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CFP | 海量视觉数据作为一种新的知识形式

科学史图书馆 科学史图书馆 2022-09-29

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Special Issue: Big Visual Data as a New Form of Knowledge

《瑞士社会学杂志 》( Swiss Journal of Sociology,SJS) 特刊“海量视觉数据作为一种新的知识形式(理论方法、方法程序和实证分析)”

除了社会学论文,也非常欢迎其他领域的贡献,包括哲学和文化研究、艺术和媒介研究、视觉文化研究和图像科学(Bildwissenschaft)、数字人文、人机交互、交互设计、创意人工智能和信息设计,以及邻近或相关学科。

Guest editor: Sebastian W. Hoggenmüller

智能手机、基于图像的即时通讯服务(如 Snapchat)和照片或视频共享平台(如 YouTube、TikTok、Imgur、Instagram)的普及正在扩大视觉交流作为日常人际交往模式的强度和范围沟通。与此同时,图像、视频和其他视觉媒体在社会各个领域发挥着越来越重要的作用。在日常社会生活,尤其是视觉传播的数字化进程中,这些媒体正变得越来越多和多样化。

本期特刊专门讨论这些新兴的视觉表达形式、交流方式和方法。通过从社会科学的角度探讨海量视觉数据现象,本期特刊探讨广泛、复杂和动态的视觉数据量,以及社会意义、功能和图像使用方式的相关变化和视觉传播媒体。三个主要面向:(1)从理论上讨论和从概念上定义 Big Visual Data 的各种表现形式,特别是关于其特殊的交流能力和社会潜力。(2) 讨论现有的方法论和方法论方法,批判性地反思其认识论前提和科学理论背景,以及为适合研究海量视觉数据的新方法开发和奠定基础。(3) 从数字媒介社会现实和构建社会知识的视觉过程两个方面,实证分析和确定海量视觉数据的认知本质。

因此,可能的研究问题包括但不限于:

一、将海量视觉数据作为社会意义的承载者和传递者,不仅描绘和传达,而且以自己的方式构建社会知识和社会现实的方法;描述媒体的内在逻辑以及在数字通信环境中产生如此大的图像流和图像网络的意义和意义的潜力的项目,特别是与单个图像和图像集群中意义和意义的构成形成对比;研究数字图像通信和海量视觉数据在整个社会中的意义,它们在特定社会环境中引起的变化以及视觉自我表现、视觉数据积累等方面的工作,

二、检查如何成功构思定量、定性或混合方法设计以研究海量视觉数据的项目,以及此类设计的具体潜力和局限性是什么;阐明如何研究一般的海量视觉数据以及特别是社交网络中相关的多模态通信形式的贡献;论文涉及如何在海量视觉数据研究中进行数据收集、存储和处理,以及如何以有条不紊地控制的方式在大型视觉数据集中识别模式,特别是在基于人工智能的数据处理和分析中;或者已经在数据挖掘和分析文本数据中成功使用的计算机辅助过程和数字资源在何种程度上也可以在明确的可视数据量方面得到应用和调整;

三、分析与海量视觉数据的生产、分发和接收相关的具体实践和现象的贡献:例如,在数字图像数据库(尤其是科学本身)的背景下解决特定收集策略和归档过程的贡献,检查基于 AI 的图像生成(例如 Dall-E 或 MidJourney)或公共监控系统;将可视化标准与不同的交流目标和目标群体(例如,报告与仪表板)进行比较或开发创新数据可视化的新概念(例如,以交互式信息图表或公共装置的形式进行科学交流)的研究;对基于图像的社交媒体提要、深度学习算法(例如,在医学诊断中)的日常使用进行实证分析,

考虑到这些和其他可能的问题,本期特刊旨在全面解决海量视觉数据的社会现象和由此产生的科学数据作为生产、传播和实施知识的独立形式,并深入研究理论概念,方法论的方法和经验分析的问题。

提案应提交给客座编辑(sebastian.hoggenmueller @unilu.ch) 到

截止时间:2022 年 11 月 15 日

请包括以下详细信息:

  • 所有投稿作者的姓名、电子邮件地址和附属机构

  • 投稿标题

  • 约摘要 500 字(明确地将研究提议的贡献与一般社会科学或特别是知识社会学的问题和主题联系)。

将在 2022 年 12 月 20 日之前通知作者他们提出的投稿是否已被接受。选定的投稿人将被邀请在 2023 年 6 月 1 日之前提交他们的初稿(最多 8,000 字,50,000 个字符,包括表格、图表和参考文献)。投稿将受到《瑞士社会学杂志》同行评审程序的约束。提案和投稿可以用英语、德语或法语书写。该特刊将以印刷和开放获取的形式出版。有关《瑞士社会学杂志》的更多信息(包括稿件提交指南),请访问https://szs.sgs-sss.ch/。

预计出版日期:2024 年 11 月

‍Reference:
CFP: SJS, Special Issue: Big Visual Data as a New Form of Knowledge. In: ArtHist.net, Sep 24, 2022 (accessed Sep 28, 2022), <https://arthist.net/archive/37494>.

编辑:Lou

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