摘要

网络科学和艺术史有一个共同的起源——都可以追溯到莱布尼茨，这可能有些出人意料。早在20世纪20年代，以Ernst Cassirer和Aby Warburg为代表的研究人员就开始研究艺术和文化历史中各种秩序、相似性和一般关系的系统。几十年的数据收集最终使我们在21世纪初能够展示艺术和文化历史中复杂网络属性的存在。在这个过程中，我们确信定量分析和对文化现象的定性调查必须同时进行。如今，网络科学和艺术史的共同起源还有望把网络的离散拓扑与多维意义空间的连续拓扑连接起来。Cassirer曾将后者理论化为“纯数学”，Warburg也在所谓的“记忆图谱（Mnemosyne Atlas）”中应用，现在这些理论已经通过深度机器学习等方法被广泛应用，用于在诸多学科中捕捉（视觉）相似性。本次报告总结了一些关键的理论方面和实证研究，有助于构建文化复杂性的系统科学。这也可能重新确立复杂性科学中缺失的层面，即在社会文化互动中，整体大于部分的地方。简而言之，一种有形和无形文化产品的网络科学正变得可行且有价值。

讲者介绍

Maximilian Schich是爱沙尼亚塔林大学文化数据分析教授和ERA主席。Schich教授拥有慕尼黑大学的艺术史、古典考古学和普通心理学的硕士学位，以及柏林洪堡大学的艺术史博士学位。基于他之前在大型文化图数据库方面的专业经验，他还在美国东北大学进行了网络科学的跨学科博士后培训，以及在瑞士苏黎世联邦理工学院进行了计算社会科学的跨学科博士后培训。在研究中，Schich教授常常将批判性和创造性美学、定性调查、量化和计算相结合。他被授予2023/24年度Wittkower Fellow称号，以表彰其在艺术研究中应用网络分析的开创性工作，尤其是关于罗马城的研究。

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