Progetto di ricerca — Università di Padova
Research project — University of Padova
TindArt è un progetto di ricerca su profilazione dell'utente e sistemi di raccomandazione: swipe su alcune opere d'arte e scopri un profilo costruito sulle tue preferenze estetiche istintive — con suggerimenti pensati per te.
TindArt is a research project on user profiling and recommender systems: swipe through artworks and discover a profile built on your instinctive aesthetic preferences — with recommendations made for you.
Prova la webapp Try the webappCome funziona
How it works
Swipe istintivo
Instinctive swipe
Alcune opere, un giudizio estetico puro: il tuo primo istinto parla da solo.
A few artworks, a pure aesthetic judgment: your first instinct speaks for itself.
Profilo con l'AI
AI-built profile
Un modello linguistico legge le tue preferenze e costruisce un profilo visivo su misura.
A language model reads your preferences and builds a tailored visual profile.
Visita personalizzata
Personalised visit
Esplora una galleria virtuale con opere e spiegazioni pensate per il tuo gusto.
Explore a virtual gallery with artworks and explanations tailored to your taste.
Il progetto di ricerca
The research project
TindArt nasce all'interno del Dipartimento dei Beni Culturali dell'Università di Padova come studio scientifico su profilazione dell'utente, sistemi di raccomandazione e uso di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per la valorizzazione del patrimonio culturale. L'obiettivo è capire quante interazioni bastano per costruire un profilo di gusto stabile, e se un modello linguistico può generare raccomandazioni comprensibili e motivate in linguaggio naturale, senza etichette né categorie predefinite. Nessun dato personale identificativo viene raccolto: solo scelte estetiche anonime, a fini di ricerca scientifica.
TindArt is developed within the Department of Cultural Heritage at the University of Padova as a scientific study on user profiling, recommender systems, and the use of large language models (LLMs) for cultural heritage valorisation. The goal is to understand how many interactions are needed to build a stable taste profile, and whether a language model can generate understandable, well-reasoned recommendations in natural language, without labels or predefined categories. No personally identifiable data is collected: only anonymous aesthetic choices, for scientific research purposes.
Archivi digitali
Digital archives
Le opere provengono da due grandi archivi digitali ad accesso aperto:
Artworks come from two major open-access digital archives:
Il team
The team
Daniel Zilio
Ricerca e sviluppo — Università di Padova
Research and development — University of Padova
Nicola Orio
Supervisione scientifica — Università di Padova
Scientific supervision — University of Padova
Isabel Rasmussen
Design UI/UX della webapp
Webapp UI/UX design
Precedenti collaboratori
Past collaborators
Camilla Toniolo
Contatti
Contact
Per domande sul progetto di ricerca, scrivi a:
For questions about the research project, write to:
daniel.zilio@unipd.it