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Die Farb-Tags von ARTigo: Der Zusammenhang zwischen Farbflächen und Farb-Tags

Einführung
Die Berechnung der Farbflächen
Die Hitliste: Das blaueste, roteste und gelbste Bild
Das blaueste Bild
Das roteste Bild
Das gelbste Bild
Fazit
Taggen mit Taktik
Was ist an dieser Analyse für Kunstwissenschaftler interessant?

Einführung

Betrachtet man die vielen Tags der ARTigo-Datenbank, fällt die besonders hohe Zahl der Farb-Tags auf. Für mich stellte sich die Frage, welche Informationen in den mehrfach vorhandenen Tags stecken könnten. In der folgenden Analyse untersuchte ich deshalb das Verhältnis Farb-Tags zu Farbfläche genauer unter Berücksichtigung der Bildthematik. Auf diese Idee brachte mich ein Artikel von Hubertus Kohle in Aviso, in welchem er fragte: „Ist ein Bild, das 40 Mal als ‚Blau‘ beschrieben wurde, wohl ‚blauer‘ als eines, das diese Beschreibung nur 6 Mal erhalten hat?“[1]

Gibt es in einem Bild verschiedene Farben, dann stellt sich die Frage, welche Farbe für die Nutzer am wichtigsten ist. Hinweise darauf könnte die Anzahl der Farb-Tags, gruppiert nach dem Farbton, geben. Auch impliziert der Gedanke des „blauesten Bildes“ die Frage, wann Farbe oder in welchem Fall Objekte im Bild jeweils wichtiger sind.

Bei einem Landschaftsbild könnten z. B. grüne Farbtöne vorherrschen oder bei einem herbstlichen Landschaftsbild braune. Die Hypothese ist, dass der vorherrschende Farbton auch das Tagging-Verhalten beeinflusst und dass dieser Farbton besonders häufig getaggt wird. Außerdem ist anzunehmen, dass generell gesehen, bei realistischen Bildern weniger Farb-Tags vorhanden sind als bei ab­strakten. Da in der ARTigo-Datenbank sehr viele Farb-Tags vorkommen, wird zudem ein taktisches Tagging-Verhalten zur Erzielung von Punkten vermutet.

Mit der folgenden Analyse werden diese Fragen untersucht. Es wird angenommen, dass ein Zusammenhang zwischen der Größe der Farbflächen und der Anzahl der Tags besteht. Dazu werden zunächst die Farb-Tags eines Bildes gezählt. Für die Rangfolge werden sie ins Verhältnis zur Anzahl der Spielrunden gesetzt, um eine Normalisierung herbeizuführen, denn bei einem Bild, das in fünfzig Spielrunden vierzigmal mit „blau“ getaggt wurde, haben prozentual gesehen mehr Spieler Blau-Tags eingegeben (die spezifische Farbe wahrgenommen) als bei einem Bild, das in sechzig Spielrunden vierzig Blau-Tags gesammelt hat. Weiterlesen

Farbe in der kunsthistorischen Forschung und die Farb-Tags in ARTigo

Die Wortarten in ARTigo verteilen sich hauptsächlich auf Substantive, die einen Anteil von 83,3 % aller vergebenen Tags ausmachen, Adjektive mit 12,4 % und Verben mit 3,5 %. Die meisten Adjektive bezeichnen Farben. Es gibt noch weitere Wortarten, aber deren Anteil ist zu gering, um Erwähnung zu finden.[1]

Farbe ist ein wesentliches Merkmal von Gemälden. In der Kunstgeschichte wurde vor noch nicht allzu langer Zeit mit Schwarzweißdias gearbeitet, weil dem Farbeindruck nicht zu trauen war und Farbe von der Form ablenkte. Selbst heute ist auf ihre Darstellung kein Verlass. Ob Hochglanzkatalog, Computermonitor oder das Original im Museum: Man kann einen Eindruck von der Farbe erhalten, aber wie die wirkliche Farbe ist oder war, die der Künstler aufgetragen hat, ist nicht gewiss.[2]

John Gage zeigt auf, dass in der Kunstgeschichte der Blick zum Gegenstand wurde, jedoch trotzdem der Text zugunsten der Wahrnehmung des Auges allgemein als wesentlicher empfunden wird. Er fordert: „Die Farbe sollte die Kunstgeschichte wieder zur Würdigung des Sichtbaren hinführen, und schon allein aufgrund dessen gebührt ihr ein Platz an oberster Stelle auf jeder zukünftigen kunsthistorischen Tagesordnung.“[3]

Denn was sieht unser Blick anderes als Farben und Formen? Zwar haben Formen für uns eine primäre Bedeutung, aber von Seiten der visuellen Wahrnehmung ist Form ein sekundäres Merkmal. Farbe schafft Form. Wo unterschiedliche Farbflächen aneinandergrenzen, entsteht eine Kontur bzw. ergibt sich eine Form.[4] Weiterlesen

Wird Computervision Tagging-Anwendungen wie ARTigo überflüssig machen?

Eine besonders schnelle und damit effiziente Verschlagwortung von Bildern verspricht die automatisierte Bilderkennung – Computer Vision – mit dem Ziel, Bilder aufgrund ihrer Pixel inhaltlich zu erkennen. Objekte oder sogar Szenen sollen dabei semantisch erkannt werden. Durch diese Form der Bilderkennung können eines Tages große Mengen von Bildern in sehr kurzer Zeit erschlossen werden, schneller, als es Expertensystemen und Folksonomies möglich ist.

An der Ruprechts-Karls-Universität Heidelberg wird unter der Leitung von Prof. Björn Ommer Software entwickelt, die Maschinen befähigen soll, sowohl zu lernen als auch zu „sehen“. Das funktioniert derzeit für den Bereich der mittelalterlichen Buchmalereien gut, weil die einzelnen Bildobjekte Konturen und typische Stile aufweisen, die der Computer mittels eines Algorithmus lernen kann zu erkennen und zu unterscheiden.[1] Noch ist diese Art der Suche allerdings auf Objekte beschränkt, die von einer Kontur umgeben sind. Für die Forschung ist diese Arbeit bereits jetzt interessant, weil damit umfangreiche mittelalterliche Codices nach spezifischen Objekten wie Kronen oder Gesten automatisiert durchsuchbar geworden sind.

Wenn der Computer eines Tages Bildobjekte erkennt, kann er sie deshalb noch nicht bewerten und deuten. Er kennt keine Hierarchie, für ihn sind die Objekte und damit ihre Bezeichnungen gleichrangig. Die Aufgabe einer Differenzierung können jedoch Tags übernehmen: Es ist vorstellbar, dass sie durch Computer Vision nicht etwa überflüssig werden, sondern gerade durch ihr Mehrfachvorkommen Bilddaten mit einer Gewichtung anreichern können.

Als Beispiel soll das folgende Bild dienen. Es stammt aus der ARTigo-Datenbank und enthält gleiche Begriffe, die mehfach eingegeben wurden.

Vincent van Gogh, Vincents Schlafzimmer in Arles, 1889, Chicago (Illinois), The Art Institute of Chicago. Bildquelle: artigo.org

Diese Mehrfacheingaben sind nicht nur das Resultat der Wahrnehmung der Nutzer, sondern auch das Ergebnis ihrer Bewertung. Was sehen und erkennen sie im Bild? Was können sie benennen und taggen? Jeder Nutzer sieht das Bild mit anderen Augen an. Jedem fallen durchaus andere Bildobjekte ins Auge, die er taggt. Die Anzahl der vergebenen Tags veranschaulicht die folgende Tabelle: Weiterlesen

Wann ARTigo-Spieler „bunt“ taggen

Die folgende Grafik zeigt, wie „bunt“ die Bilder der untersuchten Künstler (siehe Beschriftung) wahrgenommen wurden. Bei dem von den ARTigo-Spielern eingegebenen Tag „bunt“ handelt es sich nicht um eine explizite Farbbezeichnung, sondern um den Gesamteindruck, den das Bild auf den Nutzer macht.

Um die Grafik verstehen zukönnen, muss man um die Wirkung von spannungssteigernden und -reduzierenden Farbwirkungen wissen, die Kreitler und Kreitler in ihrem Buch „Psychologie der Kunst“ (1980) beschrieben. Sie stellten fest, dass Komplementärkontraste oder Kontraste, die beinahe komplementär wirken, sowie zwei einander ähnliche Farbtöne als spannungsreich empfunden wurden. Grautöne oder Töne zwischen zwei spannungsreichen Farben vermittelten hingegen Entspannung.

Dargestellt werden in der Grafik oben neben den Bunt- auch die Gelb-, Rot- und Beige-Braun-Ocker-, sowie die Grau-Tags, die für ausgewählte Künstler von den ARTigo-Spielern eingegeben wurden.  Angegeben ist der prozentuale Anteil der Farb-Tags an der Gesamtmenge der Tags pro Künstler.

Für diese Grafik wurden die Rot- und Gelb-Tags deshalb ausgewählt, weil Gelb oft sehr hell, Rot eine Farbe mit Signalcharakter sein kann. Auf jeden Fall sind es auffällige Farben, die in Bezug auf Buntheit eine Rolle spielen können. Bei Marc, Monet, Signac und Macke sind jeweils mehr Rot- und Gelb-Tags als Braun-Tags vorhanden, was sich offensichtlich auf die erhöhte Wahrnehmung von „bunt“ durch die Spieler auswirkte.

Es ist erkennbar, dass ein hoher Anteil von Tags im Braun-Bereich sowie für Grau den Eindruck einer Buntheit mindert. Weiterlesen

Das wahrgenommene Farbprofil verschiedener Künstler

Die Untersuchung der Farb-Tags zu verschiedenen Künstlern wurde bereits im Blogpost Welche Beachtung schenken ARTigo-Spieler der Farbe im Bild? dargestellt. Diese Information lässt sich auch in einem Netzdiagramm darstellen, so dass man quasi eine Art „Palette“ erhält. Sie zeigt die Unterschiede in der Verteilung der wahrgenommenen Farbverwendung bei den untersuchten Künstlern.

Deutlich sieht man die Schwerpunkte, die die Tags bei den Bildern eines jeden Künstlers bilden. Die Formen der folgenden vier Grafiken, die sich für Giovanni Giacometti, van Gogh, Macke und Marc ergeben, haben gewisse Ähnlichkeit miteinander. Zwischen ihnen ergeben sich darüber hinaus Verbindungen: Weiterlesen

Welche Beachtung schenken ARTigo-Spielern der Farbe im Bild?

Eigentlich habe ich ja mein Blog abgeschlossen. Andererseits denke ich, dass zu einem „richtigen“ Abschluss auch ein paar Untersuchungsergebnisse gehören. Ich werde in den kommenden Wochen in loser Folge einige Auswertungen, die ich für meine Dissertation vorgenommen habe, auf das Blog stellen.

Die Wortarten in ARTigo

Die Wortarten in ARTigo verteilen sich hauptsächlich auf Substantive, die einen Anteil von 83,3 % aller vergebenen Tags ausmachen, Adjektive mit 12,4 % und Verben mit 3,5 %. Die meisten Adjektive bezeichnen Farben. Es gibt noch weitere Wortarten, aber deren Anteil ist zu gering, um Erwähnung zu finden. [1]

Weil die Farb-Tags in der Regel mehrfach zu einem Bild vorhanden sind, stellte sich mir die Frage, ob ich aus z.B. 20 Rot-Tags, 10 Gelb-Tags und 35 Blau-Tags eine Information herauslesen kann und wenn ja, welche. Ansonsten könnte man sich die Mehrfachspeicherung von gleichen Tags ja sparen, denn auch Speicherplatz kostet Geld.

Die Farb-Tags der Künstler

Die Farb-Tags zu Bildern folgender Künstler werden in dieser Berechnung genauer untersucht: Lovis Corinth, Paul Cézanne, Jaques-Louis David, Maurice Quentin de La Tour, Giovanni Giacometti, Vincent van Gogh, Jean-Auguste-Dominique Ingres, August Macke, Edouard Manet, Franz Marc, Adolph Menzel, Claude Monet, Paul Signac, Alfred Sisley, Georges Seurat und Henri de Toulouse-Lautrec. Exemplarisch werden nur einige von ihnen in den folgenden Abschnitten genauer dargestellt.

Ich möchte ermitteln, ob und welche Unterschiedlichkeiten aufgrund der Farb-Tags zwischen Künstlern bestehen.

In diesem Blog-Post wird ein erster Ausschnitt aus dieser Analyse gezeigt. Die Häufigkeit der Tags wird zunächst mit Balkendiagrammen dargestellt. Auf der y-Achse ist jeweils der prozentuale Anteil der Farb-Tags in Bezug auf die Gesamtzahl der Tags eines Künstlers aufgetragen.

In der Dissertation erkläre ich die Vorgehensweise, wie die Vorbereitung der Daten, Normalisierung etc. Wenn Sie dazu mehr wissen möchten, können Sie es dort nachlesen.[2]

Die Farb-Tags der Bilder Paul Signacs

Bei Signac wurden vorwiegend die Farben Blau (16,8 %), Gelb (12,4 %) und Rot (11,8 %) getaggt. Auch „weiß“ wurde mit einem Anteil von 10,6 % recht oft eingegeben. Die Bilder des Malers wurden von den ARTigo-Spielern mit einem Anteil von 8,8 % mit dem Tag „bunt“ versehen. Der Anteil der Tags im Braun-Bereich ist relativ hoch, jedoch scheint die Farbe sich nicht mindernd auf den Eindruck von „Bunt“ auszuwirken, wie das bei den weiteren untersuchten Künstlern der Fall ist. Es ist zu vermuten, dass dies zum einen an der pointillistischen Malweise liegt, zum anderen an den Komplementärkontrasten, für die Farben Gelb/Orange zu Blau und in etwas geringerem Maße Rot zu Grün.

Anteil der Farb-Tags in Werken von Paul Signac

Die Farb-Tags der Bilder August Mackes

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Welches Wissen steckt in scheinbar nutzlosen Tags?

bildGupta et al. zeigen in “An Overview of Social Tagging and Applications” die Schwierigkeiten von Tags in spielebasierten Tagging-Anwendungen auf. Im Prinzip kann ich dem erstmal zustimmen:

“People tend to write very general properties of an image rather than telling about the specifics or details of the image. E.g., colors are great for matching, but often are not the most critical or valuable aspects of the image. The labels chosen by people trying to maximize their matches with an anonymous partner are not necessarily the most “robust and descriptive“ labels. They are the easiest labels, the most superficial labels, the labels that maximize the speed of a match rather than the quality of the descriptor. In addition, they are words that are devoid of context or depth of knowledge.” [1]

Aber sind die „superficial labels“ wirklich so oberflächlich, wie Gupta et al. beschreiben? Weiterlesen

Was ist schön? Eine Antwort von den ARTigo-Spielern

schönDie Frage „Was ist schön?“ ist alt und wurde vielfach diskutiert. Nicht nur Kunsthistoriker, auch Psychologen, Evolutionsbiologen und Philosophen trugen und tragen dazu bei, eine Antwort zu finden. Obwohl von vielen Disziplinen aus betrachtet – gibt es keine klare Antwort. Dafür viele Argumente aus zahlreichen Perspektiven.

Eine Perspektive kommt nun hinzu: die Tags der ARTigo-Spieler. Somit handelt es sich hier nicht um eine einzelne oder gar meine persönliche Meinung, sondern um ein crowdgescourctes Geschmacksurteil.

Ich habe spezifische Datensätze selektiert, Weiterlesen

Farbe vermittelt Spannung. Was sagen die ARTigo-Tags dazu aus?

DaumierGemälde sind statische Gegenstände und als Betrachter können wir sie über einen längeren Zeitraum studieren, den Blick darin schweifen lassen oder Objekte fixieren.

Schauen wir für einen längeren Zeitraum auf einen gleichmäßigen Farbfleck, kann dieser sich in unserer Wahrnehmung verändern und erscheint weniger gesättigt. Vertiefen wir uns in Linienzeichnung, erhält diese bei intensiver Betrachtung neue Aspekte. Ebenfalls tritt dieser Effekt bei der Betrachtung von vielschichtigen Formen auf. Daraus kann man schließen, dass Kunstbetrachtung im Betrachter psychologische und dynamische Prozesse auslöst.

Theorie3

In dem Artikel Das Psychologische in der Kunst: Über Spannung und Entspannung beim Kunsterlebnis habe ich bereits über die Spannung, die Kunstwerke vermitteln, berichtet. Ich möchte wissen, ob eine solche Spannung bei ARTigo-Spielern feststellbar ist. In der obigen Darstellung, die die These von Kreitler & Kreitler verdeutlichen soll, habe ich den für mich relevanten Anteil an Spannung mit einer grünen Ellipse gekennzeichnet. Den Grad dieser Spannung möchte ich ermitteln. Weiterlesen

Das Psychologische in der Kunst: Über Spannung und Entspannung beim Kunsterlebnis

Studienzeichnung Borghesischer Fechter - Friedrich von Gärtner - 1809Zur Analyse der ARTigo-Farbtags ist zunächst die Erläuterung folgender psychologischer Komponenten des Kunsterlebnisses nötig:

  • Theorien zum Kunsterlebnis
  • Das Modell der Homöostase
  • Die Theorie zum Kunsterlebnis von Kreitler & Kreitler (1972)

Danach werde ich in einem gesonderten Artikel darauf eingehen, wie sich der Aspekt der Spannung auf die ARTigo-Spieler und die von ihnen vergebenen Farbtags auswirkt. Um das richtig einordnen zu können, ist diese kurze Einführung in die Thematik nötig. Weiterlesen

Wie ARTigo-Spieler Farbe taggen: Eine abstrakte Betrachtung der Farbtags

Lovis Corinth - Selbstporträt im Atelier - Bayer. Staatsgemäldesammlung - 191412,5% der Begriffe, die die ARTigo-Spieler taggen, sind Adjektive. Davon sind die meisten Farbtags. In ARTigo haben wir also seeehr viele Farbtags. Da die Tags letztlich der Suche nach Bildern dienen sollen, fragt man sich, was man mit soviel Farbbegriffen machen soll. Zur Verbesserung der Suche scheinen sie zunächst nicht besonders wertvoll.  Aber man muss mit dem leben was man hat und deshalb gehe ich diesen Farbtags auf den Grund. Ein paar Erklärungen zur Grundlage dieser Analysen hatte ich bereits hier gegeben.

Wichtig zu erwähnen ist, dass die Farbtags immer auf den Wahrnehmungen der Spieler basieren. Wenn also die Bilder eines Künstlers besonders viele Rot-Tags haben, heißt das zunächst nur, dass die roten Farbbereiche von den Spielern als solche wahrgenommen und getaggt werden.

Ich habe die Farbtags von verschiedenen Künstlern extrahiert und in den folgenden Grafiken dargestellt. Auf der y-Achse ist der prozentuale Anteil der Farbtags von der Gesamtzahl der Tags eines Künstlers aufgetragen. Den Berechnungen liegen nur farbige Abbildungen der jeweiligen Künstler zugrunde. Durch Klicken können Sie die Grafiken vergrößern. Weiterlesen

Tweetup #Shrigpin @Pinakotheken @davidshrigley @kulturkonsorten

Gestern Abend, gegen 18.15 Uhr habe ich beschwingt die Pinakothek der Moderne verlassen. Normalerweise bin ich, wenn ich so ein Haus verlasse, ganz schön k.o. von den vielen Eindrücken, dem Umhergehen und dem Betrachten. Ich habe dann dringend das Bedürfnis nach Erholung. Aber gestern war das anders. Ganz anders.

Denn gestern gab es in der Pinakothek der Moderne den Tweetup #Shrigpin zur Promotion der Ausstellung des Zeichners David Shrigley. Naja, Werbung halt, könnte man abwinkend sagen. Sicher, auf der einen Seite stimmt das. Auf der anderen Seite konnte ich an etwas teilhaben, dass nun wirklich nicht alltäglich ist:

Ca. 150 Personen dürfen die vom Künstler erstellte Skulptur sehen und dann zeichnen oder darüber twittern. Die wichtigste Regel: Niemand darf sie fotografieren. Weiterlesen

Wie Bilddatenbanken nach Schlagworten jagen

Die Verschlagwortung von Bilddatenbanken ist besonders effektiv, wenn möglichst viele Personen daran mitarbeiten. Wichtig ist, dass nicht nur Fachleute, sondern jeder mitmachen kann, das nennt sich dann Crowdsourcing und die Eingabe von Schlagworten nennt man taggen.

Auf den vier folgenden Websites kann man Bilder taggen. Durch die jeweils in unterschiedlichem Maß vorhandenen Zusatzinformationen zum jeweiligen Bild, erhält der Spieler in ebenfalls unterschiedlichem Maß Hinweisreize (Schlüsselreize), die zur Eingabe von Schlagworten animieren sollen. In welcher Art diese Hinweisreize gegeben werden, wird in den folgenden Abschnitten kurz dargestellt: Weiterlesen

Die Macht der Kategorien – und ihre Anwendung bei Computerspielen

Als ich neulich im Supermarkt einen Becher Rübensirup kaufen wollte, fand ich ihn nicht an der gewohnten Stelle. Bislang konnte man ihn bei den Marmeladen finden. Aber jetzt? „Ach“, dachte ich, „das haben sie wohl aussortiert“. Wo sollte ich suchen? Mir fiel keine sinnvolle Abteilung ein. Als ich schließlich eine Verkäuferin fragte, schickte sie mich zum Regal mit den Backzutaten. Nie wäre ich auf die Idee gekommen, ihn hier zu suchen. Mir ist kein Backrezept bekannt, in das diese Zutat gehört. Für mich gehört Rübensirup auf die Frühstückssemmel.

An diesem einfachen Beispiel kann man sehen, dass die Zuordnung zu einer Kategorie zu Schwierigkeiten führt, wenn nämlich der, der die Sache einordnet, ein anderes Konzept verfolgt und im Kopf hat, als der, der die Sache sucht.

Doch wie ist das überhaupt mit den Kategorien? Das Kategorisieren ist ein sehr starker Neuromechanismus, dem wir unterliegen, Weiterlesen

Über die Aufmerksamkeit – Sehen für Fortgeschrittene, Teil 2

In meinem letzten Artikel habe ich einige Beispiele für die Komplexität des Sehprozesses aufgeführt. In diesem Zusammenhang fiel mir eine kurze Begegnung ein, die mit Aufmerksamkeit und Sehen zu tun hatte:

Vor ein paar Jahren sah ich eine ältere Frau, deren rechter Arm in einem Mantel steckte und sie auf dieser Körperseite ordentlich angezogen war, während die Kleidung an ihrer linken Seite achtlos herunterhing. Weiterlesen