ICONOGRAFIA ALGORÍTMICA

ADAPTANDO DONDIS E PANOFSKY PARA ANALISAR REPRESENTAÇÕES DE ARTISTAS EM IMAGENS DE IA GENERATIVA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.59616/cehd.v1i8.2279

Palavras-chave:

Leitura de Imagem, Viés Algorítmico, Leonardo AI, Inteligência Artificial

Resumo

Este artigo explora um método experimental de Leitura de Imagem de Inteligência Artificial Generativa (LI-IAG) baseado em técnicas de leitura de imagem das Artes Visuais (Dondis e Panofsky), com vista a analisar composições algorítmicas em imagens geradas por IAG. Nesse estudo, utilizamos a LI-IAG para examinar vieses em representações de gênero, trabalho e raça, utilizando como corpus imagens produzidas pelo Leonardo.AI. A metodologia, qualitativa e exploratória, se estrutura em três etapas: (1) desenvolvimento do LI-IAG; (1) seleção e construção do corpus; e (3) aplicação do método. Como principal resultado, destacamos a elaboração do LI-IAG, uma ferramenta útil para a análise sistemática de IAGs, capaz de articular aspectos formais e discursivos.

Biografia do Autor

Emerson Blum Corrêa, Universidade Estadual de Maringá

Doutorando em Educação para a Ciência e Matemática na UEM, Mestre em Ensino de Ciências e Educação Matemática (2020 - UEPG) , Tecnólogo em Programação (2024 - UNICSUL) e licenciado em Matemática (2017 - UEPG). Tem experiência como docente em instituições como o Marista Escola Social, UEPG, UTFPR-Toledo e Tera. Atualmente, é Analista de Desenvolvimento de Sistemas na MD2 Consultoria e pesquisador no Grupo de Tecnologias Educacionais em Matemática (GTEM) e no grupo INTERART, com foco em Pensamento Computacional e Inteligência Artificial na Educação. 

Augusto Araujo Vuitik, Universidade Estadual de Ponta Grossa

Engenheiro de Materiais pela Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG) com período sanduíche na Loughborough University - Inglaterra. Mestrado Profissional pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR - Toledo) no programa de Tecnologias em Biociências. Doutorado em andamento no Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Ciência de Materiais (UEPG). Na extensão, participou da Empresa Junior na Diretoria de Qualidade e de projetos ligados à Olimpíada Brasileira de Matemática (OBMEP). Na pesquisa, atuou principalmente nas áreas de Materiais Poliméricos, caracterização e processamento de biopolímeros e nanocompósitos. Experiência profissional no desenvolvimento de embalagens para a indústria farmacêutica, principalmente para registro e pós-registro de medicamentos genéricos junto à ANVISA. Outras atividades profissionais incluem a otimização de processos de embalagem, redução de custos e inclusão de novos fornecedores de material de embalagem. 

Josie Agatha Parrilha da Silva, Universidade Estadual de Ponta Grossa

Doutora em Educação para Ciência pelo Programa de Pós-graduação em Educação para a Ciência e a Matemática da Universidade Estadual de Maringá - PCM/UEM (2009-2013). Pós-Doutorado em Educação para a Ciência - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP de Bauru (2015-2016). Mestre em Educação pelo Programa de Pós-Graduação em Educação - PPE/UEM (2004-2006). Especialização em Educação Pública - UEM (2001-2003) e Especialização em Docência no Ensino Superior - CE-SUMAR (2006-2007). Licenciatura em Pedagogia (1984-1988) e Licenciatura em Artes Visuais (2004-2006).Professora Associada do Departamento de Artes, da Universidade Estadual de Ponta Grossa. Chefe do Departamento de Artes a partir de 2023. Representante Conselho Técnico-Científico/Comitê de Gestão do Programa de Iniciação Científica da UEPG. Membra do Núcleo docente estruturante do curso de Licenciatura em Artes Visuais (Portaria 2024-28). Coordena a Pesquisa continuada - Imagens na relação arte e ciência, cadastrada na UEPG (a partir de 2017). Líder do grupo de pesquisa INTERART - Interação entre Arte, Ciência e Educação: diálogos e interfaces nas Artes Visuais (CNPq). Coordenadora do O PROPET INTER ALFA: Alfabetização Integradora e Interdisciplinar - Licenciatura em Artes Visuais, Licenciatura em Ciências Biológicas e Engenharia de Software - projeto aprovado junto ao PROGRAMA DE APOIO À EDUCAÇÃO TUTORIAL: PESQUISA ENSINO EXTENSÃO PRÓ PET UEPG, que atendeu ao Edital CHAMADA PÚBLICA 04/2024 - PROGRAMA DE APOIO À EDUCAÇÃO TUTORIAL - PESQUISA-ENSINO-EXTENSÃO (PRÓ-PET) da Secretaria de Ciência, Tecnologia e Ensino Superior (SETI). Participante de projeto de Pesquisa - Formação e Competências Docentes para Educação de Qualidade e Equidade nas Ciências e na Matemática - 2022-2024 (Fundação Araucária - CHAMADA PÚBLICA 09/2021. PROGRAMA PESQUISA BÁSICA E APLICADA). Membra da Associação Brasileira de Pesquisa em Educação em Ciências (ABRAPEC) desde 2017; da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC) desde 2008 e da Federação dos Arte/Educadores do Brasil (FAEB) desde 2010. Coordenou o Programa de Pós-Graduação Ensino de Ciências e Educação Matemática - PPGECEM entre (2021 a 2023). Atua em disciplinas ligadas a formação de professores/as para o curso de Licenciatura em Artes Visuais. Docente do corpo permanente dos Programas stricto sensu de Pós-Graduação: Ensino em Ciências e a Educação Matemática (PPGECEM - UEPG) e Educação para a Ciência e a Matemática (PCM - UEM).. Orienta alunos/bolsistas: Mestrado (PPGECEM - PCM) e Doutorado (PCM); Iniciação Científica (PIBIC/BIC). Coordenou do subprojeto Residência Pedagógica Interdisciplinar - Artes Visuais, Matemática e Música (CAPES) entre 2022 a 2024. Coordenou o Projeto Leitura e análise interdisciplinar da imagem: contribuições para o ensino de ciência com enfoque CTS (ciência, tecnologia e sociedade) - CNPq (2019 a 2022). Coordenou o Projeto de Extensão INTERARC - Interação entre Arte e Ciência em atividades de extensão com enfoque interdisciplinar (2020 a 2023). Coordenou projetos ligados a formação do professor com ênfase na interdisciplinaridade: o PIBID Interdisciplinar (um dos subprojetos do Projeto Institucional do Programa Institucional de Bolsa de Iniciação à Docência) PIBID, CAPES (2014-2015); Socializando Teorias e Vivências para Professores de Arte da Educação Básica - Novos Talentos da UEPG (2011 a 2012); Processos Formativos de Inovação no Ensino da Arte para Professores de Artes Visuais e Música da Educação Básica - Novos Talentos da UEPG (2010 a 2011); Subsídios interdisciplinares às licenciaturas em Artes Visuais, Pedagogia e Ciências - Sem Fronteiras, SETI (2009 a 2010). Atua na tríade universitária: Ensino Pesquisa e Extensão, com projetos ligados as Artes Visuais com enfoque interdisciplinar (ênfase na relação entre a Arte e a Ciência e na temática IMAGEM).

Ygor de Oliveira, Universidade Estadual de Ponta Grossa

Sou estudante do primeiro ano de Artes Visuais na Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG).

Referências

AREAL, L. O que é uma imagem? Aulas abertas: no 5, 2012. Disponível em: https://iconline.ipleiria.pt/bitstream/10400.8/566/1/art4.pdf. Acesso em: 05 abr. 2025.

BIRHANE, A.; DEHDASHTIAN. S.; PRABHU, V. U.; BODDETI, V. The dark side of dataset scaling: Evaluating racial classification in multimodal models. In: Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 2024. p. 1229-1244. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2405.04623. Acesso em: 12 abr. 2025.

BREDEKAMP, H. Teoria do acto icônico. Trad. Artur Morão. Lisboa: KKYM, 2015.

COMEST. Preliminary Study on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: Unesco, 2019. Disponível em: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367823. Acesso em: 1 abr. 2025.

COUCHOT, E. Novas Imagens, Novos Modelos. In: PARENTE, A. Imagem-máquina: a era das tecnologias do virtual. 4. ed. Rio de Janeiro: Editora 34, 2011.

DALALAH, D.; DALALAH, O. M. A. The false positives and false negatives of generative AI detection tools in education and academic research: The case of ChatGPT. The International Journal of Management Education, v. 21, n. 2, p. 100822, 2023.

DONDIS, D. A. Sintaxe da Linguagem Visual. 3. ed. São Paulo: Martins Fontes, 1994.

GODINHO, Thais. Trabalho organizado: encontre equilíbrio e significado num mundo cada vez mais sobrecarregado. São Paulo. Editora Gente, 2018.

GOMBRICH, E. Aby Warburg: an intellectual biography. Oxford: Phaidon, 1986.

HIRATA, Helena; ZARIFIAN, Philippe. Trabalho (conceito de), in: HIRATA, Helena et al. (orgs), Dicionário crítico do feminismo. São Paulo: Editora UNESP, 2009.

HUANG, C., ZHANG, Z., MAO, B., YAO, X. An Overview of Artificial Intelligence Ethics. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, v. 4, n. 4, p. 799–819, 2023.

KERGOAT, Danièle. Divisão sexual do trabalho e relações sociais de sexo, in: HIRATA, Helena et al. (orgs), Dicionário crítico do feminismo. São Paulo: Editora UNESP, 2009.

KUMAR, S. DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models. Sushant Kumar Blog, [S. l.], [20--]. Disponível em: https://sushant-kumar.com/blog/ddpm-denoising-diffusion-probabilistic-models. Acesso em: 12 abr. 2025.

LÜDKE, M.; ANDRÉ, M. E. D. A. Abordagens qualitativas de pesquisa: a pesquisa etnográfica e o estudo de caso. São Paulo: EPU, 1986.

MIM, N. J.; NANDI, D.; KHAN, S. S.; DEY, A.; AHMED, S. I. In-between visuals and visible: The impacts of text-to-image generative ai tools on digital image-making practices in the global south. In: Proceedings of the 2024 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2024. p. 1-18. Disponível em: https://doi.org/10.1145/3613904.3641951. Acesso em 10 abr. 2025.

PANOFSKY. E. Significado nas Artes Visuais. Trad. M. C. F. Keese e J. Guinsburg, 3. ed. São Paulo: Perspectiva, 2007.

RUSSEL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. 3ª Edição. Tradução Regina Célia Simille. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.

SALVAGGIO, E. How to Read an AI Image: Toward a Media Studies Methodology for the Analysis of Synthetic Images. Image, vol. 37, n. 1, p. 83-99, 2023.

SANTAELLA, L.; KAUFMAN, D. A Inteligência artificial generativa como quarta ferida narcísica do humano. MATRIZes, v. 18, n. 1, p. 37-53, 2024.

SEVERINO, A. J. Metodologia do Trabalho Científico. 23. ed. São Paulo: Cortez, 2007.

SUN, L.; WEI, M.; SUN, Y.; SUH, Y. J.; SHEN, L.; YANG, S. Smiling women pitching down: auditing representational and presentational gender biases in image-generative AI. Journal of Computer-Mediated Communication, v. 29, n. 1, p. zmad045, 2024.

TELLES, M. Estilo artístico na arte gerada por inteligência artificial: um estudo de caso de Jim Lee. In: Anais do 32° Encontro Anual da Compós, Campinas, 2023. UNCANNY X-MEN. Nova Iorque: Marvel Comics, n.248, set. 1989.

VAROUFAKIS, Y. Technofeudalism: What killed capitalism. Londres: Bodley Head, 2023.

VICARI, R.; BRACKMANN, C.; MIZUSAKI, L.; GALAFASSI, C. Inteligência artificial na educação básica. São Paulo: Novatec Editora, 2023. 1. ed.

Downloads

Publicado

2025-09-11

Como Citar

Corrêa, E. B., Vuitik, A. A., Silva, J. A. P. da, & Oliveira, Y. de. (2025). ICONOGRAFIA ALGORÍTMICA: ADAPTANDO DONDIS E PANOFSKY PARA ANALISAR REPRESENTAÇÕES DE ARTISTAS EM IMAGENS DE IA GENERATIVA. Convergências: Estudos Em Humanidades Digitais, 1(8), 54–72. https://doi.org/10.59616/cehd.v1i8.2279

Edição

v. 1 n. 8 (2025): DOSSIÊ - HUMANIDADES DIGITAIS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

Seção

Dossiê

Artigos Semelhantes

<< < 1 2 3 4 5 6 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.