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Un sistema di Visual Analytics di supporto all’interpretazione di incisioni rupestri

Negli ultimi anni la quantità di dati cui gli archeologi hanno accesso è cresciuta in maniera esponenziale, sia per la rapida diffusione di dispositivi capaci di produrre grosse quantità di dati, come gli scanner laser ed i GPS, che per la disponibilità di librerie digitali per il dominio archeologico. Tale crescita, avvenuta in termini di dimensione e di complessità dei dati, non è stata seguita dallo sviluppo di strumenti atti a supportare gli archeologi nell’analisi di tali dati. I ricercatori hanno rivolto i loro sforzi principalmente alla raccolta, analisi, visualizzazione e modellazione delle informazioni raccolte sui siti archeologici, incluso l’uso della realtà virtuale.
La complessità dei dati archeologici e la natura analitica del processo investigativo suggeriscono lo sviluppo di nuove forme di visualizzazione allo scopo di fornire agli archeologi un ambiente integrato dove poter investigare, scoprire e aggiungere nuova conoscenza a quella esistente. Nell’arte rupestre questa esigenza è ancora più sentita poiché gli archeologi sono costretti ad analizzare dati eterogenei provenienti da documenti di testo, foto d’incisioni rupestri, immagini di rilievi digitalizzati, mappe geografiche.
In questo lavoro di tesi viene presentato un sistema di Visual Analytics, chiamato DARK (Discovery of Ancient Rock art Knowledge), che supporta gli archeologi rupestri nell’analisi di migliaia di rilievi, ognuno dei quali contiene decine di petroglifi. L’analisi effettuata su tali dati permette, in maniera sistematica, di inferire informazioni che risultano essere di fondamentale importanza per gli archeologi essendo alla base del processo interpretativo delle incisioni rupestri. Sino ad ora tali informazioni sono state individuate in maniera empirica, sollevando in alcuni casi
critiche da parte di altri archeologi a causa della soggettività del processo d’identificazione. DARK permette di automatizzare tale processo e di validare le associazioni tra petroglifi e interpretazioni già definite dagli archeologi. Inoltre, il sistema consente di analizzare l’insieme d’incisioni rupestri rispetto alle associazioni definite dall’archeologo allo scopo di individuare possibili anomalie nelle interpretazioni dei rilievi.
DARK raggiunge tali obiettivi attraverso nuove viste, la Bubble View, in cui le associazioni tra simboli petroglifi sono visualizzate in base al contesto interpretativo, e la Ring View che supporta l’archeologo nell’individuare le associazioni più frequenti esistenti tra i petroglifi.

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3 Abstract Negli ultimi anni la quantità di dati cui gli archeologi hanno accesso è cresciuta in maniera esponenziale, sia per la rapida diffusione di dispositivi capaci di produrre grosse quantità di dati, come gli scanner laser ed i GPS, che per la disponibilità di librerie digitali per il dominio archeologico. Tale crescita, avvenuta in termini di dimensione e di complessità dei dati, non è stata seguita dallo sviluppo di strumenti atti a supportare gli archeologi nell’analisi di tali dati. I ricercatori hanno rivolto i loro sforzi principalmente alla raccolta, analisi, visualizzazione e modellazione delle informazioni raccolte sui siti archeologici, incluso l’uso della realtà virtuale. La complessità dei dati archeologici e la natura analitica del processo investigativo suggeriscono lo sviluppo di nuove forme di visualizzazione allo scopo di fornire agli archeologi un ambiente integrato dove poter investigare, scoprire e aggiungere nuova conoscenza a quella esistente. Nell’arte rupestre questa esigenza è ancora più sentita poiché gli archeologi sono costretti ad analizzare dati eterogenei provenienti da documenti di testo, foto d’incisioni rupestri, immagini di rilievi digitalizzati, mappe geografiche. In questo lavoro di tesi viene presentato un sistema di Visual Analytics, chiamato DARK (Discovery of Ancient Rock art Knowledge), che supporta gli archeologi rupestri nell’analisi di migliaia di rilievi, ognuno dei quali contiene decine di petroglifi. L’analisi effettuata su tali dati permette, in maniera sistematica, di inferire informazioni che risultano essere di fondamentale importanza per gli archeologi essendo alla base del processo interpretativo delle incisioni rupestri. Sino ad ora tali informazioni sono state individuate in maniera empirica, sollevando in alcuni casi critiche da parte di altri archeologi a causa della soggettività del processo

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Informazioni tesi

  Autore: Valentina Indelli Pisano
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi di Salerno
  Facoltà: Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
  Corso: Informatica
  Relatore: Genoveffa  Tortora
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 77

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Parole chiave

rock art
information visualization
visual analytics
fuzzy system
incisioni rupestri
monte bego

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