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Sofia Baroncini

Wiss. Mitarbeiterin
Raum: DvI 03-04
Tel: +49 6131 39 31164

E-Mail


Zur Person:

Seit Januar 2024: Postdoc-Wissenschaftlerin am Leibniz-Institut für Europäische Geschichte (IEG) in Mainz (Digital Historical Research Unit | DH Lab)
Von Januar bis April 2023: Forschungsaufentalt bei Sony Computer Science Laboratories, Paris (Frankreich)
Von April bis Juni 2022: Gastaufenthalt an der Leuphana Universität, Lüneburg (Deutschland)
2020-2023: Doktorandin in Digital Humanities an der Universität von Bologna (Italien) und Mitglied des Digital Humanities Advanced Research Centre (/DH.arc, Bologna, Italien)
2017-2020: Master in Visual Arts, Universität Bologna (Italien)
2014-2017: Bachelor-Abschluss in Literatur und Geisteswissenschaften, Universität Bologna (Italien)

Forschungsschwerpunkte

Semantic Web (Ontologien, RDF-Daten, SPARQL)
Graphen
Ikonographie und Ikonologie
Kunstgeschichtliche Methodik und Historiographie

Veröffentlichungen (Auswahl)

Baroncini, S., Daquino, M., & Tomasi, F. (2023). Are domain-specific theoretical approaches valuable for the application of new computational methods? The case study of Erwin Panofsky’s artworks interpretations and the semantic web. Althage, M.,Dröge, M., Hiltmann, T. Prinz, C. (ed.), Digitale Methoden in der geschichtswissenschaftlichen Praxis: Fachliche Transformationen und ihre epistemologischen Konsequenzen. Konferenzbeiträge der Digital History 2023, Berlin. https://doi.org/10.5281/zenodo.8321994
Sartini, B., Baroncini, S., van Erp, M., Tomasi, F., & Gangemi, A. (2023). ICON: An Ontology for Comprehensive Artistic Interpretations. Journal on Computing and Cultural Heritage. https://doi.org/10.1145/3594724
Baroncini, S., Sartini, B., Van Erp, M., Tomasi, F., & Gangemi, A. (2023). Is dc:subject enough? A landscape on iconography and iconology statements of knowledge graphs in the semantic web. Journal of Documentation, 79(7), 115–136. https://doi.org/10.1108/JD-09-2022-0207
Baroncini, S., Daquino, M., & Tomasi, F. (2021). Modelling Art Interpretation and Meaning. A Data Model for Describing Iconology and Iconography. AIDAinformazioni, 1–2, 39–62. https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.12967