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Concordia discors
Hommage an Werner Hofmann Eine seiner Lieblingsfiguren war bis zuletzt die concordia discors. Mitnichten lässt sich diese, als Figur der Einheit in der Zweiheit („Eintracht in der Zwietracht“, „Zusammenherzigkeit im Zwieherzigen“), für Hofmann lediglich als zu erforschendes Form- und Strukturprinzip manieristischer Kunst nachweisen. Aus seinem Denken und Wirken sprach der Dialektiker. Das Vereinen der Gegensätze war Hofmanns… //weiterlesen
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Spiegel Detektion
Spiegel können zum Problem werden. Machmal sind sie der Retter. Jedenfalls hat der Mensch eine Kultur des Spiegels, Spiegelns und die Kunst illusionistischer Spiegelung vorzuweisen, die nachzuzeichnen Einblicke in anthropologische und kulturhistorische Dimensionen erschlösse. Ein Spiegel lässt den Menschen (noch) mehr sehen oder – man denke an architektonische illusionistische Spiegelkonzeptionen – hilft, scheinen zu lassen, etwas… //weiterlesen
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Brauchen wir eine Bildwissenschaft 2.0 für das digitale Bild?
Was war Bildwissenschaft 1.0? Die Kunstgeschichte beschäftigt sich im Kern mit der Erforschung der Entwicklungsgeschichte von Kunst aller Medien, wie sie beispielsweise in der Stilgeschichte methodisch-systematisch vorgenommen wurde (Wölfflin), sowie der Bedeutungsrekonstruktion und Einbettung des Einzelwerks in seinen kulturhistorischen Zusammenhang (Panofsky). Über den Kernbereich des ohnehin unscharf umrissenen Kunstbegriffs hinaus hat sich das Fach seit langem mit allgemeinen Fragen auch… //weiterlesen
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Data Science for Digital Art History: Tackling big data Challenges, Algorithms, and Systems
Workshop “Data Science for Digital Art History: Tackling big data Challenges, Algorithms, and Systems” We are delighted to announce Call for Papers for the first SIGKDD Workshop on Data Science for Digital Art History (DSDAH 2018), to be held in London, UK, 20 August 2018, hosted by the ACM SIGKDD Conference on Data Mining and Knowledge Discovery. For more information please refer to http://dsdah2018.blogs.dsv.<wbr />su.se. CALL FOR PAPERS Data mining and knowledge discovery from large… //weiterlesen
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