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Knowledge System: Techné Coword (Universidad de Granada)
Corpus documental: 328 documentos
Periodos:
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Resultados
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Clústeres con alta densidad
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Clústeres con alta densidad
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Venecia como nodo periférico del clú...
Clústeres con alta densidad
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Amberes clúster © iArtHis_Lab Roma clúster © iArtHis_Lab
Centros de publicación definidos por diferentes lógicas: obsérven...
Madrid clúster © iArtHis_Lab París clúster © iArtHis_Lab
Núremberg clúster (1500-1724) © iArtHis_Lab
Periodo 1500-1549 © iArtHis_Lab
Análisis dinámico del nodo pintura
Periodo 1550-1599 © iArtHis_Lab
Análisis dinámico del nodo pintura
Periodo 1600-1649 © iArtHis_Lab
Análisis dinámico del nodo pintura
Periodo 1650-1699 © iArtHis_Lab
Análisis dinámico del nodo pintura
Periodo 1700-1724 © iArtHis_Lab
Análisis dinámico del nodo pintura
Distribución espacial según la centralidad de los clústeres
Ubicación de los clústeres en función de su distancia al centr...
Distribución espacial según la centralidad de los clústeres
Agrupación de los clústeres en función de su distancia al cent...
Visualizaciones obtenidas con Pajek
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Obsérvese la situación de
Amberes como mediador entre
dos redes
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Análisis de redes estratégicas en torno a la producción teórico-artística (siglos XVI y XVII) mediante técnicas de KDD

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Intervención en el seminario internacional "Redes culturales en el primer imperio global (siglos XVI-XVIII) que tuvo lugar en la Escuela de Estudios Hispanoamericanos de Sevilla el 18 de marzo de 106.

Info: http://historiadelartemalaga.uma.es/dixit/analisis-de-redes-estrategicas-en-torno-a-la-produccion-teorico-artistica-siglos-xvi-y-xvii-mediante-tecnicas-de-kdd/

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Análisis de redes estratégicas en torno a la producción teórico-artística (siglos XVI y XVII) mediante técnicas de KDD

  1. 1. Análisis de redes estratégicas en torno a la producción teórico-artística (siglos XVI y XVII) mediante técnicas de KDD Nuria Rodríguez Ortega y José Pino Díaz Universidad de Málaga Esta presentación está bajo un licencia CC: «Reconocimiento-No comercial-Sin obra derivada 4.0 Internacional».
  2. 2. • Indagación desde nuevas perspectivas sobre los procesos de construcción/distribución de conocimiento • Indagación sobre las posibilidades heurísticas del análisis dinámico de redes • Marco teórico: Teoría del Actor-Red (ANT) de Bruno Latour (ontología del actante rizoma) • El conocimiento como resultado de redes heterogéneas entre actores humanos y no humanos Propósito
  3. 3. Las preguntas • - ¿Cuáles son los actores? • - ¿Cómo se conectan entre sí? • -¿Cómo se configuran las redes de conocimiento? • - ¿Cuáles han sido y son las redes más estratégicas? • - ¿Cuál es su dinámica de cambio en el eje temporal?
  4. 4. • Técnicas de descubrimiento para la extracción de nuevo conocimiento desarrolladas en el campo de la Ingeniería del Conocimiento • Aplicación de minería de datos en corpus bibliográficos (especialmente tecno-científicos) Knowledge Discovery in Databases (KKD) • Principio: los actores de un dominio se representan mediante palabras en los corpus bibliográficos • Coword analysis: análisis de las co-ocurrencias entre palabras en un repositorio dado. La alta co-ocurrencia indica una fuerte asociación entre ellas. • Establecimiento de clusters de palabras (redes y subredes de conexiones fuertes) Minería de textos (coword analysis) • Fuente: Biblioteca Nacional y otros repositorios fundamentales (CCPBE, BDAH, etc.) • Discursos teóricos sobre las artes • Periodo: 1500-1724 • Problemáticas (registros dispersos, metadatos inconsistentes, ausencia de metainformación, etc.) Corpus construido ad hoc Marco metodológico y estrategias de análisis
  5. 5. Knowledge System: Techné Coword (Universidad de Granada) Corpus documental: 328 documentos Periodos: 1. 1500-1549 2. 1550-1599 3. 1600-1649 4. 1650-1699 5. 1700-1725 Actores: autores descriptores (enriquecidos / controlados) impresores ciudades de impresión Parámetros: • Ocurrencia mínima: 60 • Co-ocurrencia mínima: 30 • Número mínimo de nodos: 4 • Número máximo de nodos: 15
  6. 6. Estructura de registro • TI - DIUINA PROPORTIONE OPERA A TUTTI GLINGEGNI PERSPICACIE CURIOSI NECESSARIA OUE CIASCUN STUDIOSO DI PHILOSOPHIA, PROSPECTIUA PICTURA SCULPTURA ARCHITECTURA, MUSICA, E ALTRE MATHEMATICE, SUAUISSIMA, SOTTILE, • AU - PACIOLI, LUCA • CY - VENECIA • DA - 1509/// • PY - 1509 • PB - PAGANINO DE PAGANINI • KW - Arquitectura • KW - DIVINA PROPORCION • KW - Escultura • KW - FILOSOFIA • KW - MATEMATICAS • KW - MUSICA • KW - Perspectiva • KW - Pintura en amarillo, los actores analizados: - autores (AU) - ciudades de publicación (CY) - impresores (PB) - temas (KW)
  7. 7. Grafo del clúster pintura (1550-1599)
  8. 8. Resultados
  9. 9. Warning!! Estudio experimental
  10. 10. Análisis dinámico del dominio de la teoría del arte según sus redes estratégicas © iArtHis_Lab Nodos blancos: primera aparición en el dominio Nodos naranjas: nodos con presencia previa en el dominio Las flechas nos permiten monitorizar la aparición y desaparición de los nodos y su reubicación en diferentes clústeres
  11. 11. •KW - ARQUITECTURA •KW - PINTURA •KW - PERSPECTIVA •KW - ANTIGÜEDAD •KW - TRADUCCIONES •KW - ÓRDENES ARQUITECTÓNICOS •KW - TRATADOS •KW - MANUSCRITOS •KW - ARQUITECTURA MILITAR •KW - FORTIFICACIONES Nodos que aparecen en los 5 subperiodos •CY - ROMA •KW - BIOGRAFÍAS •KW - PINTORES •KW - DESCRIPCIÓN •KW - ESCULTURA •CY - PARIS •CY - VENECIA •KW - TECNICAS •KW - GEOMETRÍA Nodos que aparecen en 4 subperiodos •AU -PALLADIO, ANDREA •KW-ARQUITECTURA RELIGIOSA •KW - DIBUJOS •CY - FLORENCIA •KW - ARQUITECTOS •CY - AMBERES •CY - MADRID Nodos que aparecen en 3 subperiodos Nodos caracterizados por una alta estabilidad en el dominio (central core)
  12. 12. Trayectoria dinámica de la red de conocimiento © iArtHis_Lab
  13. 13. Clústeres con alta densidad y centralidad Clústeres con alta centralidad densidad centralidad Diagrama estratégico © iArtHis_Lab
  14. 14. TRADUCCIONES clúster (1700-1724) © iArtHis_Lab ARQUITECTURA clúster (1700-1724) © iArtHis_Lab Morfología de redes con alta densidad (izquierda) y densidad (derecha)
  15. 15. Clústeres con alta densidad y centralidad Clústeres con alta centralidad densidad centralidad © iArtHis_Lab
  16. 16. Centros de publicación según el número de publicaciones (mapa de calor) © iArtHis_Lab Venecia como nodo periférico del clúster Sebastiano Serlio © iArtHis_Lab Diagrama estratégico Diferente interpretación de Venecia según el parámetro de análisis utilizado
  17. 17. Clústeres con alta densidad y centralidad Clústeres con alta centralidad densidad centralidad © iArtHis_Lab
  18. 18. Amberes clúster © iArtHis_Lab Roma clúster © iArtHis_Lab Centros de publicación definidos por diferentes lógicas: obsérvense las diferencias entre los actores y las relaciones que constituyen las redes
  19. 19. Madrid clúster © iArtHis_Lab París clúster © iArtHis_Lab
  20. 20. Núremberg clúster (1500-1724) © iArtHis_Lab
  21. 21. Periodo 1500-1549 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  22. 22. Periodo 1550-1599 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  23. 23. Periodo 1600-1649 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  24. 24. Periodo 1650-1699 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  25. 25. Periodo 1700-1724 © iArtHis_Lab Análisis dinámico del nodo pintura
  26. 26. Distribución espacial según la centralidad de los clústeres Ubicación de los clústeres en función de su distancia al centro de la red. Visualización obtenida con Pajek © iArtHis_Lab
  27. 27. Distribución espacial según la centralidad de los clústeres Agrupación de los clústeres en función de su distancia al centro de la red. Visualización obtenida con Pajek © iArtHis_Lab
  28. 28. Visualizaciones obtenidas con Pajek © iArtHis_Lab Obsérvese la situación de Amberes como mediador entre dos redes
  29. 29. • Contactos: – Nuria Rodríguez Ortega: nro@uma.es – José Pino Díaz: jospindia@uma.es © iArtHis_Lab 2016

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