共享藝術的供需匹配問題研究

賴思璇

（廣州南洋理工職業學院）

一、緒論

時下熱詞“共享”充斥在我們的生活中，“共享單車”“共享租房”讓共享經濟流行起來，微信、支付寶等在線支付讓付款輕松簡便，其實，共享事物就一直在我們身邊，還需要特意提“共享”字眼嗎？藝術，其實一直在我們身邊，隨時隨地都能欣賞到。譬如，打開你的手機，海量精美的藝術圖片任你欣賞，任你甄選。還有在我們的公共廣場、公園、美術館、地鐵、公交站臺，都有大量的城市雕塑或者藝術品，我們可以隨地觀賞，一路不停。共享汽車和共享單車引爆大規模的商業應用之后，共享藝術品租賃的萬億產業風口也要來了，“藝術銀行”的藝術品租賃模式將引爆億萬藝術品的產業鏈。藝術“物聯網”的規模化應用也將引爆下一代的“物聯網”產業風口。

（一）共享藝術的背景

隨著經濟和社會環境的發展，藝術市場日益擴張，全球藝術品市場的每時每刻被交易的藝術品在數量規模上呈現出了前所未有的上升趨勢。

目前，藝術品市場分為一級市場和二級市場，一級市場以畫廊業、藝術品博覽業為代表；二級市場就是拍賣業。然而，無論是一級市場還是二級市場，藝術品的成交價格都非常高。藝術品更多的是作為投資品，而不是消費品。雖然近年來起源于歐美，以藝術品租賃為主要業務的“藝術銀行”在國內也逐漸興起，但是按照行業慣例，承租方承擔藝術品售價50%的押金，同時還要繳納售價30%的租金。這就使得“藝術銀行”的規模受到了一定的限制，成交量一直不高。

共享經濟的出現，為個人和普通企業消費藝術品提供了可能。共享經濟與藝術市場相結合，有利于滿足大眾消費藝術品的需求。我們時下的“共享藝術”是怎么樣一個概念？其實核心就是一個“租”，即把藝術品租給有需求方，讓數量單一的藝術品分享給各大用戶；或者是開發若干份藝術名家作品的版畫復制品，再把這些版畫賣給社會上形形色色的各類消費者。產品的供應商通過流動的運作模式，把藝術品輸入市場，轉移到需求方手中，其實在無形之中也傳播了藝術，更多傳播了藝術品的裝飾效果。

（二）研究意義

隨著“互聯網 +”的發展，我國社會進入移動互聯網時代，而共享經濟便是在這樣的時代背景下誕生的一種將閑置資源或服務進行分享的新興商業模式。共享經濟的出現，極大地改變了消費者的消費理念和消費方式，帶來了社會經濟生活的全新變革，使消費者更加在意產品的使用價值和供需匹配度，而不是僅僅追求獲得產品的所有權。盡管目前許多藝術品消費者購買藝術品的目的還是以保值、升值為主，但站在企業用戶的角度上，大多數企業更關注的還是藝術品本身的藝術價值與陳列效果。博物館級復刻的方案，讓出租藝術可以不拘泥于某一特定藝術派別，不受藝術品投資價值影響，而專注于藝術品質量。對于無投資、收藏需求的各類企業和機構而言，高質量復刻作品的裝飾價值顯然要比普通原作好得多，更能彰顯企業的文化品位。本文在共享藝術平臺的供需匹配的需求下，從對藝術品進行特征分類，再以收集的用戶消費習慣和偏好藝術品的數據出發，多角度考慮影響用戶購買的決策因素，結合個性化推薦算法，設計出切實可行的供需系統，具有一定的現實意義。

表1 共享藝術平臺的參與者

二、Y公司共享藝術平臺簡介

（一）Y公司共享藝術平臺簡介

以“讓文化藝術融入生活”為使命，以“藝術品的搖籃與母艦”為愿景，Y公司創建了共享藝術平臺，并且是一個較為大型的藝術分享平臺。其目的就是針對全國2000多所具有動畫、漫畫、環藝、視傳、產品、VR、軟件、數字媒體、計算機技術、微電影、劇本寫作等專業的院校，把教師的優秀作品和特色課件，學生的創意作品、衍生品設計、IP項目，知識產權等，搭建起一個集欣賞、學術交流、交易與孵化為一體的綜合性、專業性、前瞻性、數字化、娛樂化、交互化的大型交易平臺。平臺將覆蓋全國3600多萬大學師生，每年超過千萬的點擊量，數十萬件畢業作品，以及每年《XXX藝術設計大賽》的幾萬件作品，涉及所有科學與藝術學科門類，包含：賽事新聞、專家授課、特色課件、獲獎精品、畢設大展、藝術教育、IP 交 易、同學自營、職場招聘、寫生窮游、好友私聊、校友論壇、一元奪寶等綜合型APP展示平臺。Y公司通過集成整合的互聯網生態平臺，對線下藝術空間資源進行整合，將線下的合作餐廳、美容院等店面作為藝術作品展示和流轉的平臺。

（二）商業模式介紹

1.市場定位

要想解決當前共享經濟模式下產品的供需匹配問題，首先可以從優化供需匹配模型的角度，將用戶需求按不同類型進行細分，然后分別建立模型，通過精準的供需匹配，為不同需求類型的用戶合理提供共享經濟產品。共享藝術平臺的市場定位可以從參與者和平臺提供的服務來分析。目的就是把創造力轉化成生產力，把創意兌換成價值，把藝術輸出變成經濟回報，讓大家把日常創造的成果，通過平臺嫁接到市場，實現自身勞動成果的價值體現，避免出現無人問津的局面。

共享藝術平臺的參與者主要可以分成藝術品生產者、藝術品消費者、線下藝術品展示空間的提供者。

平臺提供的服務中，為使各參與者的需求信息對接為關鍵，即整合平臺中不同節點所能提供的產品和服務，來滿足其他節點提出的需求。具體表現在藝術品生產者和線下藝術品展示空間提供者向平臺提供信息后，平臺將藝術品與藝術空間進行匹配，促使藝術作品在藝術空間上架展示后，與消費者達成交易。APP藝術教育培訓生態服務平臺，由Y公司針對有藝術學習需求的人群專業打造，旨在借助“互聯網+”傳播力量，幫助有藝術學習需求的人和藝術培訓機構搭建信息互通的橋梁，從而幫助藝術學習者量身定制適合的課程，提供技能展示的平臺。同時，幫助各大藝術培訓機構互聯網化，提升企業形象，促成藝術學習者和藝術培訓機構健康良性發展。這些網上展覽，涵蓋繪畫、雕塑、攝影等多個美術門類，涉及青銅器、玉石器、金銀器等諸多文物精品，受到觀眾的普遍歡迎。

2.經營系統

藝術品共享平臺運營管理系統包括用戶終端、云端、藝術品生產者提供終端、展示空間提供終端和藝術品提供終端。用戶終端用于獲取用戶的需求，發送到云端，并接收云端發送的信息；云端用于接收并處理用戶端發送的信息，以及其他終端發送的信息；藝術品提供終端用于接收云端發送的藝術品供應需求，并向云端發送費用信息和藝術品供應憑證；服務提供終端，用于接收云端發送的服務需求，并向云端發送費用信息和服務憑證；云端分別與用戶終端、藝術品生產者提供終端、展示空間提供終端和藝術品提供終端通信連接。

在共享藝術平臺上完成交易，可以簡單分為以下四個環節：

第一，藝術品生產者和線下藝術品展示空間提供者向平臺提供信息。如藝術品生產者可以提供其收藏藝術品的照片、地理位置、價格等全方位信息供消費者觀看。藝術品展示空間提供者具有一定的信譽和觀眾群體資源，也會成為生產者的考慮因素之一。通過網絡外部性進行需求的增大。

第二，平臺將藝術品與藝術空間進行匹配。此時，平臺會根據生產者能夠承擔的展示費用和藝術品價格來自動匹配適合的展示空間。

第三，藝術作品在藝術空間進行上架展示。

第四，藝術品消費者通過共享藝術平臺購買下單。

三、共享藝術的供需匹配問題研究

藝術家與重要的“外部人員”（包括通過各種途徑對藝術品的創作有貢獻的人）之間的合作在藝術實踐創作的歷史中屢見不鮮。雖然這些藝術品是集體創作的結晶，但通常會有一個神秘的單一作者受益于這些為藝術品作出不同的貢獻的參與者。他就是藝術的最終擔保人—“藝術活動的紅衣主教”。對于網絡藝術（Net Art），交互式的活動假定藝術創作需要發揮一些藝術家不能完全掌握的計算機技能，即藝術裝置需要懂得算法編程的計算機程序員來完成。一項計劃最初由個人發起，但考量調解的余地、翻譯和協商，都能促進對計劃的理解，使其變為一項多人共同分擔的工作。

表2 用于匹配系統的打分矩陣

本章試給出基于推薦算法的藝術品匹配系統的基本思路，能夠基于線下藝術空間的門店的用戶消費及購買行為，分析出該門店的用戶特征及購買偏好，進而向提供藝術空間的門店提供較為準確的藝術品選品。

（一）匹配系統設計

1.藝術品特征提取

隨著高科技的發展,藝術品和文物的數字化已不再是一個問題，加上數碼噴繪技術和彩色墨水質量的不斷提高,市場上出現了許多數字產品,如數字油畫、數字國畫、數字書法、數字版畫、數字剪紙、數字刺繡等數字藝術復制品。國內外藝術品復制和圖像拼接技術的研究現狀、應用領域,系統介紹了圖像拼接的基本流程和關鍵技術,對圖像配準和圖像融合的主要方法。在特征匹配方面,請專家設計出藝術品的特征劃分并確定歸類標準，并對共享藝術平臺的產品池以此為依據進行特征采集。基于K-D樹搜索算法,采用了改進的BBF搜索算法提高特征點的搜索效率;在特征提純方面,采用了RANSAC算法過濾外點,去除冗余和誤匹配對。為了去除拼接過程中可能產生的裂縫,提出了一種改進的多波段融合算法對配準后的圖像進行無縫拼接,以解決常規圖像融合算法中的圖像模糊現象。

2.采集數據提取用戶偏好

主要采集合作的線下藝術空間門店的目標用戶數據，目標用戶是指在門店內的消費者，主要采集的數據包含用戶對不同藝術品的偏好、評價等行為。還包含用戶的屬性特征，包含用戶所在的地理位置、年齡層次、性別、職業等。對不同藝術品的偏好、評價可以用m×n的打分矩陣表示用戶對物品的喜好情況，一般用打分來表示用戶對商品的喜好程度，分數越高表示該用戶對這個商品越感興趣，而數值為空表示不了解或是沒有買過這個商品。

由于合作的線下門店一開始并非經營藝術品，所以想要獲取準確的用戶偏好信息，需要對門店用戶采取合適的方法進行預調查，如問卷調查法，來采集數據；在門店運營成熟后，數據的采集將更加便捷準確，可通過平臺用戶的購買記錄和評價來獲取。

3.使用多種協同過濾算法

考慮到藝術品的非同質化并增加匹配系統的準確性，藝術品匹配系統中采用多種推薦算法的方法。由數據采集后得出用戶屬性、用戶偏好，運用推薦算法得出最終的匹配列表。

4.得到初始推薦的結果

綜合所有以上算法運算得出的匹配列表，得出給特定線下藝術空間門店的初始的推薦結果。

5.篩選過濾

過濾包含算法中的過濾和人工干預過濾。算法過濾，首先過濾不同推薦結果中重復的商品，確保推薦商品唯一；其次，過濾由于特殊不滿足上架要求的藝術品，最后得到最佳匹配結果。

（二）推薦模塊設計

推薦算法可分為基于用戶的協同過濾算法和基于商品的協同過濾算法。基于用戶的協同過濾算法是指找到與待推薦商品的用戶u興趣愛好最為相似的K個用戶，根據他們的興趣愛好將他們喜歡的商品視為用戶u可能會感興趣的商品對用戶u進行推薦；基于商品的協同過濾方法是根據已存儲的用戶對商品的偏好信息，直接根據之前存儲的商品之間的相似度，將用戶可能感興趣的商品推薦給用戶。

1.基于用戶的協同過濾算法+基于商品的協同過濾算法

在共享藝術平臺中應用基于用戶的協同過濾推薦算法，可主要分為三步。首先找到與目標線下藝術空間門店相似的用戶集合，然后提取出這個集合中用戶喜歡的藝術品。由于藝術品具有獨特性，所以最后還需在藝術品池中找到相似的藝術品作為選品推薦的初始結果。

該方法使用了兩層協同過濾算法，尤其適用于新合作的缺乏用戶偏好數據的藝術空間門店。

2.基于商品的協同過濾算法

在共享藝術平臺中應用基于商品的協同過濾推薦算法，可主要分為三步。通過提取出的門店對于藝術品的偏好，最后再在藝術品池中找到相似的藝術品作為選品推薦的初始結果。

該方法更準確，適用運營中的存儲了用戶偏好數據的藝術空間門店。

3.混合的協同過濾算法

也可對方法（1）和方法（2）進行權重分配，得出的混合結果作為選品推薦的初始結果。

四、結語

我們現在了解到的“共享藝術”的現狀：出租畫作，人人皆能享受。然往深里說，卻也沒法真正像共享單車、共享汽車那樣實現廣泛的共享，這是藝術品行業本身的局限性所造成。這種狀況，也給許多藝術品電商和大眾買家造成困擾，無法準確把握產品特性和市場節奏。許多企業寧愿購買廉價的印刷品、裝飾畫，也不愿一次性買斷藝術品。那眼下的藝術品租賃，能否為消費者解決藝術品鑒定的難題呢？

本文對新興的共享藝術商業模式進行了詳細的背景介紹，并討論了其未來的應用價值。通過對Y公司的共享藝術平臺及其商業模式的描述與分析，筆者發現了此類平臺需要解決的重點問題是進行平臺的參與節點之間的供需匹配及其算法系統的設計。最后，筆者根據現有設備以及理論知識，對此類平臺進行分析研究，并設計出切實可行的供需匹配系統。