Induce serendipitous discoveries : introducing events to the visualisation of digital fashion archival collections

With the digitisation of large cultural collections, digital archives have increased the accessibility and complexity of the virtual data and contents, meanwhile neglecting serendipity as an underrated actor in the creative process and information seeking. Serendipity has been playing a significant role in the academic and creative fields, and the word is usually associated with positive and unexpected events and discoveries in the scholarly, scientific, and personal area (McCay & Toms, 2015). The excitements and surprises brought by serendipity can simply stimulate thinking, trigger one’s mind to learn and discover more. Researchers and creative professionals usually feel amazed by these unexpected discoveries when they dive into some archival collections and libraries during the inquiry processes; this phenomenon has been mainly taken advantage of by the designers and fashion professionals A.N.G.E.L.O. Vintage Archive as their research resources. To facilitate the serendipitous discoveries in the digitisation of the fashion archive, this research focuses on encouraging serendipity in the digital archive by creating networks of entities that allow the possibility to contextualise the digital fashion objects. Besides, by presenting the Europeana Data Model as a case study, a digital cultural heritage collection created by the European Union, the thesis introduces two approaches: object-centric approach and event-centric approach, respectively (S. Peroni, F. Tomasi, F. Vitali. (2013). However, the two approaches enable us to describe a digital object from different perspectives, from static assets to networks of contextualised entities. Both approaches that help to visualise the digital archive are constructed on metadata from the fashion archive. The outcome of the research presented here shows that open-linked data could play an essential role in supporting serendipity within the data visualisation of archival contents.

Con la digitalizzazione di grandi collezioni culturali, gli archivi digitali hanno aumentato l'accessibilità e la complessità dei dati e dei contenuti virtuali, trascurando nel frattempo la serendipità e sottovalutandolo come elemento del processo creativo e nella ricerca di informazioni. La serendipità ha svolto un ruolo significativo nei campi accademici e creativi, tanto che la parola è solitamente associata a eventi e scoperte positivi e inaspettati in ambito scolastico, scientifico e personale (McCay & Toms, 2015). Le emozioni e le sorprese portate dalla serendipità possono sollecitare il pensiero, stimolando i processi cognitivi permettendoci di scoprire di più. I ricercatori e i professionisti in ambito creativo di solito si stupiscono di queste scoperte inaspettate quando, durante i processi di ricerca, si immergono in alcune raccolte e cataloghi d'archivio; questo fenomeno è stato sfruttato principalmente dagli stilisti e dai professionisti della moda A.N.G.E.L.O. Vintage Archive come risorse di ricerca. Per facilitare le scoperte serendipiche nella digitalizzazione dell'archivio di moda, questa ricerca si concentra sull'incoraggiare la serendipità nell'archivio digitale creando reti di entità che consentono la possibilità di contestualizzare gli oggetti di moda digitali. Inoltre, presentando come caso di studio Europeana Data Model, una raccolta di beni culturali digitali creata dall'Unione Europea, la tesi introduce due approcci: rispettivamente l'approccio object-centric e l'approccio event-centric (S. Peroni, F. Tomasi, F. Vitali. (2013). Tuttavia, i due approcci ci consentono di descrivere un oggetto digitale da diverse prospettive, da asset statici a reti di entità contestualizzate: entrambi gli approcci che aiutano a visualizzare l'archivio digitale sono costruiti sui metadati dell'archivio di moda. Il risultato della ricerca qui presentato mostra che i dati open-linked potrebbero svolgere un ruolo essenziale nel supportare la serendipità all'interno della visualizzazione dei dati dei contenuti archivistici.