенно были созданы многие университетские программы по культурной аналитике. Журнал культурной аналитики начал публиковаться в 2016 году. Собственная монография Мановича «Культурная аналитика» публикуется в MIT Press осенью 2020 года.
Культурная аналитика разделяет многие идеи и подходы с визуальной аналитикой («наука аналитического мышления, поддерживаемая визуальными интерактивными интерфейсами») и визуальный анализ данных :
Визуальный анализ данных сочетает передовые вычислительные методы со сложными графическими механизмами, чтобы задействовать необычайную способность людей видеть закономерности и структуру даже самые сложные визуальные презентации. В настоящее время применяемые к массивным, разнородным и динамическим наборам данных, например, к тем, которые генерируются при исследованиях астрофизических, флюидных, биологических и других сложных процессов, эти методы стали достаточно сложными, чтобы позволить интерактивное манипулирование переменными в реальном времени. Дисплеи сверхвысокого разрешения позволяют группам исследователей увеличивать масштаб, чтобы исследовать определенные аспекты визуализации или перемещаться по интересным визуальным путям, следуя своей интуиции и даже догадкам, чтобы увидеть, куда они могут привести. Новые исследования теперь начинают применять такого рода инструменты также к социальным и гуманитарным наукам, и эти методы предлагают многообещающие возможности помочь нам понять сложные социальные процессы, такие как обучение, политические и организационные изменения и распространение знаний.
В то время как возросшие вычислительные мощности и технические разработки, позволяющие интерактивную визуализацию, сделали возможным исследование больших наборов данных с помощью визуальных презентаций, интеллектуальное стремление понять культурные и социальные процессы и производство предшествовало многим из этих вычислительных достижений. Знаменитая графика Шарля Жозефа Минара, изображающая Марш Наполеона на Москву (1869 г.), является примером XIX века. Опубликованный в 1979 году исторический обзор культурного потребления парижан середины века, опубликованный Пьером Бурдье, задокументированный в La Distinction, выдвигает на передний план изучение культуры и эстетики через призму больших наборы данных. Совсем недавно работа Франко Моретти «Графики, карты, деревья: абстрактные модели для истории литературы» (опубликованная в 2005 г.), а также многие проекты в области цифровых гуманитарных наук раскрывают преимущества крупномасштабного анализа культурного материала.
На сегодняшний день методы культурной аналитики применялись к пользовательскому контенту, фильмам, анимации, видеоиграм, комиксам, журналам, книгам, произведениям искусства, фотографиям и различным материалам. другой медиа-контент. Технологии, используемые для анализа и изучения больших визуальных коллекций, варьируются от программ с открытым исходным кодом, которые работают на любом персональном компьютере, до суперкомпьютерной обработки и крупномасштабных дисплеев, таких как HIPerSpace (42000 x 8000 пикселей).
Методологии, используемые в культурной аналитике, включают интеллектуальный анализ данных больших наборов культурно значимых данных (таких как исследования библиотечных каталогов, коллекций изображений и баз данных социальных сетей), статистики, исследовательский анализ данных и машинное обучение. Обработка изображений неподвижного и движущегося видео с распознаванием функций, а также извлечением данных изображения 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 (человеко-машинный интерфейс, извлечение признаков), так и на уровне объекта (анализ исходного кода).
Культурная аналитика в значительной степени полагается на программные инструменты, и эта область связана с зарождающейся дисциплиной исследования программного обеспечения. Хотя объекты культурно-аналитического подхода часто представляют собой оцифрованные представления произведения, а не произведение в его исходной материальной форме, объекты исследования не обязательно должны быть цифровыми произведениями сами по себе.
Связанные методологии включают:
