Как найти «зиму» в коллекции гравюр, если на изображении нет ни снега, ни льда? Традиционный поиск по ключевым словам здесь бессилен. В этой статье мы расскажем, как с помощью онтологии ICON и классической теории Эрвина Панофски превратить коллекцию гравюр ГМИИ им. А.С. Пушкина в «умные данные», способные отвечать на сложные искусствоведческие вопросы
Иллюстрация: Ольга Ремизова
Если вы когда-нибудь пытались систематизировать большой массив данных о культурных объектах, то наверняка сталкивались с проблемой: как зафиксировать не только сами факты, но и связи между ними? Традиционные базы данных хранят информацию в таблицах: название, автор, дата, техника. Но что делать, если нужно найти все работы, где изображен персонаж, который может называться по-разному (Вакх, Дионис, Бахус), изображаться с разными атрибутами (виноград, тирс, пантера) и при этом быть частью разных аллегорий (Осень, Изобилие, Опьянение)?
Именно здесь на помощь приходят онтологические модели. В отличие от таблиц, онтология описывает не просто объекты, а классы объектов и отношения между ними, социальные, культурные, исторические или географические.
Однако не каждому проекту требуется онтологизация.
Это существенно упрощает работу с большими или сложноструктурированными коллекциями и снижает вероятность ошибки. А использование стандартных тезаурусов (Getty AAT, Iconclass) и моделей (CIDOC CRM) обеспечивает совместимость с глобальными базами данных.
Наш проект — это разработка онтологической модели для описания гравюр с аллегориями времен года. В качестве материала мы взяли серию гравюр из коллекции ГМИИ им. А.С. Пушкина, в том числе серию голландского художника Герарда де Лересса «Времена года» [6, 7]. В основу легла онтология ICON (Ontology for Comprehensive Artistic Interpretations) [4], разработанная коллегами из Болонского университета специально для многоуровневой интерпретации произведений искусства [1].
Что делает ICON особенно привлекательной для искусствоведческих проектов? Она опирается на классическую теорию интерпретации Эрвина Панофски [3] — одного из ключевых историков искусства XX века. Панофски предложил рассматривать произведение искусства на трех уровнях, и именно эта логика лежит в основе ICON.
Первый уровень — доиконографический. На этом уровне мы фиксируем только то, что буквально видим: фигуры, объекты, действия, эмоции. Например, младенец, крылья, лук и стрелы — все это относится к первому уровню.
Второй уровень — иконографический. Здесь мы подключаем культурные знания: определяем персонажей, сюжеты, символы. На этом уровне «ребенок с луком и стрелами» (объект распознавания) становится «Купидоном» (результат распознавания).
Третий уровень — иконологический. Это самый глубокий уровень, который направлен на поиск внутреннего значения или содержания произведения. Если на иконографическом уровне мы просто узнали персонажа, то на иконологическом мы спрашиваем: почему он изображен именно так? Какую философскую или мировоззренческую идею он воплощает в данном историческом и культурном контексте? Купидон перестает быть просто «богом любви» и становится символом эпохи — способом понять, как общество в этот момент осмысляло человеческую природу, религию или мораль.
Для описания гравюр как физических объектов в этой онтологии используется концептуальная модель FRBRoo (Functional Requirements for Bibliographic Records object-oriented) на базе CIDOC CRM (Концептуальная эталонная модель, в 2024 году переведенная на русский язык). При этом мы внесли несколько дополнений в базовую структуру ICON:
Эта онтология включает 43 индивидуала для описания авторов и базовых элементов, 14 индивидуалов для гравюр как физических объектов и 207 индивидуалов, относящихся к распознаванию художественных элементов и композиций. Для стандартизации терминологии мы используем Getty Art & Architecture Thesaurus (Тезаурус Гетти по архитектуре и искусству), что обеспечивает совместимость с другими ресурсами в области искусства.
В центре онтологии ICON находится класс Recognition (Распознавание). Это акт интерпретации, совершаемый агентом (человеком или алгоритмом) и связывающий произведение искусства с определенным смыслом. Каждое распознавание включает три компонента: само произведение (Artwork), совершающего распознавание агента (Agent) и источник информации (Source) [4].
Для каждого уровня интерпретации существует свой подкласс Recognition.
Доиконографическое распознавание предназначено для базовых элементов: художественных мотивов, природных элементов, действий, эмоций.
Пример для аллегории зимы из нашей коллекции: это мотивы «мужчина», «голая ветвь», «рог животного, наполненный морковью», «меховая шапка», «оливковая ветвь», «прозрачные крылья», «кутаться в плащ», «кашлять», «отворачиваться», «отстраняться», «держать в руке/руках», «парить в небе», «сидеть/восседать на облаке». Ярко выраженных эмоций в нашем примере нет [1].
Следующий уровень — это иконографическое распознавание. Оно работает для образов, персонажей, событий (например, исторических), мест, именованных объектов, символов l и персонификаций.
В нашем примере мужчину в центре композиции мы распознаем как «Эола» (бога ветров) или «Борея» (бога северных ветров), рог животного как «рог изобилия», а три остальные мужские фигуры — как персонификации зимних месяцев [6, 7].
Однако трактовки изображений могут быть разными. Один исследователь видит Эола, другой — Борея. Что делать? В традиционной базе данных пришлось бы выбрать одну версию или создать громоздкую систему примечаний. В онтологии оба варианта сохраняются как отдельные экземпляры Recognition, каждый со ссылкой на источник и автора интерпретации. Это делает систему гибкой и открытой для дискуссий.
Каждое визуальное воплощение описывается как композиция из фигуры и ее атрибутов, при этом композиции могут быть сколь угодно разные. Образы могут объединяться в историю или аллегорию. Здесь мы описываем аллегорию Зимы, которая состоит из персонификаций (месяцев) и символа/символов (голая ветвь, меховая шапка) сезона.
Затем идет иконологическое распознавание — это уровень внутреннего смысла и культурных феноменов, таких как «тенденция эпохи» или «мировоззрение автора». Как писал Панофский, иконология — это интерпретация произведения как «документа» определенной цивилизации или мировоззрения.
На аллегории Зимы в отличие от реалистичных голландских пейзажей Ларесс изображает время года через античных божеств. Природа здесь — это упорядоченный классический сюжет, где смысл постигается через аллегорию.
Мы принципиально разделяем описание изображения и физического объекта. Это позволяет, например, хранить данные о работах, которые физически утрачены, но описаны в источниках. В нашем примере гравюры как физические объекты мы описываем с указанием количества (в коллекции Пушкинского музея по три оттиска каждого сезона, гравюры этой же серии хранятся еще в Рейксмюсеуме [7]), а также храним их размеры, каталожные номера, даты, имена авторов прототипа и гравюры и их данные, данные правообладателей, ссылки на соответствующие страницы в «Госкаталоге» и прочие данные [6].
Онтология позволяет формулировать сложные запросы и вести поиск в коллекции не только по ключевым словам, но и по семантическим связям и концепциям, что может быть очень полезным искусствоведам в их исследованиях. Вот несколько примеров.
Запросы по онтологии позволяют находить произведения, связанные концептуально, даже если в их названиях или описаниях нет точных ключевых слов. Онтология связывает визуальный атрибут (виноградный венок) с персонажем (Вакх). Еще онтология позволяет проводить статистический анализ. Например, какие атрибуты чаще всего сопутствуют аллегории весны у разных мастеров. Так выявляются каноны и отступления от них.
Онтология также полезна для выявления скрытых паттернов. Так можно задать вопрос: «Связан ли выбор мифологических сюжетов (Вакх, Венера) с местом обучения художника?». Онтология сопоставит место учебы сотен мастеров с иконографией их работ и выдаст корреляцию.
Созданная нами онтология Pushkin_museum_engravings_seasons.owl, построенная на основе онтологии ICON, демонстрирует, как современные методологии семантического веба могут обогатить искусствоведческие исследования. Структурированные описания произведений искусства не только облегчают анализ и поиск, но и открывают путь для количественных исследований — анализа тенденций, паттернов и эволюции иконографии.
Дальше проект может развиваться по пути интеграции с визуально-текстовыми мультимодальными моделями (VLM). Такие системы могут анализировать изображения и предлагать варианты аннотаций на основе визуальных данных и онтологических знаний. Представьте: вы загружаете незнакомую гравюру, и система предсказывает, что на ней, вероятно, изображена Флора или Церера, обосновывая это набором распознанных атрибутов. Эксперту остается только подтвердить или скорректировать предположение.
Авторы проекта:
Дарья Тюрякова-Матвеева (идея проекта и разработка онтологии), София Федотова (участие в разработке онтологии), Юрий Омельченко (работа со SPARQL- запросами), Йолдуз Хаертдинова (работа с данными)
Ссылка на онтологию и примеры запросов к ней:
https://github.com/DariaTM/ontology-project-engravings
https://id.rijksmuseum.nl/200214727 — Зима
https://id.rijksmuseum.nl/200214721 — Весна
«Лучше пешком», — говорим мы себе летом и выбираем прогулки непривычными маршрутами. А если путь не знаком — поможет приложение-навигатор.…
SpaceX, Anthropic и OpenAI готовятся стать публичными компаниями, Google и Microsoft выпустили новые модели — рассказываем, что произошло в мире…
Японская культура повседневности отличается вниманием к визуальной эстетике, типографике и деталям коммуникации. Поэтому даже самые обычные документы — билеты, рекламные…