SODa Forum: Mittwoch, 18. Juni 2025, 10:00–11:30
Zoom: https://sammlungen.io/join
Anmeldung nicht erforderlich, dieses Forum wird in englischer Sprache gehalten
Moderation: Canan Hastik

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Gastvortrag von Prof. Dr. Lev Manovich Presidential Professor, The Graduate Center, City University of New York | Director, Cultural Analytics Lab

Wie verändert sich unser Blick auf Kultur, wenn wir strukturierte Daten nicht nur als Information, sondern als Ausdruck kultureller Muster begreifen?

Im Rahmen dieses SODa Forums freuen wir uns sehr, Lev Manovich begrüßen zu dürfen – einen der international bedeutendsten Vordenker einer datenbasierten Kulturforschung. Als Begründer der Cultural Analytics hat Manovich früh die algorithmische und visuelle Analyse groß angelegter Bilddatensätze etabliert – häufig aus Plattformen visueller Kultur wie Instagram oder aus Filmarchiven –, um historische Verschiebungen, ästhetische Strömungen und kulturelle Muster sichtbar zu machen. Mit Werkzeugen wie ImageJ, eigens entwickelten Makros und Softwarelösungen eröffnete seine Arbeit neue Wege, Kultur durch Daten zu erfassen und zu analysieren.

ImageJ – ein quelloffenes und zentrales Werkzeug in Manovichs früher Arbeit – bietet eine Vielzahl integrierter Funktionen zur Bildanalyse, etwa zur Messung von Pixelwerten, Formen oder Intensitätsverteilungen (Funktionsübersicht). Auch wenn einige der ursprünglich für die Cultural Analytics entwickelten Skripte aufgrund von Softwareänderungen heute nicht mehr zuverlässig laufen, ist ImageJ weiterhin ein leistungsstarkes Instrument für explorative visuelle Analysen und wird bis heute breit in der wissenschaftlichen Bildverarbeitung eingesetzt – insbesondere in Biologie, Medizin, Materialwissenschaften und der Mikroskopie. Als zeitgemäße Alternative lassen sich heute – mit entsprechenden Programmierkenntnissen – auch KI-gestützte Tools nutzen, um automatisiert Python-Code zur Bildanalyse ganzer Verzeichnisse zu generieren.

In den letzten Jahren hat sich Manovichs Fokus jedoch verschoben: von der Analyse bestehender Kulturdaten hin zur Interpretation maschinell erzeugter Medien. In seinem aktuellen Buch Artificial Aesthetics untersucht er, wie generative KI-Systeme wie Midjourney, FLUX und Stable Diffusion die visuelle Kultur neu formen – nicht nur durch neue Stile und Bildwelten, sondern auch durch neue Formen von Autorschaft, Wahrnehmung und ästhetischer Logik. Dieser Schritt markiert einen Übergang: von der Analyse visueller Daten hin zur kritischen Auseinandersetzung mit synthetischen Medien und den kulturellen Implikationen algorithmischer Kreativität.

In seinem Vortrag wird Manovich Einblicke in beide Phasen seines Schaffens geben – und damit eine seltene Gelegenheit bieten, nachzuverfolgen, wie sich die Rolle von Daten in der Kultur über die letzten zwei Jahrzehnte hinweg verändert hat. Zugleich bildet sein Beitrag einen Ausgangspunkt für die Frage, wie Erkenntnisse aus der Cultural Analytics aktuelle Ansätze im Umgang mit strukturierten und semantisch angereicherten Daten inspirieren können – insbesondere im Kontext wissenschaftlicher Sammlungen und wissensgraphbasierter Datenmodelle. Durch die bewusste Gegenüberstellung dieser beiden analytischen Perspektiven – der visuellen und der semantischen – möchten wir einen gemeinsamen Raum für Interpretation, kritische Reflexion und methodisches Weiterdenken eröffnen.

Dieses Forum bringt Manovichs methodische Ansätze in den Dialog mit der Welt wissenschaftlicher Sammlungen und semantischer Datenmodellierung. Gemeinsam möchten wir diskutieren:
– Wie lassen sich Methoden der Cultural Analytics auf strukturierte Sammlungsdaten anwenden? – Welche Rolle spielt Artificial Aesthetics für universitäre Sammlungen? – Welches Potenzial liegt in der Analyse von Daten in Wissensgraphen? – Und was können wir aus Manovichs methodischer Offenheit für die Weiterentwicklung datenbasierter Kulturforschung lernen?

Die Veranstaltung ist offen für alle Interessierten – insbesondere für Forschende aus den Bereichen datengetriebene Kulturwissenschaft, Visualisierung, KI und transdisziplinäre Methoden.

English Version

Guest lecture by Prof. Dr. Lev Manovich Presidential Professor, The Graduate Center, City University of New York | Director, Cultural Analytics Lab

How does our view of culture change when we understand structured data not merely as information, but as an expression of cultural patterns?

In this SODa Forum, we are delighted to welcome Lev Manovich – one of the world’s most influential pioneers of data-driven cultural research. As the founder of Cultural Analytics, Manovich was among the first to establish algorithmic and visual methods for analyzing large-scale image datasets, often drawing on platforms of visual culture such as Instagram or film archives to uncover historical shifts, aesthetic trends, and cultural patterns. Using tools such as ImageJ, custom macros, and purpose-built software, his work opened up new ways of seeing and understanding culture through data.

ImageJ – an open-source and central tool in Manovich’s early work – provides a wide range of built-in functions for image measurement, including the analysis of pixel values, shapes, and intensity distributions (function overview). Although some of the original scripts developed for Cultural Analytics may no longer run reliably due to software changes, ImageJ remains a powerful tool for exploratory visual analysis and is still widely used in scientific imaging today – particularly in fields such as biology, medicine, materials science, and microscopy.

As a contemporary alternative, AI-assisted tools can now be used – given some coding knowledge – to generate Python code for analyzing entire folders of images.

In recent years, however, Manovich has shifted his focus from analyzing existing cultural data to interpreting machine-generated media. In his most recent book, Artificial Aesthetics, he examines how generative AI systems such as Midjourney, FLUX, and Stable Diffusion are reshaping visual culture – not only by creating new styles and imagery, but also by introducing new forms of authorship, perception, and aesthetic logic. This shift marks a transition: from analyzing visual data to critically reflecting on synthetic media and the cultural implications of algorithmic creativity.

In his talk, Manovich will offer insights into both phases of his work – providing a rare opportunity to trace how the role of data in culture has evolved over the past two decades.

His lecture will also serve as a point of departure for considering how cultural analytics can inspire current approaches to working with structured and semantically enriched data – especially in the context of academic collections and graph-based data models. By setting these two analytical perspectives side by side – visual and semantic – we aim to create a shared space for interpretation, critical reflection, and methodological exploration.

This forum brings Manovich’s methodological approaches into dialogue with the world of academic collections and semantic data modeling. Together, we will discuss:
– How can methods from Cultural Analytics be applied to structured collection data?
– What role might Artificial Aesthetics play in the context of university collections?
– What potential lies in the analysis of data within knowledge graphs?
– And what can we learn from Manovich’s methodological openness for the further development of data-driven cultural research?

The event is open to all, especially researchers interested in data-driven cultural studies, visualization, AI, and transdisciplinary methods.