淺談建設智慧博物館與大數據的關系

周云峰

摘 要：大數據是近年已經被大眾所接受的新議題，大數據所帶來的巨大價值逐步被大家認可，然而數據的采集、分析和應用一直是現在的重大難題。本文著重從大數據的概念出發，淺談博物館里大數據的廣泛來源與海量數據對于建設新型智慧博物館的重大意義，在獲取到博物館海量數據的基礎上對數據進行分析，并對有價值的數據進行合理利用，完善博物館的體系建設，從而實現智慧服務、智慧保護和智慧管理的智慧型博物館。

關鍵詞：大數據；智慧博物館；公眾服務

智慧博物館是建立在數字信息技術的基礎上，利用數字化、三維建模、物聯網、移動互聯、云計算、大數據等各類新技術。以數字化手段促進博物館管理，以娛樂的方式傳遞文化內涵，為博物館的文物保護、陳列展覽核心業務以及觀眾提供服務，從而實現博物館文物保護和管理適應控制與優化管理的智能化模式。然而要實現智慧博物館不單只是停留在概念上，要以大量的數據為基礎，立足于自身博物館的文化特點，創造屬于自己獨特的“智慧”。

1 大數據的定義及特征

近年來大數據發展非常迅速，但是關于“大數據是什么”，有 研究機構給出了這樣的定義：“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。筆者則把大數據理解為：是通過互聯網技術、信息化技術、傳感技術等多種技術手段采集數據，并對大量數據進行復雜的分析，剔除毫無價值的數據，將有價值的數據應用在軍事、文化、醫療、社會管理和金融等各個方面的過程。

根據多數專家的論證，大數據可認為有以下幾個重要特征：

1.1 Volume——數據量巨大

近年隨著物聯網、互聯網和電子技術的高速發展，其用戶使用量與日俱增，其數據量極為龐大，隱藏的數據更是深不可測。數據存儲格式由以前的bit，一直按順序發展：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。據相關數據統計人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB（1PB=210TB），而歷史上全人類說過的所有的話的數據量大約是5EB（1EB=210PB）。當前，典型個人計算機硬盤的容量為TB量級，而一些大企業的數據量已經接近EB量級

1.2 Velocity——計算高速

大數據區分傳統數據主要在于挖掘其潛在價值。而海量數據面前，挖掘其潛在價值，需要對大量數據進行計算，淘汰無用數據，因此大數據需要集合有價值數據，高速計算并對其進行分析處理。

1.3 Variety——類型繁多

相對于以前存儲為文本的結構化數據而言，現在非結構化數據越來越多，包含網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理信息等等，當然，數據量增大與數據類型的變革對數據的處理要求也會越來越高。

1.4 Value——價值與真實性

數據價值密度低，可以說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網、電子技術的發展，信息數據可以說是無處不在，信息海量，但是可用信息量低，真實可用數據少，因此如何結合自身的業務邏輯以及超強的機器算法使用最簡單的技術表現出來成為大數據時代亟需解決的問題。

2 博物館中大數據的來源和意義

就博物館而言，博物館的服務對象是觀眾，同時觀眾也是博物館賴以生存的社會基礎，在觀眾踏入博物館之前，就會產生對博物館有用的數據，包括在進博物館前游客在網絡上對目的地的檢索，進入博物館購買門票（或免費博物館領取參觀券）、參觀各種展覽、參與各類活動；每個來自不同地域不同年齡段的個體和他們對來博物館想獲取不同訊息的需求，還有網絡和展廳的游客留言等等。這些數據其實在我們的日常工作中每天都會產生，但是如何收集并通過各種信息化的手段對數據進行利用，并產生一定的經濟和社會效應呢！研究表明，博物館的數據來源主要包括下圖幾個方面：

總的來說，博物館的大數據具體來源主要包括三個方面：一是博物館藏品經過長年累月的數據收集和統計，篩選后所得到的基礎數據儲備；二是由觀眾在參觀時的行為所構成的系統數據；三是社會社交網絡廣泛應用所產生的未經過處理和篩選的數據；四是博物館工作人員在日常工作中收集到有用數據，包括舉辦各類活動照片，視頻，博物館精品圖片，網絡上其他博物館的相關資料等等，在以后制作專題的時候也可以提供數據來源。

3 大數據在建設智慧博物館中的應用

何謂“智慧博物館”？天津大學從事信息化研究教授孫濟洲曾用用了四個詞語來概括：“知識淵博”——有一套完整的關于文物藏品的知識體系；“善解人意”——根據不同人群的需要提供相應的知識服務；“擅長表達”——巧妙、適當的使用各種先進的展陳手段；同時博物館自身要建立一套高效的管理體系，即所謂的“精明干練”。

哪些文物最受觀眾歡迎？根據游客的參觀常態，以及社交工具和調查問卷的留言內容，博物館工作人員便可以對文物展陳做出調整，關注度最高的理應占據最佳的位置，這只是“大數據”的牛刀小試，更復雜的是從海量的游客信息中，因人而異的提供相關服務——對哪一朝代感興趣，就多提供這一朝代的內容；如果是專業人士，就增加游覽的深度。大數據在建設智慧型博物館中的應用，主要體現在以下幾個方面：

3.1 完善博物館基本職能

博物館的基本職能包括學術研究、陳列展覽、文物收藏。在大數據出現之前，三個職能基本上是獨立運行的，均采用傳統的手工作坊模式來完成。在大數據出現之后，通過大數據技術完成館內海量文物的數據提取與收集工作，并對以往的研究數據進行分析和挖掘，加上非結構化數據作為補充，給博物館的藏品管理和研究帶來技術性的革命，此外互聯網、物理網以及聲光電應用技術的日趨成熟，在藏品的表現手法上實現一種新的突破。中國文物網中提到2010年對83家國家一級博物館2008-2009年運行狀況進行評估，發現這些博物館代表性原創臨時展覽在創意、內容設計、形式設計以及輔助推廣方面差異很大。其他原創性臨時展覽和輸出原創性臨時展覽的水平也有天壤之別，但在整體或某些方面已初顯各類博物館原創性臨時展覽的主要特征。博物館使用大數據技術，對海量的數據進行分析，在地域文化研究的基礎上，結合博物館的本土文化內涵，提煉出有文化價值和典型意義又符合公眾關注點的展覽、活動主題，走專題博物館發展之路。

3.2 增加商業拓展模式

近年來網絡購物深入人心，充分反應了社會發展的需要，以實體商店作為旗艦店，網上虛擬商店作為營銷，廣大的網絡顧客和粉絲成為客戶關系渠道，這種網絡購物讓人們的生活更加便利。此種模式引申到博物館的商業營運中，同樣給博物館的觀眾帶來了便利。在建好虛擬博物館的基礎上，可以把文化商品的內容融合進去，比如在介紹某一個文物藏品的頁面上，增加一個“把文物商品帶回家”的鏈接，引導觀眾進入相關的商品銷售頁面，這就方便了觀眾把“博物館”帶回家。

以佛山祖廟博物館為例：該館除了具有博物館的三大職能外，尚有部分的商業營運項目，主要由游客服務中心負責。比如：銷售由本館開發的相關藝術品、紀念品，并結合館內文化品牌打造各類群眾參與度高的傳統民俗文化活動。目前，游客服務中心采取的單一運作模式，由各商店營業員進行推銷，服務對象僅局限于來到祖廟博物館的觀眾。而博物館的觀眾與顧客是有區別的，觀眾轉化為顧客是需要營銷的。營銷的方法有很多，但始終離不開對數據的統計。如果打破傳統營運模式，采用網絡大數據，我們能從產品的生產一直到顧客購買形成一條詳細數據，并對每一條數據進行匯總后統計分析，挖掘數據背后所反映的銷售情況，在得到準確的信息數據后對產品進行調整，同時服務對象也得到擴大，沒來到博物館的人可通過網購享受到服務。這樣既能避免產能過剩的問題，更能滿足顧客對產品的需求。完善社會公共服務

早在80年代博物館作為公益性社會文化結構，為社會發展和人民大眾提供服務就已經明確其全部工作的主旨和目標。隨著人民大眾的綜合素質、欣賞水平、觀賞閱歷的不斷提高，人民大眾對了解藏品的歷史和博物館背后的文化底蘊更加感興趣，陳舊的展覽和管理水平已經無法滿足絕大部分的觀眾要求。大數據時代的到來，可以在完善博物館內部臧品管理系統與研究的基礎上，結合前期對觀眾數據的分析統計，及時調整展覽、藏品的內容，盡可能的滿足大部分游客的觀賞需求。

4 大數據在建設智慧博物館過程中所產生的問題

4.1 成本問題

大數據的應用必須要有大技術來支撐。海量數據的采集、存儲能力，高速處理能力，分析和統計都必須要有強大的軟件和硬件來支持，并且對人力投入和操作人員的技術水平都有超高的要求。對于依靠國家財政支撐的公益性博物館而言，在資金上的投入是有限的，想要完成大數據項目的開發和利用，盡可能的與第三方專業公司達成合作項目，在互贏互利的情況下，推動博物館大數據的發展模式，提升博物館的綜合實力。

4.2 人才培養問題

大數據的興起，不是近年才出現的熱題，在數據應用方面卻早有先例。按以往慣例，在新型技術引入之前，必定會由政府主導，在教育上著重投入培養這方面的人才。因此，在大數據時代，數據管理人才必然會成為數據密集型分析技術下的稀缺人才。而作為博物館，數據管理不可能一日無人管理，只有在日常工作中，培養一支具備較強博物館專業知識同時又懂得數據管理利用的人才隊伍，才是解決問題的根本辦法。

4.3 安全和隱私問題

博物館在應用大數據技術為觀眾提供全方位服務的同時，必然要獲取海量的數據，其中肯定會包含游客的個人隱私數據，如何保護個人隱私數據不被其他機構非法利用，是大數據時代下不可避免的問題。在互聯網時代，如果需要采集用戶信息，博物館一般會采用“許可和告之”等模式，由客戶自己輸入數據方便采集。在目前尚無明確數據安全保護權利義務的歸屬問題以及頒布相關法律法規條款之前，數據使用者無疑成為責任方，因此大數據的廣泛應用，需要博物館建立健全的、安全的數據收集、保存和利用機制，同時也要博物館工作人員具備良好的職業操守和道德素養，在保護公眾個人隱私的前提下，完成博物館的大數據應用。

5 結語

大數據的到來，在國外已經掀起了熱潮，盧浮宮已經與IBM合作大型設備維修管理系統軟件解決方案的綜合數據庫能對博物館各個流程進行可視化操作，包括展室及設施系統的初始規劃、清潔、維護及廢棄處理，大大提升了盧浮宮的管理效率。國內博物館對于大數據的應用還處于初級階段，我們應該著力于基礎設施建設與原始數據的采集，在獲得完整的數據鏈后，再根據博物館的實際需求情況對數據應用進行合理開發利用，切記盲目跟風。

參考文獻

1、《大數據技術及其國外發展情況》 電信技術研究 2013年第2期

2、《“大數據”對博物館的啟示》 中國文物報2013年9月4日第 006 版

3、《大數據環境下博物館的機遇與挑戰》 《文化力量與博物館的挑戰》2013年12月1日

4、《淺談智慧博物館發展新趨勢》甘肅科技第30卷第16期

5、《淺析大數據時代博物館的服務創新與發展》 中國紀念館研究 第一輯

6、《國外大數據產業的發展及啟示》 《金融經濟》2013年9月

7、《智慧博物館的體系建設》 中國文物信息網

8、百度百科大數據