Folge 12: Digitalität und Kunstgeschichte – ein Theorie- und Metagespräch über aktuelle Debatten

Transcript

Speaker: Artistocast, der Podcast zur digitalen Kunstgeschichte.

Speaker: Die digitale Kunstgeschichte ist nun kein neues Phänomen mehr.

Speaker: Publikationsformate haben sich etabliert, Forschungsschwerpunkte gebildet, es wurden die ersten Juniorprofessuren und Professoren besetzt.

Speaker: Und trotzdem scheinen sich die Kritikpunkte und die Debatte an und über die digitale Kunstgeschichte immer wieder um dieselben Themen zu drehen.

Speaker: Während man an der einen Stelle Joanna Truckers Aufsatz von 2013, »Is there a digital art history«, der also schon vor zehn Jahren erschienen ist, als aktuell wahrnimmt, vergisst man, dass bereits Klaus Piers den Antagonismus digital-analog viel früher zugunsten einer digitalen Kunstgeschichte diskutiert hat.

Speaker: An der anderen Stelle fragt man sich, do we really need digital art history?

Speaker: Brauchen wir das überhaupt?

Speaker: Und gleichzeitig setzen sich Fabian Offert und Leo Impert mit there is a digital art history für das Existieren ein und für die Verantwortung dieser Forschungsrichtung.

Speaker: Was nun?

Speaker: Warum ist man sich nicht einig?

Speaker: Wir haben es, wenn es um die digitale Kunstgeschichte geht, mit einer Gleichzeitigkeit von Entwicklungsphasen zu tun.

Speaker: Während sich die eine Gruppe noch an den Gedanken gewöhnt, dass man in der Kunstgeschichte auch irgendwas mit digitalen Methoden zu tun haben könnte, dass Digitalität ein großes Thema in und für die Kunstgeschichte ist, debattiert man an anderer Stelle über Sinn und Unsinn.

Speaker: Eine dritte hat dabei schon längst die Theorien aufgegriffen und in der Praxis umgesetzt.

Speaker: Daraus ergibt sich eine asynchrone Gemengenlage mit heterogensten Kompetenzen, Wissensständen, wenn es um den Diskurs um die digitale Kunstgeschichte geht.

Speaker: Wie lässt sich da vernünftig miteinander reden, ohne dass man aneinander vorbeiredet?

Speaker: In dieser Folge nehme ich mir die Zeit.

Speaker: Deswegen ist sie auch ein bisschen länger geraten als die anderen, aber als finale Folge der ersten Staffel Art History Cast habe ich mir das mal erlaubt.

Speaker: Man kann ja Pause machen und später weiterhören.

Speaker: Ich nehme mir also nun die Zeit, mit meinen Gästen einige Debatten wieder aufzugreifen, die in den letzten elf Folgen schon angesprochen wurden.

Speaker: Es geht um Wissensrepräsentationen, technologische Möglichkeiten und Begrenzungen.

Speaker: Wir sprechen über Theorien, Methoden und nehmen an vielen Stellen eine Meta-Ebene ein, um auf das Fach Kunstgeschichte und auf unsere Fachkultur zu schauen.

Speaker: Mit mir im Gespräch sind Katrin Klinker und Kilian Heck.

Speaker: Katrin Klinker ist Wissenschaftlerin und aktuell an der Freien Universität Berlin bei der Forschungsgruppe Human Centered Computing.

Speaker: Sie ist dort Head of HCC Data Lab und dafür Wissenschaftsmanagement, Wissenstransfer, Anwendungen und noch vieles mehr zuständig.

Speaker: Davor war sie beim renommierten Projekt Museum 4.0 wissenschaftliche Projektleiterin und ist Spezialistin im Bereich digitale Kultur und Technologie und ich schätze ihren Blick auf die Theorie der Kunstgeschichte, quasi von außen.

Speaker: Und ich freue mich auf ihre Dissertation.

Speaker: Festgeschrieben, kulturtechnische Manifestationen, musealer Sammlungsordnungen und transformative Effekte digitaler Technologien.

Speaker: Mein anderer Mitdiskutant ist Kilian Heck, der den Lehrstuhl für Kunstgeschichte an der Universität Greifswald innehat.

Speaker: Neben seinen Forschungsschwerpunkten von der frühen Neuzeit bis in die Romantik war der renommierte Kunsthistoriker auch lange Vorsitzender des Verbands Deutscher Kunstgeschichte, wie er damals noch hieß.

Speaker: Also der Verband, nicht Kilian Heck.

Speaker: In seinen jüngeren Forschungsprojekten wagt er sich mit seinem Team auch an digitale Methoden heran und gibt uns Einblick in seine Perspektive auf die Debatte der Digitalität in der Kunstgeschichte.

Speaker: Was bedeutet Digitalität in der Kunstgeschichte und für das Fach eigentlich?

Speaker: Ich würde damit anfangen, ein Beispiel zu bringen, dass ich immer noch viele Kolleginnen und Kollegen

Speaker: die unter Digitalisierung verstehen, ein Bild auf einen Scanner zu legen und dann ein Bildarchiv auf der Festplatte zu haben.

Speaker: Und damit war es das schon, was das Thema Digitalisierung angeht für viele Kolleginnen und Kollegen.

Speaker: Das ist jetzt eine durchaus provokante Ansicht, die man jetzt auch als 20 Jahre alt und überhaupt nicht mehr up-to-date bezeichnen könnte.

Speaker: Dennoch merke ich, dass in den Köpfen

Speaker: das noch nicht gereift ist, was Digitalität und überhaupt ihre Anwendungsfähigkeit für das Fach angeht, gereift ist.

Speaker: Also das ist wirklich immer wieder festzustellen, weswegen ich auch immer wieder feststelle, dass man in dem Moment, wo man mit Digitalisierungsprojekten ins Fach, in die Diskussion kommt,

Speaker: auch genau das erlebt, was eigentlich damit gemacht werden könnte.

Speaker: Weil es herkömmliche Fragen des Faches, ich nenne es jetzt einmal, was sind die Spuren des Neuplatonismus bei Caravaggio oder ich sage jetzt einfach mal ein Beispiel, eben mit dem Thema Digitalität, Digitalisierung überhaupt nicht angehen kann.

Speaker: Und das ist dann für viele doch das Moment, wo sie sagen, das ist jetzt eigentlich nicht das, was ich wirklich

Speaker: brauche, das ist kein Tool, was mir wirklich für meine eigene Forschung etwas bringt.

Speaker: Ich möchte aber sagen, es ist gerade in den letzten 10, 20 Jahren doch durch die Korpusprojekte wirklich einen ganz neuen Innovationsschub auch für den Bereich oder die Anwendungsmöglichkeit von Digitalisierung gibt.

Speaker: Das sind zum Beispiel alle Langzeitprojekte, die eben zum Beispiel Werkverzeichnisse bearbeiten würden.

Speaker: Aber es sind zum Beispiel auch die

Speaker: die mit Provenienzforschung zu tun haben.

Speaker: Und die sind ja sehr stark auch darauf angewiesen, dass man annotierte Daten etwa bei einer Objektrecherche mit in die Forschung hineinnehmen kann.

Speaker: Und die merken eigentlich immer sofort, dass Digitalisierung in der Breite, die also eben tatsächlich auch mit

Speaker: Search-Tools arbeitet, die nicht nur Bilderfassungen betreiben, sondern eben auch Texterfassungen betreiben, unglaublich schnell und weit vorankommt.

Speaker: Und ich glaube, das hat einen neuen Schub auch für die Digitalisierung bedeutet.

Speaker: Das heißt, du machst die Perspektive auf zwischen Digitalität ist im ersten Sinne erstmal die Digitalisierung, also das Umwandeln unserer Forschungsobjekte, unserer Forschungsliteratur in irgendwas, was auch maschinenlesbar ist oder für uns digital auf den Bildschirmen anschaubar ist.

Speaker: Und machst dann auch die Diskrepanz gleich auf, dass das manchen auch reicht.

Speaker: Also einmal eingescannt und fertig.

Speaker: Bis hin zu groß angelegten Projekten, die viel digitalisieren.

Speaker: Katrin, was ist denn für dich Digitalität in der Kunstgeschichte oder in der Kulturwissenschaft?

Speaker: Ja, ich würde es da jetzt erstmal auf die Kunstgeschichte beschränken tatsächlich.

Speaker: Ich glaube, die Richtung, die Kilian gerade aufgemacht hat, ist auch eine, die für mich sehr präsent ist.

Speaker: Also die Digitalität in der Kunstgeschichte braucht aber gleichzeitig in meinen Augen nochmal eine stärkere Differenzierung, weil wir ganz häufig vermischen, ob wir gerade über diesen Aspekt der Zugänglichkeit von Quellen und Material für kunsthistorische Analysen, Interpretationen, Forschung sprechen oder

Speaker: Oder ob wir in die Richtung gehen, die ich dann eher als methodische Ergänzung der Kunstgeschichte diskutiert sehe, wo es tatsächlich darum geht, Erkenntnisinteressen durch digitale Technologien überhaupt erst zu verändern oder auch neue Epistemologien zu begründen, neue Werkzeuge, die dann mit klassisch analogen, klassisch interpretativen Verfahren vielleicht nicht hervorgebracht werden können.

Speaker: Im Kontext der Zugänglichkeit von Material hat Digitalität einen unglaublichen starken Einfluss auf die Zugänglichkeit von Material.

Speaker: Das heißt, sie beeinflusst zunächst mal das Information Retrieval oder auch das Image Retrieval.

Speaker: Dazu habt ihr ja auch schon eine Folge gemacht.

Speaker: Also genau, das Suchen und Finden von Material in Datenbanken, im Internet.

Speaker: Was ich dann auch mein Dürer wiederfinde, den ich gesucht habe und so weiter.

Speaker: Genau.

Speaker: Und was ich immer ganz spannend finde, ist, wenn man sich da die historische Entwicklung anschaut, es wird ja häufig so eine Differenz aufgemacht zwischen analog und digital, zwischen klassisch und digital.

Speaker: Und ich finde ganz wichtig, sich mal vor Augen zu führen, dass Information Retrieval und Wissensrepräsentation gar nichts ist, was erst durch digitale Technologien entstanden ist.

Speaker: Wir kennen ja alle noch Karteikartensysteme, mit denen wir in Bildarchiven nach Kunstwerken oder Literatur suchen.

Speaker: Das heißt also, diese Systeme funktionieren auf eine ähnliche Art und Weise, nämlich auf Basis von symbolischer Wissensrepräsentation.

Speaker: Und damit sind eben durch Menschen erstellte und Menschen lesbare, strukturierte, klassifizierende, begrifflich konzeptuelle Wissensrepräsentationen gemeint, wie die Verschlagwortungen, die wir alle kennen, die wir brauchen, um textbasiert nach für uns relevantem Material suchen zu können.

Speaker: Und ich finde ganz interessant, dass sich in dem Kontext dieses Information Retrievals oder Image Retrievals in den letzten zehn Jahren ungefähr dann doch nochmal eine Neuerung ergeben hat, nämlich in dem Zusammenhang, dass wir jetzt im Bereich des Machine Learnings es auch mit sogenannten subsymbolischen Repräsentationen im Bereich der künstlichen Intelligenz zu tun haben.

Speaker: Und damit sind eben Verfahren aus dem Machine Learning gemeint, die nicht mehr auf menschenlesbaren, symbolischen Repräsentationen basieren, sondern

Speaker: jetzt eben auf großen vortrainierten Netzen, die eben eine nicht mehr menschenlesbare Repräsentation von beispielsweise Bildern, die in Vektoren kodifiziert werden, beinhalten.

Speaker: Und in der Kunstgeschichte kennen wir solche Ansätze in der bildbasierten Suche oder Computer Vision, was ja auch schon häufiger Thema war.

Speaker: Und ich glaube, dass diese Verschiebung jetzt für die Kunstgeschichte nochmal eine sehr interessante Bewegung verursachen kann, wo es eben nicht nur darum geht, dass noch weiter Zugänglichkeiten erhöht werden, sondern dass eben auch bei der Material- und Quellenrecherche völlig neue, kritisch reflektierte Kompetenzen und Suchstrategien erlernt und auch angewendet werden müssen.

Speaker: Kann man dann sagen, dass es eine unterschiedliche Stufe von Akzeptanz für den Einsatz von, ich sage jetzt mal ganz verallgemeinernd, digital für das Fach gibt?

Speaker: Also man hat akzeptiert, dass Scannen und Digitalisieren was Tolles ist.

Speaker: Man hat akzeptiert, dass man durch die Aufbereitung der Sachen schneller an mehr Informationen kommt.

Speaker: Also mir ging es zum Beispiel so bei der Recherche, man kommt auf einmal an Quellen ran, die man vorher...

Speaker: kaum oder nur schwierig gefunden hat oder hätte.

Speaker: Also ich habe Archivfunde auf einmal in den Süden Niederlanden, wo ich gar nicht wusste, dass es da in einem Dorf irgendwo ein Archiv gibt.

Speaker: Dankenswerterweise hat es halt irgendwann mal ein Projekt gescannt und irgendeine Datenbank gepflegt.

Speaker: Also kann man sagen, dass es für diese Sachen schon eine sehr große Akzeptanz gibt und fast schon einen natürlichen, souveränen Umgang in der Kunstgeschichte, aber wenn es dann um die andere Stufe geht, also das, was du gerade angesprochen hast, Katrin, den Einsatz von maschinellem Lernen, anderen Formen von digitalen Methoden, dass man da noch ein bisschen skeptisch ist?

Speaker: Ja, ich glaube, dass die etablierten Formen des Information and Image Retrievals, also das, was ich anfangs mit sehr symbolischen Repräsentation gemeint habe, sehr etabliert sind.

Speaker: Wir alle haben gelernt, textbasierte Suchen nach bildlichem, visuellem Material durchzuführen.

Speaker: Wir sind relativ geübt darin, in Bibliothekskatalogen Suchstrategien anzuwenden, die uns idealerweise zu Material bringen, was für uns relevant ist.

Speaker: In dem Moment, wo wir jetzt beispielsweise bildbasierte Suchen mit Computer Vision Technologien verwenden, haben wir nicht mehr die gleiche Vertrautheit mit den darunter liegenden Ähnlichkeitskonzepten beispielsweise.

Speaker: Und ich glaube, dass das eben nochmal eine andere Art und Weise der Quellenrecherche erfordert oder neue Affordanzen auch mit sich bringt.

Speaker: Nur finde ich den Vorwurf, dass das eine transparent ist und das andere intransparent ist, beispielsweise nicht ganz nachvollziehbar.

Speaker: Weil, um das mal in einem Beispiel zu illustrieren, fast jede Datenbank-Suche, ob das in der Bibliothek oder in einem Bildarchiv ist, hat die Möglichkeit, die gefundenen Objekte nach unterschiedlichen Kriterien zu sortieren.

Speaker: Und es gibt immer diesen wunderschönen Relevanz-Sortierungsmodus, wo ein für mich intransparentes System

Speaker: Relevanzparameter anlegt, um zu entscheiden, welches Ergebnis auf Seite 1, 2, 3, 4 und so weiter angezeigt wird.

Speaker: Das ist in den meisten Fällen oder fast immer völlig intransparent, was die Relevanzkriterien sind und die mögen auch mit meinen eigenen Relevanzkriterien überhaupt nicht übereinstimmen.

Speaker: Das heißt, auch da sind wir es gewohnt, mit intransparenten Systemen konfrontiert zu sein.

Speaker: Aber wir haben irgendwie gelernt, damit zu arbeiten und zu sagen, ey, ich weiß, dass das was total Abstruses ist, was ich suche.

Speaker: Ich klicke mich durch bis Seite 5 und habe dann das Suchergebnis, was ich möchte.

Speaker: Während wir bei bildbasierten Suchen, das ist zumindest meine Beobachtung und auch in der Studie, die wir durchgeführt haben, hat sich das gezeigt.

Speaker: Bei bildbasierten Suchen ist eine schnellere, sage ich mal,

Speaker: Skepsis da, dass diese Art der bildbasierten Suche für einen selber eine Relevanz hat, wenn die Ergebnisse nicht den vorgefertigten Annahmen entsprechen.

Speaker: Und da müssen aber auch Systeme besser gestaltet werden, die bildbasierte Suchen integrieren, um das besser zu vermitteln und zu navigieren und auch sozusagen zu kommunizieren, was die unterschiedlichen zugrunde gelegten Ähnlichkeitsparameter beispielsweise sind, die die Suche beeinflussen.

Speaker: Jetzt gibt es ja gerade für diesen methodischen Ansatz, also dass man Computer Vision und Machine Learning Verfahren einsetzt, um die Suchen finden von Bildern oder auch Analysen von Bildern zu verbessern, da gibt es ja ein paar Prototypen, einige Forschungsgruppen sitzen da dran.

Speaker: Es ist aber im Endeffekt auch noch was, was ein bisschen experimentell ist.

Speaker: Man weiß noch nicht, wie gut die performen.

Speaker: Es gibt noch keine richtigen, also es gibt die Anwendungen, die es gibt, sind oft Prototypen oder auch Erstversuche.

Speaker: Man kann es doch den anderen einfach auch nicht übel nehmen, zu sagen, es ist für mich noch intransparent.

Speaker: Die Statistiken, die da hinten dran stehen, die mathematischen Methoden, sind ja auch nichts, was man jetzt in der Kunstgeschichte lernt.

Speaker: Nein, absolut.

Speaker: Und manche dieser Systeme, also gerade wenn wir im Deep Learning Bereich sind, werden auch bis zu einem gewissen Grad immer eine gewisse Intransparenz beibehalten.

Speaker: Ich meinte auch damit gar nicht, dass diese Skepsis unbegründet ist, sondern was ich interessant finde, ist, dass wir mit Systemen konfrontiert waren oder schon immer mit Systemen konfrontiert sind und waren,

Speaker: die keine hundertprozentige Transparenz mehr bieten, aber wir trotzdem gelernt haben, unsere Suchstrategien beispielsweise daran anzupassen und unsere Erwartungshaltung, was möchte ich finden, wo suche ich das und welches Ergebnis ist für mich relevant und wie gehe ich weiter.

Speaker: Dieses Umgehen mit einer Technologie, mit einem Werkzeug,

Speaker: haben wir in bestimmten Bereichen akzeptiert und zwar in solchen Bereichen, wo die Technologie für uns so mehr oder weniger alltäglich ist und nach gewohnten Mustern, die wir schon aus Karteikartensystemen in der Bibliotheksrecherche kennen, da akzeptieren wir das besser.

Speaker: Ich meine damit nicht, dass Computer Vision basierte Bildähnlichkeitssuchen eine Rechtfertigung haben können,

Speaker: intransparent zu bleiben.

Speaker: Ganz im Gegenteil, es gibt sehr viel Forschung im Bereich Explainable AI, die versucht, in die Richtung zu gehen, solche Systeme transparenter zu gestalten oder erklärender zu gestalten, sodass eben die Nutzung solcher Systeme auch in nicht-technischen Bereichen wie der Kunstgeschichte potenziell und hoffentlich eine stärkere Akzeptanz erfahren, aber nicht nur eine stärkere Akzeptanz, sondern auch

Speaker: einfach eine kritisch reflektierte Nutzung ermöglichen, die einfach KunsthistorikerInnen benötigen, um entscheiden zu können, ob sie ein Suchergebnis in ihren Korpus beispielsweise aufnehmen wollen oder ob sie sagen, nein, das geht mir jetzt wirklich völlig zu weit weg und da gehe ich wieder auf eine klassische Suche zurück.

Speaker: Vielleicht ist Transparenz auch oft nur der Deckmantel für eine eigene Unsicherheit.

Speaker: Ja, eigentlich wollte ich genau auch damit anfangen.

Speaker: Ich erinnere mich noch, dass vor 25 Jahren ungefähr, als die Thematik Digitalisierung auch für das Fach wichtig wurde oder überhaupt computerbasierte Bildbearbeitung,

Speaker: es im Fach große Verwunderung darüber gab, dass es zum Beispiel in Magdeburg da Forschungsbereiche gab an der Uni, die auf KunsthistorikerInnen verzichteten, die sozusagen eine Bilderklärung und eine Bildgenese auf einmal in ihre Forschungsbereiche implementierten und glaubten, ohne KunsthistorikerInnen auszukommen.

Speaker: Und da gab es innerhalb des Faches

Speaker: Ich kann mich da zum Beispiel noch an eine Äußerung von Horst Bredekamp erinnern.

Speaker: Große Irritation, wie denn das überhaupt sein könne, weil wir für uns das Medium Bild tatsächlich in seinen Erklärungsmustern mit Warburg und Panowski und vielen anderen als Reservat des Faches angesehen haben.

Speaker: Und ich glaube, dass das auch zu einem gewissen Abschlussmoment gegenüber einer Technik oder überhaupt Forschungsbereichen

Speaker: die eben auf eine ganz andere Weise, also beispielsweise eben über eine ganz andere Form von Verschlagwortung oder Auflösung von Build-in-Codes und so weiter nachdachten.

Speaker: Und ich glaube, dass tatsächlich

Speaker: aus diesem alten Vorbehalten heraus zwar noch das Image Retrieval als ein nützliches Instrument oder auch als Hilfsmittel zwar angesehen wird, aber nicht, wie Katrin eben auch sagte, ein eigener epistemologischer Mehrwert dahinter steckt, was Digitalisierung angeht.

Speaker: Ich glaube, Letztes ist bis heute im Fach nur vereinzelt angekommen und da

Speaker: mögen so viele Initiativen von Hubertus Kohle bis Maria Effinger bis Stefan Hoppe inzwischen im Fach Platz gegriffen haben.

Speaker: Im Gänze ist das noch nicht passiert.

Speaker: Und wenn Sie eine Italienforschung betreiben, dann sind Sie, wie gesagt, eher bei hermeneutischen Bilderklärungen von Menschen,

Speaker: Carvaccio oder wem auch immer oder Raphael als das eigentliche Forschungsresiduum des Faches Kunstgeschichte angesiedelt, aber nicht so sehr bereit, sich für diese anderen Themen zu öffnen.

Speaker: Das ist ganz erstaunlich.

Speaker: Ich glaube, auch letztlich rührt es von einer gewissen Verunsicherung her und auch einer, ich möchte es offen ansprechen, Ängstlichkeit gegenüber der Inkompetenz, gegenüber einer neuen Metasprache, die man dann vielleicht doch nicht so beherrscht,

Speaker: Und das wird aber nicht offen zugegeben und deswegen wird so eine Art Mauer des Desinteresses aufgebaut, die ich jetzt aber auch nicht zu hoch ansehen würde.

Speaker: Ich bin da ganz überzeugt, dass sich das nach wie vor lösen lässt und dass es da neue Gemeinsamkeiten gibt.

Speaker: Ich will nur ein gewisses Phänomen eigentlich erklären, was ich bis heute im Fach immer noch beobachte.

Speaker: Vielleicht kann ich da auch noch mal ganz kurz etwas ergänzen.

Speaker: Ich finde das eine sehr interessante Beobachtung, die sich auch mit etwas deckt, was ich auch durchaus feststelle.

Speaker: Denn selbst wenn ich eine klassische italienische Kunstgeschichtsthematik verarbeite oder bearbeite in meiner Forschung,

Speaker: Ich muss ja dennoch Material finden, mit dem ich mich beschäftigen kann.

Speaker: Und da haben wir, wie gesagt, die Literaturrecherche natürlich, um mich in den Forschungsstand zu meinem Thema einzuarbeiten und einzulesen.

Speaker: Aber natürlich habe ich auch immer die Herausforderung, meine Korporat zusammenzustellen.

Speaker: Es gibt sicherlich Forschungsbereiche in der Kunstgeschichte, wo das...

Speaker: das künstlerische Oeuvre eines Künstlers, einer Künstlerin so klar umfasst ist, dass ich da relativ gut weiß, welche Kunstwerke ich brauche, um meine Analyse durchführen zu können, meine Interpretation durchführen zu können.

Speaker: Aber es gibt ja auch sehr viele andere Bereiche in der Kunstgeschichte, wo es darüber hinaus noch eine Weile dauert, bis man überhaupt sein Material in Anführungsstrichen gefunden hat.

Speaker: Und das sehr viel Recherche, sehr viel auch Zufälle,

Speaker: Sehr viele Gespräche mit anderen KunsthistorikerInnen, sehr viele Gespräche mit Sammlungsleitungen, mit Museen, sehr viele Besuche in Archiven.

Speaker: All das ist ja Teil der Forschung, die betrieben werden muss, um dann am Ende sein Material zusammenzutragen.

Speaker: Und dieser Bereich ist einer, der ja noch nichts mit der Analysemethode, mit der Interpretationsmethode zu tun hat.

Speaker: Das ist ja, ich sage jetzt mal ganz vereinfacht,

Speaker: Lediglich Materialbeschaffung.

Speaker: Und das, was ich sehr spannend finde, ist, dass eben genau in diesem Bereich der Materialbeschaffung durchaus KI-basierte Verfahren einen sehr großen Mehrwert und Nutzen mit sich bringen können, aber paradoxerweise häufig in einen Topf geworfen werden mit Methoden.

Speaker: Also sogenannte KI wird selten als etwas Alltägliches wie Literatur- oder Bildrecherche verstanden und wird häufig auch verkauft als methodische Ergänzung der Kunstgeschichte.

Speaker: als tatsächliche Erkenntnisse hervorbringende methodische Erweiterung.

Speaker: Und das finde ich manchmal etwas problematisch, weil wir dann über zwei völlig unterschiedliche Dinge sprechen und Ansprüche an das eine anlegen, was wir an das andere nicht anlegen.

Speaker: Und ich glaube, da wäre es schön, wenn wir noch etwas genauer werden in dem, was wir eigentlich meinen, wenn wir über so etwas wie Machine Learning und Computer Vision sprechen würden.

Speaker: Und es nicht automatisch als etwas behandelt wird, von dem wir denken, dass es behauptet, neue Erkenntnisse über Bildinhalte automatisch liefern zu können.

Speaker: Weil in den meisten Fällen ist es hilfreich, um Bilder und Materialien aufzufinden, die dann aber ich mit meiner menschlichen, kunsthistorischen Kognition, mit welcher Methode auch immer ich arbeite, dann erst noch prozessieren muss.

Speaker: Und das machen meistens diese Programme, diese Algorithmen, diese Machine Learning Ansätze für mich noch nicht.

Speaker: was auch meistens nicht der Claim ist oder häufig nicht der Claim ist von entsprechenden Werkzeugen.

Speaker: Was ich ganz spannend finde, ist jetzt, dass du auch eine Kritik äußerst an der digitalen Kunstgeschichte, wie etwas besprochen oder in Anführungszeichen verkauft wird.

Speaker: Und da steckt ja auch ganz viel Antragslyrik drin.

Speaker: Wir erforschen eine neue Methode, gestützt durch die künstliche Intelligenz, die dies und das kann, was man in der Kunstgeschichte noch nie oder viel besser, viel schneller.

Speaker: Und zum Zweiten höre ich solche...

Speaker: Solche Formen von Titelung, von Sprache, von Framing, auch immer wieder, wenn es um die Etablierung geht, einer digitalen Kunstgeschichte.

Speaker: Also wir suchen uns jetzt ein Feld, wir machen eine Vortragsreihe, eine Publikation und dann hat man auch wieder der Versuch, sich zu etablieren in der Kunstgeschichte durch solche sehr starken Hypothesen.

Speaker: Also ist die digitale Kunstgeschichte oder auch Leute, die diese Methoden machen, diese Verfahren erproben und testen, auch ein bisschen selbst dran schuld, dass man sie nicht verstehen will?

Speaker: Also auch da, ich würde keine verallgemeinernde Aussage über die digitale Kunstgeschichte treffen wollen, weil da wüsste ich gar nicht, worüber wir jetzt hier genau sprechen.

Speaker: Ich wollte damit primär darauf abzielen, dass die Verhandlungen von Computer Vision als möglicher Ansatz, wie wir auf Bilder zugreifen und Bilder verarbeiten können, häufig im Kontext der Digital Artistry, der Digital Humanities verhandelt und erprobt und erforscht werden.

Speaker: Das hat ganz viele Gründe, deren Darlegung, glaube ich, ein bisschen zu weit gehen würde, wenn wir das jetzt hier vertiefen.

Speaker: Und sicherlich hast du auch recht, dass manches eine gewisse Art von Antragslyrik oder auch Positionierungsspielereien sind.

Speaker: Aber das können wir ja lesen oder das können wir so aufnehmen und ja trotzdem einordnen.

Speaker: Also die Kompetenz haben wir ja.

Speaker: Wenn wir jetzt einen Artikel lesen, der primär beschreibt, welches Machine Learning Verfahren, welchen Ansatz der Computer Vision es verwendet hat, um beispielsweise große Bildsammlungen nach was auch immer zu sortieren oder durchsuchbar zu machen, dann sind wir doch in der Lage dazu zu sagen,

Speaker: Ja, spannend.

Speaker: Das hat ein Potenzial für unsere Recherche, für unsere Image-Retrieval-Aufgaben beispielsweise.

Speaker: Aber hey, eine Methode zur Analyse von Bildinhalten ist das jetzt noch nicht.

Speaker: Also ich glaube, dass das jetzt überhaupt nicht schlimm ist, wenn es aus welchen Gründen auch immer eine entsprechende Positionierung auch in solchen Artikeln teilweise gibt.

Speaker: Aber wir müssen denen ja nicht zu 100 Prozent folgen.

Speaker: Und wir sprechen ja gerade darüber, was bedeutet Digitalität für die Kunstgeschichte?

Speaker: Und ich würde sagen, Digitalität für die Kunstgeschichte besteht auch darin oder betrifft auch einen Aspekt des Einordnens von solchen Neuerungen oder von solchen Entwicklungen, die nun mal in diesen Grenzbereichen der Digital Art History, der Digital Humanities positioniert sind.

Speaker: Das sollte keine fundamental oder verallgemeinernde Kritik an manchen solcher Artikel sein, sondern es ist eher ein Aufruf an uns alle, solche Dinge nochmal kritisch einzuordnen und uns zu fragen, was liefern uns diese Ansätze, diese Werkzeuge jetzt wirklich?

Speaker: Ja, und gerade das Thema Werkzeuge würde ich gerne aufgreifen.

Speaker: Es ist ja gar nicht so, dass das Fach, was etwa Formerkennung angeht und Algorithmen, die in wiedererkennbaren Formen sich substituieren, keine Methodik entwickelt hätte.

Speaker: Also vor Jahren hat Daniela Boden eine sehr interessante Monografie geschrieben über

Speaker: Kunstgeschichte als physiognomische Wissenschaft der 20er bis 40er Jahre und hat also nochmal ganz generell versucht zu ermitteln und zu definieren, was wir eigentlich unter Form und was wir unter Gestalt empfinden, also Gestalt etwa beim Porträt oder Form beim Architekturumriss oder beim Grundriss.

Speaker: Und hat sehr klar auch dekonstruieren können, wie stark ideologisierend das dann auch missbräuchlich verwendet wurde.

Speaker: Also gerade in den 30er Jahren gibt es hochproblematische Ansätze dazu.

Speaker: Aber es war ein, auch mit Sedelmayr und anderen, sehr verbreiteter Ansatz im Fach, aus Strukturen, aus Formen bestimmte epistemologische Erkenntnisse zu gewinnen.

Speaker: Und das ist insofern, so sehr problematisch es ist, auch wiederum interessant und es ist eben auch Fachgeschichte, dass wir versucht haben, mal in der Kunstgeschichte etwa durch Vergleiche von, ich nehme jetzt mal das Beispiel Architektur, äußeren Gebäude, Umrissen von Risalitformen mit einer Kolossalordnung mit vier Pilastern und dergleichen,

Speaker: zu versuchen, es in einem benachbarten oder anderen Gebäude oder einem Gebäude, was in Italien sich befindet, eine Rezeptionsstruktur der Form zu ermitteln.

Speaker: Das ist in den 30er Jahren sehr damals natürlich noch mit dem Zettelkasten vergleichen, mit den Fotografien und dergleichen ermittelt worden.

Speaker: Das kann heute eine KI-basierte Strukturanalyse natürlich in viel, viel besserer, schnellerer und vor allen Dingen quantitativ viel umfangreicherer Form.

Speaker: Und ich finde, das sind, so sehr wir aufpassen müssen, was wir dann jeweils mit den Tools machen, dennoch interessante Ansätze, für die das Fach auch eigentlich einen breiten Hintergrund hat.

Speaker: Wir denken es nur nicht zusammen.

Speaker: Das ist das Merkwürdige oder uns ist vieles,

Speaker: an, ich sag mal, Fachgeschichte in der Hinsicht auch inzwischen verloren gegangen, weil wir natürlich sehr, sehr stark auch dann über Ikonografie, über Symboldeutung und über, sagen wir mal, philosophischen Analysen, hermeneutischen Strukturen, etwa Neu-Platonismus und was auch immer, Denkgebäude und deren Rezeption in den

Speaker: einzelnen Kunstwerken versucht haben nachzuvollziehen, aber eben nicht in diesem eigentlichen Bereich der Form oder der Gestalt.

Speaker: Und ich finde, das ist ganz interessant, dass wir das mal versuchen, wieder neu zu entdecken, noch einmal unter den

Speaker: notwendigen ideologischen Überprüfungsmechanismen, die wir da immer im Kopf haben müssen, aber es ist interessant.

Speaker: Und ich finde, da gibt es ganz viele neue Ansätze, die jetzt eigentlich auch das Fach fast in so eine neue Sphären rücken könnte.

Speaker: Und ich finde, das sollte die Kunstgeschichte wirklich aktiv nutzen.

Speaker: Ich würde mir wünschen, dass da noch viel mehr Kolleginnen unterwegs wären mit Projekten dieser Art.

Speaker: Ich finde das total spannend, dass du gerade diesen Aspekt aufgreifst.

Speaker: Ich habe es nämlich bisher immer ein bisschen anders wahrgenommen.

Speaker: Es gibt ja ganz viele Projekte, die greifen Moretti wieder auf, die gehen zurück auf Kompositionsschemata.

Speaker: Dann wird da Wölflin auch wieder ausgegraben.

Speaker: Also man geht wirklich so die ganz alten kunsthistorischen und teilweise auch sehr strukturalistischen Denkmuster wieder an, versucht sie zu

Speaker: zu systematisieren oder auch als Ansatz zu nehmen für ein Computerlernen, also dass man auf Formen wiedergeht, eben so wie du gesagt hast.

Speaker: Auf Architekturelemente, da ist es ja auch sehr beliebter Einsatz.

Speaker: Ich habe letztens einen Vortrag gehört in München, da ging es um die Rokkei.

Speaker: Also wenn ich in so einer Rokko-Kirche drinstehe, dann gehen mir irgendwann die Augen über.

Speaker: Ich kann dann keinen Schnörkel vom Nächsten unterscheiden.

Speaker: So eine trainierte KI kann das in einer sehr, sehr sicheren Art und Weise.

Speaker: Das Training ist zwar aufwendig, aber irgendwann kann sie es.

Speaker: Trotzdem habe ich bisher immer das Gefühl gehabt, dass genau diese Ansätze, also das sich Bedienen aus der Kunstgeschichte für Machine Learning Verfahren eher kritisiert wird.

Speaker: Also dass man sagt, warum holt ihr denn die alten Schinken wieder raus?

Speaker: Warum macht ihr denn schon wieder Formen, Stil,

Speaker: Das haben wir doch eigentlich schon über den Haufen geworfen.

Speaker: Man muss ja diese alten Ansätze, übrigens Alois Riegel wäre da auch ein gutes Beispiel dafür, der antikische Formen erkennt und sagt, die sind sozusagen dann im 17.

Speaker: Jahrhundert wieder aufgegriffen worden.

Speaker: Ja, auch bei Abi-Wabu gibt es ja diese Motivwanderungsthematik ganz stark.

Speaker: Warum soll man das jetzt als, ich sage mal, doch genuiner Bestandteil einer kunsthistorischen Methodik so weit weg tun?

Speaker: Ich finde das interessant eben immer in dem Hinblick darauf, was wurde damals daraus gemacht, wozu hat es geführt, wo sind die Sackgassen, wo sind die Grenzen der Methode, wo sind die Missbräuchlichkeiten?

Speaker: Aber es sollte passieren.

Speaker: Also es sollte einfach überprüft werden.

Speaker: Und dann kann man immer noch sehen, ob eine Methodik oder ein Gedankengang tragfähig ist.

Speaker: Aber auf jeden Fall ist es nützlich, das mal zu probieren.

Speaker: Also ich merke gerade an meinen eigenen Themen, dass das hochspannend ist.

Speaker: Bei uns geht es gerade darum, zum Beispiel bei Kasper David Friedrich nur so ein Beispiel, der hat in Zeichnungen ganz bestimmte Äste und Zweige verwendet, die er

Speaker: 1803 oder 1805 in einem Skizzenbuch verwendet hat.

Speaker: Und was passiert?

Speaker: 25 Jahre später finden Sie exakt und genau diesen Zweig mit derselben Astvergabelung in einem Gemälde wieder oder wieder in einem dritten Gemälde.

Speaker: Und dann wird der Rest des Baumes wiederum ganz anders gemalt.

Speaker: Aber dieser kleine Astbereich ist der gleiche wie in einer Zeichnung 25 Jahre zuvor.

Speaker: Das ist natürlich für eine KI-basierte Strukturanalyse gefundenes, wenn ich es salopp sagen darf, Fressen.

Speaker: Also das ist ganz offensichtlich, dass man sowas machen kann.

Speaker: Und bisher hat eigentlich eine Kunstgeschichte zwar auch das erkannt.

Speaker: Es gibt dann viele Äußerungen von Kolleginnen und Kollegen, die sagen, ja, den Ast hat er da und da wiederverwendet.

Speaker: Ja, aber das passiert ja mit allen möglichen Formen.

Speaker: Und es passiert...

Speaker: Teilweise auch mit Farben.

Speaker: Und Sie können teilweise zum Beispiel, was die Restaurierung von Gemälden angeht, unglaublich viel Erkenntnisse daraus gewinnen, dass Sie die Leinwandballen von hinten aufnehmen und sehen, wie die Fäden verlaufen sind.

Speaker: dass bestimmte Gemälde aus gleichen Leinwandballen herstammen, was wiederum ganz entscheidend ist für die Interpretation, weil dann Pendant-Gebilde von Gemälden besser identifiziert werden können.

Speaker: Also es sind, und das ist jetzt genau der Punkt, nicht nur einfach Image-Retrieval-Dinge, die man irgendwo wieder auffindet, sondern sie können konkret herausfinden,

Speaker: auch in die Deutung einfließen und neue Interpretationsmuster erheben.

Speaker: Und das finde ich eben so interessant, dass man mit diesen Strukturanalysen von Form weit mehr Erkenntnisse gewinnen kann, als das im ersten Moment erscheint.

Speaker: Und die sind eben nicht nur einfach bloße optische Ähnlichkeiten.

Speaker: Es geht wirklich um mehr.

Speaker: Wobei ich das Beispiel immer noch unter den Bereich des Image Retrieval auch einordnen würde.

Speaker: Ich finde das ein ganz wunderbares Beispiel, weil es nämlich tatsächlich in dem Fall mal eine identische Ähnlichkeit eines Bildelements als Gegenstand hat oder als Ausgangspunkt hat.

Speaker: Weil häufig haben wir es in der Kunstgeschichte ja mit sehr viel komplexeren Konzepten von Ähnlichkeiten zu tun, die eben gar nicht unbedingt eine identische

Speaker: Bildlichkeit voraussetzen oder benennen.

Speaker: Jetzt in diesem Beispiel mit Caspar David Friedrich und den Ästen könnten wir ja, und das stimme ich absolut zu, Kilian, dass man da durchaus Computer Vision einsetzen könnte, um zu sagen, hier, das ist das Element, was ich wiederfinden möchte und hier ist der restliche Bildkorpus, den ich habe, mit Caspar David Friedrich gemähten und Zeichnungen und finde bitte exakt diese Struktur in anderen Bildern auch.

Speaker: Aber

Speaker: Das würde ich dann wiederum noch nicht als tatsächliches kunsthistorisches Erkenntnis verkaufen wollen, sondern sagen, so, jetzt müssen wir KunsthistorikerInnen da ransetzen und sagen, ja gut, jetzt haben wir hier irgendwie eine Reihe an Bildern, sagen wir, es sind 10, es sind 20, ich weiß nicht, um wie viel es da geht.

Speaker: Und jetzt muss sozusagen die Beschäftigung damit stattfinden und die Interpretation stattfinden.

Speaker: Was sagt uns das jetzt?

Speaker: Warum finden wir 25 Jahre später diesen Ast, exakt diesen Ast aus der Zeichnung in diesem und jenem Gemälde wieder?

Speaker: Und was sagt uns das über, keine Ahnung, die Produktion, die künstlerische Produktion von Kaspar David Friedrich oder was auch immer die Forschungsfrage dann ist?

Speaker: Das heißt, die KI würde uns lediglich weitere Bilder liefern,

Speaker: mit denen wir uns dann in unserer Forschung beschäftigen.

Speaker: Und jetzt darf ich kurz da was drauf und drauf, weil genau jetzt wird es spannend.

Speaker: Das Interessante ist nämlich, dass dann tatsächlich kunsthistorisches Wissen insofern Platz greifen muss, als dass man sagt, wo ist jetzt die pure Mimesis, die Nachahmung der Form,

Speaker: Und wo beginnt sozusagen das Ingenium zu sagen, den Rest des Baumes hat der Künstler aus der reinen Fantasie vollendet und warum?

Speaker: Und diese Schnittstellen zwischen Mimetik und tatsächlich freier Komposition, die zu finden, das ist das Spannende und warum?

Speaker: Hat er jeweils das eine gemacht, also die Kopie der alten Form und das andere dann an anderer Stelle angewandt, nämlich sozusagen die freie Fantasie?

Speaker: Das finde ich das Spannende.

Speaker: Also sozusagen, da geht es genau ineinander über.

Speaker: Da wird die aufgefundene Form erweitert und wir müssen uns aber trotzdem dann fragen,

Speaker: Warum hat er sie an der Stelle erweitert?

Speaker: Und genau dann ist der Punkt da, wo wir sagen können, eigentlich ist Digitalität etwas, was uns, ich will jetzt nicht sagen, einfach nur auf den Sprung hilft, sondern eigentlich uns die Grenze zeigt zwischen Mimetik und Ingenium.

Speaker: Und das ist eigentlich bislang in der Kunstgeschichte nicht richtig ausgelotet, diese Grenze.

Speaker: Ich finde das sehr schön, in welche Richtung das gerade geht.

Speaker: Denn das, was du, Kilian, gerade beschreibst oder auch dieses Beispiel sehr schön illustrierbar macht, ist etwas, was wir in der Human-Computer-Interaction-Forschung als Human-AI-Collaboration benennen.

Speaker: Also da geht es gerade nicht darum, dass wir versuchen,

Speaker: Prozesse vollständig zu automatisieren und jetzt zum Beispiel sagen würden, wir wollen jetzt kunsthistorische Bildanalysen vollständig von Anfang bis Ende automatisieren und quasi den menschlichen Geist nachbauen, nachahmen, sondern es geht bei Human-AI-Collaboration um genau diese Frage, was sind die genuinen menschlichen Kompetenzen und kognitiven Fähigkeiten, die wir durch

Speaker: Dinge, die ein Computer besonders gut kann, ergänzen wollen.

Speaker: Und zwar in einem wechselseitigen Prozess der Zusammenarbeit sozusagen.

Speaker: Und dieses Beispiel ist ganz wunderbar als Illustration dafür.

Speaker: Denn hier können wir sagen, wir Menschen brauchen unglaublich lange, das gesamte Oeuvre von Caspar David Friedrich durchzugehen,

Speaker: Und zu schauen, wo finde ich dieses S-Line, wo finde ich dieses S-Line.

Speaker: Das dauert unglaublich lange.

Speaker: Das kann ein Computer, ein Computer Vision Algorithmus sehr viel schneller, nicht zu 100 Prozent verlässlich.

Speaker: Also da möchte ich auch nochmal ganz kurz darauf hinweisen, dass viele dieser Computer Vision Ansätze zwar schon sehr, sehr gut sind, aber eben auf völlig andere Material trainiert werden meistens und auch sehr hohe Error Rates haben.

Speaker: Also da muss immer sowieso nochmal ein Mensch drauf schauen.

Speaker: Aber gehen wir davon aus, dass es schon relativ gut funktioniert, ist es eben so, dass der Computer, der Computer Vision Algorithmus mir einen Output produziert und ab dem Punkt muss ich als Mensch wieder übernehmen.

Speaker: Und genau das ist dieser Wechsel zwischen menschlicher Kognition und menschlicher Interpretation und Unterstützung, Ergänzung durch in dem Fall

Speaker: ein KI-basiertes System, was in dem Interaktionskonzept oder in dem Konzept der Human-AI-Collaboration beforscht wird.

Speaker: Und ich glaube, dass dahin noch sehr viel mehr Forschung auch fließen muss, die eben in der Zusammenarbeit zwischen den entsprechenden Disziplinen, wie jetzt in dem Fall der Kunstgeschichte und der Informatik beziehungsweise der Human-Computer-Interaction-Forschung stattfinden muss,

Speaker: Denn genau das sind die Entscheidungsprozesse, an welchem Punkt machen wir dieses Handover, welches Feedback gibt man da nochmal, welche Verfeinerungen braucht es.

Speaker: Das ist ein unglaublich spannendes Forschungsfeld, von dem, glaube ich, beide Seiten extrem profitieren können, wenn wir da die Zusammenarbeit und die gemeinsame Forschung noch stärker vertiefen würden.

Speaker: Und in dem Beispiel war es ja jetzt so, dass man schon gewusst hat, nach was für Ähnlichkeiten man sucht.

Speaker: Also man gibt den Impuls und sagt, diese Form, diese Art von Architektur, also da weiß man ja schon, irgendwie möchte ich das wiederfinden.

Speaker: Was ich extrem spannend finde, ist den Einsatz dieser Verfahren, gerade bei der Bilderkennung, für Dinge, die ich selber noch nicht kenne.

Speaker: Also den glücklichen Zufall hervorbeschwören, Serendipity-Forschung.

Speaker: Den haben wir als Kunsthistorikerinnen und Kunsthistoriker ja auch.

Speaker: Man blättert irgendwann mal so durch Auktionskataloge, man wandelt durch Ausstellungen und irgendwann, man hat das nicht geplant, schlägt man die Sonntagszeitung auf und dann ist es das, was man eigentlich gesucht hat.

Speaker: Irgendwo im Hintergrund von einem Porträt hängt dann das Bild, was genau dieser Schlüsselmoment ist.

Speaker: Und das Finden von solchen ähnlichen Konzepten oder Kategorien ist ja auch über künstliche Intelligenz möglich.

Speaker: Also da bildet dann diese Algorithmuskategorien, Kategorien, auf die wir Menschen vielleicht gar nicht gekommen wären, visuell oder inhaltlich.

Speaker: Und das sind, glaube ich, Chancen, die wir im Moment noch gar nicht so auf dem Schirm haben, weil wir als KunsthistorikerInnen ja auch so ein bisschen Kontrollettis sind.

Speaker: Oder tun wir zumindest so.

Speaker: Also keiner erzählt, dass man auf diese tolle Forschungsidee gekommen ist, weil man zufällig gerade Schuhe gekauft hat.

Speaker: Man erzählt immer irgendwie ein schönes Narrativ.

Speaker: Aber zuzugeben, dass man ein Tool benutzt, um einen glücklichen Zufall hervorzubeschwören oder auf eine Forschungsidee zu kommen, so weit sind wir noch nicht.

Speaker: Ich glaube, das ist auch ein ganz schönes Beispiel, bei dem man nochmal von dieser KI-Fokussierung so ein bisschen abrücken kann.

Speaker: Denn wir haben ja auch andere Ansätze, wie zum Beispiel die Visualisierung von großen Datenbeständen,

Speaker: die ja auch sich unter anderem mit der Möglichkeit beschäftigen, eine explorative Suche oder eine Exploration von Datenbeständen, von Bildbeständen zu unterstützen und zu ermöglichen.

Speaker: Und gerade dieser Serendipity-Aspekt ist ja einer, der dann zum Tragen kommt, wenn ich mit einer

Speaker: zum Beispiel mit einer Sammlung konfrontiert bin, die ich noch nicht gut kenne und wo ich nicht wirklich weiß, was diese Sammlung beinhaltet.

Speaker: Und es würde mich viel zu viel Zeit oder es würde viel zu lange dauern, wenn ich da jetzt manuell durch jedes einzelne Bild klicke oder nach den drei, vier vielleicht KünstlerInnen suche direkt oder nach Schlagworten suche, bei denen ich schon weiß, dass mich das interessieren könnte.

Speaker: Genau das widerspricht ja so ein bisschen diesem Zufallsfundgedanken, den du gerade erwähnt.

Speaker: Jacqueline, formuliert hast.

Speaker: Und da müssen wir gar nicht so weit gehen und in Richtung KI denken, sondern da kann man auch im Bereich der Visualisierung schon ansetzen, dass es eben Möglichkeiten gibt, große Bestände an Daten, an Bildbeständen anders zu präsentieren, nämlich visuell zu präsentieren.

Speaker: Und

Speaker: Einfach eine Möglichkeit zu bieten, auf unterschiedlichen Clustern basierend sich durch diese Sammlung zu navigieren und zu manövrieren.

Speaker: Und das ist natürlich etwas anderes als eine zielgerichtete Suche.

Speaker: Und da kommt es immer sehr stark darauf an, ob...

Speaker: ein Tool, ein Werkzeug, eine Anwendung dem eigenen Interesse gerade oder dem eigenen Suchbedarf gerade entspricht.

Speaker: Wenn ich ganz genau weiß, was ich suche, dann sind all diese Ansätze, die wir gerade besprochen haben, völlig nicht zielführend.

Speaker: die führen dann vielleicht bei mir eher zu einer Frustration.

Speaker: Während ich nämlich genau, wenn ich ein eher exploratives Suchbedürfnis habe oder noch gar nicht so richtig weiß, wonach ich suche, dafür sehr viel besser Verwendung finden kann.

Speaker: Nur, und das ist etwas Interessantes, Jacqueline, was du gerade angesprochen hast, die Genese eines Gedankens oder die Genese eines Fundes,

Speaker: wird meistens nur dann thematisiert, wenn es explizit etwas mit der verwendeten Technologie zu tun hat.

Speaker: Wie du gerade so schön gesagt hast, ich berichte nicht darüber, wie ich jetzt irgendwie auf den und den Gedanken gekommen bin beim Anblick von einem Schuh oder so etwas in der Art.

Speaker: Und ich glaube, das geht wieder zurück zu einem Punkt, den wir auch gerade schon diskutiert haben, nämlich welchen Anspruch und welche Erwartungshaltung hat man der klassischen Kunstgeschichte oder den klassischen Fächern gegenüber versus denen, wo ein Digital davor gestellt wird.

Speaker: Und da, finde ich, messen wir immer noch mit zweierlei Maß.

Speaker: Denn wenn ich eine Visualisierung genutzt habe, um Zufallsfunde im Sinne der Serendipity zu machen und das transparent in meinem Artikel auch thematisiere, dann werde ich vielleicht automatisch unter dem Vorzeichen Digital Artistry verhandelt.

Speaker: ohne dass ich jetzt weiter darüber hinausgehend irgendwelche digitalen Analyse-Methoden verwendet habe.

Speaker: Also ich glaube, da haben wir es immer so ein bisschen mit zweierlei Maß zu tun, ob wir darüber sprechen, welche Werkzeuge, welche Zufallsfunde unsere Forschung begünstigt haben oder eben nicht.

Speaker: Wir haben jetzt ja schon ganz viele unterschiedliche Methoden angesprochen, die in der digitalen Kunstgeschichte etabliert sind oder jetzt auch gerade sich stärker etablieren.

Speaker: Wir haben vielseitige Methoden einmal kurz im Schnellverfahren sozusagen abgehandelt, die einsetzbar sind.

Speaker: Diese Aktivitäten oder auch diese Art von Erforschung, diese Experimentieren auch mit den neuen Methoden, findet ja im Moment noch in einem ganz kleinen SpezialistInnenkreis statt.

Speaker: Wie ist denn eigentlich der Wissenstransfer aus diesem Kreis der digitalen Kunstgeschichte in eine klassische Kunstgeschichte?

Speaker: Also wird das beobachtet oder ist es eher was, naja, das machen die Spinner halt?

Speaker: Schwierig zu sagen.

Speaker: Ich bin mal gespannt jetzt auch auf Erlang.

Speaker: Da gibt es ja auch eine KI-Sektion.

Speaker: Denn im Moment ist es doch so, dass auch gerade sich in den verschiedenen Räumen beschäftigt.

Speaker: doch eher sowas wie ein Separated Space jeweils artikuliert.

Speaker: Also das fällt mir schon auf, dass es entweder immer nur Tagungen zu Digitalisierungsmomenten gibt oder eben es gibt ganz andere Tagungen, die dann damit relativ wenig zu tun haben.

Speaker: Also dass beides zusammengeführt wird, ist eher die Ausnahme.

Speaker: Ich glaube, dass das anders wird und ich bin auch relativ optimistisch, dass das anders wird.

Speaker: Ich

Speaker: Ich habe immer noch den Eindruck, wir liegen immer noch in den Nachwehen der Pandemie da auch ein Stück weit, diese Tagungskultur ist sich erst allmählich am rebooten.

Speaker: Und ich denke aber, in den nächsten ein, zwei, drei Jahren wird da einiges passieren.

Speaker: Ich würde auch gerne noch einen kurzen anderen Bereich aufmachen, der jetzt auch natürlich wieder ein bisschen mit Image Retrieval zu tun hat.

Speaker: Aber

Speaker: Wir werden jetzt auch zunehmend auch Kulturarbeit-Diskussionen haben.

Speaker: Die haben wir ja auch im Moment ganz stark schon, was die Kolonialismus-Thematik angeht.

Speaker: Da ist das natürlich auch ganz wichtiges Tool, Digitalität.

Speaker: Und ich glaube eigentlich auch, dass gerade, ich habe vorhin ganz am Anfang schon mal von der

Speaker: Provenienzforschung, von der Thematik gesprochen.

Speaker: Meike Hopp zum Beispiel von der TU Berlin ist da ganz führend auch in dem Bereich der Digitalität und der Provenienzforschung, dass da viele neue Anwendungsbereiche so breit dann irgendwann angelegt sind, dass eigentlich das Fach insgesamt das nicht mehr einfach nur als Randerscheinungen klassifizieren kann.

Speaker: Ich glaube, das wird wirklich ein wichtiger Punkt,

Speaker: ja, ich möchte sagen, einer der Kernbestandteile des Faches.

Speaker: Das kann noch ein bisschen dauern, aber ich bin da optimistisch.

Speaker: Und ich meine, wir haben so viele Akteure auch in der Hinsicht, die da auch positiv ins Fach reinwirken.

Speaker: Und sei es eben auch Maria Effinger in Heidelberg, die einfach die Offenheit gegenüber neuen Tools auch im Fach ganz wesentlich mit vorbereitet hat.

Speaker: Also ich bin da eigentlich positiv optimistisch.

Speaker: Ich finde, der Bereich ist auch noch mal einer, an dem wir noch mal zurückkommen können.

Speaker: Jacqueline, auf deine Frage, die vorhin schon mal kurz so diskutiert wurde, was sozusagen den Vorwurf des Formalismus und so einer Reaktivierung von strukturalistischen, positivistischen Theoriekonzepten oder Wissenskonzepten angeht.

Speaker: Denn das Beispiel, was Kilian gerade gebracht hat, finde ich ganz wunderbar, um zu illustrieren, dass dieser Pauschalvorwurf der digitalen Kunstgeschichte gegenüber überhaupt nicht tragfähig ist.

Speaker: Denn wenn wir uns anschauen, mit welchen Verfahren der Wissensrepräsentation bisher beispielsweise Sammlungen aufgearbeitet wurden, sehen wir da viel stärker reduzierende und verflachende Einschränkungen, die einfach aufgrund der technologischen Begrenzungen der damals eingesetzten Verfahren und Technologien wie jetzt zum Beispiel Karteikartensystemen und Zettelkästen entstehen.

Speaker: bedingt sind, denn die Informationsfülle, die ich auf eine Karteikarte schreiben kann, ist nun mal begrenzt durch dieses Format.

Speaker: Und die zeitlichen Veränderungen einer Interpretation lassen sich auch nicht auf die gleiche Art und Weise abbilden.

Speaker: Das heißt also, vereinfacht gesagt,

Speaker: Könnte man gerade digitalen Technologien zusprechen, dass sie eigentlich eine poststrukturalistische, neostrukturalistische Dynamisierung von Wissen und eine Pluralisierung von Wissen eigentlich erst ermöglichen?

Speaker: Wir haben es immer dann mit einer Homogenisierung von Polysemie von Objekten zu tun, wenn wir auf eine Kategorie uns einigen müssen.

Speaker: Und mit Polysemie meine ich hier die Annahme, dass eben kein Objekt diese eine einzige ultimative oder eben einheitliche Bedeutung hat und haben kann, sondern dass ganz viele Objekte mehrere und manchmal auch widersprüchliche Bedeutungen haben können, die

Speaker: total abhängig sind vom Interpretationskontext und der interpretierenden Person.

Speaker: Und genau diese Polysemie wird in analogen Systemen viel stärker homogenisiert, als sie das im digitalen System sein muss.

Speaker: Aber, und das kommt nicht automatisch, wir müssen digitale Systeme auch entsprechend gestalten, damit sie es eben zulassen, dass ich mehrere Bedeutungen in einem Objekt zuordnen kann,

Speaker: Und das Schöne ist eben, dass ich genau diesen zeitlichen Verlauf, also die Veränderungen von Interpretationen und die Parallelität von Interpretationen und Deutungen in digitalen Systemen extrem gut abbilden kann, was in analogen Systemen viel stärker eingeschränkt ist.

Speaker: Also das heißt, wir können eigentlich da von einer viel, viel dynamischeren Wissensrepräsentation ausgehen.

Speaker: Nur dafür bräuchten wir eigentlich auch nochmal stärker einen selbstreflexiven

Speaker: Perspektivwechsel in der Kunstgeschichte, dass die Problematik der sozusagen Reduktion auf eine Kategorie auch entsprechende Auswirkungen auf die daran anschließende Forschungsfragen haben.

Speaker: Und das wird in meinen Augen bisher sehr viel weniger thematisiert und kritisiert, weil es eben diese alltäglichen Technologien sind, an die man sich gewöhnt hat,

Speaker: die man nicht mit einer solchen, sage ich jetzt mal, Methodenreflexion oder kritischen Perspektive diskutiert.

Speaker: Aber das würde ich sehr begrüßen, wenn das auch nochmal stärker im Fach diskutiert würde.

Speaker: Also auch dein Plädoyer, wenn man zum Beispiel an Sammlungsdatenbanken denkt, eine größere Ambiguitätstoleranz auch zu haben.

Speaker: Also es muss nicht immer auf einen Künstler runtergebrochen werden oder auf eine Künstlerin, sondern auch eine Gleichzeitigkeit von Widersprüchen auch zulassen.

Speaker: Ja, sicherlich.

Speaker: Also ich weiß jetzt nicht, ob das bei der Zuordnung zur Autorschaft jetzt unbedingt so das Favorite-Beispiel ist, weil ich glaube, da ist die Kunstgeschichte und vor allem die Sammlungspraxis doch nochmal sehr stark darauf fokussiert.

Speaker: Ich spreche jetzt eher über sowas wie Zuordnung zu bestimmten Kategorisierungen.

Speaker: Also Kilian hat ja gerade schon Sammlungen aus kolonialen Kontexten angesprochen.

Speaker: Da haben wir einfach die historische Belastung von Beschreibungskategorien, die extrem diskriminierend, rassistisch sind.

Speaker: degradierend ist häufig.

Speaker: Und das Argument vieler Museen und vieler Sammlungen, diese Begrifflichkeiten nicht zu verändern oder anzupassen, ist eben, weil sie das historische Dokument beibehalten wollen, was dann entsprechend eine historische Kategorisierung von Objekten mit betrifft, weil das natürlich relevant sein kann für die Forschung.

Speaker: Ich finde es aber ganz interessant, wie das Thema beispielsweise in den Niederlanden verhandelt wird, wo es eine sehr interessante Publikation gab.

Speaker: Ich glaube, die heißt What's Matter?

Speaker: Die kam im Zuge der Umbenennung von Kunstwerken im Rijksmuseum.

Speaker: oder im Nachgang dazu, was ja nicht nur positive Stimmen hervorgerufen hat, sondern da wurde dann von Cancel Culture und Geschichtskittung gesprochen, auch im deutschen Kontext, als die SKD auch einige ihrer Betitelungen in der Sammlung angepasst haben oder zumindest rassistische Terminologien mit Asterixen unleserlich gemacht haben und dann die NutzerInnen erst zustimmen mussten, dass sie diese Begriffe, diese rassistischen Begriffe angezeigt bekommen.

Speaker: Und da finde ich es nochmal ganz interessant oder wichtig auch zu schauen, wer sind denn eigentlich die NutzerInnen von solchen Sammlungen?

Speaker: Und ich denke, KunsthistorikerInnen haben vielleicht einen Nutzen davon oder EthnologInnen oder KulturwissenschaftlerInnen haben vielleicht einen Nutzen davon, auch die historische Entwicklung oder die historischen Bezeichnungen in Kunsthistorien.

Speaker: den Datenbanken oder in den Archiven zugänglich zu haben.

Speaker: Aber wir haben es ja mittlerweile mit einer erweiterten digitalen Öffentlichkeit auch zu tun.

Speaker: Und ich glaube, nicht jede Forschungsfrage braucht unbedingt diesen rassistischen Begriff in der Bezeichnung eines Objektes,

Speaker: Und ich glaube, da könnte eben die Pluralität von Bezeichnungen in Datenbanken sehr viel Nutzen bringen, wenn ich entsprechend auch NutzerInnen zentrierte Ansätze fahren könnte, die beispielsweise sagt, okay, du hast hier einen Recherchezugang zu unserer Sammlung und du kannst dir dann auch die historischen Bezeichnungen,

Speaker: Aufzeichnungen anschauen mit den entsprechenden rassistischen Begriffen, weil wir dir als Wissenschaftlerin zutrauen, das einordnen zu können, während eine andere Person vielleicht als Casual User auf diese Seite, auf diese Datenbank kommt und dann eben eine andere Bezeichnung angezeigt bekommt als Primärbezeichnung.

Speaker: Und nichts davon ist eine Umbenennung des Objektes, sondern lediglich das Zulassen von verschiedenen Zuschreibungen, von verschiedenen Kategorisierungen zum Beispiel,

Speaker: von verschiedenen Betitelungen.

Speaker: Und das eine überschreibt niemals das andere im Digitalen, wenn man Systeme entsprechend gestaltet.

Speaker: Und dieses Potenzial wird in meinen Augen noch viel zu wenig ausgenutzt.

Speaker: Mhm.

Speaker: Ja, ich würde da gerne ergänzen.

Speaker: Ich finde das wirklich sehr wichtig, dass wir jetzt auch über den Bereich reden.

Speaker: Wir müssen bei dem Thema Digitalität natürlich auch über Bilder und deren Nicht-Zeigen sprechen.

Speaker: Das ist auch wichtig.

Speaker: Wieder ein Beispiel im Stadtmuseum.

Speaker: In Dresden gibt es im Moment gerade eine sehr interessante Ausstellung, die heißt Menschen anschauen.

Speaker: Da geht es um die sogenannten Völkerschauen, die es seit ungefähr 1880 in Dresden gab, die oft in zoologischen Gärten stattfanden, bis in die 30er Jahre, wo Ethnien, einzelne Personengruppen aus Südamerika vorgeführt wurden und die beispielsweise Tattoos,

Speaker: die die Leute dann richtiggehend mehr oder weniger fast angefasst haben, also ein unglaublich perfider Voyeurismus eigentlich stattfand.

Speaker: Und die Ausstellung hat das so geregelt, dass sie, da sind viele Fotos entstanden wohl auch oder auch Zeichnungen davon, dass sie diese Exponate um nicht wieder eine Demonstration von

Speaker: Körperlichkeit, die eigentlich erzwungen ist, ja also eine Imaginisierung von Körperlichkeit, die damals erzwungen war, um das nicht wieder zu rebooten, werden diese Bilder gar nicht gezeigt, sondern sie werden auf eine neue Art künstlerisch verarbeitet, indem Gegenwartskünstlerinnen das Thema nochmal neu visualisieren.

Speaker: Und ich fand das ganz interessant, dass wir jetzt eigentlich auch über diesen ethischen Moment reden,

Speaker: weil das wirklich sehr, sehr wichtig ist.

Speaker: Wir müssen bei Digitalität, wir haben vorhin über diese Strukturanalyse der 30er Jahre und über die Physiognomien auch gesprochen, wir müssen uns immer ganz klar darüber sein, dass wir immer auch ethischen Zugang gegenüber den Algorithmen und den dort produzierten Formen oder wiedererkannten Formen zulegen.

Speaker: Das ist ganz, ganz wichtig und das kann uns keine KI und kein

Speaker: keine Digitalität abnehmen.

Speaker: Da müssen wir sozusagen mit einem ethischen Bewusstsein rangehen und auch wir selber können das mitunter gar nicht leisten, sondern wir müssen uns da tatsächlich dann auch mit den entsprechenden Opfergruppen in Verbindung setzen und die dann das auch artikulieren lassen.

Speaker: Das ist ganz, ganz wichtig.

Speaker: Aber ich will nur sagen, diese ethische Dimension darf bei unserem Thema insgesamt wirklich auch nicht unterfallen und da gebe ich Katrin auch ganz, ganz nachdrücklich recht.

Speaker: Du hattest ja angefangen, Kilian, dieses Phänomen zu erklären, warum die Kunstgeschichte sich von digitalen Methoden manchmal auch abwendet, aus dem Predigam-Aufsatz, wo er über diese Irritation spricht, dass über Bilder geforscht wird und KunsthistorikerInnen nicht mit in diese Debatte reingezogen werden.

Speaker: Hätte sich die Kunstgeschichte vielleicht damals nicht zurückgezogen, sondern wäre dabei geblieben oder jetzt würde sie sich viel stärker einbringen, hätten wir auch einen viel besseren Austausch über Fragen von Voreingenommenheiten in künstlichen Intelligenzsystemen oder auch die Frage von, was zeigt man in Datenbanken, was nicht, wie benennt man Dinge, wie was nicht.

Speaker: Also ich finde, wir müssen uns da viel mehr einmischen, weil wir sind ja die Forscherinnen und Forscher, die die Kontexte, die Hintergründe erforschen, die SpezialistInnen, die diese Debatten führen, ethische Debatten, gesellschaftliche Debatten, kulturwissenschaftliche Debatten.

Speaker: Und es ist doch dann die Aufgabe der Kunstgeschichte als Ganzes, eben auch das über unsere Grenzen und Fachgrenzen hinaus zu transportieren und sie auch für die Entwicklung neuer Technologien anwendbar zu machen.

Speaker: Das absolut, aber ich würde da so ein bisschen einschränkend noch gegenhalten wollen, dass das ja sozusagen voraussetzen würde, dass es in der Kunstgeschichte keine Rassismen und keine Diskriminierungen geben würde.

Speaker: Und genau das Gegenteil ist ja der Fall.

Speaker: Also wenn wir uns zum Beispiel anschauen, also ich gebe dir absolut recht oder ich gebe euch beiden absolut recht, dass die Beteiligung von KunsthistorikerInnen, von KulturwissenschaftlerInnen an der Technologieentwicklung unglaublich wichtig sind.

Speaker: Aber ich würde nochmal gerne einen Fokus aufnehmen,

Speaker: darauf legen, dass wir gleichzeitig sehr viel stärker selbstkritisch mit den eigenen historischen, sag ich mal, Altlasten der Fächer, aus denen wir stammen oder aus denen auch diese Wissenswelten stammen, uns auseinandersetzen müssen.

Speaker: Denn wenn wir jetzt nochmal doch zum Thema KI zurückkehren,

Speaker: haben wir eine große Problematik, mit der wir konfrontiert sind, nämlich den, dass wir keine ausreichend großen und guten Datensätze haben, dass wir selber in Anführungsstrichen KI-Modelle trainieren können.

Speaker: Das heißt, in dem Bereich wird meistens mit einem sogenannten Transfer-Learning-Ansatz gearbeitet, also da werden dann

Speaker: von einem vortrainierten Netzwerk nur die letzten paar Schichten der Merkmalsdetektoren sozusagen abgeschnitten und mit einem neuen Zieldatensatz trainiert.

Speaker: Und für diesen Ziel oder dieser Zieldatensatz muss im Grunde genommen sehr gut gematchte Bild-Textpaare haben, damit ich zum Beispiel eine Klassifizierungsaufgabe für die Kunstgeschichte optimieren kann.

Speaker: Und die meisten Datensätze, die wir in ausreichender Qualität haben,

Speaker: werden ja aus musealen Sammlungsdatenbanken exportiert oder als nachnutzbare Datensätze publiziert.

Speaker: Und diese sind eben meistens im Einklang mit den geltenden Dokumentationsstandards und auch mit den geltenden Erschließungsstandards erstellt worden.

Speaker: Und sie stehen meistens im Einklang mit etablierten Wissensordnungen.

Speaker: Und da kennen wir ja auch problematische Beispiele wie Icon Class, wo sehr, sehr problematische Klassifizierungen von in Bildern abgebildeten Menschen noch vorhanden sind, trotz der immer wieder stattfindenden Überarbeitungen.

Speaker: Und es gibt in dem Fall von Icon Class auch ein spezifisch sogenanntes AI-Testset, was publiziert wurde, um explizit die Entwicklung oder Weiterentwicklung von Computer Vision-Ansätzen zu ermöglichen.

Speaker: Und das heißt, wenn ich jetzt ein AI-Testset, was Icon Class-Notationen, also Bild, Text oder in dem Fall Klassifizierungen auf Bildern nutze, um eine in Anführungsstrichen KI zu trainieren, dann

Speaker: baue ich diese darin angelegten diskriminierenden Terminologien im Zweifel auch in das Modell mit ein.

Speaker: Das heißt also, es reicht nicht jetzt zu sagen, wir arbeiten mit Computer Vision ExpertInnen und KunsthistorikerInnen zusammen, weil diese KunsthistorikerInnen möglicherweise weiterhin AnhängerInnen sind von einer solchen Icon Class Notation und das eben entsprechend nicht problematisieren und damit trägt sich das weiter fort oder wird das weiter fortgesetzt auch in den digitalen Ansätzen.

Speaker: Also ja, ich stimme dir absolut zu, aber ich würde so ein bisschen vorsichtig sein mit dem Allheilsversprechen, man muss nur eine Kunsthistorikerin, Kunsthistorikerin, ein KIT-Team setzen und dann passieren solche Dinge nicht mehr.

Speaker: Genauso etwas kann auch passieren, wenn man mit Kunsthistorikerinnen und Museumsleuten zusammenarbeitet.

Speaker: Wir brauchen grundsätzlich ein kritisches Bewusstsein für diese Dinge.

Speaker: Richtig.

Speaker: Das ist alles richtig komplex.

Speaker: Es ist nicht trivial.

Speaker: Es hat so viele Aspekte auf der technischen Seite, auf der kunsthistorischen, theoretischen Seite.

Speaker: Sind wir denn, so wie die kunstgeschichtliche Ausbildung heute noch ist, dafür überhaupt gewappnet?

Speaker: Also die Diskussion, dass KunsthistorikerInnen nicht gewappnet seien, die kenne ich auch schon ganz lange.

Speaker: Ich würde einfach sagen, man muss sich auch ein Stück weit den Dingen aussetzen und auch ein Stück weit ins kalte Wasser steigen.

Speaker: Und ich würde sagen, wir müssen auch akzeptieren, dass wir fehlerhaft sind und uns kümmern.

Speaker: in diesen Fehlerhaftigkeiten auch immer kritisch reflektieren.

Speaker: Es sollte aber, und Kathrin, da würde ich an der Stelle gerne noch eine Ergänzung machen, nicht dazu führen, dass wir sozusagen Schweigegebote erlassen.

Speaker: Wir müssen schon anfangen, die kritischen Dinge anzuschauen und nur sehr, sehr schnell sensibel dafür sein, wenn unsere Grenzen erreicht sind.

Speaker: Und dann versuchen, andere Personengruppen zu befragen, die möglicherweise kompetenter sind.

Speaker: Also wir müssen...

Speaker: ständig selber auch uns gegenüber kritisch sein.

Speaker: Wir sollten nur nicht versucht sein, deswegen von dem Material die Finger zu lassen.

Speaker: Das ist mitunter die schlechtere Wahl.

Speaker: Also das führt nämlich genau wieder dazu, dass wir, und das ist eine ganz häufige Beobachtung,

Speaker: dass wir uns wieder in diesen berühmten kunsthistorischen Elfenbeinturm zurückziehen und auf einmal dann doch wieder über die italienische Renaissance forschen, wo wir meinen, da ist eine Ideologiefreiheit, was auch Quatsch ist, die ist nicht ideologiefrei, aber wo wir meinen, sicheren Boden zu haben, wo wir uns nicht ideologisch irgendwie in Fettnäpfchen reinbegeben würden.

Speaker: Also das würde ich einfach sagen wollen, dass wir da einfach auch einen gewissen Mut haben,

Speaker: der immer gepaart ist mit der notwendigen Form der Selbstkritik.

Speaker: Aber es sollte keine Bereiche geben, wo wir uns wirklich jetzt zumindest mal im Ansatz nicht trauen, hineinzubegeben.

Speaker: Das fände ich sehr, sehr wichtig.

Speaker: Aber wir müssen eben verdammt gewahr werden, dass wir über viele Themen viel zu wenig wissen.

Speaker: Gehen Sie einmal nur durchs Humboldt-Forum in Berlin,

Speaker: Ich würde mich wirklich nicht trauen, über die 90% der dort ausgestellten Exponate und Objekte was Signifikantes zu sagen.

Speaker: Ich fühle mich da inkompetent und würde dazu nichts sagen.

Speaker: Auf der anderen Seite sehe ich, sie sind nun mal da und man muss doch irgendwo eine Verbalisierung auch zustande bekommen und kann nicht sagen, ich gehe da jetzt wieder raus und schweige.

Speaker: Also man muss sich irgendwie zu den Dingen verhalten und wir werden in zunehmender Weise auch mit, ich will jetzt nochmal ein anderer Bereich, mit Kriegsbildern und ähnlichem zu tun haben, wo wir uns nicht ständig separieren können und sagen können, ach Gott, das ist nicht das, worüber ich reden will.

Speaker: Das ist eine Herausforderung.

Speaker: Ich glaube, Jacqueline, weil du das eben gefragt hast, wie kann man das heute auch im Curriculum einbauen?

Speaker: Ich glaube, man muss einfach wichtig,

Speaker: Man muss einfach sagen, es gibt diese Vielfalt von Bildern, die teilweise hochproblematisch sind, deren Kontexte wir nicht kennen, die auch irgendwo nicht zeigbar sind, aber ihr müsst das Werkzeug finden zu eruieren,

Speaker: wo es diese Grenzen sind, wo kannst du das ausloten, bis wohin kannst du gehen und wo beginnt deine Inkompetenz.

Speaker: Aber bitte nicht sozusagen sich zurückziehen und zu sagen, ich gehe jetzt auf sichere Terrasse und lasse all das andere liegen.

Speaker: Das ist nicht gut.

Speaker: Aber eigentlich hat die Kunstgeschichte ja auch seit den 70er Jahren durch die Öffnung oder die viel stärkere Verschmelzung mit bildwissenschaftlichen Gedanken genau diesen Schritt ja schon angefangen, oder?

Speaker: Also, dass man nicht nur über kunsthistorisch abgesteckte Forschungsfragen sich Gedanken macht, sondern eine grundsätzliche bildwissenschaftliche Kompetenz vermittelt und erlernt, die ja genau diesen Herausforderungen, die du, Kilian, gerade genannt hast, zumindest erledigt.

Speaker: zumindest einen Ansatz entgegensetzt, wie man über Bilder lernt zu sprechen.

Speaker: Nur die Bilder werden immer noch exploraler, werden noch brutaler, werden noch schwieriger mitunter.

Speaker: Also ich finde einfach, der...

Speaker: Die Bildthemen, mit denen wir es im Moment zu tun haben, die sind so explorativ gestiegen, dass wir da, glaube ich, immer noch mal nachjustieren müssen.

Speaker: Das ist der Punkt.

Speaker: Nee, klar, wir reden auch schon seit den 70er-Jahren im Ulmer-Verein, hat man das getan über Röntgenbilder und über technische Bilder und so weiter.

Speaker: Das ist gar nicht der Punkt.

Speaker: Nur ich glaube trotzdem, dass wir nicht genug,

Speaker: darüber reden, welche Bandbreite an Bildern und auch eben an problematischen Bildern und an unzeigbaren Bildern und so weiter, womit wir es da alles zu tun haben.

Speaker: Ich glaube, das ist nicht, weil wir sagen, wir haben vor 20 Jahren schon mal angefangen, über das Röntgenbild zu reden, haben wir jetzt sozusagen unsere Schuldigkeit getan.

Speaker: Das ist eine permanente Herausforderung auch,

Speaker: gerade in der Gegenwart darüber zu reden.

Speaker: Wir haben in 2023 eine Exploration an Gewalt und an Kriegen erlebt.

Speaker: Das ist ganz wichtig, dass KunsthistorikerInnen sich da zu diesen neuen Bildern auch verhalten, die nicht einfach nur rekapitulierte alte Bilder sind.

Speaker: Ich glaube, es wird immer wichtiger, auch die Kompetenz zu schärfen, KI-generierte Bilder von tatsächlichen Fotografien unterscheiden zu können.

Speaker: Und das ist eine große Herausforderung, bei der ich auch noch sehr viel Nachholbedarf sehe, was die Bildkompetenzen angeht, mit denen wir arbeiten.

Speaker: Ja, ja.

Speaker: mit Personen, die genau diese technischen Entstehungsbedingungen von solchen Bildern auch so vermitteln können, dass Studierende lernen, bestimmte Muster, bestimmte Hinweise zu identifizieren, die auf eine vielleicht KI-generierte Bildquelle hinweisen könnten.

Speaker: Total wichtig.

Speaker: Aber man sieht auch, dass durch die Digitalisierung und auch den Einzug digitaler Methoden Dinge erforscht werden, die viel mit der Jetztzeit zu tun haben.

Speaker: Also Sachen werden kategorisiert, die vorher vielleicht gar nicht so bewusst als Feld der Kunstgeschichte gesehen werden.

Speaker: Also jetzt auch, Kilian, du bist da ja auch sehr engagiert im Falle der Kriegszerstörung in der Ukraine.

Speaker: Also dass man jetzt wirklich ab dem Moment, in dem die Geschichte passiert und der Krieg passiert, sich an der Kunstgeschichte bewusst macht, wie man da auch sichernd reingehen kann.

Speaker: Ja, also wenn du da jetzt nach Beispielen fragst, wir hatten vorhin das Wort Kultur aber auch verwandt.

Speaker: Es geht wirklich um Sicherung von Kirchen, von Synagogen, von auch anderen Gotteshäusern, Moscheen und Museen natürlich und deren Bestände, die unmittelbar bedroht sind von Zerstörung.

Speaker: Also das ist, wir haben es in einem Fall erlebt,

Speaker: Eine Kathedrale in Odessa, die ist kurz vorher noch von Foto Marburg und Christian Pracht aufgenommen worden.

Speaker: Wir hatten das vom Ukraine Art Aid Center gefördert, das Projekt.

Speaker: Und es ist eben dann in den Aufnahmen gesichert worden und dann Anfang August ist genau diese Kathedrale zerstört worden.

Speaker: Also das ist so ein ganz...

Speaker: klassischer Bereich, wo Kulturerbe, Architekturerbe unmittelbar bedroht ist und wo wir jetzt sozusagen auch die Teams reinschicken.

Speaker: Es gibt da ein Start-up, Skyron heißt das in der Ukraine, die das im Moment machen, die wirklich dann

Speaker: auch eine 3D-Modulation von Innenräumen durchführen und ein Stück weit auch gegen die Zeit arbeiten, weil die Objekte wirklich bedroht sind, also unmittelbar von Zerstörung bedroht sind.

Speaker: Also das ist ein ganz wichtiger Bereich, wo Digitalität eine extrem wichtige Rolle spielt.

Speaker: Und nochmal, wir haben einfach auch, wir haben vorhin auch bei der KI-basierten Bilderkennung über den Zeitfaktor geredet, dass wir also viel schnellere,

Speaker: Datenmengen zusammenbekommst, was du analog nie so in der Weise hinbekämpfst.

Speaker: Das ist dasselbe.

Speaker: Man geht da mit den Leica-Kameras in die Innenräume rein und da werden die 360-Grad-Aufnahmen gemacht.

Speaker: Das dauert dann 40, 50 Minuten und dann ist da wirklich schon Kulturerbe gesichert, wofür du früher

Speaker: sehr, sehr viel länger gebraucht hättest.

Speaker: Also das ist auch ein Bereich, ist jetzt zwar wieder einfach die Aufnahme, da haben wir ja drüber geredet, dass das jetzt noch nicht der epistemologische Mehrwert unbedingt ist, aber what shalls?

Speaker: Also es ist auf jeden Fall eine absolut wichtige Datensicherung und das ist

Speaker: absolut zentral, dass wir uns darüber Gedanken machen, denn ich bin eh der Meinung, auch wenn wir jetzt nochmal über den Bereich Museum und Digitalität reden, wir werden in den kommenden Jahren einfach auch rein aus Kapazitätsgründen, auch übrigens aus

Speaker: Themen des Klimaabdrucks und so weiter, wahrscheinlich nicht mehr in dieser Bandbreite Objekte öffentlich ausstellen können.

Speaker: Und da ist dann die Frage, wie Digitalität in die Breche springen kann, um Objekte trotzdem noch visuell im Computer aufzubereiten.

Speaker: Also ich bin da relativ sicher, dass wir eine Einschränkung bekommen werden.

Speaker: Was wir jetzt in unserer Diskussion sehr schön merken, ist, wie komplex und wie vielseitig das ist.

Speaker: Ich möchte nochmal auf einen Punkt zurückkommen, der mir aufgefallen ist, als ich über eine Vortragsreihe gestolpert bin an der Universität in Genf.

Speaker: Dort hat man in Art Lectures die Frage gestellt, do we really need digital art history?

Speaker: Also brauchen wir wirklich die digitale Kunstgeschichte?

Speaker: Als praktizierende Digital Art Historian würde ich sagen, natürlich klar, aber warum gibt es denn immer noch diese Rechtfertigungsdebatte?

Speaker: Braucht man digitale Kunstgeschichte?

Speaker: Soll man digitale Kunstgeschichte?

Speaker: Ich kann da kurz darauf reagieren, weil ich diese Frage immer sehr unterhaltsam finde, weil ich mich dann immer frage, naja, wir haben doch in ganz vielen Disziplinen und Feldern unterschiedliche epistemologische, methodische Ausrichtungen.

Speaker: Also in der Sozialwissenschaft gibt es gleichzeitig VertreterInnen der quantitativen Sozialwissenschaften.

Speaker: als auch VertreterInnen der qualitativen Methodiken.

Speaker: Da würde doch auch keine der beiden Seiten hoffentlich sich hinstellen und sagen, ja, braucht es die andere Seite denn?

Speaker: Oder zumindest wäre das nicht besonders zielführend, der einen oder der anderen Ausformung ihre Berechtigung abzusprechen.

Speaker: Und auch bei Ansätzen der digitalen Kunstgeschichte habe ich manchmal den Eindruck, dass das mit so einem Fokus auf Antagonismen passiert,

Speaker: die ich zumindest aus der methodischen, epistemologischen Perspektive heraus nicht so ganz nachvollziehbar finde oder so ein bisschen befremdlich finde.

Speaker: Denn wir haben es ja spätestens seit dem 20.

Speaker: Jahrhundert mit einer unglaublichen Diversifizierung und Pluralisierung von Epistemologien zu tun,

Speaker: Und das haben wir bisher doch auch ausgehalten.

Speaker: Also ich glaube, wir werden es auch aushalten, wenn jetzt nochmal eine zusätzliche Facette einer Kunstgeschichte mit in das Feld eintritt, die nun mal mit anderen Werkzeugen, mit anderen Methoden, mit vielleicht auch anderen Erkenntnisinteressen agiert.

Speaker: Aber der einen oder der anderen Seite ihre Berechtigung abzusprechen, finde ich so ein bisschen nicht so ganz zielführend.

Speaker: Und da, glaube ich, geht es so ein bisschen in eine Richtung, die ich manchmal etwas schwer verständlich finde.

Speaker: Aber hat das vielleicht auch etwas zu tun mit einer Sorge um, ich sage es mal ganz knapp, Ressourcen?

Speaker: Wohin gehen die Forschungsprojekte?

Speaker: Es gab mal so geflügelt, das Wort schreibt digital rein, dann wird das Projekt bewilligt.

Speaker: Das ist, glaube ich, mittlerweile nicht mehr so.

Speaker: Da gibt es auch mittlerweile Reviewer und Reviewerinnen, die da um einiges wissender sind.

Speaker: Auf der anderen Seite hört man auch immer wieder von sehr guten Forschungsprojekten,

Speaker: mit einem spannenden Forschungsdesign, die nicht belegt werden, weil die digitalen Methoden nicht verstanden werden.

Speaker: Bei der DFG gibt es ja auch keine digitale Kunstgeschichte oder Digital Humanities Gruppe, wo man das hinsticken könnte, sondern je nach Forschungsthema landet es halt dann in der Kunstgeschichte oder bei der Informatik und wird danach den Kategorien beurteilt.

Speaker: Also wie viel Institutionssorge oder

Speaker: auch politische Sorge, Ressourcensorge steht bei der Debatte da mit drin.

Speaker: Also ich hatte neulich ein KI-basiertes Strukturanalysenprojekt bei einem, ich will jetzt mal nicht das Förderformat nennen, es war nicht die DFG eingereicht und uns wurde einfach gesagt, es war ein toller Ansatz, uns wurde einfach gesagt, ja wir haben einfach in dem Bereich KI-Digitalisierung keine Förderlinie.

Speaker: Das war eine große deutsche Forschungsinstitution.

Speaker: Und das finde ich schon traurig, wenn die dann auf ihre eigenen Verfasstheiten, was sie fördern, zurückgreifen, die aber zwei oder drei Jahre alt sind und das dann einfach nicht mehr auf dem Schirm haben, dann entgehen ihnen Projekte.

Speaker: Und ich möchte nochmal sagen, wir kriegen gerade von Seiten der Naturwissenschaften, diesen Vorwurf habe ich neulich auch wieder gehört, gesagt, dass wir zum Beispiel in der Kunstgeschichte und in den Geisteswissenschaften

Speaker: es ist eine Unverschämtheit, aber es ist gesagt worden, seit über 20 Jahren keine eigene Methodik mehr entwickelt hätten.

Speaker: Und das sind dann von Seiten etwa naturwissenschaftlicher Kompetenz geäußerte Vorwürfe, die dann dazu führen, dass natürlich die ganzen Ressourcen, Fördergelder und Programme da reingehen.

Speaker: Und ich kann nur nochmal sagen, die Kunstgeschichte sollte sich da unbedingt neu aufstellen und immer das

Speaker: geäußerte Argument, das haben wir heute noch gar nicht erwähnt, des berühmten digitalen Datengrabs, das ist auch nicht mehr relevant.

Speaker: Natürlich gibt es in den ersten Jahren von Digitalität in der Kunstgeschichte Projekte, die dann

Speaker: sozusagen verloren sind, weil die entsprechenden Zugriffe auf die Daten nicht mehr vorhanden sind.

Speaker: Das hat dem Fach geschadet, da bin ich mir relativ sicher.

Speaker: Aber es hat vor allen Dingen innerhalb des Faches auch die Anerkennung von Digitalität nicht richtig positiv beeinflusst.

Speaker: Aber da kann nicht die Antwort darauf lauten, dass wir jetzt sozusagen das nicht weitergehen.

Speaker: Denn wenn wir jetzt zum Beispiel den Zug auf die KI-basierte Strukturanalyse nicht bekommen,

Speaker: dann haben wir wirklich ein Problem.

Speaker: Und ich glaube wirklich, dass die Reise dahin gehen wird.

Speaker: Und da müssen wir uns auch mit unseren Kompetenzen, was gegenüber Tools und anderen Dingen angeht, wirklich eines Besseren belehren und wirklich auch offen sein.

Speaker: Das ist ganz, ganz wichtig.

Speaker: Und ich glaube, die Studierenden auch der neuen Semester, die sind da völlig offen und denen ist es völlig klar, dass das wichtig ist.

Speaker: Aber ich glaube, so etwas, den wirken,

Speaker: älteren Kolleginnen und Kollegen, ich bin da auch einer jetzt davon, denen ist es nicht unbedingt so klar.

Speaker: Und das sollte wirklich jetzt auch justiert werden, denn wenn wir da nicht ganz schnell auch die Förderlinien entsprechend anpassen, ist der Zug auch fürs Fach ein bisschen abgefahren.

Speaker: Das sollte uns nicht passieren.

Speaker: Aber gerade das wäre doch ein absolutes Argument dafür, so ein bisschen diese Antagonismen aus der Kunstgeschichte versus digitale Kunstgeschichte Diskussion rauszunehmen.

Speaker: Denn letztendlich geht es ja um die Forschungsfragen, die man beantworten möchte oder die man bearbeiten möchte.

Speaker: Und ich glaube, dass dieser Fokus auf...

Speaker: analog klassische Kunstgeschichte versus digitale Kunstgeschichte nochmal stärker diese Lagerbildung auch manifestiert, die sich dann natürlich auch in den Förderprogrammen abbildet.

Speaker: Also mein Plädoyer wäre da tatsächlich vielleicht so ein bisschen über dieses Digital vor der Kunstgeschichte nochmal kritisch nachzudenken, ob das so zielführend ist oder ob wir vielleicht auch irgendwann an einen Punkt kommen können, wo wir einfach unter dem Begriff der Kunstgeschichte

Speaker: dass es genauso eine Vielfalt von Technologien, von Methoden, von Epistemologien gibt, die es ja auch schon seit spätestens der 60er, 70er Jahre in einer unglaublichen Vielfalt im Feld gegeben hat und weiterhin gibt.

Speaker: Und dann gibt es halt eine weitere Facette und das ist dann eben eine, die sich insbesondere mit digitalen Technologien beschäftigt.

Speaker: Aber brauchen wir dafür überhaupt noch den eigenen Begriff der digitalen Kunstgeschichte?

Speaker: Es ist jetzt vielleicht ein bisschen ketzerisch, das in einem Podcast zur digitalen Kunstgeschichte zu fragen.

Speaker: Aber ich glaube, wenn wir diese Verteilungskämpfe immer weiterführen, dann treten wir uns gegenseitig nur auf die Füße.

Speaker: Und das kann ja niemandem gut tun.

Speaker: Vielleicht ändere ich auch den Titel zu Artistocast, der digitale Podcast zur Kunstgeschichte.

Speaker: Das ist doch ein schöner Titel.

Speaker: Ach, ich hänge so an dem Fach, muss ich gestehen.

Speaker: Und was ich dann auch immer bei aller Digitalität wieder so toll finde, ist, mit den Studierenden vor die Objekte zu treten, vor die Architektur.

Speaker: Und das ist so wichtig, dass auch diese Primärerfahrung von Kunst und von Objekten stattfindet.

Speaker: Und ich finde, das ist schon auch wichtig,

Speaker: Ja.

Speaker: Denn gerade wenn diese beiden Dinge mit Studierenden des zweiten oder dritten Semesters durchgeführt werden, verstehen die sofort eigentlich, warum eine Digitalität notwendig ist und warum auf der anderen Seite eine Originalpräsenz so wichtig ist.

Speaker: Und das ist eigentlich das Herausfordernde.

Speaker: Wir haben ein Fach, und das ist innerhalb der Geisteswissenschaften ein relatives Alleinstellungsmerkmal, was ein haptisches Objekt in der Regel ist.

Speaker: vor sich hat.

Speaker: Das haben die LiteraturwissenschaftlerInnen nicht in der Weise.

Speaker: Das haben viele andere, auch die Philologien nicht in der Weise.

Speaker: Die haben natürlich Texte, aber die haben eben nicht diese primären Objekte vor sich.

Speaker: Und das sollten wir nicht aufgeben.

Speaker: Und ich finde, darin liegt die spannende Herausforderung, beides eben in Kombi zu geben.

Speaker: Natürlich könnte man jetzt sagen, die digitalisierte Kunstgeschichte geben wir auf.

Speaker: Aber nee, ich finde es gerade so spannend, dass das in dem Fach zusammen gedacht werden kann.

Speaker: Und wir sind schließlich alle Wissenschaftlerinnen genug und Wissenschaftler, um diese Gleichzeitigkeit auch aufhalten zu können.

Speaker: Also von Methodenpluralismus haben wir schon gesprochen, Polysemie, da kennen wir uns aus.

Speaker: Die Theorien haben wir drauf und die Digitalität in der Kunstgeschichte und die Komplexität der Debatte ist heute nur noch um einmal mehr bewusst geworden.

Speaker: Danke euch beiden für diese spannenden Einblicke.

Speaker: Danke fürs Gedankenwälzen und Lostreten von vielleicht neuen Ideen und neuen Debatten für das Fach, das eine Fach Kunstgeschichte.

Speaker: Sehr gerne.

Speaker: Vielen Dank für das Gespräch.

Speaker: Sehr gerne, war sehr schön.

Speaker: Vielen Dank.

Speaker: Hat mir Spaß gemacht.

Speaker: Ich wiederhole mich, es ist keine einfache Diskussion und eine komplexe Debatte, wenn es um die Haltung der Kunstgeschichte zu dem Digitalen geht.

Speaker: Die Debatte ist angereichert mit fachgeschichtlichen Episoden, mit eigenen Unsicherheiten, mit Ressourcenverteilungspolitik, mit der Hemmung gegenüber neuen Unbekannten.

Speaker: Die Diskurse mischen sich.

Speaker: Manches davon ist urmenschlich.

Speaker: Als etablierte WissenschaftlerInnen gibt es nichts Schlimmeres als das Gefühl, sich in einem Metier nicht gut auszukennen.

Speaker: Wir sind nicht gut darin, mit Kompetenzmangel umzugehen.

Speaker: Gleichzeitig besitzen wir auch so eine gewisse Hybris, uns als KunsthistorikerInnen in alle Felder einzuarbeiten und immer mitdiskutieren zu können.

Speaker: Da möchte ich mich jetzt nicht ausnehmen.

Speaker: So oft habe ich mir bei der Vorbereitung der Folgen für diesen Podcast die Zähne an den Themen ausgebissen.

Speaker: Und hin und wieder ist mir meine eigene Voreingenommenheit bei der Entwicklung der Leitfragen auf die Füße gefallen.

Speaker: Auch das ist menschlich.

Speaker: Wissenschaftlich ist dann, sich diesen Mechanismen bewusst zu werden und das zu ändern.

Speaker: Darum reden wir ja miteinander.

Speaker: Ich lerne selbst am besten im Dialog und im Experiment.

Speaker: Einfach mal ausprobieren.

Speaker: Diese Folge ist als Experiment gestartet und ich bin sehr froh, dass es gut ausgegangen ist.

Speaker: Katrin und Kilian haben sich vorher noch nicht gekannt und sind in meinem virtuellen Aufnahmestudio das erste Mal aufeinander getroffen.

Speaker: Und was dann passiert ist, hatte ich nicht gehofft und konnte es auch nicht erzwingen.

Speaker: Das Ergebnis ist eine spannende Debatte auf Augenhöhe, die die Gleichzeitigkeit von unterschiedlichen Forschungsansätzen für das Fach produktiv bezeugt.

Speaker: Und es ist die Zeit gekommen, Schluss mit den unproduktiven Antagonismen zu machen.

Speaker: Katrin hat es Pluralismus von Epistemologien genannt und ich bin mir sicher, dass wir in dem jetzt schon interdisziplinären Fach Kunstgeschichte auch eine weitere Facette des Forschungsfeldes aushalten, akzeptieren und etablieren können.

Speaker: Kilian hat zum Mut aufgefordert, neue und noch unbekannte Wege zu gehen.

Speaker: Manchmal muss man sich den neuen Herausforderungen stellen und wenn man merkt, dass man mit den eigenen Kompetenzen und dem Wissen nicht weiterkommt, dann holt man sich einfach andere Leute mit ins Boot.

Speaker: Das ewige Ausdiskutieren von Kunstgeschichte, klassischer Analoger auf der einen und, wie man sie auch immer nennen möchte, digitale Neuer auf der anderen Seite, bringt uns nicht weiter.

Speaker: Die Lagerbildung schwächt das Fach nach außen und im kunsthistorischen Flügel des Elfenbeinturms kann es dann schon ganz schön einsam werden.

Speaker: Im Gespräch mit Katrin Klinker und Kilian Heck ist eines besonders deutlich.

Speaker: Gegeneinander funktioniert das nicht.

Speaker: Gemeinsam macht das mehr Sinn, macht mehr Spaß, bringt mehr Erkenntnisse.

Speaker: Und am Ende haben wir als Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler doch alle das gleiche Ziel.

Speaker: Wissen schaffen.

Speaker: Das ist nun das Ende der ersten Staffel von Artistocast, dem Podcast zur digitalen Kunstgeschichte.

Speaker: Oder dem digitalen Podcast zur Kunstgeschichte?

Speaker: Das mit der Namensnennung werde ich mal mit meinem Redaktionsteam besprechen.

Speaker: Wir tüfteln gerade auch an den neuen Folgen, denn Artistocast geht weiter.

Speaker: Lasst mich auch gerne wissen, wenn ihr in der ersten Staffel ein Thema vermisst habt.

Speaker: Ihr erreicht mich über die E-Mail-Adresse podcast.digitale-kunstgeschichte.de oder auf Social Media.

Speaker: Was ist uns durchgerutscht?

Speaker: Welche Themen haben dir am besten gefallen?

Speaker: Ich bin neugierig auf deine Meinung und Feedback.

Speaker: An dieser Stelle möchte ich noch Danke sagen.

Speaker: Danke zuerst an meine wissenschaftliche Redaktion, die mir bei der Vorbereitung der Folgen unterstützend zur Seite gestanden ist.

Speaker: Das sind Peter Bell, Lisa Diekmann, Peggy Große, Waltraud von Pippich und Holger Simons.

Speaker: Ein Danke geht auch raus an den Arbeitskreis für digitale Kunstgeschichte, der mich mit der Produktion des Podcasts beauftragt hat und NFDI for Culture für die Finanzierung.

Speaker: Nicht zu vergessen natürlich auch der Deutsche Verband für Kunstgeschichte für die Unterstützung.

Speaker: Einen Dankeschick ich auch an Heidelberg, an das Team von ArtHistorikum.net für die Bereitstellung der Homepage, für die Langzeitarchivierung und die UI-Referenzierung der Folgen auf Hite Icon.

Speaker: Der größte Dank geht aber an alle Hörerinnen und Hörer des Podcasts.

Speaker: Ganz egal, ob man regelmäßig auf die neuen Folgen hinfiebert oder sich die Rosinen rauspickt.

Speaker: Danke fürs Zuhören.

Speaker: Und wer es noch nicht getan hat, kann den Podcast auf der Plattform der Wahl abonnieren.

Speaker: Dann verpasst man auch keine neue Folge.