Institutional Art Discourse · 2010–2025

How do the words of contemporary art circulate? 현대 미술의 언어는 어떻게 순환하는가?

An N-gram viewer for quantitatively exploring the corpus behind the computational-linguistics paper "Rhetorical Invocation: A Four-Layer Computational Analysis of Discourse Vocabulary in Institutional Art Writing" (Haram Choi, 2026). Trace how a word or phrase surfaced and travelled across the writing of major global art institutions.
현대 미술 제도권 담론을 다룬 전산언어학 연구 논문 "Rhetorical Invocation: A Four-Layer Computational Analysis of Discourse Vocabulary in Institutional Art Writing" (Haram Choi, 2026)의 기반 코퍼스를 정량적으로 탐색하는 N-gram 뷰어입니다. 특정 어휘나 구문이 주요 글로벌 미술 기관들의 글쓰기 속에서 어떻게 출현하고 순환했는지 데이터로 추적할 수 있습니다.
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Corpus & data scope코퍼스 & 데이터 범위

The dataset covers the digital text corpus of 13 major international institutions that shape global contemporary and media-art discourse. The viewer's focus period is 2010–2025; a sparse tail of earlier documents (back to the 1950s) is also present in the underlying data.

본 데이터셋은 글로벌 현대 미술 및 미디어 아트 담론을 주도하는 13개 주요 국제 기관의 디지털 텍스트 코퍼스를 대상으로 합니다. 뷰어의 분석 초점 기간은 2010–2025년이며, 기반 데이터에는 그 이전(최대 1950년대까지)의 희소한 문서도 일부 포함되어 있습니다.

Institutions (alphabetical)대상 기관 (알파벳 순)

  • Afterall · Critical journal / platform비평 저널 / 플랫폼
  • Ars Electronica · Media-art festival / centre미디어아트 페스티벌 / 센터
  • Artforum · Critical magazine비평 매거진
  • Creative Applications Network · Digital-art platform디지털아트 플랫폼
  • e-flux · Artist platform / journal아티스트 플랫폼 / 저널
  • Mousse Magazine · Critical magazine비평 매거진
  • Neural.it · Digital-art magazine디지털아트 매거진
  • Spike Art · Critical magazine비평 매거진
  • Stedelijk* · Art academic journal미술 학술 저널
  • Tate · Museum, UK미술관, 영국
  • Transmediale · Media-art festival미디어아트 페스티벌
  • V2_Lab for the Unstable Media · Media-art institute미디어아트 기관
  • ZKM · Media-art centre미디어아트 센터
* On the Stedelijk dataset: the included text is from the academic journal Stedelijk Studies (stedelijkstudies.com), not the museum's main website. The museum site's general content did not meet the internal thresholds (length and text density) required for analysis, so it was excluded from the paper.
* Stedelijk 데이터셋 안내: 본 뷰어에 포함된 데이터는 미술관 본 웹사이트가 아닌, 학술 저널 Stedelijk Studies(stedelijkstudies.com)의 텍스트입니다. 미술관 공식 웹사이트의 일반 콘텐츠는 분석에 필요한 내부 기준(분량 및 텍스트 밀도)을 충족하지 못하여 논문 분석 대상에서 제외되었습니다.

Query support & noise filtering지원 쿼리 & 노이즈 필터

  • Supported queries: single words (unigrams) and two-word phrases (bigrams), case-insensitive.
  • 지원 쿼리: 단일 단어(Unigram) 및 두 단어 조합(Bigram) 검색을 지원합니다 (대소문자 구분 없음).
  • Low-frequency filter: to keep the statistics reliable and suppress one-off typos and transient noise, terms appearing fewer than 5 times across the whole corpus are excluded.
  • 저빈도 노이즈 필터: 통계적 신뢰성을 확보하고 무작위 오탈자나 일시적 노이즈를 제어하기 위해, 전체 코퍼스 내 총 출현 빈도가 5회 미만인 희귀 어휘는 데이터셋에서 제외되었습니다.

Features & metrics기능 & 지표

Filters & views필터 & 시각화 모드

  • Year-range filter: narrow the analysis to a specific period.
  • 연도 범위 필터: 분석하고자 하는 특정 시기만 연도별 범위로 지정해 관찰할 수 있습니다.
  • Time-series options: an Aggregate view of the combined trend, and a By institution view comparing each institution as its own curve.
  • 시계열 차트 옵션: 전체 기관 합산 트렌드를 보여주는 Aggregate 보기와, 기관별 추이를 개별 곡선으로 비교하는 By institution 보기를 지원합니다.

Metric toggle시각화 지표 토글

  • Absolute counts: the raw number of times a term occurs in the corpus.
  • Absolute Counts (원시 빈도): 코퍼스 내에서 해당 키워드가 실제로 출현한 절대 횟수입니다.
  • Normalized frequency: occurrences per million words, correcting for differences in text volume across institutions and years, so discourse density can be compared fairly.
  • Normalized Frequency (정규화 빈도): 기관 및 연도별 텍스트 생산량 편차로 인한 왜곡을 보정하기 위해 백만 단어당 출현 횟수로 정규화한 수치입니다. 기관 간 담론 밀도를 객관적으로 비교할 때 유용합니다.

Data export & provenance데이터 내보내기 & 출처

  • CSV download: export results per institution or as a combined corpus total.
  • CSV 다운로드: 검색 결과를 기관별로 선택하거나 전체 코퍼스를 합산하여 CSV로 다운로드할 수 있습니다.
  • Schema: each CSV follows Institution, Year, Month, Match Count, URL, so you can trace a statistic back to the actual critical context and source text.
  • 데이터 스키마: 다운로드되는 CSV는 기관(Institution), 연도(Year), 월(Month), 매칭 횟수(Match Count), 원본 URL(URL) 구조를 따릅니다. 통계 너머의 실제 비평적 맥락과 텍스트 원형을 직접 역추적할 수 있습니다.

Ownership & disclaimer저작권 & 고지

This viewer does not reproduce, host, or redistribute the full original texts. It provides only statistical metadata (frequency counts) extracted for computational-linguistics research. Copyright and intellectual-property rights in all source texts remain with the producing institutions and authors; every source URL links out to the institution's public website.

본 뷰어는 원본 텍스트 전문을 복제, 호스팅, 또는 배포하지 않으며, 전산언어학적 연구 목적으로 추출된 통계적 메타데이터(빈도수)만을 제공합니다. 모든 원본 텍스트의 저작권 및 지적재산권은 콘텐츠를 생산한 각 미술 기관 및 저자에게 귀속되며, 본 서비스의 모든 원본 URL은 해당 기관의 공개 웹사이트로 연결됩니다.

Roadmap로드맵

The paper's dataset was built between November and December 2025. An automated pipeline is being prepared to periodically collect, analyse, and dataset newly published text-based content across all 13 institutions each month, with the set of analysed institutions expanding over time.

논문 및 본 뷰어의 데이터셋은 2025년 11월부터 12월 사이에 구축되었습니다. 현재 13개 기관 전체에서 새롭게 발행되는 텍스트 기반 콘텐츠를 매월 주기적으로 수집, 분석, 데이터화하는 자동화 파이프라인을 준비 중이며, 분석 대상 기관도 점차 확장할 예정입니다.