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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.1	p	kunsthistorische erkenntnisprozesse werden über Ähnlichkeitsbeschreibungen angetrieben: bei heinrich wölfflin finden diese in formanalytischer perspektive statt, bei dem gleichzeitig tätigen aby warburg aus der sicht des kulturwissenschaftlich forschenden ikonologen. beide gelten als väter der modernen kunstgeschichte, die deren bis heute aktuellen methodischen zugriffe im bereich von form und semantik grundgelegt haben. wölfflin (1915) visualisiert Ähnlichkeiten und differenzen in seinen „kunstgeschichtlichen grundbegriffen“ auf einer doppelseite mit gegenüberliegenden vergleichsbeispielen, kategorisiert in fünf binären gegensätzen. warburg gestaltet seine zu berühmtheit avancierten bilderatlastafeln in gruppen mit loserer, ähnlichkeitsnaher verbindung, deren qualität nicht immer leicht zu erkennen ist (warnke und brink 2000; ohrt et al. 2020). ein digitales werkzeug, das ein umfangreiches, nicht über kanonisierungsprozesse vorselektiertes bildmaterial nach unterschiedlich gewichteten Ähnlichkeitskriterien zu filtern in der lage ist, scheint daher in hohem maße erwünscht – gerade, weil elektronische bilddatenbanken inzwischen über große mengen von reproduktionen verfügen.
urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.2	p	bisherigen ansätzen fehlt es jedoch entweder an einer feinabstimmung auf die kunsthistorische domäne (rossetto et al. 2016), an flexiblen suchabfragestrukturen, die sich den bedürfnissen der nutzer:innen anpassen (lang und ommer 2018), oder an der möglichkeit, eigene datensätze hochzuladen und zu verwalten (offert, bell und harlamov 2021). mit iart<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn1" n="1" /> wird der versuch unternommen, dieses desiderat mithilfe einer offenen web-plattform zu schließen. das retrieval von objekten erfolgt, wie im weiteren gezeigt wird, nicht nur mit durch deep learning generierte schlagwörter, sondern auch unter verwendung multimodaler embeddings, die eine suche bspw. auf grundlage detaillierter szenenbeschreibungen ermöglichen. eine intuitive benutzeroberfläche unterstützt die nutzer:innen bei der definition von abfragen und der untersuchung der ergebnisse.
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.1	p	das dfg-geförderte projekt wurde von 2019 bis 2021 umgesetzt vom lehrstuhl für mittlere und neuere kunstgeschichte der ludwig-maximilians-universität münchen, der forschungsgruppe „visual analytics“ der tib hannover und der fachgruppe „intelligente systeme und maschinelles lernen“ des heinz nixdorf instituts der universität paderborn. es ist geplant, dass die tib hannover die entwickelte plattform auch über die projektlaufzeit hinaus als infrastrukturdienst zur verfügung gestellt und somit dessen nachhaltigkeit sichert. weiterhin ist der quellcode für alle komponenten frei verfügbar, so dass andere forscher:innen die software nachnutzen und erweitern können.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn2" n="2" />
urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.2	p	die beschriebene software läuft auf zwei rechnern: das erste system ist mit einer grafikkarte (geforce gtx 1080 ti) ausgestattet und dient der indizierung der daten und der Ähnlichkeitssuche neu hochgeladener bilder. weiterhin läuft auf diesem rechner eine elasticsearch-instanz. das zweite system stellt die webseite bereit und speichert zu importierende bilder.
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.3.1	p	die aufgabe des backend besteht sowohl darin, informationen über datensätze und nutzer:innen zu speichern, als auch mithilfe einer api (application programming interface) verschiedene möglichkeiten des retrieval zur verfügung zu stellen. um die anpassung an unterschiedliche forschungsinteressen zu erleichtern, ist die software modular aufgebaut. daher sind die einzelnen indizierungsschritte in plug-ins ausgelagert und die benutzerverwaltung von der suchinfrastruktur getrennt (abb. 1). alle modelle werden mit einem redisai-inferenzserver<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" /> beschleunigt, um die für die berechnung benötigten ressourcen optimal zu verwalten. dieser schritt erleichtert es, verschiedene deep-learning-modelle auf einer einzigen grafikkarte laufen zu lassen und ermöglicht den einsatz von backend-systemen wie pytorch oder tensorflow. die kommunikation zwischen indexserver und frontend wird mithilfe eines auf python basierenden django-webservice umgesetzt.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" /> dieser service kümmert sich auch um die verwaltung der nutzer:innen, von ihnen angelegte lesezeichen und hochgeladene bildbestände.
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.4.1	p	zumeist extrahieren suchmaschinen eine einzige repräsentation eines bildes, die für alle suchanfragen verwendet wird. kunsthistoriker:innen müssen objekte jedoch unter verschiedensten gesichtspunkten finden, etwa in hinblick auf komposition oder farbe. daher generiert iart eine vielzahl von merkmalen pro bild, die je nach interesse der forscher:innen gewichtet werden können. das zugrundeliegende system wurde flexibel entwickelt, sodass es durch plug-ins leicht erweitert werden kann: die einzelnen plug-ins wurden nach einer schnittstellendefinition für den jeweiligen erweiterungstyp in einer eigenen klasse implementiert, die zur laufzeit geladen wird. so kann das framework durch anlegen einer einzigen datei und aktualisieren einer konfigurationsdatei erweitert werden. dies gilt insbesondere für die merkmalsextraktion, die klassifikation von bildinhalten, das ranking der ergebnisse und verschiedene nachbearbeitungsschritte, die der visualisierung und dem clustering dienen. die pipeline ist in abb. 2 dargestellt. folgende plug-ins sind u. a. implementiert:
urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.4.2	p	der einfluss jedes plug-ins kann mithilfe von schiebereglern präzise modifiziert werden, um schwächen einzelner modelle auszugleichen: ein generischer imagenet-merkmalsextraktor wurde bspw. nur auf wenigen visuellen konzepten trainiert, sodass eher im bildhintergrund situierte phänomene unberücksichtigt bleiben. konträr dazu berücksichtigt das clip-modell aufgrund der anderen trainingsmethode wesentlich mehr informationen des gesamten bilds.
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.5.1	p	die webbasierte benutzeroberfläche von iart wurde mit vue.js<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn7" n="7" /> erstellt und in javascript geschrieben. sie integriert durch das ui-framework vuetify<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn8" n="8" /> bewusst googles material design. diese entscheidung hat zwei gründe. zum einen ist google als suchstandard etabliert: plattformen, die sich stark von google unterscheiden und nicht dessen usability-standards entsprechen, sind im nachteil; wie zuletzt wieder kröber, münster und messemer (2020) gezeigt haben. zweitens soll der zugang für lai:innen nicht unnötig erschwert werden; allein die nicht metadaten-getriebene suche kann schließlich als zunächst gewöhnungsbedürftig empfunden werden. dementsprechend klassisch ist die positionierung der einzelkomponenten in iart: der altbekannte suchschlitz befindet sich oben in der mitte, während erweiterte einstellmöglichkeiten in einem banner darunter erscheinen (abb. 3, oben).
urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.3.5.2	p	verschiedene objektansichten vereinfachen die exploration der suchergebnisse. standardmäßig wird ein bildraster angezeigt, über das bei bedarf weitere details, wie z. b. metadaten des jeweiligen objekts, bereitgestellt werden. die ergebnisse können jeweils auf- und absteigend nach relevanz, titel oder entstehungszeitpunkt sortiert werden. eine clusterung visualisiert die objekte als bilderkarussells vertikal nach gruppen getrennt (abb. 3, mitte). der zugrundeliegende algorithmus ist entsprechend der eigenen forschungsinteressen konfigurierbar: unterstützt wird aktuell das partitionierende verfahren k-means; in zukunft implementiert werden sowohl hierarchische als auch dichtebasierte ansätze, bspw. dbscan. für fortgeschrittene anwendungsfälle ist es möglich, die bilder mit der dimensionsreduktionstechnik umap (uniform manifold approximation and projection; mcinnes, healy und melville 2018) auf einer zweidimensionalen leinwand anzuordnen, in der farbliche markierungen die gruppenzugehörigkeiten der jeweiligen objekte indizieren (abb. 3, unten). durch den in scipy implementierten jonker-volgenant-algorithmus können die bilder zudem überlappungsfrei in einem raster positioniert werden (virtanen et al. 2020, crouse 2016). zoom- und filteroperationen, etwa ein interaktives drag-select zur gegenüberstellung mehrerer objekte, unterstützt iart mithilfe der bibliothek vis.js.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn9" n="9" />
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.4.1	p	iart integriert ein breites spektrum offen lizenzierter bildinventare, das fortlaufend erweitert wird. momentan bereitgestellt werden daten aus fünf kunsthistorisch relevanten quellen: des niederländischen rijksmuseums (392.624 objekte), der wikidata (347.448 objekte), des virtuellen münzkabinetts kenom (119.580 objekte), der social-tagging-plattform artigo (54.411 objekte; becker et al. 2018) und des museumsportals kulturerbe niedersachsen (12.085 objekte).<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn10" n="10" /> die objekte wurden entweder mittels web scraping oder über offiziell verfügbare apis extrahiert. demnächst folgen u. a. bestände des musée du louvre und victoria and albert museums.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn11" n="11" /> zum metadaten-gestützten retrieval offeriert iart im frontend eine facettierte suche, die die objekte nach von den jeweiligen institutionen vorgehaltenen kategorien, z. b. genre oder medium, unscharf filtert (abb. 4). die kategorien wurden manuell auf ein gemeinsames schema überführt.
urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.4.2	p	um zu gewährleisten, dass selbst spezifische kunsthistorische forschungsanliegen flexibel adressiert werden können, ist der import von eigenen datenbeständen für registrierte nutzer:innen möglich. zum einen werden bspw. als csv-datei bereitgestellte metadaten für die facettierte suche nutzbar gemacht, zum anderen in einer zip-datei gebündelte bildinhalte mit den zuvor beschriebenen plug-ins analysiert. anschließend können nutzer:innen ihre hochgeladenen sammlungen einzeln oder im kontext mit frei verfügbaren inhalten untersuchen. damit ist eine deep-learning-gestützte suche auch für lai:innen praktikabel, die nicht nur auf übliche schnittstellen, wie googles cloud vision api,<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn12" n="12" /> zurückgreifen möchten.
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.5.1	p	die vorteile von iart erschließen sich insbesondere bei suchanfragen, die aufgrund ihrer semantischen komplexität bislang nahezu unmöglich waren – oder nur in äußerst feingranular verschlagworteten systemen sinnvolle ergebnisse bringen. die textbasierte suche „death of marat“ gibt bspw. vier relevante ergebnisgruppen zurück: erstens jacques-louis davids „der tod des marat“ (1793) in verschiedenen reproduktionen, dazu weitere beispiele für diese ikonographie; zweitens beispiele für darstellungen des toten christus, auf den sich auch die marat-darstellungen beziehen; drittens andere figuren, denen der arm in ähnlicher weise herabhängt wie dem david’schen „marat“; und viertens völlig andere ikonographien, die formal – etwa in der anordnung der gebogenen linie vom oberkörper des toten marats und seinem arm – auf den david’schen „marat“ bezogen werden könnten (abb. 5, oben).<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn13" n="13" /> wir sehen vor allem drei anwendungsszenarien, die im folgenden exemplarisch beschrieben werden:
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.6.1	p	die anwendungsszenarien zeigen, dass iart als unterstützendes werkzeug für die kunst- und kulturwissenschaftliche forschung dienen kann, indem es für eine forschungsfrage interessante bildobjekte identifiziert, extrahiert und analysiert. da das system verschiedene klassifizierungs-plug-ins und feature-extraktoren unterstützt, können nutzer:innen es an ihre bedürfnisse anpassen. auch die maschinell gesteuerte suche sollte dabei prinzipiell als anreiz zur weiteren exploration verstanden werden und nicht als instrument, das per se perfekte ergebnisse liefert. gerade durch zunächst „unsinnig“ oder offensichtlich „falsch“ erscheinende resultate können sich durchaus näher zu begutachtende forschungsperspektiven ergeben.
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:1.7.1	p	das projekt „iart: ein interaktives analyse- und retrieval-tool zur unterstützung von bildorientierten forschungsprozessen“ wurde von der deutschen forschungsgemeinschaft (dfg) gefördert (projektnummer 415796915).
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.1	notes	<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn1" n="1"> <ref target="https://iart.vision">https://iart.vision</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn2" n="2"> <ref target="https://github.com/tibhannover/iart">https://github.com/tibhannover/iart</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn3" n="3"> <ref target="https://oss.redis.com/redisai/">https://oss.redis.com/redisai/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn4" n="4"> <ref target="https://www.djangoproject.com/">https://www.djangoproject.com/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn5" n="5"> <ref target="https://www.kaggle.com/c/imet-2021-fgvc8">https://www.kaggle.com/c/imet-2021-fgvc8</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn6" n="6"> <ref target="https://www.wikiart.org/de">https://www.wikiart.org/de</ref> und <ref target="https://www.kaggle.com/c/painter-by-numbers/data">https://www.kaggle.com/c/painter-by-numbers/data</ref>, jeweils letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn7" n="7"> <ref target="https://vuejs.org/">https://vuejs.org/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn8" n="8"> <ref target="https://vuetifyjs.com/en/">https://vuetifyjs.com/en/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn9" n="9"> <ref target="https://visjs.org/">https://visjs.org/</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn10" n="10"> <ref target="https://www.rijksmuseum.nl/en/">https://www.rijksmuseum.nl/en/</ref>, <ref target="https://www.wikidata.org/">https://www.wikidata.org/</ref>, <ref target="https://www.kenom.de/">https://www.kenom.de/</ref>, <ref target="https://www.artigo.org/">https://www.artigo.org/</ref> und <ref target="https://kulturerbe.niedersachsen.de/">https://kulturerbe.niedersachsen.de/</ref>, jeweils letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn11" n="11"> <ref target="https://www.louvre.fr/en">https://www.louvre.fr/en</ref> und <ref target="https://www.vam.ac.uk/">https://www.vam.ac.uk/</ref>, jeweils letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn12" n="12"> <ref target="https://cloud.google.com/vision">https://cloud.google.com/vision</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn13" n="13"> <ref target="https://iart.vision/search?query=%2btxt%3adeath+of+marat">https://iart.vision/search?query=%2btxt%3adeath+of+marat</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn14" n="14"> <ref target="https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a3fa6b53c7e163ebd9663a01ab3efd24a">https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a3fa6b53c7e163ebd9663a01ab3efd24a</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn15" n="15"> <ref target="https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a2e0d7ad7a1733fdbbad8134b871dd8b0">https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a2e0d7ad7a1733fdbbad8134b871dd8b0</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn16" n="16"> <ref target="https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a673681d267163d84900c41c77ce951e2">https://iart.vision/search?query=%2bidx%3a673681d267163d84900c41c77ce951e2</ref>, letzter zugriff 30. november 2021. </note>
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urn:cts:dhd:2022.schneider_stefanie_iart_eine_suchmaschine_zur_unterstuetzung:2.2.1.1	bibl	<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">becker, matthias / bogner, martin / bross, fabian / bry, françois / campanella, caterina / commare, laura / cramerotti, silvia / jakob, katharina / josko, martin / kneißl, fabian / kohle, hubertus / krefeld, thomas / levushkina, elena / lücke, stephan / puglisi, alessandra / regner, anke / riepl, christian / schefels, clemens / schemainda, corina / schmidt, eva / schneider, stefanie / schön, gerhard / schulz, klaus / siglmüller, franz / steinmayr, bartholomäus / störkle, florian / teske, iris / wieser, christoph</hi> (2018): <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">artigo. social image tagging [dataset and images]</hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://doi.org/10.5282/ubm/data.136"> <hi rend="">10.5282/ubm/data.136</hi> </ref>.
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