Understanding Peanuts and Schulzian Symmetry: Panel Detection, Caption Detection, and Gag Panels in 17,897 Comic Strips Through Distant Viewing.
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we applied distant viewing to a corpus of 17,897 comic strips from Charles Schulz’s _Peanuts_ as a primary case study. Distant viewing uses computational techniques to study large-scale visual media, and draws upon interdisciplinary areas including visual media studies, cultural studies, data science, and semiotics. We focus on comic strips, particularly _Peanuts_, due to their widespread readership, historical and cultural cache, and complexity as a medium built on the interplay between text, image, and meaning. First, we discuss previous work done at the intersections of comics studies and computer vision. Next, we establish the processes for applying computer vision to comic strips. After that, we provide several examples, including: panel detection (variations in panel length over a cartoonist’s career); caption detection (identification and location of captions in panels); and comics paratext (computer vision analyses/exclusions of copyright text, signatures, dates, etc.). Combined studies of panel detection, caption detection, and comics paratext reveals new insights into the success, longevity, and influence of one of the world’s most famous newspaper comic strips. Ultimately, computer vision reveals a subtle stability and symmetry to Schulz’s artistry that played an understudied but significant role in the comic strip’s popularity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».