ImagePlot und seine Nützlichkeit in der Kunstgeschichte I.

Der Name des Softwareprogrammes ImagePlot wird den meisten von euch womöglich nicht sonderlich vertraut sein, deswegen muss ich zuerst kurz auf verschiedene theoretische Aspekte des Programmes eingehen bevor ich mit der Auseinandersetzung von ImagePlot und der Kunstgeschichte überhaupt erst beginnen kann.

Allgemeines zu ImagePlot:

Bei ImagePlot handelt es sich um ein Visualisierungstool, mit dem man sich große Mengen an digitalen Bildern, nach selbst definierten Eigenschaften, in Diagrammen anzeigen lassen kann. Es ist eine Open Source Software, die auf der Webseite der Software Studies Initiative heruntergeladen werden kann (http://lab.softwarestudies.com/p/imageplot.html#download).

In diesem Downloadordner sind auch bereits Beispielsdateien vorhanden, mit denen man sehr einfach arbeiten kann. Darüber hinaus gibt es auf der Webseite der Software Studies Initiative eine detaillierte „ImagePlotDocumentation“, mit der man sehr schnell den Einstieg in die Software findet. 

Genauer betrachtet handelt es sich bei ImagePlot um ein in Java geschriebenes Programm, das  als Macro (ein Art Unterprogramm) in ImageJ arbeitet. ImageJ stammt eigentlich aus der Wissenschaft und der Medizin und ist ein Bildverarbeitungsprogramm, das beispielsweise für die Vermessung von Mikroskopaufnahmen verwendet wird.

Entwickelt wurde ImagePlot 2010 durch die Software Studies Initiative von dem Medientheoretiker und Kunsthistoriker Lev Manovich mit Unterstützung der National Endowment for Humanities (NEH), dem California Institue for Telecommunications and Information Technology (Calit2) und dem Center for Research in Computing and the Arts (CRCA).

Was kann das Programm und wie wird es eingesetzt? :

ImagePlot visualisiert, wie anfangs bereits erwähnt, bestimmte Metadaten und zeigt diese in Diagrammen an. Dies ist insofern nicht neu da auch andere Visualisierungsprogramme, wie Gephi dies können. Im Gegensatz zu diesen Programmen kann ImagePlot die Daten jedoch nicht nur Mittels einfachen Streudiagrammen oder Netzwerken anzeigen, sondern kann diese auch mit Bildern unterlegen idem es die Bilder selbst als Diagramm anzeigt. Genau in diesen Bilddiagrammen soll auch der Nutzen, den man als Kunsthistoriker aus diesem Programm ziehen kann, liegen. 

Streudiagramm vs. Bilddiagramm 

127 Werke von Mondrian, geschaffen zwischen 1905 - 1917

Das Programm bietet für die Visualisierung der Bilder verschiedenen Möglichkeiten. So kann man zum einen die Informationen frei wählen nach denen die Diagramme geschaffen werden sollen. Dies wären beispielsweise bereits existierende Metadaten wie Erscheinungsjahr oder Künstlername oder die visuelle Beschaffenheit der Werke wie Helligkeit, Farbton oder Sättigung. Zum anderen kann man aber auch eigens kreierte Metadaten wie Tags zu Bildinhalten verwenden.

Die Anzahl der verwendeten Bilder spielt dabei keine Rolle. Das Programm kann Diagramme mit nur ein paar Bildern entwerfen aber auch Diagramme mit Tausenden von Bildern. Nur die Verarbeitungslänge, die das Programm benötigt um die entsprechenden Diagramme zu entwerfen, unterscheidet sich dabei teilweise enorm.

Ein Anfangsproblem, mit dem man gerne konfrontiert ist, ist die nicht reichende Speicherkapazität. Will man sich beispielsweise ein Diagramm mit Tausenden, hochauflösenden Bildern anzeigen lassen so erscheint die Fehlermeldung: Java out of heap space. Dies liegt daran, dass die Basiseinstellung der Speicherkapazität nicht ausreichend ist, um die Bilder anzeigen zu können. Dieses Problem lässt sich jedoch ziemlich leicht lösen indem man die Memory & Threads Kapazität auf ihren maximalen Wert erhöht. Dieser Wert bezieht sich dabei auf die RAM-Kapazität des verwendeten Computers.

Aber was kann das Programm nun genau?

Um sich mit dem Programm vertraut zu machen, ist es am Anfang am einfachsten mit den mitgelieferten Beispieldateien zu arbeiten. Dabei handelt es sich um 776 Werke von Vincent van Gogh, die zwischen 1881 und 1890 entstanden sind und 128 Werken von Piet Mondrian, die zwischen 1905 und 1917 geschaffen wurden. Diese Dateien erhalten bereits verschiedene Metadaten, wie Datum, Ort, Helligkeit, Sättigung oder Titel mit denen man verschiedene Sachen untersuchen kann.

So kann man beispielsweise untersuchen wie sich die Helligkeit innerhalb van Goghs Oeuvre im Laufe der Zeit verändert hat oder ob es eine Verbindung zwischen Sättigung und Abstraktion bei Mondrians Werken gibt.

                                    776 Gemälde von Vincent van Gogh:

                                    X-Achse= Jahr; Y-Achse= Helligkeit

Der Mehrwert der dieses Programm für die Kunstgeschichte hat, liegt aber sicherlich nicht darin nur mit diesen Beispielsdateien zu arbeiten. So hat man die Möglichkeit auch seine eigenen Bilder für eine Visualisierung zu nutzen. Will man ein einfaches Diagramm ohne Bilder erschaffen so braucht man lediglich eine Textdatei. Will man aber ein Diagramm mit Visualisierung so braucht man zusätzlich zu der Textdatei, eine Datei mir entsprechenden Bildern. Die Informationen, mit denen man arbeiten will, hängen dabei von dem jeweiligen Untersuchungsvorhaben ab und können dabei natürlich frei gewählt werden. Darüber hinaus bietet das Programm aber auch noch ein sehr nützliches Tool.  Mit Hilfe von „ImageMeasure“ kann man sich die Helligkeit, Sättigung und den Farbton automatisch berechnen lassen und für seine Visualisierungen nutzen.

Kunstblogs liest doch eh keiner!

Eigentlich ist mein Blog photopraline ein Fotoblog. Da ich aber Kunstgeschichte studiere, schreibe ich in letzter Zeit auch immer wieder über Kunst, beziehungsweise Ausstellungen und Events. Die Texte auf meinem Blog sind immer kurz und einfach gehalten (mein Blog ist schließlich kein wissenschaftlicher Aufsatz) und jeder Beitrag ist begleitet von viel Bildmaterial. Als ich meinen Blog 2014 gestartet habe, wollte ich auf keinen Fall über Kunst schreiben.  Wer liest das denn überhaupt? Da ich aber immer auf verschiedenen Events war, zückte ich doch die Kamera und fotografierte für meine Beiträge.

Im Rückblick aufs Jahr 2015 zeichnet sich ein Bild meines Blogs, mit dem ich selbst nicht gerechnet hätte. Auf Platz 1 meiner Blogposts ist ein Review von der Stroke, eine Urbanart Ausstellung in München, auf Platz 2 erscheint die Jahresausstellung in der Akademie der bildenden Künste. 

Warum haben so viele Leute diese Beiträge gelesen?

Zum einen, wurde der Strokebereicht 175 Mal auf Facebook geteilt. Ein enormer Multiplikator, der für meinen Blog sehr wichtig ist. Die Jahresausstellung wurde zwar nicht geteilt, trotz dessen lasen 874 Leute diesen Blogpost.

Zum anderen sind diese Themen Nischenthemen. Es wird wenig darüber berichtet, obwohl viele Besucher dort waren. Große Fotostrecken gab es, soweit ich gesehen habe, überhaupt nicht. Sieht man sich den Rest der meistgelesenen Artikel an, ist nicht zu übersehen, dass Kunstthemen bei meinen Lesern besonders beliebt waren.

Mein erster Gedanke, dass Leute keine Blogposts über Kunst lesen wollen, hat sich als falsch herausgestellt.

Letztes Jahr war ich in einem Seminar über Museum und Internet. Die Dozenten kündigten uns prophetisch den Einzug der Blogger in den Kunstjournalismus an. Wir Studenten waren noch nicht wirklich davon überzeugt. Schließlich ist die Kunstwelt eine traditionelle, die sich nur langsam verändert und meist in ihren Strukturen verharrt. So sind zum Beispiel Tweetups und Instawalks bei einigen Institutionen erst jetzt angekommen, in der Community fast schon wieder out. Ein heißes Thema unter Kulturbloggern sind Blogger Relations. Der Ärger über die Zusammenarbeit mit diversen Musseen wird zwischen den Zeilen immer deutlicher erkennbar. Institutionen schreiben Blogger falsch an,  es herrscht ein Fotoverbot, oder sie veranstalten ihre Events zu Zeiten an denen Berufstätige (und die meisten Blogger im Kulturbereich verdienen ihr Geld eben nicht mit dem Bloggen) arbeiten. 

Wer hat den bitte um die Uhrzeit Zeit? Wieder mal nicht für Berufstätige oder?! https://t.co/VVh3lpSucq

— Michelle vanderVeen (@ma_veen) 16. Dezember 2015

Verschiedene Museen hätten gerne Blogposts über ihre neue Ausstellung, wollen aber kein Geld dafür in die Hand nehmen. Wenn ein Post einmal wirklich #sponsored ist, liegt der Bezahlung meist unter dem Durchschnitt der Branche. Auch Galerien sehen in Bloggern oftmals eine kostenfreie Werbung. Mich selbst haben Galerien angeschrieben, ob ich über sie berichten könnte. Lobeshymnen für Galerien zu verfassen, die ich einfach nicht gut finde, mache ich nicht. Sorry. Da haben viele Institutionen das Phänomen Blogger anscheinend nicht verstanden. Dabei gibt es schon einige Posts, die gewisse Richtlinien zusammenfassen (hier z.B. von Museumsglück)

Noch einmal zurück zu meinen Dozenten (auf Twitter @cogries & @hkohle) Ihre Prophezeiung hat sich, soweit ich das beurteilen kann, noch nicht erfüllt, ich sehe aber ein großes Potenzial für Blogger. Die meist verschlafenen Strukturen im digitalen Bereich der Museen wachen langsam auf.  (Eine Umfrage von In-Arcadia-Ego hat die Bereitschaft zu Kooperationen österreichischer Museen aufgezeigt). Es gibt im Museumsbereich aber auch einige sehr positive Beispiele, die eine digitale Strategie entwickeln (Kunsthalle Karlsruhe, Albertina, Pinakotheken & Burg Posterstein) 

Allerdings agieren viele Museen noch zu langsam und wollen, oder können, meist auch kein Geld in Blogger Relations investieren, wünschen sich aber, dass diese gratis die Werbetrommel schwingen, oder sich von ihrer Arbeit frei nehmen.

Auf Grund meines eigenen Blogs kann ich sagen, dass Kunstbeiträge sehr oft angeklickt werden. Mein Blog ist vergleichsweise noch recht klein, aber ich erreiche die relevante Zielgruppe. 

Blogger haben sich vor allem in der Fashionindustrie etabliert und sind für verschiedene Firmen wichtige Werbeträger, um die gewünschte Zielgruppe über neue Produkte zu informieren. 
Warum sollte das im Museumsbereich anders sein? Blogger können über neue Ausstellungen und Projekte informieren. Ihre Authentizität und subjektive Einschätzung machen sie sympathisch und bieten einen Mehrwert in der Berichterstattung. Die Informationskultur verlagert sich zunehmend ins Digitale. Wer diesen Trend übersieht, schneidet sich nur selbst ins Bein. 

Processing in den Browser einbinden

Processing funktioniert nicht nur in der Entwicklungumgebung. Der selbe Code kann auch auf einer Webseite integriert werden. Dazu muss einfach die JavaScript-Bibliothek Processing.js in das HTML eingebunden werden.

Anschließend wird der Code, der auch in einer separaten .pde-Datei abgelegt sein kann, per canvas aufgerufen. Hier ein einfaches Beispiel:

void setup() {
size(100, 100);
background(100);
stroke(255);
ellipse(50, 50, 25, 25);}

Und hier das Ergebnis (zumindest in Firefox und Safari):



Weiter Informationen unter Getting Processing.js Working On WordPress (Or Any Other Site)

Die Software Gephi – und wie man sie für Kunstgeschichte verwenden kann

Visualisierung von Daten aus der MoMA-Datenbank – Künstler und ihre Nationalität

Das Programm Gephi beschäftigt sich mit der Visualisierung von Netzwerken. Anhand von Daten, die man vorher bearbeiten kann und teilweise auch in der Software Gephi selbst, werden Verknüpfungen, bzw. Verbindungen zwischen ihnen sichtbar. 

Allgemeines zu Netzwerken

Die Beschäftigung mit Netzwerken hat ihre theoretischen Impulse aus der Soziologie und der Ethnologie. Für diese Felder ist die Netzwerkforschung ein zentrales Thema und wird häufig angewendet, um neue Ergebnissen oder neue Impulse in der Forschung zu erlangen.

Was ist überhaupt ein Netzwerk? Ein Netzwerk wird generell definiert als eine abgegrenzte Menge von Knoten (engl. nodes) oder Elementen und der Menge der zwischen ihnen verlaufenden Kanten (engl. edges).

Dabei repräsentieren die Knoten die Akteure und die Kanten symbolisieren die Beziehung zwischen ihnen. Um ein Netzwerk auszuwerten, liegt der Schwerpunkt der Beschäftigung auf den Kanten und deren Zusammenhängen.

Darstellung eines Netzwerks

Verschiedene Tools in dem Programm Gephi können das Netzwerk modifizieren. Das heißt, bestimmte Merkmale der Daten können hervorgehoben, oder nicht relevante Daten aussortiert werden, die jedoch nicht im Datensatz verschwinden, sondern nur auf der Visualisierungsebene. Übersichtlicher gestalten lässt sich das Netzwerk mit unterschiedlichen Layouts, die über Algorithmen die Daten sortieren und übersichtlich anordnen. 

Anhand von verschiedenen Filtermöglichkeiten kann man die Darstellung beeinflussen und die Analyse eines Netzwerks vereinfachen. Die Statistik-Funktion ermöglicht eine kritische Betrachtung des Netzwerks anhand von Kennzahlen. Durch diverse Optionen ist es möglich beispielsweise herauszufinden, wie hoch die maximale Anzahl von Kanten durch einen Knoten ist und durch die Filter würde sich dieser dann darstellen lassen. Um verschiedene Elemente eines Netzwerks voneinander abzuheben, gibt es zudem die Möglichkeit, das Netzwerk einzufärben und damit zusammenhängende Bereiche zu markieren. Die Größe der Knoten und die Breite der Kanten lassen sich ebenfalls einstellen, manuell oder anhand von ihrer Proportionalität zueinander. Äußerst praktisch ist auch die Darstellung der benannten Labels, also die Bezeichnungen der Knoten erscheinen in Textform im Netzwerk. Gephi bietet eine Vielzahl von Darstellungsmöglichkeiten, so dass jeder in der Lage ist, seine gewünschten Informationen aus einem Netzwerk herauslesen zu können.

Gephi in der Kunstgeschichte

Wie könnte sich Gephi, bzw. ein Visualisierungsprogramm von Netzwerken für die Kunstgeschichte anwenden lassen? Welche neuen Erkenntnisse könnte man daraus schließen?

Ähnlich der Soziologie, in der die Strukturen von Gesellschaften analysiert werden, oder sogar Facebook-Netzwerke erstellt und analysiert werden, könnte man es auch für die Kunstgeschichte verwenden. Wie wäre es mit einem Netzwerk der Maler im 15. Jahrhundert? Wer kannte wen? Wer ließ sich von wem inspirieren? Welche Schlüsse lassen sich daraus ziehen?

Durch diverse Plugins lassen sich z.B. Timelines oder Weltkarten integrieren, die dann beispielsweise aufzeigen könnten, wie sich die Kontakte eines Künstlers innerhalb der Jahre erweitert haben oder welcher Künstler durch die Welt reiste und welche Kontakte in den jeweiligen Ländern entstanden. Diese Fragestellungen lassen sich beliebig erweitern und würden durchaus zu neuen Erkenntnissen führen.  Netzwerkforschung für die Kunstgeschichte hat Potenzial, jedoch wird es zunächst mit den Daten etwas problematisch sein. Die Daten zu erfassen, die man benötigt und dann diese auch richtig zu verknüpfen und auszuwerten, wird sicher einige Zeit in Anspruch nehmen. Erst wenn die Daten vorhanden sind, kann eine solche Netzwerkforschung und deren Analyse beginnen. Aber wenn es soweit ist, wird sich ein Feld neuer Möglichkeiten ergeben.

Fazit

Wie viele andere Software-Programm auch, erfordert Gephi eine etwas tiefere Auseinandersetzung. Es ist nicht unbedingt selbsterklärend und kann anfangs zu Frustrationen führen, jedoch gleicht sich das schnell wieder aus, wenn man einige Tutorials in youtube zu Hilfe nimmt und man später mit wenigen Klicks wunderbare Netzwerke erstellen kann. Ein großes Problem mag der fehlende „rückgängig-Button“ sein, den es aber in der neuen Version, die Ende Dezember erscheint, geben wird.