Post 1: Het Begin van Art Revisionist – Informatie Verzamelen in een Systeem

Wanneer een Leugen 100 Jaar Lang Waarheid Wordt

Er zijn momenten in het leven waarop je beseft dat iets wat iedereen “weet” eigenlijk helemaal niet waar is. Voor mij kwam dat moment toen ik stuitte op de naam “Marcello Valsuani” in een veilingcatalogus van Sotheby’s.

Marcello Valsuani was, volgens decennia van kunsthistorische literatuur, de stichter van een van de meest prestigieuze bronsgieters in Parijs. Musea vermeldden hem. Veilinghuizen citeerden hem. Academische papers verwezen naar hem. Er was alleen één probleem: Marcello Valsuani heeft nooit bestaan.

Dit is het verhaal van hoe we Art Revisionist bouwden om dit recht te zetten, en hoe kunstmatige intelligentie ons hielp om een eeuw aan misinformatie te doorbreken.

De Eerste Stap: Chaos tot Systeem

Toen we beseften dat er iets niet klopte met de Valsuani-verhalen, hadden we een berg aan informatie maar geen structuur. Veilingcatalogi uit de jaren 20, museumbestanden, academische papers, geboorteaktes uit Italië, overlijdensaktes uit Parijs – alles wees in verschillende richingen.

De eerste vraag was simpel maar cruciaal: hoe verzamelen we dit allemaal op een manier dat we er ook iets mee kunnen?

We creëerden een gestructureerd systeem waarin elk document, elke bron, elk stukje bewijs zijn eigen plek kreeg. Niet zomaar een verzameling bestanden op een harde schijf, maar een echte kennisbank met metadata, relaties, en bronverwijzingen.

Wat we vastlegden:
– Primaire bronnen (geboorteaktes, overlijdensaktes, zakelijke documenten)
– Secundaire bronnen (veilingcatalogi, museumbestanden, academische papers)
– Tegengestelde claims (wanneer bronnen elkaar tegenspraken)
– Tijdlijnen (wie was waar, wanneer)
– Familie-relaties (wie was van wie de vader, zoon, kleinzoon)

Van Papier naar Data

Het proces was arbeidsintensief. Elk document moest worden gescand, geanalyseerd, en gecodeerd. We gebruikten een combinatie van handmatige classificatie en OCR-technologie om historische documenten te digitaliseren.

Maar hier begon de kracht van systematisch werk zichtbaar te worden: patronen die je in individuele documenten niet ziet, worden plotseling helder wanneer je 50 bronnen naast elkaar legt.

Wat we ontdekten:
– “Marcello Valsuani” verschijnt in precies nul officiële documenten
– Claude Valsuani (zoon van Carlo, 1876-1923) was de echte stichter
– De fout begon waarschijnlijk in een veilingcatalogus uit 1971
– Door citeerketens werd één fout vermenigvuldigd tot “gevestigde waarheid”

Waarom Dit Belangrijk Is

Je zou kunnen denken: wat maakt het uit? Het is maar een naam in kunstgeschiedenis. Maar attributiefouten hebben reële consequenties:

– Authenticatie: Bronzen gedateerd op “Marcello’s periode” kunnen niet kloppen
– Waardebepaling: Provenance met foute namen beïnvloedt veilingprijzen
– Historisch begrip: Eén fout leidt tot meer fouten in gerelateerde attributies

We realiseerden ons dat we niet zomaar een database bouwden. We legden de fundering voor het rechtzetten van een eeuw aan misinformatie.

De Eerste Lessen

Het verzamelen van informatie in een systeem leerde ons iets fundamenteels: structuur verslaagt volume. Het heeft geen zin om 1000 documenten te hebben als je niet weet hoe ze zich tot elkaar verhalen.

De vraag werd: hoe gaan we van dit gestructureerde systeem naar actief begrip? Hoe kunnen we deze kennisbank niet alleen raadplegen, maar hem laten denken?

Dat is waar kunstmatige intelligentie om de hoek kwam kijken. Maar daarover meer in de volgende post.

Lees meer over de volledige Valsuani-onderzoek op Art Revisionist.
Zie ook hoe we vergelijkbare methoden gebruikten voor Prospergenics – het opbouwen van kennis door systematisch verzamelen en structureren.

—

← Terug naar overzicht