The role of technology in the art market in the COVID-19 period

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The art market, like many other industries, has experienced a challenging and transformative period since early 2020 as the COVID-19 pandemic has created new unforeseen needs for galleries and auction houses. Along with the challenges it presented, the crisis has also created many opportunities for restructuring and innovation in the industry as organizations have been forced to look for new ways of working because the traditional format has become unacceptable, and this has required new methods and technologies. The market, driven by external circumstances, moved online as businesses closed and events were canceled, and dealers were forced to rethink their business models to adapt to the new economic realities, which, for many, involved the deployment or significant intensification of digital strategies in to support sales and communications. Therefore, the purpose of the study is to determine the impact of innovative technologies on the world’s largest auction houses. To better understand the impact of innovative technologies on the financial performance of the auction houses Christie’s, Sotheby’s and Phillips, econometric models were built to identify the presence or absence of a relationship between auction profits and such a qualitative factor as the format of the auctions. Based on the econometric analysis, it can be concluded that in the period 2019-2021, the importance of online auctions and, as a result, other technologies necessary to support their activities has increased. This growth is due to factors such as the forced transition to an online format due to security measures and the fight against COVID-19 and an increasing level of confidence on the part of market participants.

About the authors

Marina S. Reshethikova

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Author for correspondence.
Email: reshetnikova-ms@pfur.ru
ORCID iD: 0000-0003-2779-5838

PhD in Economics, Associate Professor, Economic and Mathematic Modelling Department, Faculty of Economics

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Raziat A. Islacheva

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: 1032191823@rudn.ru
3-year student of the Economic Faculty 6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Polina I. Tapchieva

Peoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: 1032193425@rudn.ru
3-year student of the Economic Faculty 6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Archey, K., & Peckham, R. (2014). Art Post-Internet. Beijing: Ullens Center for Contemporary Art.
  2. Boden, M. A., & Edmonds, E. A. (2009). What is generative art? Digital Creativity, 20(1-2), 21-46. https://doi.org/10.1080/14626260902867915
  3. Bsteh, S., & Vermeylen, P. D. F. (2021). From Painting to Pixel: Understanding NFT Artworks. Rotterdam: Universidad Erasmo. Disponible en formato digital aquí.
  4. Candy, L., & Edmonds, E. (2002). Interaction in art and technology. Crossings: Electronic Journal of Art and Technology, 2(1), 1-8. https://doi.org/10.1145/570907.570940
  5. Choudhary, V. V. (2022). Non-Fungible Token (NFT): Delve into the World of NFTs Crypto Collectibles and How It Might Change Everything? Vicky Choudhary.
  6. Clarke III, I., & Flaherty, T. B. (2002). Marketing fine art on the Internet: Issues and ideas. International Journal of Nonprofit and Voluntary Sector Marketing, 7(2), 146-160. https://doi.org/10.1002/nvsm.175
  7. Drucker, J. (2013). Is there a “digital” art history? Visual Resources, 29(1-2), 5-13. https://doi.org/10.1080/01973762.2013.761106
  8. Fourmentraux, J. P., & Hennion, A. (2005). Art et Internet: les nouvelles figures de la création (p. 214). CNRS Edition.
  9. Franceschet, M., Colavizza, G., Smith, T. A., Finucane, B., Ostachowski, M. L., Scalet, S., & Hernandez, S. (2021). Crypto art: A decentralized view. Leonardo, 54(4), 402-405.
  10. Galanter, P. (2003). What is generative art? Complexity theory as a context for art theory. In In GA 2003-6th Generative Art Conference.
  11. Goriunova, O. (2012). Art platforms and cultural production on the internet. Routledge.
  12. Hong, J. W., & Curran, N. M. (2019). Artificial intelligence, artists, and art: attitudes toward artwork produced by humans vs. artificial intelligence. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMM), 15(2s), 1-16. https://doi.org/10.1145/3326337
  13. Ippolito, J. (2002). Ten myths of Internet art. Leonardo, 35(5), 485-498
  14. Jean-Paul, F. (2005). Art et Internet. Les nouvelles figures de la création. Paris: CNRS Éditions
  15. Kehoe, B. P. (1992). Zen and the Art of the Internet. Wiretap
  16. Lambert, N. (2021). Beyond NFTs: A Possible Future for Digital Art. ITNOW, 63(3), 8-10. https://doi.org/10.1093/itnow/bwab066
  17. Mazzone, M., & Elgammal, A. (2019). Art, creativity, and the potential of artificial intelligence. In Arts, 8(1), 26-40. https://doi.org/10.3390/arts8010026
  18. McConaghy, M., McMullen, G., Parry, G., McConaghy, T., & Holtzman, D. (2017). Visibility and digital art: Blockchain as an ownership layer on the Internet. Strategic Change, 26(5), 461-470. https://doi.org/10.1002/jsc.2146
  19. Nadini, M., Alessandretti, L., Di Giacinto, F., Martino, M., Aiello, L. M., & Baronchelli, A. (2021). Mapping the NFT revolution: market trends, trade networks, and visual features. Scientific reports, 11(1), 1-11. https://doi.org/10.1038/s41598-021-00053-8
  20. Paul, C. (2003). Digital art (Vol. 14). London: Thames & Hudson.
  21. Schmitt, P. (2018). Augmented imagination: machine learning art as automatism. Plot (s), the Design Studies Journal, 5, 25-32.
  22. Walker, G. S. (2019). The private collector’s museum: Public good versus private gain. Routledge.
  23. Whitaker, A. (2019). Art and blockchain: A primer, history, and taxonomy of blockchain use cases in the arts. Artivate, 8(2), 21-46. https://doi.org/10.34053/artivate.8.2.2
  24. Zeilinger, M. (2018). Digital art as ‘monetised graphics’: Enforcing intellectual property on the blockchain. Philosophy & Technology, 31(1), 15-41. https://doi.org/10.1007/s13347-0160243-1
  25. Zhang, J., Huang, T., Wang, S., & Liu, Y. J. (2019). Future Internet: trends and challenges. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 20(9), 1185-1194.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».