Premessa:
Fondata nel 1969 da Argan, "Storia dell'arte" è una rivista di fascia A di rilievo internazionale negli studi storico-artistici, collegata - sin dall'inizio e nei 50 anni di pubblicazione continuativa - alla Sapienza, che ha dato all'impresa direttori e redattori e ha stabilito un proficuo legame tra essa e il Dottorato in Storia dell'arte dell'Ateneo.
Attualmente, la versione cartacea è edita da De Luca Editori d'arte, che da alcuni anni collabora per la pubblicazione dei risultati delle ricerche dipartimentali (tesi dottorali, ricerche d'ateneo);
un sito - supportato, nello spirito del Terzo settore, dall'Associazione Centro Studi "Storia dell'arte", che cura l'Archivio storico della rivista - ha iniziato a mettere a disposizione in pdf gli articoli dei numeri più recenti, nella prospettiva del mantenimento e dell'implementazione dell'Archivio stesso. Una sezione del sito, "Storia dell'arte" in tempo reale, è destinata alla pubblicazione di contributi ad accesso libero su scoperte e nuove attribuzioni.
Questo progetto:
si propone di studiare e valorizzare il ruolo della rivista nell'evoluzione della ricerca sulla storia dell'arte e sul suo insegnamento, in Sapienza e nelle aperture internazionali;
a tal fine - lavorando con l'Associazione Centro Studi "Storia dell'arte" - si intende completare la campagna di trascrizione digitale e indicizzazione di tutti gli articoli editi, con l'obiettivo di realizzare un "dataset" che rappresenti la struttura analitica della rivista.
Saranno utilizzate tecniche di "machine learning" con apprendimento supervisionato e tecniche di "data mining" per l'estrazione di informazioni.
Tale dataset - rilasciato come open data e disponibile alla comunità accademica - sarà utilizzato per attività di visualizzazione dei dati al fine di far emergere pattern, strutture, correlazioni, che possano esser d'aiuto all'analisi storica, aprire a possibilità di approfondimenti e porsi come modello replicabile per banche dati simili.
Le potenzialità innovative del progetto derivano dalla natura, dalla mole, dalla qualità del materiale oggetto di analisi: più di 400 articoli specialistici apparsi con regolarità nel corso di cinquant'anni costituiscono una base di dati di grande rilievo sia per lo studio storico di taglio tradizionale sia per la parallela analisi condotta con tecniche di machine learning e data mining.
Proprio per questo, si ritiene che il progetto possa contribuire a un avanzamento nelle esperienze di Digital Humanities in ambito storico-artistico, consentendo di analizzare un intero percorso storico in cui più di 300 autori e autrici italiani e stranieri hanno prodotto contenuti di alta qualità in stili, contesti e momenti storici diversi.
In virtù di un uso ragionato delle tecniche di indagine citate, si pensa di poter estrarre degli elementi specifici da questi contributi letterari all'interno dei loro contesti sincronici e diacronici, che in parte possono confermare un quadro di indagine, ma anche far emergere configurazioni inattese e meritevoli di approfondimento storico-critico.
Applicare il Natural Language Processing a una rivista di ambito storico-artistico può configurarsi come un'attività sperimentale che concorra a definire un precedente applicabile anche ad altre situazioni editoriali in campo umanistico.
L'intersezione tra innovazione digitale, intelligenza artificiale e patrimonio storico, critico, letterario è una delle chiavi della transizione digitale per il nostro patrimonio editoriale. La distribuzione come open data dei risultati di questa analisi linguistica aprirà inoltre delle ulteriori intersezioni tra diverse discipline, fornendo - si auspica - un caso di studio interessante per le Digital Humanities.