Exploring Isotype:

Niraj Mahendra  Sonje Ira; María Del Mar Navarro

Niraj Mahendra Sonje Ira Arizona State University https://orcid.org/0009-0008-4587-738X
María Del Mar Navarro Arizona State University https://orcid.org/0000-0002-6697-3257

Parole chiave: Archival Research, Artificial Intelligence, Design History, Design Research, Isotype, Large Language Models

Abstract

Questo caso di studio esplora come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), in particolare ChatGPT di OpenAI, siano stati integrati in un flusso di lavoro graduale e con intervento umano per l'elaborazione di oltre 1.000 documenti storici provenienti dall'International System of Typographic Education (Isotype) dell'Università di Reading, nel Regno Unito. Utilizzando un approccio in due parti, l'elaborazione manuale in batch e script automatizzati basati su Application Programming Interface (API), questo progetto ha ottenuto una trascrizione di alta precisione e una strutturazione tematica preliminare utilizzata per supportare un'ulteriore interpretazione. I tassi di errore dei caratteri e delle parole (CER/WER) hanno superato significativamente le prestazioni dei tradizionali strumenti di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). I risultati rivelano il potenziale dell'intelligenza artificiale (AI) nel rivelare sfumature discorsive, toni affettivi e dinamiche di paternità. Trattando l'AI come un “compagno di squadra cibernetico”, un agente reattivo che collabora con i ricercatori umani per migliorare la comprensione del significato e il riconoscimento dei modelli, questo progetto offre un quadro di riferimento per una ricerca archivistica responsabile e innovativa nella storia e nella ricerca del design.

Biografie autore

Niraj Mahendra Sonje Ira, Arizona State University

Niraj Sonje è uno studente del Master in Informatica presso la Ira A. Fulton Schools of Engineering dell'Arizona State University, negli Stati Uniti. Ingegnere informatico di professione, la sua passione è quella di creare nuovi sistemi e perfezionare quelli esistenti per renderli più veloci, puliti e affidabili. Niraj attualmente lavora come assistente di ricerca presso l'ASU, dove i suoi progetti spaziano dai processi di riconoscimento ottico dei caratteri all'integrazione delle tecnologie OpenAI in applicazioni reali. I suoi interessi più ampi includono l'apprendimento automatico applicato, l'architettura backend scalabile e lo sviluppo di strumenti che semplificano l'intero ciclo di vita dello sviluppo software.

María Del Mar Navarro, Arizona State University

Questo caso di studio esplora come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), in particolare ChatGPT di OpenAI, siano stati integrati in un flusso di lavoro graduale e con intervento umano per l'elaborazione di oltre 1.000 documenti storici provenienti dall'International System of Typographic Education (Isotype) dell'Università di Reading, nel Regno Unito. Utilizzando un approccio in due parti, l'elaborazione manuale in batch e script automatizzati basati su Application Programming Interface (API), questo progetto ha ottenuto una trascrizione di alta precisione e una strutturazione tematica preliminare utilizzata per supportare un'ulteriore interpretazione. I tassi di errore dei caratteri e delle parole (CER/WER) hanno superato significativamente le prestazioni dei tradizionali strumenti di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). I risultati rivelano il potenziale dell'intelligenza artificiale (AI) nel rivelare sfumature discorsive, toni affettivi e dinamiche di paternità. Trattando l'AI come un “compagno di squadra cibernetico”, un agente reattivo che collabora con i ricercatori umani per migliorare la comprensione del significato e il riconoscimento dei modelli, questo progetto offre un quadro di riferimento per una ricerca archivistica responsabile e innovativa nella storia e nella ricerca del design.

Exploring Isotype

A Case Study in AI Archival Design Research

Abstract

Biografie autore