7月10日上午9时，第十五期北京大学可视化暑期学校第六讲开始。由来自南京大学的陈静老师为学员讲述数字人文在数字博物馆展览中的应用。本讲座将以博物馆发展为讲述线索，为学员剖析博物馆到数字博物馆的发展脉络，分析当下数字博物馆的发展趋势。案例讲解四个方面内容-从董其昌到宋徽宗: 后疫情时代博物馆的数字化阐释、基于数字人文的中国传统色彩知识体系研究、首都图书馆项目、AI赋能下的策展工作流程。
数字人文研究在展览中的应用
陈老师首先向大家科普了国际博物馆协会对博物馆的定义及之后的演变与发展。在2022年的最新修订中，博物馆被定义为是一个为社会服务、非营利的常设性机构，对人类有形和无形遗产从事研究、收藏、保存、阐释与展示。博物馆向公众开放、具易近性与包容性，促进多样性和永续性。博物馆以伦理、专业和社群参与的方式运作和交流，为教育、娱乐、反思和知识共享提供各种体验。
2022年博物馆新定义
对博物馆的研究关注四个要点：一、博物馆藏品的研究，二、博物馆存在哲学、目的与功能的研究，三、博物馆功能面实体与其运作方式的研究，四、人与其所处环境的研究。近年来随着教育活动等的发展，人的活动，人本设计与用户体验等也纳入了博物馆研究的要点范畴。接着是博物馆历史发展的介绍，从概念诞生初期与个人的收集癖好有关到18世纪科技革命建立现代生物分类后，现代博物馆开始按照更科学更系统的方法进行分类与展示。陈老师以特殊的博物馆-爱丁堡的外科医生手术大厅举例，该博物馆以医学外科手术人的器官骨骼等进行分类展示。博物馆正在从无序转变为有序，新的博物馆将建立一种秩序，所有的展品都以科学的方法进行分类，试图构建理性的世界观，并从关注摆放的关联更进一步建立一种情感连接等等。
爱丁堡的外科医生手术大厅博物馆
陈老师介绍西方博物馆学研究中有很多与公民教育有关的工作，相关概念规则被引入了中国。在博物馆的特殊的空间中建立人与知识的联系，博物馆的强知识性通过它的空间和物来组织完成。博物馆在组织时会建立一些需遵守的规则，这种规则关系是一种政治性或教育性的关系。相应的在博物馆的场馆设计中，也存在一定原则如照明、展览、通道等方式的规则。
时至今日，打造数字博物馆已成众多博物馆共识，区别于传统博物馆对空间、产品规则的秩序，目前数字博物馆分类是三类，第一类是博物馆官方网站，第二类是谷歌或百度的平台，第三类是特定数字内容的线上版，如某艺术家的短期展览。国内关于数字展览的讨论褒贬不一，罗斯·帕里基基于网络媒体的特征，概括技术平台为数字博物馆带来的优势：第一是“自动化”批处理的数据库形象分类逻辑分明。第二个是互联网数字化空间打破真实与虚拟空间，创造新的展览形式如虚拟vr等。第三个是网络模块化问题造成数字博物馆在形象内容和视觉经验上的的“离心式和地方化的品质”。第四在于网络流动的“易变性”容易打破博物馆既定体制对环境的控制。
从技术实现的角度看，一个完整的数字博物馆至少需要具备以下四个要素：（1）信息资源，（2）数据库，（3）网络，（4）虚拟展示平台。数字博物馆发展有四个阶段，在第一阶段（1980-2000）：信息文遗，中国开始了藏品管理信息系统建设并建立藏品数字档案。第二阶段（2000-2020）：数字文遗，数字技术全面应用于展览、研究、教育、数字产品开发等方面并呈现出平台化和集成化特征。在此期间，中国非物质文化遗产网、故宫博物院线上数字文物项目“数字文物库”等上线。第三阶段（2020-至今）：智慧文遗，以数字文博为基础，更多先进的科学技术被应用于藏品数字修复、藏品数字展示和数字内容传播等场景。
数字博物馆发展第三阶段
陈老师介绍从技术方面的考虑，数字博物馆发展有四大趋势。趋势一：数据驱动，深度挖掘文博知识宝库，提供多维知识发现路径。讲解案例如故宫的知识图谱应用与谷歌台从多维度、整合各个博物馆数据。趋势二：设计驱动，充分提取文化元素，开放共享文化创意工厂。趋势三：内容驱动，充分挖掘藏品背后的文化故事，形成专题线上展览。趋势四：创意驱动，游戏化设计，强联结交互，助力大众化参与。从彼得·沃尔从整体博物馆发展考虑提出三点建议：第一，博物馆网站应该总是根据变化与暂时性的假定来构建，第二，网络应该开发其有力的交互能力，第三博物馆应开发网络的深入检视表面之下的能力，呈现出知识的多重层面。
数字博物馆发展四大趋势
从董其昌到宋徽宗：后疫情时代博物馆的数字化阐释
陈老师谈及数字人文是一门跨学科的研究，数字人文提供了挖掘、组织、展示文物/艺术和相关知识的新方式。她向学员展示主题项目-从董其昌到宋徽宗: 后疫情时代博物馆的数字化阐释。陈静老师提到近两年博物馆的热点一为政策导向添加数字内容，二从市场效果上对视觉冲击力的需求高。强调对博物馆阐释的功能。通过对藏品数字资源及其他相关信息的的进一步挖掘、解构与整合，以数据的力量和美感，在基于科学信息的前提下，多元而融合地在虚拟空间中呈现出实体藏品无法完全传达的内容。数字人文的方法和手段则为数字阐释打开了一扇门。
然后陈老师为学员们继续介绍从董其昌到宋徽宗项目。此项目在3D的同时做了很多原本的实体，辅助观者的理解并包括一些网站小程序。此大型的专题在董其昌丹青宝筏：董其昌数字人文专题中展示。第一个内容是大事年表，是传统历史研究时间线的主要方式。以时间线为主要线索，表现董其昌的一生，细分他人生中的各种事件。在一个更大的社会语境里进行世界性的交叉对比。第二个内容是董其昌的人物关系，此项目更偏向于人本身。
董其昌大事年表
董其昌人物关系图
后续项目“宋徽宗和他的时代”关注包括拓展人、事、物、空间四者之间展示。融入政治史、社会学、经济史、文献学等多学科角度，帮助观众对人、文化乃至背后社会元素的多元化解读。采用图谱化总览界面，时空地图页面两种形式，从综合、分类两个维度，多样化聚类并深度分析北宋末年历史事件的政治、经济、文化内涵。以及灾疫与战争和平的关系。再者陈老师解读了书画类文物，形成了书画文物的概念模型和知识图谱，通过机器学习、识别，各类绘画元素得以整合呈现，有机关联。人物方面以宋徽宗板块以人物为中心，展示宋徽宗本人、家庭、政治人物关系及其对北宋末期历史及文化走向的影响。串联起整个时代，达到多维的呈现。此作品是全面呈现北宋文学、书法、绘画等著名艺术家的时空分布规律，创作流行趋势及具体的作品实例。
宋徽宗和他的时代系统页
基于数字人文的中国传统色彩知识体系研究
第二个案例是关于中国传统颜色知识体系研究的案例。案例重点是在于它为展览提供内部的知识。颜色是能切入探索文物的一个小点，其涉及到知识的原真性问题。陈老师会讲述在博物馆中对于纺织或服饰类文物，相关研究到色彩转换的系统的项目过程。项目旨在以文献典籍为基础，从词汇、语料的角度对色彩名称、分类及其历史演变进行梳理研究，同时结合实物及染料成分分析、植物染色知识及工艺、实物图像采集及识别等，探索并建立基于数字人文研究方法的中国传统色彩知识系统。在该案例讲解中，陈老师给大家介绍色彩背后的文献知识的分析分类，区别于传统的博物馆文物研究，本项目以数字的方式记录，进行颜色色彩的记录测量测试。研究目的是从实物到数字建立一套相应色彩标准。我们目前看到的文物都是褪色或仿制的效果，通过系列复原方法，得到文本本身或时代的颜色属性。在一整套的知识体系支撑下，产出一系列的数字展示项目。包括线上、线下以及一些数字化成果和行业标注规范。
图片色彩特征分析
首都图书馆项目
陈老师介绍的第三个项目是首都图书馆的案例，在空间叙事的领域范围，探讨“形式上”的空间和“真实”的空间，以空间叙事为策略，突破时空二维，建立跨越时空地点的z轴，加深历史深度。陈老师团体通过在地形图、古代地图、卫星标注图、都城三维模型和地标建筑模型来进行复原，以北京轴线为起点，建立一幅城市空间和社会生活的“卷轴画“。在画卷中，没有主客体的二元对立，主体融入了对象之中，或行或止，于景物变化中感受时空，实现了心灵与宇宙的深刻交流。将人物密度、商业体等内容通过一定手段恢复，置入可视化系统中，让人了解感受当时时代特征。团队在主题叙事的范围下，选择了“天”、“地”、“人”三大主题，串联故事讲述。接下来展示了数据前期和审核，根据专家意见分为七个时期，对应系列化结构与非结构的内容。建立底端数据库，选取部分展示内容。建立数据规范、数据的清洗，询问领域专家审核。第三部分是对GIS历史地图标注的内容，包括了不同时期的地标和参考，整理各时期建置的沿革，生成GIS标注样例，然后通过以上数据建模，展示了单体建筑的模型实现。聚合都城沙盘模型。接下来一部分是设计绘画复原图的工作，介绍了其中部分AI训练的情况，最后展示了目前的开发Demo。
金代仁政殿模型
AI赋能下的策展工作流程
分享的最后一个案例与AI赋能、策展工作以及实体数字化后的数据有关。陈老师提出目前的在其中用户调研的问题比较薄弱，用户的观战体验、教育体验、反思与思考较少。想以线上互动交互的方式，辅以AI参与测量。介绍了数据管理的概念，数据发展、策展人等采取AI帮助思考与互动。在AI赋能下的策展工作流程主要关注三个层面，分别是底层数据层，增强语义的数据层，增强多线程的交互。包括CV分析的加入，然后还有一些生成到最后就是综合应用。在过程中改变用户传统路径，从原来的index搜索索引模式改变为通过数据的管理数据之间的关联，建立访问路线。不过陈老师也介绍到此方法有一定的利弊，在没有足够文化背景的前提下会探索受限。以及包括项目维护、数据安全与隐私等都作为展览的评估带来一定负荷。
AI赋能下的策展工作流程关注的三个层面
在本案例中陈老师展示了前期的数据收集，包括九个博物馆的82万条数据，通过数据整理，完成基本的数据分析，包括对象、对象特征等。在AI驱动的多模态数字策展实践中，考虑从数据到资产对象的重新评估与测算。在文物对象上贴上不同标签，通过AI驱动的标签可能存在一定误差与变化，希望以多维度的关联，不断生成关联的过程。个人用户思维和联想与内在的关键性联系是发现博物馆和观展的路径之一。通过记录和观察路径，可以看到用户行为路径所体现的艺术品偏好和一系列特征。在案例过程中，陈老师团队通过人工进行了主题聚类，核实并匹配，在图像上做了半监督和无监督的尝试，找出提示关键词，进行预训练。
在陈老师展示的N-museum的网页中，一开始以漫游性质准备了100个主题，此页面具有一定的探索性质，在用户进入下一页时将展示全景的数据河流图，以及在主题点可以查看建立的关联。最后用户在使用网站后会生成一张单独的海报，显示个人路线图，表达用户在过去一个月中看过的展览，展览聚焦的主题等信息。
N-museum网页界面
陈老师的分享内容到此结束了，接下来陈老师回答了老师同学们的几个关注问题，简介了项目消失的珐琅VR，讲解了在AI驱动的项目中，对于数据生成，随机性和人工审查的问题。
最后袁晓如老师宣布北京大学可视化发展前沿暑期学校的线上部分全部结束，后期将进行线下的学习，同时也介绍了后续的系列活动，期待大家的参与。
