Linked Art Data Model
perfil de aplicação para descrever recursos artístico-culturais
DOI:
https://doi.org/10.22477/viii.widat.255Palavras-chave:
Linked Art, CIDOC CRM, metadados, museus de arte, representação digitalResumo
A representação de objetos e conteúdos artístico-culturais em museus de arte enfrenta desafios devido à diversidade de dados e à complexidade intrínseca dos conteúdos e obras de arte, impactando o acesso, a preservação e a pesquisa. Nesse contexto, o modelo de dados Linked Art, baseado no CIDOC CRM, visa padronizar e interconectar dados culturais, promovendo interoperabilidade, reuso de dados e enriquecimento da experiência do usuário. O artigo busca fornecer uma visão abrangente do Linked Art e suas potencialidades na representação digital de objetos e conteúdos de arte em ambientes digitais de museus, destacando oportunidades e desafios associados. Utilizando uma metodologia qualitativa e exploratória, a pesquisa realiza uma revisão bibliográfica e analisa o conteúdo técnico do Linked Art para compreender seus componentes, escopo e aplicação, revelando oportunidades e desafios associados ao modelo. Mesmo com os desafios, como a complexidade dos metadados, integração de sistemas, necessidade de capacitação do pessoal e gestão de mudanças organizacionais, a implementação do Linked Art traz benefícios como padronização para interoperabilidade, (re)uso e enriquecimento de dados, ampliação e descoberta de conteúdos e aprimoramento da experiência do usuário. Em conclusão, ressalta-se o potencial transformador do modelo Linked Art na representação e contextualização das obras de arte, enfatizando a necessidade contínua de pesquisas colaborativas para maximizar seu impacto, eficácia e sustentabilidade. Recomendam-se estudos futuros sobre melhores práticas de implementação e avaliação de longo prazo do Linked Art nas instituições culturais, e na experiência do público e de pesquisadores.
Referências
CIDOC CRM. Special interest group. CIDOC Conceptual Reference Model (CRM). Versão 7.1.3. fev. 2024. Disponível em: https://site2024.cidoc-crm.org/Version/version-7.1.3. Acesso em: 01 mar. 2025.
CIDOC CRM. Special interest group. Linked Art: a framework for linked open usable data in the visual arts. Disponível em: https://cidoc.mini.icom.museum/working-groups/linked-art/. Acesso em: 01 mar. 2025.
FINK, Eleanor E. Overview and recommendations for good practices. American Art Collaborative (AAC) Linked Open Data (LOD) Initiative, v. 35, 2018.
GEDDES, Margo. Strategies to support wider adoption of linked open data in smaller museums. Maryland: Johns Hopkins University 2019. Disponível em: https://jscholarship.library.jhu.edu/server/api/core/bitstreams/dad33a38-00ad-452f-ab87-3df8ea67f27a/content. Acesso em: 01 mar. 2025.
GERONTAKOS, Theodore; RIESENBERG, Benjamin. Metadata application profiles. Lib Technol Rep, v. 57, n. 6, p. 1-39, 2021.
LINKED ART COMMUNITY. Linked art community. Disponível em: https://linked.art/community/. Acesso em: 01 mar. 2025.
LINKED ART. Linked art: a framework for linked open usable data in the visual arts. Versão 1.0. fev. 2025. Disponível em: https://linked.art/. Acesso em: 01 mar. 2025.
NEWBURY, David. LOUD: linked open usable data and linked.art. In: CIDOC ANNUAL CONFERENCE, 2018, Heraklion, GR. Proceedings […]. Heraklion, GR: [s. n.], 2018. p. 1-11. Disponível em: https://cidoc.mini.icom.museum/wp-content/uploads/sites/6/2021/03/CIDOC2018_paper_153.pdf. Acesso em: 01 mar. 2025.
RAEMY, Julien A.; SANDERSON, Robert. Analysis of the usability of automatically enriched cultural heritage data. In: MORAL-ANDRÉS, Fernando; MERINO-GÓMEZ, Elena; REVIRIEGO, Pedro. Decoding cultural heritage: a critical dissection and taxonomy of human creativity through digital tools. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. p. 69-93.
RAEMY, Julien Antoine. Characterising the IIIF and linked art communities. 2023. Disponível em: https://hal.science/hal-04162572v1/file/Characterising_IIIF_and_Linked_Art.pdf. Acesso em: 25 maio 2025.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2025 Lais Barbudo Carrasco, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.