В музейно-выставочном центре РОСФОТО проходит выставка «Лицевая сторона. Цветная фотооткрытка в СССР 1950–1970-х годов». Экспозиция посвящена изображениям, которые распространялись миллионными тиражами и формировали повседневное представление о стране. В центре внимания выставки не только сами изображения, но и их авторы: фотографы, многие из которых получили известность благодаря фронтовой съемке в годы Великой Отечественной войны, а затем переключились на производство «мирных» сюжетов.
Идея проекта принадлежит Екатерине Юшкевич, куратору музея «РОСФОТО». Ей как специалисту по фотографии было интересно на данных проследить контраст: как фотографы, известные по съемкам событий Великой отечественной войны, в послевоенные годы стали массово производить изображения мирной жизни — детские портреты, курорты, цветочные композиции. Екатерина обратилась к команде программ ПАНДАН в поиске аналитика, который поможет все собрать и описать корпус сюжетов таких открыток. Так студентка магистратуры «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» Марина Радченко провела количественное исследование корпуса советских открыток, позволившее по-новому взглянуть на визуальную культуру послевоенного времени. Мы поговорили с Мариной о том, как проходило исследование, с какими сложностями и интересными находками она столкнулась.
Основной исследовательский вопрос заключался в том, можно ли количественно зафиксировать тематические сдвиги в работах фотографов и установить разные связи и закономерности: в чем похожи их работы, а в чем выражается авторский подход.
Эмпирической базой стали данные с платформы для коллекционеров meshok.net. В выборку вошли:
- 14 фотографов
- около 18 тысяч лотов
- 37 тысяч изображений (лицевые и оборотные стороны открыток)
Исследование опиралось на шумные и неполные данные, что потребовало ручной валидации и повлияло на точность результатов. После очистки от дубликатов осталось около 3 тысяч уникальных открыток и почти тысяча лотов-сборников.
Данные также были и неоднородными: HTML-страницы, текстовые описания, JPEG-изображения разного качества. Метаданные включали названия, описания, цены, информацию о продавцах, а также текст с оборотной стороны открыток, извлеченный с помощью OCR.
Для анализа использовались:
- Python и библиотеки pandas, numpy, scikit-learn
- сверточная нейросеть ResNet-50 для извлечения визуальных признаков
- метод k-ближайших соседей и косинусное сходство для поиска совпадений
- кластеризация на основе графа сходства (Union-Find)
- Tesseract для распознавания текста
- Streamlit для интерфейса ручной валидации
Из-за шума в данных значительная часть работы потребовала ручной очистки: около 5 тысяч лотов были изначально неверно атрибутированы, а качество изображений сильно варьировалось.
Анализ позволил выделить устойчивые визуальные кластеры и наиболее частотные сюжеты:
- городские пейзажи и архитектура
- памятники
- детские портреты
- курорты и морские виды
При этом строгой специализации фотографов не наблюдалось, но проявлялись предпочтения: Александр Становов чаще работал с детскими образами, Иван Шагин снимал цветы и натюрморты, а Борис Уткин сосредотачивался на Ленинграде и области.
Отдельные находки иллюстрируют культурную и рыночную ценность материала: например, открытка с олимпийским мишкой (1979, фото Марка Редькина) выставлялась на продажу за 1,5 млн рублей.
Для кураторской работы ключевым результатом стало не столько статистическое обобщение, сколько структурирование визуального материала. Кластеризация позволила сгруппировать идентичные и близкие изображения, упорядочить массив цветных фотографий и облегчить отбор работ для экспозиции. Несмотря на отсутствие публичного дашборда, аналитическая часть стала важным инструментом подготовки выставки.