iArtHis_Lab y las estrategias de análisis basadas en tecnologías computacionales

El grupo de investigación iArtHis_Lab explora las posibilidades de las estrategias de análisis basadas en tecnologías computacionales para analizar y visualizar de manera dinámica la configuración de determinados fenómenos culturales y sociocognitivos de la sociedad contemporánea, generando, con ello, un conocimiento inédito reutilizable por diversos agentes y sectores, incluido su aprovechamiento social y su transferencia al sector productivo. En el marco concreto de esta contexto de investigación, el proyecto Exhibitium centra su atención en el fenómeno de las exposiciones artísticas que llevan a cabo regularmente las galerías, museos y centros de arte, analizándolas en su condición de fenómenos culturales complejos que resultan del establecimiento de una serie de relaciones entre determinados actores, pero también en cuanto factores estratégicos en la generación de dinámicas sociales y movimientos económicos.

¿Qué nos puede aportar el análisis de las exposiciones artísticas temporales? Las exposiciones son generadoras de un conjunto muy heterogéneo y diverso de datos, algunos explícitos o fácilmente visibles a través de análisis cuantitativos: datos demográficos relativos a los visitantes; los flujos intra- y transnacionales de públicos; las corrientes dominantes en los procesos de exhibición artística; datos relativos a la mayor o menor presencia de determinados artistas y corrientes artísticas según los diversos contextos geoespaciales… Otros son más difíciles de visualizar, y requieren análisis específicos que interconecten entre sí múltiples variables para poder determinar patrones de comportamiento y dinámicas culturales complejas, cuyo conocimiento resulta sumamente interesante tanto desde el epunto de vista interprativo-crítico como prospectivo-estratégico.

La situación actual nos ofrece un escenario propicio para analizar estos datos: en primer lugar, porque un buen número de lo que podríamos denominar datos crudos se encuentran disponibles en la red a través de la propia publicación y difusión digital que realizan las instituciones (museos, centros de arte, galerías), por lo que son susceptibles de ser capturados y compilados de manera automatizada mediante sistemas de vigilancia tecnológica. En segundo lugar, porque el desarrollo de tecnologías específicas asociadas a la ingeniería del conocimiento (KE) y al procesamiento computacional de datos a gran escala (data mining) nos permiten analizarlos desde distintas perspectivas (resultados estadístico-cuantitativos, configuración y funcionamiento de redes (network analysis), distribuciones geoespaciales, etc.), lo que hace posible que con un mismo conjunto de datos bien estructurado (dataset) podamos obtener resultados diversos para distintos finos.

Pues bien, nuestra propuesta se basa en la conjugación de una serie de tecnologías computacionales y de metodologías de análisis derivadas de la vigilancia tecnológica, el análisis de redes y las estrategias de KDD (Knowledge Discovery in Databases), que nos van a permitir capturar, registrar, estructurar y procesar de una manera significativa estos datos; y extraer conocimiento inédito basado en parámetros cuantitativos y cualitativos (redes, clusters y patrones) para hacerlos útiles y reutilizables, mediante sistemas de datos abiertos e interoperables.

El grupo iArthis_Lab obtuvo el premio spin-off de la Fundación Santander Universidad a la mejor idea de empresa tecnológica orientada al sector cultural en la convocatoria 2013 de premios spin-off de la Universidad de Málaga. El objetivo de la idea de empresa era hacer aprovechables para el sector cultural la investigación desarrollada por iArtHis_Lab. Este premio ha dado lugar a la constitución de la spin-off Culturacy, S.L.

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