Forgeries in the styles of old and modern painters have recently caused much consternation. Although scientific methods to analyze cultural heritage are being developed rapidly, research in the field of forgery detection (art created with the intent to deceive) is too fragmentary and discipline-bound to face the current scholarly confusion and information overload. This project lays the intellectual foundation for a new type of connoisseurship, building on the latest developments in (technical) art history and data science. Art historians are used to focus on the past and the present. However, this project will allow art experts to face forward and predict high risks. The goal is to first generate fundamental new insights into significant anomalies that betray forged paintings (as well as into key characteristics of comparable originals); secondly, to develop smart tools, i.e. computer programs and checklists that help to quickly and effectively select potential forgeries for in-depth analysis; and ultimately, to give connoisseurship a new reach and relevance through the novel, integrated approach to assess, categorize and interpret paintings.
Despite the great importance of connoisseurship for art history (providing the basic classification of who created what and when, information essential for virtually all interpretative studies in this field), its methodology has not kept abreast with innovative multi-disciplinary approaches to collaboration among experts in different fields of inquiry. The 21st century has witnessed major breakthroughs in thinking about authenticity within art history; the scientific methods and technical means to examine artworks have improved tremendously; and data science and data visualization techniques allow us to think on an unprecedented scale. These conditions create ideal circumstances to now explore a new integrated approach, to make the analyses quicker, broader and more in-depth, and to lift connoisseurship to a new level.
Vervalsingen in de stijl van oude en moderne schilders hebben de laatste tijd voor veel consternatie gezorgd. Hoewel wetenschappelijke methoden om cultureel erfgoed te analyseren in rap tempo worden ontwikkeld, is het onderzoek op het terrein van vervalsingendetectie (kunst gemaakt met de bedoeling om te bedriegen) te fragmentarisch en te discipline-gebonden om het hoofd te bieden aan de huidige wetenschappelijke verwarring en de overvloed aan informatie. Dit project legt de intellectuele basis voor een nieuw soort kennerschap, voortbouwend op de nieuwste ontwikkelingen in de (technische) kunstgeschiedenis en data science. Kunsthistorici zijn gewend om zich te richten op het verleden en het heden. Dit project stelt kunstkenners daarentegen in staat om vooruit te kijken en grote risico's te voorspellen. Het doel is allereerst om fundamentele nieuwe inzichten te genereren in significante anomalieën die vervalste schilderijen verraden (en ook in de belangrijkste kenmerken van vergelijkbare originelen); ten tweede om zogenaamde 'smart tools' (slimme hulpmiddelen) te ontwikkelen, d.w.z. computerprogramma's en checklists die helpen om snel en effectief potentiële vervalsingen te selecteren voor diepgaande analyse; en uiteindelijk, om kennerschap een nieuw bereik en een nieuwe relevantie geven door de geïntegreerde benadering voor het beoordelen, categoriseren en interpreteren van schilderijen.
Ondanks het grote belang van kennerschap voor de kunstgeschiedenis (het verschaft de basisclassificatie van wie wat wanneer heeft gemaakt, informatie die essentieel is voor vrijwel alle interpretatieve studies in dit vakgebied), heeft de methodologie ervan geen gelijke tred gehouden met innovatieve, multidisciplinaire benaderingen van samenwerking tussen experts in verschillende onderzoeksgebieden. De 21e eeuw heeft belangrijke doorbraken gezien in het denken over authenticiteit binnen de kunstgeschiedenis; de wetenschappelijke methoden en technische middelen om kunstwerken te onderzoeken zijn enorm verbeterd; en datawetenschap en datavisualisatietechnieken stellen ons in staat om op een ongekende schaal te denken. Deze condities zorgen voor ideale omstandigheden om nu een nieuwe geïntegreerde aanpak te verkennen, de analyses sneller, breder en diepgaander te maken en kennerschap naar een hoger niveau te tillen.