Distant Viewing Toolkit : Un logiciel pour l’analyse de la culture visuelle,
Lauren Tilton, Assistant Professor of Digital Humanities, Department of Rhetoric and Communication, University of Richmond and Taylor Arnold, Assistant Professor of Statistics and Linguistics, Department of Mathematics and Computer Science, University of Richmond
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Résumé
Cette vidéo présente le "Distant Viewing Toolkit" (DVT), une boîte à outil Python pour l’analyse informatique de la culture visuelle qui répond au défi de travailler avec des images en mouvement grâce à l’extraction automatique et à la visualisation de métadonnées résumant le contenu (personnes / acteurs, dialogue, scènes, objets) et le style (angle de prise de vue, éclairage, cadrage, son) des images. Dans cette présentation, nous soulignons les principales caractéristiques des outils et les types d’analyses en SHS qu’ils rendent possibles. Nous expliquons les décisions de conception, les cas courants d’utilisation et la manière dont la boîte à outils s’inscrit dans le paysage plus large des outils informatiques dédiés à l’étude de la culture visuelle.
La boîte à outils offre deux interfaces. Une API de bas niveau fournit des "annotateurs" (des algorithmes qui fonctionnent directement avec les données sources), et des "agrégateurs" (qui ont accès aux informations provenant de tous les annotateurs et agrégateurs exécutés précédemment sur l’ensemble de la source mais qui ne peuvent accéder directement aux données visuelles). Cette séparation des algorithmes en deux parties permet une écriture de code facile, sans erreur, et reflète fidèlement la théorie de la vision à distance. La deuxième interface, un système en ligne de commande, permet de démarrer rapidement avec les outils. Le développement du DVT respecte les meilleures pratiques en matière de développement de logiciels open source. Le projet dispose d’une licence GPL-2, utilise le contributeur "Covenant Code of Conduct" (v1.4) et fournit des modèles utilisateur pour la soumission de problèmes et les demandes d’ajouts.
Biographies
Taylor Arnold est enseignant à l’université de Richmond (Virginie, États-Unis), au sein du programme de linguistique du département de mathématiques et d’informatique. En 2013, il a reçu un doctorat en statistiques de l’université de Yale. Avant son poste actuel, il était scientifique senior au sein des laboratoires de recherche d’AT&T, à New York. En 2019-2020, il a été chercheur résident au Collegium de Lyon. Taylor Arnold étudie les grands ensembles de données culturelles dans le cadre de projets de recherche en sciences humaines et sociales, à la fois nouveaux et existants. Il est à ce titre spécialisé dans l’application de statistiques de calcul à de grandes collections de textes et d’images. L’étude de données multimodales, comme la presse, le cinéma et la télévision, l’intéresse tout particulièrement. Il est co-auteur des ouvrages Humanities Data in R : Exploring Networks, Geospatial Data, Images and Texts (Springer, 2015) et A Computational Approach to Statistical Learning (CRC Press, 2019).
Lauren Tilton est enseignante en humanités numériques, au sein du département de rhétorique et de communication, et chercheuse au Digital Scholarship Lab (DSL) de l’université de Richmond (Virginie, États-Unis). Ses recherches portent sur la culture visuelle américaine des 20e et 21e siècles. Elle est directrice de Photogrammar, un projet numérique en SHS cartographiant l’expression documentaire du New Deal et de la Seconde Guerre mondiale, financé par l’ACLS et le NEH, et co-auteur de Humanities Data in R : Exploring Networks, Geospatial Data, Images and Texts (Springer, 2015 ). Ses recherches ont été publiées dans American Quarterly, Archive Journal, Digital Humanities Quarterly et Digital Scholarship in the Humanities. Son projet le plus récent, Distant Viewing, se concentre sur l’analyse d’images à grande échelle à l’aide de la vision par ordinateur et est financé par une bourse NEH ODH Level II Advancement Grant. Elle siège également au conseil exécutif de l’Association for Computing in the Humanities (ACH). Elle a obtenu son doctorat en études américaines à l’Université de Yale.
