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さまざまなデータをつなぎ合わせて、ファッションが生まれるしくみを読み解く。
ファッションは、
ブランドの物語、SNSでの反応、色や形の特徴、時代の空気など、
多くの要素が重なって生まれます。
本研究では、こうした異なるデータを組み合わせて分析し、
流行がどのように生まれ、広がり、変化していくのかを明らかにします。
Keywords
Fashion Data
Data-Driven Fashion
Fashion Structure & Dynamics
Reading Culture Through Data
Symbolic Systems
Multi-Modal Data
ファッションは、単に服のデザインだけで決まるものではありません。
ブランドが語るストーリー、人々がSNSで共有する感想や評価、色や形の特徴、そしてその時代の雰囲気など、さまざまな要素が重なり合って形づくられています。
こうした要素は、それぞれが異なる「データ」として存在しています。
言葉、数字、画像の特徴、タグ、時間の流れ、人と人とのつながりなど、形式は違っていても、どれもファッションの姿を映し出しています。
しかし、その裏側では、
消費者発の流行は本当に存在するのか
ブランド主導のトレンドとどのように関係しているのか
ファッションのスタイルはどのように生まれ、どのように広がり、変化していくのか
といった、「流行が生まれる過程」は、まだ十分に捉えられていません。
だからこそ、
多様なデータを統合的に分析することで、ファッションにおける流行やスタイルの生成・拡散・変化のしくみを明らかにし、それを新しい理解や分析手法として整理していくこと
を目指しています。
業績リスト
Takahashi, S., Yamaguchi, K., & Watanabe, A. (2021, November). A Novel Approach to Analyze Fashion Digital Library from Humanities. In International Conference on Asian Digital Libraries (pp. 179-194). Cham: Springer International Publishing.
競争的研究費リスト
科研費（基盤研究(C)）26K05572（2026〜2028） 「ファッション・スタイルの定量分析―画像×テキスト統合解析による新しい服飾史研究―」 研究代表者：渡辺 明日香
科研費（基盤研究(C)）20K02153（2020〜2024） 「持続可能な社会とファッションの存続を可能なものとするための流行現象の定量化」 研究代表者：渡辺 明日香
主研究者
山口景子
名古屋大学大学院経済学研究科准教授
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