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互联网大数据挖掘与非遗活化研究

时间:2019-02-09 11:41:08 来源:免费论文网

互联网大数据挖掘与非遗活化研究 本文关键词:网大,活化,互联,与非,数据挖掘

互联网大数据挖掘与非遗活化研究 本文简介:【摘要】在WEB2.0时代,互联网上的数据呈现出动态变化的特点,时刻都有新的数据出现。除新闻数据外,如论坛、博客等数据都随时间和空间的扩展,共同构成了互联网大规模数据,简称大数据。对非物质文化遗产而言,在非遗信息流传过程中因不断吸收新的因素、通过扬弃而蜕变、更新,从而获得生存和继续传袭下去的活力。本

互联网大数据挖掘与非遗活化研究 本文内容:

   【摘 要】在WEB2.0时代,互联网上的数据呈现出动态变化的特点,时刻都有新的数据出现。除新闻数据外,如论坛、博客等数据都随时间和空间的扩展,共同构成了互联网大规模数据,简称大数据。对非物质文化遗产而言,在非遗信息流传过程中因不断吸收新的因素、通过扬弃而蜕变、更新,从而获得生存和继续传袭下去的活力。本文拟通过对入选非物质文化遗产名录的部分非遗项目进行媒体活跃度分析,对互联网大规模数据中的非物质文化遗产的关注度和成因进行分析,进而提出对应策略,为非物质文化遗产的活化在传播学领域找出方法和路径。
  【关键词】互联网大规模数据(大数据);非物质文化遗产;热点话题检测
   一、非物质文化遗产的概念和特征非物质文化遗产属于“文化遗产”。“文化遗产”划分为物质和非物质文化遗产。前者的内涵和外延大体与传统的文物一致。相较历史悠久的“文物”而言。无论是“文化遗产”还是互联网大数据挖掘与非遗活化研究“非物质文化遗产”都是很新的概念。“文化遗产”作为一个国际通用概念的历史不长,我国也是在1985年加入《保护非物质文化遗产公约》成为缔约国后才第一次将文化遗产概念引入国内。
  国际通行的物质文化遗产概念,其范围在《公约》中有明确表述,即纪念性创作物、建筑群和遗址,这类文化遗产大体相当于我国的不可移动文物(但一般不包括当代的);而非物质文化遗产的范同,依据《公约》规定为五个方面: (1)口头传说和表述,包括作为非物质文化遗产媒介的语言;(2)表演艺术;(3)社会风俗、礼仪、节庆;(4)有关自然界和宇宙的知识和实践;(5)传统的手工艺技能。2006年我国开始整理和公布了第一批国家非物质文化遗产名录。这对于我国的非物质文化遗产的保护和发扬有积极的作用。非物质文化遗产是人类世代相传、口传心授的、活态的文化遗产。体现着民族智慧和精神,是一个民族古老的生命记忆和活态的文化基因。
  二、1基于大数据挖掘的“非遗”研究架构“大数据”有不同的解释,其中有一条已成共识:“大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。”数字媒体时代的大数据就是指动态的、瞬间变换的,而非静止的数据。IDC研究表明,数字领域存在着1.8万亿GB的数据,这些大数据具有交互性,突发性,数量巨大,类型繁多,高噪声,多源异构,价值密度低等特性。
  2.1互联网大规模数据(简称大数据)的三个特征2.1.1 大数据越来越快一方面,数据形成越来越快,海量数据在规模上呈现加速度扩大的趋势;另一方面,数据“沉没”越来越快,海量数据中有很大部分迅速离开新知识和信息机制的作用空间,不再发挥作用。大数据,更多地与即时趋势联系在一起,与人类的即时行动联系在一起。大数据时代的到来,是因为移动化,以及因此而导致的人类信息处理的即时性的增强。大数据中有很大的部分是与人类的移动活动有关的即时数据,这个特性和非遗的流传方式吻合。
  2.1.2 大数据的价值挖掘变得更加简易,同时也更加艰难把大数据理解为即时分析,与传统研究方法相比,大数据的生命周期往往更短,往往与用户的即时行动紧密相随,一旦用户的即时活动结束,相应的大数据很快就会趋于“沉没”,虽然或多或少地这些数据在地理信息、用户习惯等方面有一定的延时价值,但总体而言已经不能与用户的即时活动相关联和相作用。大数据的即时价值挖掘只须围绕用户的即时活动,在挖掘对象的范围、时间上都相对简易化。非遗依托于“传承人”的存在而存在,从这个角度来说,和大数据的特性相符。导致某些方面的挖掘更加简易,某些方面则更加艰难。
  2.1.3 大数据是个人化和社会化的大数据个人的大数据汇聚起来,形成“个人的大数据”,我们可以说大数据时代,既是全球、全人类的大数据时代,同时也是每个人都拥有的个人化、个性化的大数据时代。Web2.0概念中,把“个人化”作为互联网核心升级的特征。“大数据”代表着新的变革,本质上是个人化的继续延伸和深入发展。
  大数据是个人化数据,是社会化数据,是个人化与社会化高度结合的数据。非遗同样也是如此,是在整个社会关注下,才能发展和传承下去的。个人化与社会化的结合程度更加紧密是其相对于Web2.0数据构成的重大进化:微观数据支撑宏观,宏观数据影响微观数据;数据运动与人和社会活动紧密联结;数据不再按网络的物理结构分布和组织,而是按个人关系和社会关系结构重组。非遗得到结构化的关注,才能呈现可持续发展态势。
  2.2“百度指数”和“Google趋势数据”工具大数据时代是知识管理发展的高级阶段和社会状态,其最大的特征,一是实现了“知识”内涵和外延的突破,大数据实质上就是实现了合纵联合后的知识体系;二是实现了将知识管理从组68织向社会的宏观拓展。大数据的复杂性,最集中地体现在其主体与客体的融合。从“非遗“的点击率到媒体关注率,再到媒体关注率影响点击率,人作为大数据的主体,大数据作为人的客体,双方在新知识和信息机制的作用之下已经进入了一个你中有我、我中有你的高度融合的进程。
  Google趋势是世界最大的搜索引擎,是Google公司推出的一款基于互联网搜索记录分析的产品。国内着名的搜索引擎百度也推出了与之相类似的产品——百度指数。在这些大规模数据库里,通过Google趋势,百度指数等搜索工具,以非遗为搜索词,可以比较“非遗“主题的网络关注度,查看它们随着时间推移在数据库里被搜索的频率和在资讯报道中出现的频率,以及最经常搜索这个关键词的地理区域。
    看到从2006年——2012年初,关于“非物质文化遗产”的关注。用户点击率逐年波动上升,从最初的最高点400多的点击量至2011年6月的800的点击量。而媒体的关注度则在逐年下降由06年最高点的800信息量经过07年与08年的400信息量逐渐减少趋于平静,然而在2011年中旬关于非遗话题的媒体信息量又有微小的提升。从图2可见每年的关注度,在5——6月份对“非遗”这一词的关注度相对较高,而在1月份的时候关注度会减少。同样媒体的关注度在每年的5—6月份相对较高,仅6月初的一天就达到140条报道。纵观近五年媒体与网民对“非遗”的关注,可以发现广大受众已经在大众传媒的影响下开始主动接近“非遗”,了解“非遗”。关于非遗的搜索量在2010年6月突然升高,造成这一显现的因素,在经过2010年6月之前的大事件检索中不难发现,是由于2010年于我国上海举办的世界博览会。世博会引发了大众对中国及中国文化的热情。
  对非遗的检索比率最高的地区要数中国香港地区为最,中国、澳大利亚、印度等地区都对“非遗”相关有较明显的比率。在图1图2图3图4图569世界范围内的众多城市中第一位是香港,其次是北京较多、再之是伦敦。其中检索所用的语言也已中国为主,同时也有英文、澳大利亚文、日语及法语。可以看出世界人民都对非遗比较关注,尤其以中国为最。图表中所显示的运动变化性的趋势图,说明有许多“非遗”的主题网站在持续性的传播非遗。看到在对“非遗”的关注中,非物质文化遗产名录与中国非物质文化遗产的关注相对较高,上升最快的要属非物质文化遗产保护的搜索量。说明人们对非遗的认识开始上升,并且对其的保护意识逐步在增强。
  三、非遗项目大数据挖掘的特征提取国家文化部公布的非物质文化遗产名录,按十大类别进行保护,即民间文学,传统音乐,传统舞蹈,传统戏剧,曲艺,传统体育、游艺与杂技,传统美术,传统技艺,传统医药,民俗。随着岁月的流转,许多传统技艺、习俗、药典逐渐淡出了人们的视线,但也有许多经久不衰的文学作品、曲艺唱腔、人物传说仍旧在流传,互联网让非遗得以记录和在更广范围内流传。通过分析非遗的网络关注指数,设定相关影响因素来进行大数据分析,可以对非遗传播度进行关注,进而能够提高传播率,促进非遗活化。
  设定热点事件进行非遗大数据分析显示在2004年—2011年八年间,关于中国文学类传说如白蛇传、梁祝、董永、韩信以及吴哥的搜索量整体趋向平稳升高的趋势,只有‘梁祝’的搜索趋势有所下降却仍不影响他高居第一的位置。每一年中这些搜索量都有较大的波动,尤其以‘白蛇传’和‘梁祝’的波动最为明显。分别是在2006年‘白蛇传’的搜索量突然大幅度提高以及2008年‘梁祝’的搜索量也出现较大的提高。其中06年白蛇传搜索量的异军突起主要源于在06年的时候出现了一部优秀及风靡一时的影视剧作《新白蛇传》。而在08年的时候正值中国举办第29届夏季奥林匹克运动会,作为我国最有名的民间传说,对梁祝的关注再一次迎来一个高潮。同时白蛇传、吴歌、董永等传说也迎来了小高潮。
  正如杰诺维茨在1968年所定义:“大众传播有一些机构和技术所构成,专业化群体凭借这些机构和技术,通过技术手段(如报刊、广播、电影等等)想为数众多、各不相同而分布广泛的受众传播符号内容”。其一在大众传播中“发送者“始终是一个有组织的群体的一部分,也常常是一个出传播以外还有其他多种功能的机构的成员。其二“接受者”始终是某些人,但经常被发送组织看做是一个具有某种普遍特性的群体或集体。其三,传递渠道不再是由社会关系、表达工具盒感觉器官所组成,而包括大规模的、以先进技术为基础的分发设备和分发系统。第四,大众传播中的讯息并不是一个独特和短暂的现象,而是一种可以大量生产并不断复制、常常是十分复杂的符号结构产物。设定地域因素进行非遗大数据分析从上图中可以看到对花鼓的关注最高的是广东、滚灯则是四川最高、二龙戏珠则是大多数都关注的。
  其中北京的搜索比率在花鼓上最高,而关于二龙戏珠的搜索比率最高的是成都。这些数据可以从侧面表明不同地域的受众,因为其文化出身的差异,引发了对不同非遗项目的兴趣度。设定时间因素进行非遗大数据分析由图8-9可以看到在端午节、秦淮、妈祖、灯会、庙会这几项中,端午节在全球范围以及中国之内都是有很高的搜索量,均是出现在6月下旬的时间,这个公历的6月中下旬正是我国农历端午节五月初五左右的日子。故而搜索量明显提高,由此也可以看出端午节在中国民间习俗中是生活中习以为常的部分,占有很重要的成分。妈祖节作为一个我国沿海民间传统的习俗节日同样也受到重视,在单季度数据分析表上可以看出在2月中旬,搜索量也达到了一个高点。

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