про протоколы в создании дизайна

https://www.criticaldesignlab.com/blog/protocols-for-unfinished-techno-science

простое и изящное решение: медленно рассказать человеку о том, какие данные собираются при посещении одной страницы: https://sinceyouarrived.world/taken

база от tactical tech про детокс данных и другие проекты

— https://datadetoxkit.org/en/ai/tricks
— https://tacticaltech.org/projects/

как документировать данные к ИИ

— https://arxiv.org/pdf/2207.04958
— https://dair-institute.org/projects/guidelines-for-documentation-accountability/

тексты можно представлять как данные, не только считая слова, но и глядя на них как на ритмические конструкции.

например, вот так: https://www.jeravalue.com/en/text-music

плотный, но простой текст о том, что:
- музей — это не база данных
- но есть институциональные логики, которые их сближают
- а есть — те, которые отдаляют (без спойлеров, можно почитать, как же так)
- интернетоцентризм (!) для музеев это так себе
- в конце про метаболизм баз данных.

много ссылок на Льва Маонвича, но в редком для него критическом изводе.
вообще, текст годный, хорошо бы его перевести.

https://www.e-flux.com/journal/60/61026/is-a-museum-a-database-institutional-conditions-in-net-utopia

а что с гуманитарными данными!
и вовсе очень интересно.

https://t.me/abulaphia/6521

50 штук, с которых можно начать, чтобы присоединиться к движению collections as data

формат супер, надо вдохновиться

https://collectionsasdata.github.io/50things/50_things.pdf

дана бойд много лет выдаёт базу, и это хорошо. вот и книга теперь будет.

https://www.danah.org/data-are-made-not-found/

как делать таблицы для данных? вроде бы вопрос смешной: все вроде как знают, как делать таблицы. но на деле это одна из главных и самых сложных составляющих создания данных: классификации, назначение правил, иерархия и структура отношений между объектами — всё в них.
в этой небольшой статье проблема таблиц рассматривается как раз для данных в культуре. она и помогает организовать таблицы, и подумать над тем, как они создаются.

пока читала, подумала, что вот бы сделать таблицы с альтернативными классификаторами (привет Борхесу): степень симпатичности, количество перемещений артефакта, цвет пыли при нахождении, имя коллеги, который понимает, что это такое.
а потом придумать, как с этой организацией быть!
ведь и датасеты на основе таблиц можно составлять разные.

да, этот пост ещё рекламирует журнал Of open humanities data. его листание может составить счастье дата-исследователя.

Alkemade, H., Claeyssens, S., Colavizza, G., Freire, N., Lehmann, J., Neudecker, C., ... & Van Strien, D. (2023). Datasheets for digital cultural heritage datasets. Journal of open humanities data, 9(1), 17-17.

ещё немного базы: отчёт Юнеско о судьбе культуры в ИИ-времена.
в отчёте ничего сверх-нового, но это интересный источник.

из любопытного: ИИ в нём — это никак не культура, хотя машины могут быть научены на культуре.
в какой момент происходит выход технологии в статус «некультурного» явления — решительно непонятно.

Юнеско в целом работает над тем, чтобы работали их рекомендации, опираются на то, что делают сообщества в разных странах и регионах. интересно, как они унифицируют разные примеры, ведь задача нетривиальная.
также непонятно, что делать в тех странах, где нет никаких сообществ с правилами.

но, повторим, важно не столько содержание отчёта, а то, какие материалы, принципы, организации, библиографии, проблемы он собирает, а какие остаются за бортом.

Report of the Independent Expert Group on Artificial Intelligence and Culture

в комментариях — оглавление и график про данные!

на график про данные от Юнеско стоит посмотреть отдельно