De Valentine Figuroa du MIT :

Les progrès continus de l’apprentissage automatique élargissent les possibilités d’analyse de données visuelles à grande échelle. En économie politique historique, les peintures des musées et des collections privées représentent une source d’information inexploitée. Cependant, avant de pouvoir appliquer les méthodes informatiques, il est important d’établir un cadre permettant d’évaluer quelles informations les peintures codent et sous quelles hypothèses elles peuvent être interprétées. Cet article développe un tel cadre, en s’appuyant sur les préoccupations actuelles des sciences humaines traditionnelles. Je décris trois applications utilisant une base de données de 25 000 peintures européennes de 1000 après JC à la Première Guerre mondiale. Chaque application cible un type spécifique d'informations véhiculées dans les peintures (contenu représenté, intention de communication et informations fortuites) et un premier changement culturel moderne. La première revisite l’idée d’un « processus de civilisation » européen – l’intériorisation de normes comportementales plus strictes qui ont accompagné la croissance du pouvoir de l’État – en examinant si une étiquette de plus en plus complexe peut être vue dans les peintures de repas. La deuxième partie analyse les portraits pour examiner comment les élites politiques ont façonné leur image publique, mettant en évidence un changement à long terme d’une représentation chevaleresque vers une représentation plus rationnelle et bureaucratique des hommes. La troisième documente un processus de sécularisation à long terme, mesuré par la proportion de peintures religieuses, commencé avant la Réforme et accéléré par la suite.

Voici le lien, via l'excellent Kevin Lewis.