Las colecciones visuales, que comprenden desde pinturas hasta fotografías y dibujos, brindan una ventana única hacia eventos históricos y expresiones artísticas. Sin embargo, su magnitud y complejidad dificultan su estudio. A menudo, estas colecciones contienen cientos de miles de elementos con características visuales y metadatos variados. Para abordar este desafío, Tillmann Ohm, estudiante de la Escuela de Tecnologías Digitales de la Universidad de Tallinn, ha propuesto un enfoque innovador que utiliza la visión por máquina.
Un nuevo enfoque en el análisis de imágenes
En lugar de clasificar las imágenes en categorías fijas, el método propuesto se basa en la similitud visual que los algoritmos pueden percibir. Este enfoque genera lo que se conoce como espacios de similitud, donde la distancia entre dos puntos refleja cuán parecidas son las imágenes. Esta metodología no solo ayuda a los investigadores a organizar grandes volúmenes de datos, sino que también plantea preguntas fundamentales sobre cómo tanto humanos como máquinas interpretan la similitud visual.
El Collection Space Navigator
Un avance clave en esta investigación es el desarrollo del Collection Space Navigator, una interfaz que permite a investigadores y curadores interactuar con datos de colecciones visuales. Esta herramienta utiliza mapas de similitud bidimensionales que facilitan la indagación interpretativa, revelando patrones y relaciones visuales que son difíciles de detectar con métodos tradicionales basados en metadatos o palabras clave. La interfaz permite una navegación interactiva, así como la comparación de diferentes modelos y métodos, lo que la hace adaptable a diversas preguntas de investigación.
Aplicaciones prácticas en el análisis cultural
El Collection Space Navigator ha sido aplicado a varias colecciones del patrimonio cultural y se ha integrado en flujos de trabajo de investigación interdisciplinarios. Un estudio de caso destacado analizó más de 200,000 fotogramas de noticieros soviéticos, utilizando la herramienta para descubrir patrones visuales a largo plazo en el cine de propaganda. A través de este análisis, se identificaron motivos recurrentes, como escenas de liderazgo escenificadas frente al Mausoleo de Lenin, así como cambios en la representación de escenas de negociación a lo largo del tiempo, reflejando estrategias de propaganda en evolución.
Contribuciones al análisis de datos culturales
La investigación de Ohm no solo contribuye al campo en crecimiento del análisis de datos culturales, sino que también permite a museos, académicos y al público obtener nuevas perspectivas sobre la cultura visual. Al desafiar tanto la autoridad institucional como la algorítmica, se fomenta la colaboración interdisciplinaria y se profundiza la comprensión de las narrativas culturales a través de herramientas computacionales innovadoras. Ohm defendió su tesis doctoral titulada «Diseño de procesos y herramientas para investigar espacios de similitud de colecciones visuales» el 11 de junio.
Reflexiones finales sobre el futuro del análisis visual
La evolución de herramientas como el Collection Space Navigator marca un hito en la intersección entre la tecnología y las humanidades. A medida que estas metodologías continúan desarrollándose, es probable que transformen la manera en que interactuamos con el arte y la historia visual. La capacidad de detectar patrones y relaciones invisibles previamente podría abrir nuevas avenidas en la investigación cultural y ofrecer insights valiosos sobre la producción visual a lo largo del tiempo.
