Аннотация результатов, полученных в 2024 году
ЮНЕСКО относит Россию на девятое место в мире по количеству объектов всемирного культурного наследия, выделяя 11 природных и 20 культурных объектов. Наша страна находится в одном ряду с Германией, Японией и США, занимая первое место в рейтинге ЮНЕСКО по количеству музеев, которых на ее территории насчитывается свыше 5000. Таким образом, проблема анализа процессов, связанных с произведениями искусства и их оценкой, представляет для отечественной науки актуальный интерес. При этом вопрос ценообразования на художественные произведения и условий, на него влияющих, по-прежнему остается дискуссионным. Одним из самых существенных затруднений, тормозящих изучение арт-рынка независимыми исследователями, является его информационная обеспеченность, а точнее, полное отсутствие таковой. Анализ влияния различных признаков на ценообразование и доходность искусства затруднен отсутствием публичных наборов данных по ценовым, текстовым и визуальным характеристикам произведений. Для решения задач данного проекта требуемые наборы были собраны и опубликованы, причем на основании сведений аукционистов с мировым именем – Сотбис, Кристис и Филлипс (свыше 30 тыс. лотов – для решения задачи 1). Для решения задачи 2 при помощи Twitter-roBERTa-base-sentiment было собрано более 500 тыс. твитов с социальной сети Твиттер. Для создания необходимого для решения задачи 3 датасета был составлен список художников, информация о которых представлена на сайте ARTinvestment.RU и в справочнике Единый художественный рейтинг. Итоговый датасет содержит в себе информацию о 9236 авторах и 140 000 уникальных картин. Контент-анализ источниковой базы, сбор, обработка и представление данных в удобном для последующего анализа и прогнозирования виде с помощью библиотек Beautiful Soup и Pandas, создание дашборда в сервисе DataLens по полученным данным завершены по всем задачам проекта. Авторами были применены передовые методы анализа для моделирования и прогнозирования конъюнктуры арт-рынка, среди которых Gradient Boosting (для оценки значимости влияния на цену произведений различных характеристик), модель CatBoostRegressor, CatBoost feature_importance method, анализ тенденций временных рядов, LLM модель ruBERT, гедонические модели регрессий с фиксированными эффектами, модерационный анализ. Полностью решена задача 1 проекта, в результате чего авторами опубликована статья в издании, входящем в первый квартиль (Q1): Pimenov, A., Kolycheva, V., Semenov, A., & Grigoriev, D. (2025). The Death of the Author: The Case of art Market. Empirical Studies of the Arts, 43(1), 105-134. https://doi.org/10.1177/02762374241267105 Частично решена задача 2, подготовлены статьи и направлены на рассмотрение в журналы, индексируемые в БД Scopus и WoS: Pimenova, T.; Kolycheva, V.; Semenov, A.; Grigoriev, D. "The Influence of News, Expert and Public Opinion on Painting Prices: An Empirical Analysis" Empirical Studies of the Art (Q1), дата поступления в издательство 5-Oct-2024; manuscript ID ART-24-0383 Gadasina L., Sotnichenko А. "A comparative analysis of the sentiments expressed in comments posted under identical content across different social media platforms" Telecommunications and the Digital Economy, дата поступления в издательство 31.10.2024 Продолжается активная работа над задачей 3, для решения которой завершены сбор и обработка данных, а также разработка передовых алгоритмов машинного обучения и подбор методов анализа. Для полноценного решения задач проекта авторами сформулированы и поставлены новые подзадачи. Состоялось представление исследования, посвященного решению задачи 2, на международной конференции: Колычева В. А., Григорьев Д. А., Семёнов А. В., Пименов А. С., Пименова Т. В. The Impact of News, Expert and Public Opinion on Painting Prices // Computational Data and Social Networks: Proceedings of the International Conference on Computational Data and Social Networks. Сингапур: Springer Nature, 2024. С. 426–430. В.А. Колычева была приглашена выступить с докладами Artist and Power: How Does Politics Affect the Art Market Prices? и Improving the Performance of State Museums during a Pandemic: The case of Russian Museums during COVID-19 на международной конференции, организованной University of Arts in Belgrade, Centre for interdisciplinary studies, Serbia & Royal Birmingham Conservatoire, UK, Centre for Interdisciplinary Performative Arts (https://www.arts.bg.ac.rs/wp-content/uploads/2024/10/Programme-C.pdf) В.А. Колычевой и Д.А. Григорьевым создан для СПбГУ первый в России англоязычный он-лайн курс Art Economics: Understanding and Assessing the Value of Art as an Asset, аналогов которому в нашей стране нет. Целевая аудитория курса – инвесторы, коллекционеры, дилеры, галеристы, художники, студенты и исследователи, а также все интересующиеся арт-рынком и процессами на нем протекающими. В.А. Колычевой подготовлен авторский курс «Статистика культуры и искусства», реализуемый в СПбГУ для основной образовательной программы магистратуры «Экономика и управление в сфере искусств» и дополнительной образовательной программы профессиональной переподготовки «Менеджмент в исполнительских искусствах» по заказу федерального государственного бюджетного учреждения культуры «Национальный драматический театр России (Александринский театр)». В.А. Колычевой ведется расширенная научно-публицистическая колонка Арт-инвестиции в профессиональном журнале для инвесторов и профессионалов финансовой индустрии Wealth Navigator. Особого внимания заслуживает "Научная воронка CEBA" Центра эконометрики и бизнес-аналитики (ЦЭБА) Санкт-Петербургского государственного университета, сотрудниками которого выступают участники настоящего проекта, представляющий собой инструмент, который упрощает и ускоряет процессы взаимодействия ученых и студентов, помогая им находить друг друга и реализовывать свои научные амбиции на международном уровне. Примером успешного прохождения научной воронки CEBA может служить ВКР А.И. Сотниченко «Разработка метода выбора площадки продвижения на основе анализа комментариев под публикуемым контентом» (СВ.5071.2020 Бизнес-информатика, бакалавриат СПбГУ), выполненная при научном консультировании руководителя ЦЭБА СПбГУ Л.В. Гадасиной, которая была признана комиссией как лучшая среди всего выпуска. Работа способствовала решению задачи 2 настоящего проекта. В рамках решения задач проекта Д.А. Григорьевым были проведены мастер-классы для школьников в школе по математике и компьютерным наукам в Сириусе 2024 г.