Scherz, Sabine (2017): Kunstgeschichte berechnet: Interdisziplinäre Bilddatenanalyse crowdgesourcter Annotationen. Dissertation, LMU München: Fakultät für Geschichts- und Kunstwissenschaften |
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Abstract
Die mit dem kunstgeschichtlichen Online-Spiel ARTigo gesammelten Tags sind Gegenstand einer Datenanalyse. Es wird aufgezeigt, welche Information in den zumeist von Laien eingegebenen Schlagworten steckt. Zunächst werden historische Beispiele für Crowdsourcing genannt, die dieses Verfahren als Teil der Geschichte des Menschen beschreiben. Außerdem wird eine Einordnung in Kategorien existierender Crowdsourcing-Projekte aus dem Bereich der Kunstgeschichte vorgenommen. Darauf folgt eine kurze Gegenüberstellung von Metadaten von Expertensystemen mit jenen crowdgenerierter Systeme. Der anschließend dargelegte Zusammenhang zwischen Spielen und Lernen erklärt die Bedeutung des Spiels für institutionelle Lernprozesse. Den Schwerpunkt der Arbeit bildet eine umfangreiche Datenanalyse. Mittels verschiedener Verfahren, wie statistischen Berechnungen, Textmining-Analysen sowie Analysen mit verschiedenen webbasierten Tools werden kunstgeschichtliche und wahrnehmungspsychologische Zusammenhänge untersucht. Dies alles mündet in Überlegungen, welche Kriterien für Social-Tagging-Anwendungen mit Lerneffekt relevant sein könnten.
Dokumententyp: | Dissertationen (Dissertation, LMU München) |
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Keywords: | Tags, Annotation, Schlagwort, Crowdsourcing, Spielen, Lernen, Datenanalyse, Bilddaten, Bilddatenbank, Metadaten, Verschlagwortung, Wahrnehmung, Assoziation, Theorie zum Kunsterlebnis, Kreitler und Kreitler, Berlin und Kay, Farbe, Flow, Aufmerksamkeit, Kognition, Mengenanalyse, Schönheit, Farb-Tags, epochenspezifische Tags, Tag-Qualität, |
Themengebiete: | 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
100 Philosophie und Psychologie 100 Philosophie und Psychologie > 150 Psychologie 700 Künste und Unterhaltung |
Fakultäten: | Fakultät für Geschichts- und Kunstwissenschaften |
Sprache der Hochschulschrift: | Deutsch |
Datum der mündlichen Prüfung: | 7. Februar 2017 |
1. Berichterstatter:in: | Kohle, Hubertus |
MD5 Prüfsumme der PDF-Datei: | c9cb948afc5e445c54cdb5b33cd492db |
MD5 Prüfsumme der ZIP-Datei: | d0be880851399420f507730dbfec6737 |
Signatur der gedruckten Ausgabe: | 0001/UMC 25118 |
Fußnote: | Stand der Datenbanken im Appendix: 23.11.2015 |
ID Code: | 21465 |
Eingestellt am: | 08. Dec. 2017 10:21 |
Letzte Änderungen: | 23. Oct. 2020 18:26 |