Scholarlink

This study presents a computer-assisted analysis of character representation in artworks, examining traits and narrative functions across production contexts. Using an annotated sample of 419 characters from 55 artworks across six geo-temporal contexts (Sähn, 2022) we develop a collaborative digital database. Structuration and visualization capabilities are enabled by Neo4j (2012) and Panoptic (Bouté et al., 2024). We will try to tackle the issue of the structured annotation and analysis of the produced data. The project aspires to provide a comprehensive research tool-set for studying iconic language, supporting qualitative and quantitative investigations into visual storytelling and cultural codes. We hope for the developed tool-set to be useful for other projects involving the analysis of big datasets of pictures. Cette étude présente une analyse assistée par ordinateur de la représentation des personnages dans des oeuvres artistiques, examinant les traits et les fonctions narratives de ces derniers au travers de différents contextes de production. En utilisant un échantillon annoté de 419 personnages provenant de 55 oeuvres réparties sur six contextes géo-temporels (Sähn, 2022), nous développons une base de données numérique collaborative. Les capacités de structuration et de visualisation sont rendues possibles par Neo4J (2012) et Panoptic (Bouté et al., 2024). Nous aborderons la question de l’annotation structurée et de l’analyse des données produites. Le projet aspire à fournir un outil de recherche complet pour l’étude du langage iconique, soutenant des investigations qualitatives et quantitatives sur la narration visuelle et les codes culturels de grands ensembles de données d’images.

错误：搜索内容不能为空，请输入英文关键词
错误：关键词超出字数限制，请精简
高级检索

CYPHER

  • 章节

  • 发表日期：

    2025年

查看全文
  • Marceau Hernandez

摘要

This study presents a computer-assisted analysis of character representation in artworks, examining traits and narrative functions across production contexts. Using an annotated sample of 419 characters from 55 artworks across six geo-temporal contexts (Sähn, 2022) we develop a collaborative digital database. Structuration and visualization capabilities are enabled by Neo4j (2012) and Panoptic (Bouté et al., 2024). We will try to tackle the issue of the structured annotation and analysis of the produced data. The project aspires to provide a comprehensive research tool-set for studying iconic language, supporting qualitative and quantitative investigations into visual storytelling and cultural codes. We hope for the developed tool-set to be useful for other projects involving the analysis of big datasets of pictures. Cette étude présente une analyse assistée par ordinateur de la représentation des personnages dans des oeuvres artistiques, examinant les traits et les fonctions narratives de ces derniers au travers de différents contextes de production. En utilisant un échantillon annoté de 419 personnages provenant de 55 oeuvres réparties sur six contextes géo-temporels (Sähn, 2022), nous développons une base de données numérique collaborative. Les capacités de structuration et de visualisation sont rendues possibles par Neo4J (2012) et Panoptic (Bouté et al., 2024). Nous aborderons la question de l’annotation structurée et de l’analyse des données produites. Le projet aspire à fournir un outil de recherche complet pour l’étude du langage iconique, soutenant des investigations qualitatives et quantitatives sur la narration visuelle et les codes culturels de grands ensembles de données d’images.