原创《对《机读白石老人自传A综述部分的纠错》
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向 帆,朱舜山
摘 要 文章通过举证违背事实的信息要点,纠正了《机读<白石老人自传>——艺术史数字人文研究方法初探》中的错误表述和观点：ImagePlot软件并非由文化分析实验室开发；纽约现代艺术博物馆(MoMA)项目并非用ImagePlot来实现；全国美展视觉化平台AwardPuzzle没有依靠曼诺维奇(Lev Manovich)教授的工具与方法,更没有在ImagePlot基础上开发,“可进行的分析尚显粗疏”的判断不符合逻辑；将曼诺维奇教授研究聚焦于网络媒体归因于素材获取难易没有依据.
关键词 视觉化 图像 ImagePlot AwardPuzzle 纠错 全国美展 列夫·马诺维奇
引用本文格式 向帆,朱舜山.对《机读<白石老人自传>》综述部分的纠错[J].图书馆论坛,2017（10）：29-33,42.
《图书馆论坛》2017年第7期的《机读<白石老人自传>——艺术史数字人文研究方法初探》(以下简称《机读<白石老人自传>》),综述存在与事实违背、推论不严谨之处,作者范桢先生在给笔者的来信中解释了推断的理由.作为被评论的案例作者,我们通过举证违背事实的信息要点,纠正该文综述部分的错误表述和观点.
1 ImagePlot研发者是软件研究创新实验室而非文化分析实验室
《机读<白石老人自传>》综述中写到：“纽约城市大学的新媒体学者列夫·曼诺维奇(Lev Manovich)和他的文化分析实验室(Cultural Analytics Lab)是目前备受瞩目的研究团队,他们开发的免费工具ImagePlot可以根据图像文件的大小、尺寸、色彩进行整体排列对比,已有项目包括对《时代周刊》(Times)封面(2009)、纽约现代美术博物馆(MoMA)的藏品(2011)进行视觉化分析,比较《科学》(Science)和《流行科学》(Popular Science)1872-2007 年的排版策略(2010).” [1]此段内容中有两处信息有违事实.
(1)ImagePlot是单机版应用程序,需要用户下载安装,将图像文件和数据表格存入指定的文件夹,通过软件在本地运行生成一张图像.该软件是列夫·曼诺维奇(Lev Manovich)①教授在加州大学圣地亚哥分校软件研究创新实验室(Software Studies Initiative)开发,他在完成这个项目后才转到纽约城市大学就职.在Github②上,ImagePlot的开发者信息指明是Software Studies Initiative,获得了美国国家人文基金会(National Endowment for Humanities )、加利福尼亚电讯及信息技术研究院 (The California Institute for Telecommunications and Information Technology)、计算和艺术研究中心(Research in Computing and the Arts)等的支持,曼诺维奇教授主导了ImagePlot的开发.
(2)《机读<白石老人自传>》称ImagePlot被用于对纽约现代艺术博物馆(MoMA)③藏品的视觉化分析,并举出引文《俯瞰：托马斯·沃瑟收藏的探索视觉化》[2]来证明.实际上,引文全文中并没有出现过ImagePlot,最后部分“注意事项”(见图1)则详细描述了开发者和开发工具的构成,笔者翻译如下：“这些工具是由软件研究创新实验室开发,在圣地亚哥和纽约,基于开源软件协议而发布.这个项目是纳达夫·霍克曼(Nad Hochman)于2013年7月在纽约现代艺术博物馆藏品部作为驻馆研究员期间开发的,其他的软件研究创新实验室成员在不同阶段均有所贡献,尤其是数据准备和图像处理方面.所有视觉化是本文作者(纳达夫·霍克曼及曼诺维奇—笔者注)所创作,我们感谢纽约现代艺术博物馆同事们的支持和鼓励.”此文恰好证明纽约现代艺术博物馆的“对象：照片”(Object：Photo)项目并没有使用过ImagPlot.软件研究创新实验室还有其它的媒体视觉化工具,如ImageMontage、ImageSlice、 VisualSense,该团队参与纽约现代艺术博物馆项目,并不意味着就使用了ImagePlot.
2 AwardPuzzle是独立开发的在线平台,没有依靠曼诺维奇的工具和方法
《机读<白石老人自传>》综述中写到：“依靠曼诺维奇的工具和方法,清华大学美术学院向帆对1984—2014年全国美展的2276幅油画作品进行可视化分析是国内仅见的研究.”[3]
我们迄今没有获得过任何来自他人的工具和方法,也没有人质疑过我们对全国美展视觉化平台AwardPuzzle(见图2)的著作权.AwardPuzzle开发始于2014年10月,2015年夏天公开于网络上(http：//166.111.121.39/AP/desktopC_ cargo.html).AwardPuzzle迄今获得了2008次独立IP的访问；关于AwardPuzzle设计的相关文章获得了136次下载；关于这个项目的分析结果《数据的追问》在7天之内获得了超过3万次阅读量,呈现了中国美术界尚未关注到的现象.
AwardPuzzle的技术开发部分由朱舜山个人完成.朱舜山曾就读于中国科学院和美国麻省大学计算机系,作为软件架构工程师曾就职于美国多个通讯和网络工程公司.正是基于朱先生对算法、数据库和数据传输方面的宝贵经验,我们解决了2276张图片在线实时交互、动态、分析和查找功能所面临的计算挑战,甚至尝试做出手机版本.
AwardPuzzle在功能、内容、速度和原理上都和ImagePlot有着本质的不同.如果范先生使用过ImagePlot,会明白它是一个单机版的通用图像处理软件,只能运用几个参数来布局图像分布,只能生成静态的低维视觉化画面.而AwardPuzzle是一个有主题的交互视觉化平台,有自身的参数限定,可以以5种以上的视觉化形式来交互地观察图像,并能够让用户同时看到宏观与微观的景象.
范先生说“的确没有试用Imageplot”,而是根据笔者发表的论文多次致谢曼诺维奇教授(如“致谢Lev Manovich教授在直接数据视觉化研究方面所贡献的知识及启发”)以及论文中曾经引用其文,就推断AwardPuzzle的研发“依靠曼诺维奇的工具和方法”.范先生解释错误推导的原因是笔者发表的文章中未指出ImagePlot的局限和AwardPuzzle的新贡献,只说了AwardPuzzle是视觉化平台.这些理由不成立,因为作品的致谢对象不可能成为成果的著作者或工具和方法的赋予者.实际上我们多次以不同形式公开地发表过对AwardPuzzle的开发设计思考.
3年前笔者使用过ImagePlot,它作为单机版通用图像文件分析软件出现得非常早,听起来是一个安装后就可以分析海量图像文件的软件.我们第一次安装失败,多次分析后发现是软件本身的问题.经和曼诺维奇教授联系,他发来一段辅助安装代码,我们才安装成功.ImagePlot生成静态图像耗时非常长,也只有非常少的形式,不是色环排列就是纵列.当我们面对鸟瞰的上千张画面,能够看到其中趋势并发现极端图例(分布位置极端的图像),却不能看清楚图例的细节.虽然ImagePlot不能完成我们需要的功能,但启发了我们自主开发AwardPuzzle,让人同时拥有宏观和微观的观察能力.
每个软件产品各有所长,都处于不断迭代升级的过程之中,都有历史性的意义.作为AwardPuzzle的作者,我们能够做的就是尽量让更多的人使用它或分享我们创作中的思考,而它的意义也许更适合留给中国当代艺术评论家、艺术家、研究者们来评价.因此,我们将AwardPuzzle开发变成一个让所有人可以公开使用的网站.从一般使用者来说,AwardPuzzle是一个信息视觉化平台；从开发角度来看,它是一个独立开发的软件.范先生定义AwardPuzzle是运用ImagePlot开发的,为AwardPuzzle增加了一个根本不存在的技术支持,与事实相违背.
3 AwardPuzzle不提供分析结果,“分析尚显粗疏”的论断不成立
《机读<白石老人自传>》中云：“ImagePlot 仍然需要将图像人工制作成电子文件,如向帆分析的全国美展油画就是她和学生一一扫描录入的,色差、尺寸比例等问题难以控制,时空、作者等信息依靠人工录入,可进行的分析尚显粗疏.”[4]“尚显粗疏”的分析并不存在,因为时至今日,我们从未发表过对全国美展的任何分析性文章,也没有对全国美展的评奖机制、创作者的艺术水准等做出过任何判断；我们发表的《数据追问——全国美展油画作品视觉化解读》的网文及正式论文描述了基于视觉化设计的观察, 《视觉文献的视觉化设计——全国美展获奖油画作品视觉化工具Award Puzzle设计探索》[5]描述了Award Puzzle的设计开发思考.
人工录入手段也不能成为“尚显粗疏”论断的支撑.数字时代之前的文献都不是数字文件,图像录入需要经过描摹、摄影、扫描等人工录入过程,甚至连文本也经由抄临到机器识别来完成,这是一个必然的文献数字化过程.因人工参与数据录入而判定“尚显粗疏”,那么还有什么可以替代人类录入数据呢？虽然机器已经可以识别文字,但是文本录入仍然面临排版版式的变化、原文不清等问题,需要人工辨认和软件预处理、数据后加工.其它图像文献,如墓葬壁画、历史摄影作品和绘画作品历经沧桑,与原物相异,这些数字化后的文献对研究具有重要的意义.
范先生解释：“请注意,是‘可进行的分析尚显粗疏’,而且主语是ImagePlot,所以我这句话的意思是imageplot可进行的分析尚显粗疏.当然,以您的研究为例有些不太公平,但我仍然是有理由的.‘尚显粗疏’的参照对象是传统艺术史研究的风格分析,您排列的是时间、色彩关系、画幅、地理及获奖人5个参数,与沃尔夫林经典的描述风格的五对关系相距甚远(这一要求极高,所以我没有明示),而综述中我明示的是扫描的标准统一问题,您没有注明您和您的团队使用的扫描仪和扫描仪参数设置,而更严重的问题在于您可能也无法解决的,即图像来源出版物的拍摄、出版造成的色差.我行文不够谨慎的是还提到尺寸比例问题,没有注意到您的尺寸来源于出版物的标注,但您未提到您是如何统一尺寸比例的,文章图版和awardpuzzle网页版(http：//166.111.121.39/AP/desktopE_cargo.html)也让我以为您未对扫描图片进行比例调整.”AwardPuzzle是一个纯粹自发性的艺术作品,已经达到笔者呈现图像数据景观的创作目的,并激起了一定的社会反响.另外,艺术创作中并不存在标准动作、标准内容和标准方法,更没有按照五对关系来进行创作的要求.
4 曼诺维奇的研究重点并不是因为资料更容易采集而转向
《机读<白石老人自传>》云：“由于获取经典艺术图像数据比较困难,曼诺维奇的研究重点已经转向资料更易采集的网络媒体.”[6]并引用曼诺维奇教授发表于《国际数字艺术史期刊》(International Journal for Digital Art History)的《数据科学和数字艺术史》(Data science and digital art history)为证.实际上《数据科学和数字艺术史》没有提及“数据收集”(Data Collection) 这一主题或说法,而是聚焦于“数据科学”“数据分析”“数据视觉化”“数据挖掘”等(见图3).另外,曼诺维奇教授的论文摘 要中提及的多个项目涉及梵高、蒙特里安、Rothko、法国印象派、MoMA的20000万张摄影作品、100万页日本漫画、100万当代非专业艺术家等大量经典艺术图像数据,旨在举例证明“尽管数据科学技术并不能替代其它艺术史的研究方法,但是数据科学技术让我们以一种新的方式来观察熟悉的艺术的历史性资料,这也适用于当代数字视觉文化研究”.
笔者认为,无论在哪个学科,研究者应该根据研究目的来确定收集和运用数据,而不是根据文献采集的难易程度来决定研究方向.况且,现在已经有大量的历史图像文献被数字化,尤其是在“开放博物馆”等被广泛倡导的数据开源背景之下,可以获得大量被优化的图像文件,文献采集无论从硬件还是资源来说都不可能决定一个学者的研究方向.如果一定要推论曼诺维奇教授的研究重点为什么要转变,也许应该向他本人求证,虽然我们可以看到他把研究中心瞄准了当行社交媒体的公开数据.
值得注意的是,网络媒体数据并不意味着更加容易处理,相反,它是海量的动态的信息,比静态数据更挑战研究团队的技术水准.曼诺维奇教授最近公布的项目中出现了更多不同专业的合作者,这些项目的最终形式有些支持交互功能操作.例如,“百老汇大街上”(On Broadway) 项目并不是一个通用程序,而是针对基于百老汇大街的图片信息专门设计的.“百老汇大街上”的作者名单表明这样的实时社交媒体图像视觉化工作并不是更容易了,反而需要更强大的开发团队.作者名单的排序透露出研究工作的个人贡献,曼诺维奇教授排名最后一位,而第一位是毕业于纽约视觉艺术学院硕士课程的研究者和设计师丹尼尔·戈德迈尔(Daniel Goddemeyer).
以上考证及推论证实“曼诺维奇的研究对象转移是因为资料更易采集”的观点是不对的.
AwardPuzzle出现之前,没有任何艺术评论人、史学家看到过这么多历史文献,能够基于历史文献来做出自己的结论,因为人脑无法记忆2276张画面.我们并不因数据录入的难易来选择自己的课题,只要它能够揭示些什么,甚至有力地证实些什么,它就具有极强的现实魅力.
5 总结
本文举证《机读<白石老人自传>》综述中违背事实的内容：ImagePlot是一个可供下载的单机版软件,归属于软件创新实验室而不是文化分析实验室；无论是曼诺维奇教授,还是ImagePlot,都没有给我们开发AwardPuzzle提供过工具和方法；我们视AwardPuzzle为一个自主开发的主题性的艺术作品,至今未发表过任何基于视觉化的全国美展相关分析性文章,而只是呈现结果,并把分析的主动权交回社会大众,获得了具有影响力的反馈效应,不存在“可进行的分析尚显粗疏”的证据；曼诺维奇教授因为数据采集困难而转向社交媒体的推论是空穴来风.
笔者建议新入数字人文领域的人文学者掌握更多的数字技术,并一手考证研究对象.从技术角度看,人文学者如果拥有丰富的数字技术知识(或与工程师、设计师合作),可能会发现更丰富、甚至意料之外的信息.数字视觉化研究者本·弗莱(Ben Fry)说：“每一个独立的数据集都有自己的特质,需要适合自身的视觉化方法.”[7]
不管是传统人文研究还是数字人文研究,都必须进行严谨的考证.值得注意的是,纸本不再是唯一的考证对象,数据库也是重要的文献媒介,如软件、声频视频、博客、社交媒体,数字人文研究者应该主动学习数字媒体的机制和原理,而不是按照解读纸本的方式来解读数据.本文举出的都是研究中综述考证不严谨的问题,显现出研究者的数字媒介(统计软件、开源软件、视觉化方法等)知识不足.毫无疑问,数字人文研究必然需要理解数字技术的原理和基本概念,唯有如此,才能走得更远.
注 释
①Lev Manovich在笔者发表的文章中的中文翻译为列夫·马诺维奇,本文为了阅读的舒适性,与《机读<白石老人自传>》中的译名(列夫·曼诺维奇)保持一致.
②https：//github.com/culturevis/imageplot.
③《机读<白石老人自传>》中将The Museum of Modern Art （MoMA）译为“纽约现代美术博物馆”.根据笔者的理解,MoMA并不是一个美术博物馆,而是一个综合各艺术门类的博物馆.此外,笔者在“知网”中调研发现,对MoMA的中文翻译,“纽约现代美术博物馆”共有44条结果,“纽约现代艺术博物馆”共有3321条结果.因此,除引用原文之外,笔者所有对MoMA的称谓,在本文中均改为“纽约现代艺术博物馆”.
参考文献
[1][3][4][6]范桢. 机读《白石老人自传》——艺术史数字人文研究方法初探[J]. 图书馆论坛,2017（7）：55-67.
[2] Hochman N,Manovich L. A View from Above：Exploratory Visualizations of the Thomas Walther Collection[M]// Abbaspour M,Daffner L A,Hambourg M M,eds. Object： Photo. Modern Photographs： TheThomas Walther Collection 1909-1949. New York：The Museum of Modern Art,2014 .
[5] 向帆. 视觉文献的视觉化设计——全国美展获奖油画作品视觉化工具AwardPuzzle设计探索[J] . 装饰,2016（7）： 92-94.
[7] Ben Fry. Visualization Data［M]. Sebastopol：O’Reilly Media, 2007：1.
作者简介 向帆,清华大学美术学院副教授；朱舜山,Z Lab数据视觉化实验室创始人、首席科学家.
来稿日期 2017-08-06
（责任编辑：刘洪）
老人论文参考资料：
本文总结：这是一篇关于对不知道怎么写白石老人自传和综述和纠错论文范文课题研究的大学硕士、老人本科毕业论文老人论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料。
