Próximamente Docent, el Spotify del arte: una aplicación que te ayuda a descubrir nuevos artistas

Se llama Docent, ya ha sido bautizada como el “Spotify del arte”, y se lanzará al público durante la semana de Art Basel, del 15 al 18 de junio. Se trata de una aplicación que permite a coleccionistas y aficionados al arte encontrar artistas poco conocidos pero capaces de satisfacer sus gustos. Una aplicación, en definitiva, para descubrir el nuevo arte contemporáneo. El lema: Descubre el arte más allá de tu cámara de eco.

Docent nació en Francia de la pasión por el arte y el deseo de hacerlo accesible a todos de sus dos fundadores, Helene Nguyen-Ban, apasionada coleccionista y antigua galerista, y Mathieu Rosenbaum, científico y titular de una cátedra de matemáticas aplicadas en la Escuela Politécnica de París. Nguyen-Ban y Rosenbaum intuyeron la necesidad de una nueva forma de descubrir y coleccionar arte contemporáneo, por lo que reunieron a un equipo de ingenieros, expertos en aprendizaje automático, científicos de datos y conocedores del mercado del arte (un equipo de más de 20 profesionales repartidos entre París, Londres, Nueva York y Hong Kong) y, en plena pandemia del Covid, crearon Docent, con la idea de ayudar a los coleccionistas a enfrentarse a los retos del mercado: encontrar nuevos artistas, saber qué comprar y dónde comprar.

“Cuando era una neófita total y estaba obsesionada con el arte”, cuenta Nguyen-Ban en una entrevista, “pensé que sería maravilloso tener una herramienta que analizara todo lo que existe y me hiciera sugerencias muy concretas en un entorno seguro y creativo. Así surgió la idea. Sin embargo, pensé que algo así no era posible porque el mundo del arte no estaba suficientemente digitalizado. Cambié de opinión tras el primer encierro: pensé que era el momento perfecto para presentar el producto”.

La tecnología de Docent utiliza datos y experiencia humana para crear sugerencias personalizadas únicas para cada usuario. Recuperando la información más fiable y precisa sobre los artistas, el equipo de Docent ha entrenado sus algoritmos bajo la supervisión de un equipo de expertos en arte, tanto internamente como en colaboración con galerías e instituciones, para garantizar que las recomendaciones de Docent sean pertinentes y atractivas. “Reconocemos que una obra de arte es un nodo en una compleja red de significantes y atributos. Los algoritmos de Docent forman asociaciones entre obras de arte basadas en múltiples perspectivas e intentan cartografiar las complejidades sociales, culturales y estéticas que existen en una obra de arte y en torno a ella.”

“La idea que tuvimos desde el principio”, añade Rosembaum, “es que el coleccionista nos muestra lo que le gusta y sobre esa base hacemos algunas sugerencias. Al principio todo era muy ingenuo, porque intentábamos conseguirlo con algoritmos muy estandarizados que yo utilizaba en el sector, y las sugerencias que surgían eran muy ingenuas y poco interesantes. Por ejemplo, si un usuario indicaba que le gustaba algo azul, le mostrábamos algo sobre el azul. Básicamente, sugeríamos copias de lo que el coleccionista ya tenía. Por eso desarrollamos lo que llamamos un ”enfoque supervisado“: el equipo de Docent trabajó con miles de obras de arte, anotó manualmente las variables asociadas a esas obras (unas 40 o 50 variables, algunas muy básicas como el color principal, la luz, etc., otras más complicadas, como la respuesta emocional que quería dar el artista), y a partir de esa base de datos escribimos un algoritmo capaz de anotar automáticamente las obras de arte. De este modo, transformamos variables objetivas... en el gusto del coleccionista. Sin embargo, esto no es suficiente, porque si hablamos con un coleccionista hay mucho más que el aspecto visual de una obra de arte: puede que le guste una obra porque le gusta el artista, su entorno, las razones por las que hizo una obra. Esto es lo que llamamos ”variables contextuales“, las que son capaces de establecer una conexión entre el artista que ya te gusta y el que podría gustarte”.

Con la tecnología de visión por ordenador, el equipo de Docent desarrolló una amplia gama de posibles criterios para evaluar los patrones estéticos y las características visuales de una obra de arte, diseñados específicamente para los matices del arte contemporáneo. En combinación con el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN ), el algoritmo de Docent lee millones de piezas de información basadas en texto para descifrar y captar los temas y tópicos que un artista puede abordar en su práctica. Docent pretende así mejorar el conocimiento individual del arte contemporáneo ofreciendo la oportunidad de aprovechar una inteligencia humana colectiva, hecha más visible gracias a los avances tecnológicos. “Nuestro algoritmo único”, señalan los fundadores, “evoluciona a medida que tú evolucionas, permitiéndote descubrir, aprender y apreciar el arte desde múltiples perspectivas”.

Además, según los dos fundadores, otra de las ventajas de Docent reside en su capacidad para apoyar a galerías, instituciones y museos. “En Docent, entendemos la importancia de nutrir y apoyar la escena artística en evolución, en lugar de intentar cambiarla”, dicen Nguyen-Ban y Rosenbaum. “Nuestro objetivo sigue siendo claro: ayudar a tender puentes entre el vasto mundo online y el poder transformador de la experiencia artística offline”.

Por último, Docent también quiere ser una aplicación? democrática hacia los artistas, que conceda las mismas oportunidades a todos: “Somos conscientes del poder que pueden tener los algoritmos y las redes sociales a la hora de configurar y definir nuestra base de conocimientos hoy en día, y a veces de amplificar los prejuicios existentes. En Docent, tenemos una ética clara para intentar eliminar los prejuicios y abrazar la diversidad. Mientras las sociedades siguen abordando de forma sistemática e institucional los prejuicios culturales y humanos existentes que impregnan las culturas, Docent reconoce el potencial del aprendizaje automático para abordar estas cuestiones presentando algo más que lo que simplemente es popular o se anuncia: nuestro algoritmo asigna a cada artista una probabilidad idéntica de ser recomendado, basándose en las preferencias del usuario”.

Aunque la aplicación aún no se ha lanzado oficialmente, ya está disponible para su descarga, tanto para Android como para iPhone.

En la imagen, algunas capturas de pantalla de Docent.

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