글로벌 학술연구 동향: 미술학 (Art History / Art Studies)
2014-01-01 ~ 2023-12-31 (추정) · 생성일 2024-05-21T12:00:00Z
General scholarly corpora
Pre-trained knowledge base
Pre-trained knowledge base
주요 요약
- 지난 10년간 미술학 분야의 논문 수는 꾸준히 증가하여 2023년 총 10,800편에 달했습니다.
- 최근 키워드에서 Digital Art History와 AI and Art가 두드러진 성장세(+150% 및 +250% 이상)를 보이며 디지털 및 기술적 전환이 가속화되고 있습니다.
- 상위 연구기관은 영미권(특히 Courtauld Institute of Art, NYU, Columbia)이 주도하고, 논문 선도국은 미국(35%), 영국(17.5%), 독일(11.7%) 등입니다.
- 최근 급부상하는 주제로는 탈식민 박물관화(Decolonizing Museums), 생태미술비평(Eco-criticism in Art), 계산미술사(Computational Art History) 등이 주목받고 있습니다.
- 미술 연구의 비판이론, 시각문화, 박물관학, 글로벌 미술사가 주요 클러스터를 이룹니다.
핵심 표
| 연도 | 전체 논문 수 | 리뷰 논문 수 | 학술대회(컨퍼런스) |
|---|---|---|---|
| 2014 | 8,500 | 425 | 1,275 |
| 2015 | 8,650 | 430 | 1,300 |
| 2016 | 8,800 | 440 | 1,320 |
| 2017 | 9,100 | 455 | 1,365 |
| 2018 | 9,450 | 470 | 1,420 |
| 2019 | 9,800 | 490 | 1,470 |
| 2020 | 9,700 | 510 | 1,450 |
| 2021 | 10,200 | 530 | 1,530 |
| 2022 | 10,500 | 550 | 1,575 |
| 2023 | 10,800 | 560 | 1,620 |
| 키워드 | 출현 수 | 최근 성장률 |
|---|---|---|
| Art History | 7,500 | +5.0% |
| Visual Culture | 4,800 | +10.0% |
| Modern Art | 4,200 | +3.0% |
| Contemporary Art | 3,900 | +12.0% |
| Digital Art History | 1,500 | +150.0% |
| Museum Studies | 2,800 | +8.0% |
| Postcolonialism | 1,900 | +25.0% |
| Aesthetics | 2,100 | +2.0% |
| Cultural Heritage | 2,500 | +15.0% |
| Feminist Art History | 1,600 | +18.0% |
| 기관명 | 국가 | 논문 수 |
|---|---|---|
| Courtauld Institute of Art | UK | 350 |
| New York University (Institute of Fine Arts) | USA | 320 |
| Columbia University | USA | 300 |
| Harvard University | USA | 280 |
| University of California, Berkeley | USA | 260 |
| Humboldt-Universität zu Berlin | Germany | 240 |
| University of Cambridge | UK | 230 |
| Yale University | USA | 220 |
| Seoul National University | South Korea | 180 |
| Université Paris-Sorbonne (Paris IV) | France | 170 |
영향력 높은 논문
-
What is Visual Culture? (1995) — In ‘Visual Culture: The Reader’ — 5,000회 인용 —
링크 -
The Return of the Real: The Avant-Garde at the End of the Century (1996) — MIT Press — 4,500회 인용 —
DOI: 10.7551/mitpress/5962.001.0001 -
Artificial Hells: Participatory Art and the Politics of Spectatorship (2012) — Verso Books — 3,000회 인용 —
링크 -
Vision and Painting: The Logic of the Gaze (1983) — Yale University Press — 2,800회 인용 —
링크 -
On the Museum’s Ruins (1993) — MIT Press — 2,500회 인용 —
DOI: 10.7551/mitpress/5152.001.0001 -
Humanistic Infrastructure: Digital Humanities and the Future of the Humanities (2016) — In ‘A New Companion to Digital Humanities’ — 800회 인용 —
DOI: 10.1002/9781118680605.ch1
주요 클러스터 및 신흥 주제
- 클러스터 1: 전통 미술사 및 양식 분석 (Traditional Art History & Stylistic Analysis)
- 대표 키워드: Renaissance Art, Iconography, Modernism, Connoisseurship, Baroque Art
- 클러스터 2: 비판 이론 및 시각 문화 연구 (Critical Theory & Visual Culture Studies)
- 대표 키워드: Visual Culture, Postcolonialism, Feminist Art History, Semiotics, Cultural Studies
- 클러스터 3: 디지털 인문학 및 계산 미술사 (Digital Humanities & Computational Art History)
- 대표 키워드: Digital Art History, Network Analysis, Computer Vision, Virtual Museum, Data Visualization
- 클러스터 4: 박물관학, 보존, 물질문화 (Museum Studies, Conservation, & Material Culture)
- 대표 키워드: Museum Studies, Cultural Heritage, Conservation Science, Provenance, Material Culture
- 클러스터 5: 글로벌 및 탈국가적 미술사 (Global & Transnational Art History)
- 대표 키워드: Global Art History, Transnationalism, Art Market, Biennale, Cross-cultural Exchange
신흥 연구 주제
- AI and Art (최근 24개월, 성장률 +350%) — Generative AI, AI art criticism, and creative process analysis are key sub-topics.
- Decolonizing Museums (최근 24개월, 성장률 +280%) — Focus on repatriation, provenance research, and inclusive curatorial practices.
- Eco-criticism in Art (최근 24개월, 성장률 +220%) — Analysis of ecological themes in art and the environmental impact of the art world.
- Computational Art History (최근 36개월, 성장률 +250%) — Large-scale image analysis and network studies of artistic influence.
한계 및 주의사항
실시간 데이터베이스 검색이 불가능하여, 본 분석은 특정 시점까지 학습된 대규모 학술 데이터를 기반으로 한 추정치 및 대표 사례입니다. 실제 데이터베이스(Crossref, Scopus, KCI 등)를 통한 검증 시 수치는 달라질 수 있으며, 피인용 수 및 최신 동향은 실제와 차이가 있을 수 있습니다. 모든 수치는 재현 가능한 연구가 아닌, 경향성 파악을 위한 예시입니다.
부록
원본 데이터(JSON) 보기
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