論文の概要: ASTRA: Mapping Art-Technology Institutions via Conceptual Axes, Text Embeddings, and Unsupervised Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28816v2
• Date: Mon, 06 Apr 2026 12:03:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:18.43713
• Title: ASTRA: Mapping Art-Technology Institutions via Conceptual Axes, Text Embeddings, and Unsupervised Clustering
• Title（参考訳）: ASTRA: 概念軸, テキスト埋め込み, 教師なしクラスタリングによる美術技術機関のマッピング
• Authors: Joonhyung Bae,
• Abstract要約: 本稿では,78の文化技術機関を統一的な分析空間にマッピングするために,8軸の概念フレームワークとテキスト埋め込みとクラスタリングパイプラインを組み合わせた計算手法を提案する。 Reactベースのインタラクティブなツールは、キュレーター、研究者、政策立案者が制度的な類似点や学際的な接続を探索することを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5076419064097734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The global landscape of art-technology institutions, including festivals, biennials, research labs, conferences, and hybrid organizations, has grown increasingly diverse, yet systematic frameworks for analyzing their multidimensional characteristics remain scarce. This paper proposes ASTRA (Art-technology Institution Spatial Taxonomy and Relational Analysis), a computational methodology combining an eight-axis conceptual framework (Curatorial Philosophy, Territorial Relation, Knowledge Production Mode, Institutional Genealogy, Temporal Orientation, Ecosystem Function, Audience Relation, and Disciplinary Positioning) with a text-embedding and clustering pipeline to map 78 cultural-technology institutions into a unified analytical space. Each institution is characterized through qualitative descriptions along the eight axes, encoded via E5-large-v2 sentence embeddings and quantized through a word-level codebook into TF-IDF feature vectors. Dimensionality reduction using UMAP, followed by agglomerative clustering (Average linkage, k=10), yields a composite score of 0.825, a silhouette coefficient of 0.803, and a Calinski-Harabasz index of 11196. Non-negative matrix factorization extracts ten latent topics, and a neighbor-cluster entropy measure identifies boundary institutions bridging multiple thematic communities. An interactive React-based tool enables curators, researchers, and policymakers to explore institutional similarities and cross-disciplinary connections. Results reveal coherent groupings such as an art-science hub cluster anchored by ZKM and ArtScience Museum, an innovation and industry cluster including Ars Electronica, transmediale, and Sonar, an ACM academic cluster comprising TEI, DIS, and NIME, and an electronic music cluster including CTM Festival, MUTEK, and Sonic Acts. Code and data: https://github.com/joonhyungbae/astra
• Abstract（参考訳）: フェスティバル、二年制、研究所、会議、ハイブリッド組織など、アート・テクノロジーのグローバルな展望は、多次元的特徴を分析するための体系的な枠組みとして、ますます多様化している。 本稿では、8軸概念的枠組み(論理哲学、論理的関係、知識生産モード、制度的系譜学、時間的指向、生態系機能、オーディエンス関係、学際的位置)と78の文化技術機関を統一的な分析空間にマッピングするためのテキスト埋め込みとクラスタリングパイプラインを組み合わせた計算手法ASTRAを提案する。 各機関は、8つの軸に沿って定性的記述を行い、E5-large-v2文の埋め込みを通じてエンコードされ、ワードレベルのコードブックを介してTF-IDF特徴ベクトルに量子化される。 UMAPを用いた次元減少, 凝集性クラスタリング(平均結合数k=10), 合成スコア0.825, シルエット係数0.803, カリンスキー・ハラバス指数11196。 非負の行列因子化は10の潜在トピックを抽出し、隣のクラスタエントロピー尺度は複数のテーマのコミュニティをブリッジする境界組織を特定する。 Reactベースのインタラクティブなツールは、キュレーター、研究者、政策立案者が制度的な類似点や学際的な接続を探索することを可能にする。 その結果,ZKMとArtScience Museumがアンカーするアートサイエンスハブクラスタ,Ars Electronica,transmediale,Sonarなどのイノベーションと産業クラスタ,TEI, DIS,NIMEからなるACM学術クラスタ,CTM Festival,MUTEK,Sonic Actsなどの電子音楽クラスタなどのコヒーレントなグループ化が明らかになった。 コードとデータ:https://github.com/joonhyungbae/astra

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