古村落数字化保护现状与趋势

我国古村落数量多、分布广、历史文化价值高,但对其保护工作起步较晚。我国古村落研究尚处于资料整理、理论探索阶段,未形成成熟完整的理论体系,交叉学科的力量整合尤显不足。尤其在信息时代的背景下,对于公众参与的开放性平台、数字化的大数据架构更是提出了新的需求。2007年,广东省文学艺术界联合会和广东省民间文艺家协会制定了《广东省古村落认定标准及调查内容纲要》,在全省范围内对清代及以前形成并保存至今,具有较高历史文化、艺术和科学价值的古村落进行了普查、认定等抢救性工作。

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古村落文化遗产数字化保护,是指借助于信息技术及相关设备,采用不同类型的数字化方法,将古村落文化遗产的各种信息数字化,将古村落数据永久存储于信息世界中,以实现对古村落文化遗产的保护与宣传。对于古村落数字化保护与传承的工作而言,获得古村落数据信息是第一步。有了古村落大数据,还需要利用大数据分析技术对碎片化的数据进行分析和挖掘,从而产生有价值的信息和知识。

保护和发展古村落是一项复杂的系统工程,可以将古村落文化遗产的数字化保护问题看作由三个空间耦合关联而成。第一空间为物理空间,即古村落的地理场景和物质文化遗产等;第二空间为信息空间,由计算机、信息网络和大数据组成;第三空间则为社会心智空间,主要包括非物质文化遗产,体现在制度文化和观念文化等方面。

古村落数字化保护现状与趋势

古村落数据涵盖了大量历史、人文与经济等信息,呈现出容量大、来源多、类型多等特点,是典型的大数据。古村落大数据主要包括三个部分。第一部分是文化遗产大数据,主要包括反映古村落选址布局、空间格局的图文数据以及村落中历史建筑、遗迹遗存、古树名木等相关数据。第二部分是非物质文化遗产大数据,主要包括村落中的文字记录、历史文献、民间文学类图文数据、艺术类音像图文数据等。第三部分是网络大数据,主要包括村落主页与网络词条、数字地图、网络新闻、游记与评论、电子文献等以及其他各种网络信息资源。

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古村落物质文化遗产大数据和非物质文化遗产大数据需要通过现场调查进行一手资料的数据采集;网络大数据需要通过信息检索进行数据采集,然后将所获取的各类数据进行整理与归档。当归档完成后,数据可与古村落文化保护和传承云服务平台对接,后续再设计各种查询程序系统,就可以快速而有效地搜索与提取各个数据对象。古村落调查与采集的数据库,不仅需要满足最基本的被动式检索机能,更应通过后续的整合与开发,产生更积极而主动的生命力。

古村落数字化保护现状与趋势

近年来,随着互联网的发展,人们可以通过知识分享平台、社交网络平台、学术共享平台、门户网站及搜索引擎等发布、查看、传播古村落信息。由于网络信息传播速度快、范围广,如果某个古村落的网络信息资源越丰富、质量越高,那么它在网络上的传播力和影响力就越强、知名度就越高。对于古村落来说,网络信息资源也是一项宝贵的数字化资源,因为较高的知名度和网络排名对提高古村落的线下发展具有一定的辅助作用。2017年4月,基于大数据架构的中国古村落文化保护与传承云服务平台建设项目组选取了百度百科词条、村落主页、地图(百度、高德)、旅游网站(蚂蜂窝、携程、百度旅游)、中国知网、百度新闻6个维度作为古村落网络信息资源的考察维度构建评价指标体系,搜索、判断、选取和收集了广东省204个古村落的网络大数据,采用熵值法对评价指标进行赋权,然后利用综合评价方法编制了古村落传播力指数,得到了一个相对准确合理且具有管理参考价值的综合评价结果。

村落画像是利用大数据技术对古村落在网络上的形象进行勾勒,实现古村落标签化。网络信息技术的发展使得通过收集和分析数据构建古村落的村落画像成为可能。古村落特征标签包括基本信息维度、物质文化维度和非物质文化维度,每个维度还可以按照细节进一步展开。提取古村落信息可以从易到难来开展,首先只针对一种数据资源进行专门研究,然后再针对多种数据资源进行融合分析。

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古村落数字化保护现状与趋势

古村落数字化属于文化与科技融合的前沿研究领域,涉及信息科学、地理学、建筑学、历史学、民族学和艺术学等诸多学科,只有通过多学科理论的深度融合以及技术方法的广泛协同,才能系统地实现古村落数字化。大数据、云计算等新一代信息技术的发展,为古村落文化遗产保护与传承提供了新的思路与工具。利用大数据技术以及网络众包模式来研究古村落保护与传承问题,是一种跨界和混搭,其探索意义在于去粗取精和合纵连横,最终实现1+1远大于2的信息化价值目标。在我国,关于大数据的应用和研究,比起在经济和科技领域中的应用,在历史、文化等方面的推广还仅仅处在起步阶段。在信息高度发达的大数据时代,古村落保护有它的新思路、新使命。通过信息技术手段,对我国古村落文化资源进行挖掘、梳理、保存、推广,探讨古村落文化传承与保护的新模式,将为国内外的古村落研究者带来极大便利,亦对我国各地古村落的保护和开发工作有着极好的示范作用。

(作者单位:大连理工大学系统工程研究所)