MIND THE GLAM GAP: Riconoscimento automatico dei caratteri dall’archivio ai testi digitali

I GLAM (Galleries, Libraries, Archives, and Museums) custodiscono ancora materiali prevalentemente cartacei, spesso poco accessibili e difficili da consultare. Oggi, però, la tecnologia ci permette di cambiare questo scenario: l’Unione Europea ha reso disponibile la più grande biblioteca digitale, Europeana, che consente a oltre 3.000 istituzioni di conservare e condividere oggetti culturali digitalizzati.

Nel mio progetto di tesi, ho sviluppato un prototipo basato su servizi Google (come Google Colab e Google Drive) che combina OCR e modelli di Intelligenza Artificiale per trasformare le scansioni PDF presenti su Europeana in testi digitali accurati e ricercabili. Ho inoltre creato una dashboard interattiva in HTML, che si genera automaticamente all’avvio del codice per raccogliere e visualizzare i dati, mostrando come questi strumenti possano supportare i GLAM nella valorizzazione dei loro archivi e, allo stesso tempo, essere utili anche alle aziende per rendere i processi più efficienti e trasparenti.

Questo progetto mostra come le Digital Humanities possano incontrare l’Intelligenza Artificiale e la trasformazione digitale, trasformando archivi tradizionali in strumenti accessibili, interattivi e utili a più contesti.
Uno degli svantaggi riscontrati è la poca standardizzazione dei metadati delle digitalizzazioni presenti su Europeana, un aspetto che dovrebbe rappresentare un esempio da seguire per altri progetti simili.