MUSE

Digital Humanities Projekt

Muster Suchen und Erkennen

Projektbeschreibung

MUSE - Muster Suchen und Erkennen ist ein Kleider- und Kostüm-Repository zur detaillierten Erfassung, strukturierten Speicherung und komplexen Suche und Analyse von Kostümen, um aus den erfassten konkreten Kostümen abstrakte Kostümmuster identifizieren zu können. Basierend auf umfassenden Taxonomien der kostümrelevanten Parameter soll mittels MUSE die Möglichkeit geschaffen werden, Kostüme detailliert in all ihren Eigenheiten erfassen zu können. Aufbauend auf umfassenden Abfragen und Analysen der Kostüme kann dann eine abstrakte Lösungen für das Problem des adäquaten textilen Ausdrucks für Filmcharaktere zu kreieren gefunden werden.

Muster und Mustersprachen sind ein bewährtes Konzept zur Bündelung, Darstellung und  Weiternutzung von abstraktem Wissen in den unterschiedlichsten Anwendungsfeldern. Aus der Architektur stammend hat sich das Konzept des Musters im Besonderen in der Informatik etabliert. Ein Muster lässt sich als die textuelle, einem definierten Format folgende, Beschreibung einer bewährten Lösung für wiederkehrende Probleme definieren.

Dieses Konzept soll im Geiste der Digital Humanities hier für ein besseres Verständnis der vestimentären Kommunikation im Film nutzbar gemacht werden. Wie kann beispielsweise über ein Filmkostüm eine Charaktereigenschaft, die Stimmung einer Rolle, ihre Transformation oder Informationen über Ort- und Zeitgegebenheiten kommuniziert werden? Auf welche „bewährte Lösungen“ greifen Kostümbildner zurück, um beispielsweise einen Cowboy von einem Banditen für den Rezipienten schnell verständlich darzustellen? Antworten auf solche und weitere Fragen soll mittels einer Mustersprache für Kostüme näher gekommen werden.

Um eine solche Mustersprache für Kostüme zu erstellen, müssen die existierenden Lösungen, hier also die konkreten Kostüme als „konkrete Lösungen“ in Filmen, genau betrachtet und analysiert werden, um aus diesen „bewährten Lösungen“ die „abstrakten Lösungen“ identifizieren zu können. Hier ermöglicht MUSE Kostüme umfassend darstellbar, vergleichbar, analysierbar und suchbar zu erfassen. MUSE basiert auf umfangreichen Taxonomien, welche die kostümrelevanten Parameter als domänenspezifisches Wissen strukturieren und so die Erfassung wie auch das strukturierte Ablegen von Kostümen unterstützen. Indem jedes Kostüm über seine Basiselemente (Hose, Shirt, Schuh etc.), dessen Teilelemente (Hose besteht aus Hosenbeinen, Bund, Verschluss etc.), deren Eigenschaften (Farbe, Material, Design, Funktion, Zustand etc.) und Operatoren (Shirt ist „am Körper getragen“ und steht zu der Hose in der Beziehung „darüber getragen“) ist die Erfassung sehr umfassend.

Der folgende Screenshot von MUSE zeigt eine Liste von Basiselemente die ein konkretes Kostüm komponieren und einen Teil der Operatoren dieser Basiselemente.



MUSE Screenshot

Durch Abfragen und Analysen auf diesen Daten kann das Identifizieren von Kostümmustern unterschützt werden. Die konkreten Kostüme, die zur Erkennung eines Musters geführt haben, werden mit dem Muster direkt verbunden. Die Kostümmuster und ihre Relationen untereinander (die zusammen die Mustersprache für Kostüme bilden), sind im Zuge unseres PatternPedia Projektes in unserem domänenunabhängigen Muster Repository abgelegt.
 

Veröffentlichungen

Buchbeiträge

  1. Barzen, Johanna; Falkenthal, Michael; Leymann, Frank: Wenn Kostüme sprechen könnten: MUSE - Ein musterbasierter Ansatz an die vestimentäre Kommunikation im Film. In: Bockwinkel, Peggy; Nickel, Beatrice; Viehhauser, Gabriel (Hrsg): Digital Humanities. Perspektiven der Praxis, Frank & Timme, 2018.

Artikel in Zeitschriften

  1. Barzen, Johanna; Leymann, Frank: Quantum humanities: a vision for quantum computing in digital humanities. In: SICS Software-Intensive Cyber-Physical Systems, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2019.
  2. Barzen, Johanna; Breitenbücher, Uwe; Eusterbrock, Linus; Falkenthal, Michael; Hentschel, Frank; Leymann, Frank: The vision for MUSE4Music. Applying the MUSE method in musicology. In: Hermann Engesser (Hrsg): Computer Science - Research and Development, Vol. 22(74), Heidelberg: Springer, 2016.
  3. Falkenthal, Michael; Barzen, Johanna; Breitenbücher, Uwe; Brügmann, Sascha; Joos, Daniel; Leymann, Frank; Wurster, Michael: Pattern Research in the Digital Humanities: How Data Mining Techniques Support the Identification of Costume Patterns. In: Hermann Engesser (Hrsg): Computer Science - Research and Development, Vol. 22(74), Heidelberg: Springer, 2016.
  4. Falkenthal, Michael; Barzen, Johanna; Breitenbücher, Uwe; Fehling, Christoph; Leymann, Frank: Efficient Pattern Application: Validating the Concept of Solution Implementations in Different Domains. In: International Journal On Advances in Software Vol. 7 (3&4), Xpert Publishing Services, 2014.
  5. Schumm, David; Barzen, Johanna; Leymann, Frank; Wieland, Matthias; Ellrich, Lutz: Business Process Automation for Costume Management in Film Making: An Insight into Processes, Roles, and Document Structures. In: EMISA Forum. Vol. 32 (1), Gesellschaft für Informatik e.V. (GI), 2012.

Konferenzbeiträge

  1. Fehling, Christoph; Barzen, Johanna; Breitenbücher, Uwe; Leymann, Frank: A Process for Pattern Identification, Authoring, and Application. In: Proceedings of the 19th European Conference on Pattern Languages of Programs (EuroPLoP), 2015.
  2. Falkenthal, Michael; Barzen, Johanna; Breitenbücher, Uwe; Fehling, Christoph; Leymann, Frank: From Pattern Languages to Solution Implementations. In: Proceedings of the Sixth International Conferences on Pervasive Patterns and Applications (PATTERNS 2014).
  3. Schumm, David; Barzen, Johanna; Leymann, Frank; Ellrich, Lutz: A Pattern Language for Costumes in Films. In: Kohls, Christian (Hrsg); Fiesser, Andreas (Hrsg): Proceedings of the 17th European Conference on Pattern Languages of Programs (EuroPLoP 2012).
  4. Barzen, Johanna; Leymann, Frank; Schumm, David; Wieland, Matthias: Ein Ansatz zur Unterstützung des Kostümmanagements im Film auf Basis einer Mustersprache. In: Proceedings Modellierung 2012).

Workshopbeiträge

  1. Barzen, Johanna; Leymann, Frank: Quantum Humanities: A First Use Case for Quantum-ML in Media Science. In: ISAAI’19 Proceedings — Artificial Intelligence, Digitale Welt. Vol. 4(1), 2020, S. 102-103.
  2. Barzen, Johanna; Leymann, Frank: Patterns as Formulas: Patterns in the Digital Humanities. In: Proceedings of the Ninth International Conferences on Pervasive Patterns and Applications (PATTERNS), 2017.
  3. Fehling, Christoph; Barzen, Johanna; Falkenthal, Michael; Leymann, Frank: PatternPedia - Collaborative Pattern Identification and Authoring. In: Proceedings of Pursuit of Pattern Languages for Societal Change - Preparatory Workshop 2014.
  4. Barzen, Johanna; Leymann, Frank: Costume Languages As Pattern Languages. In: Proceedings of Pursuit of Pattern Languages for Societal Change - Preparatory Workshop 2014.

Demos

  1. Falkenthal, Michael; Barzen, Johanna; Dörner, Simon; Elkind, Vadym; Fauser, Jan; Leymann, Frank; Strehl, Tino: Datenanalyse in den Digital Humanities – Eine Annäherung an Kostümmuster mittels OLAP Cubes. In: Datenbanksysteme für Business, Technologie und Web (BTW), 16. Fachtagung des GI-Fachbereichs "Datenbanken und Informationssysteme" (DBIS), 02.-06.3.2015 in Hamburg, Germany, 2015.

Technische Berichte

  1. Barzen, Johanna: Taxonomien kostümrelevanter Parameter: Annäherung an eine Ontologisierung der Domäne des Filmkostüms, Technischer Bericht Nr. 2013/04.

Poster

  1. Barzen, Johanna; Falkenthal, Michael; Hentschel, Frank; Leymann, Frank: Musterforschung in den Geisteswissenschaften: Werkzeugumgebung zur Musterextraktion aus Filmkostümen, In: DHd 2015.
  2. Barzen, Johanna; Leymann, Frank: Kostümsprache als Mustersprache: Vom analytischen Wert Formaler Sprachen und Muster in den Filmwissenschaften, In: DHd 2014.
  3. Barzen, Johanna: A Pattern Language for Costumes in Films, In: SummerSoc 2013.

Kontakt

Dieses Bild zeigt Johanna Barzen

Johanna Barzen

Dr. phil.

Leitung Arbeitsbereich Quantum Computing & Digital Humanities

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