Marktanalyse Kunstwerke des langen 19. Jahrhundert

 Einleitung:

Die im Laufe des Semesters von uns herausgearbeitete Thematik ist die Erstellung eines Werkzeugs zur Bewertung von kunsthistorischen und marktrelevanten Datensätzen und im Zuge dessen die Analyse des Kunstmarktes für Werke und Künstler des 19. Jahrhunderts.

Die von Artigo bereitgestellten Daten erlauben uns, eine Quantifizierung von Kunstwerken und Künstlern durchzuführen, jedoch ohne weiteren Kontext, der für viele Analysen notwendig wäre. Es ist zwar ersichtlich, wie die User ein Bild oberflächlich beschrieben haben, jedoch hatten diese Beschreibungen keine hierarchische Ordnung anhand derer man eindeutige Aussagen über die einzelnen Werke und Maler erstellen konnte. So stellte sich eine zentrale Thematik unserer Arbeit ein: Können wir Künstler durch ein Ranking bewerten? Und wenn ja, wie?

Die Problematik hierbei ist, dass uns die durch Artigo gesammelten Tags keinerlei Relationen oder Eckpunkte zu einer Bewertung von Werken und Malern vermitteln können. Für manche von Artigo gezeigten Künstlern gibt es mehr Metadaten, zu anderen weniger – ganz abhängig davon, wie oft den Nutzern ein Bild gezeigt wurde und ob das Bild ein gut beschreibbares Sujet aufweist. Auf der Suche nach erweiternden Informationen und bewertbaren Inhalten sind wir auf die unfangreichen Daten von Wikiart und Auktionshäusern gestoßen- Datensätze, die uns sowohl Aufschluss über das Bildformat, die Provinienz von Werken, als auch über die Auktionspreise geben und dabei helfen, Künstler und Werke anhand verschiedener Parameter kategorisieren zu können. Es galt nun zu untersuchen, ob man mittels Analyse der neu gewonnenen Metadaten eindeutige Erkenntnisse für den Kunstmarkt gewinnen kann, Rankings über die Künstler des 19. Jahrhunderts unter verschiedenen Gesichtspunkten erstellen kann und welchen Mehrwert die gewonnenen Resultate sowohl für den Kunstmarkt als auch für die digitale Kunstgeschichte bedeuten.

Gliederung

  1. Datenbasis – aktueller Bestand und Erweiterung um weitere Quellen
    1. Aktueller Datenbestand
    2. Erweiterung der Datenquellen
    3. Daten des Auktionshauses Christie’s
    4. Daten von Wikiart
    5. Weitere betrachtete Datenquellen
    6. Herausforderungen bei der Datenbeschaffung
  2. Methodik
    1. Datenbeschaffung
    2. Datenbereinigung
    3. Datenanalyse & Visualisierung
  3. Analyse der Daten
    1. Gesamterlöse nach Dekade & Entwicklung des Durchschnittspreises
    2. Gemäldeformate und deren Relation zu erzielten Preisen
    3. Vergleiche anhand der Top 20 Künstler
    4. Verhältnis der Erlöse der Top 20 Künstler zu denen aller anderen Künstlern
  4. Schlussfolgerungen
    1. Erkenntnisse für die Kunsthistorie
    2. Mehrwert der gesammelten Daten für die digitale Kunstgeschichte
    3. Ausblick auf Weiterführung des Projekts
  5. Anhänge
    1. Anhang: Datenstrukturen
    2. Anhang UML Class Diagramme
    3. Anhang: Werkzeuge für Webscraping
    4. Anhang: Literatur

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