原创《博物馆应用大数据技术的构想》
该文是大数据技术类有关开题报告范文与博物馆和构想和数据类论文怎么撰写。
摘 要现今众多企业都将大数据应用到生产当中,并帮助企业做出有预见性的重要决策.大数据时代的博物馆运维也应该引进大数据技术,分析日益增长的访客数据,发掘其中具有价值的东西.本文详细阐述了大数据概念及特点,并论证了其有效性,在此基础上,设计构想了未来博物馆应该如何使用大数据,以求更好地服务社会.
关键词大数据博物馆价值服务
随着互联网技术的不断发展,我们已经正式进入了大数据时代.各种新兴技术的出现,如物联网、社交网络和云计算等,正在不断产生海量的数据,人类迫切需要一种新的存储数据的方式以及处理数据的能力,大数据技术应运而生.
博物馆从业者紧跟时代潮流,顺应社会发展趋势,对馆藏进行数字化建设已十余载.互联网资源的积累也已呈现相当的规模,所积累的数据资源已具备大数据特征,且每时每刻都在产生更多的访客相关数据.
江西省博物馆通过馆藏数字化、门户网站、公众号平台、智能导览系统、社交网络互动等,获得了海量的数据资源.那么如何存储这些珍贵的数据资源,通过大数据分析从中寻找有价值的信息,就成为了新一代博物馆建设发展的方向之一.博物馆要服务于人民,吸引更多的访客,就必须准确知晓访客的需求,甚至是创造需求.只有不断地优化自己,形成独具特色的面貌,才能提升自身的价值与竞争力.
1 关于大数据
根据维基百科的定义：“大数据（Big Data）是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合.”简单来说就是数据的增长速度已经超越了人们现有技术所能处理数据的速度.在数据存储方面,可以应用云计算技术,即依托于云平台服务商,把数据寄存在云数据中心,来取代传统的自架服务器.
解决了数据存储问题,就需要能够处理这些数据的手段.大数据技术,就是从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库,物联网和可扩展的存储系统等.2001 年,在一次名为“研究与相关”的演讲中,麦塔集团（现为高德纳）分析员道格·莱尼指出,数据增长的挑战和机遇有三个方向：速（Velocity,数据输入输出的速度）、量（Volume,数据大小）与多变（Variety,多样性）,合称“3V”或“3Vs”.高德纳于2012 年修改对大数据的定义：“大数据是大量、高速及多变的信息资产,它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理.”此后又有了在3V 之外定义的第4 个V：真实性（Veracity）.那么如何从大数据中发掘出有价值的信息,就成为了大数据的第5 个V：价值(Value).
2 大数据的特点———5V
2.1 快速（Velocity）
每年世界范围内的网民都在快速增长.在2012 年,网民总数量在25 亿人,到2017 年,这个数值已经达到38 亿,占总人口的47%,且没有放缓的趋势.据路透社的预测,在2020年,数据总量将达到3500 泽字节,这将是2011 年总数据量的将近30 倍.博物馆访客的越来越多,也将产生越来越多的数据.
2.2 总量（Volume）
据大数据统计工具Data Never Sleeps 6.0①在2018年6 月5 日发布的报告显示,每分钟有387,7140 个谷歌词条被检索,433,3560 个YouTube 视频被播放,1,5936,2760个电子邮件被发送.每天人们都会创造出2.5 万亿字节的新数据,等价于一千万张蓝光DVD 的影片.据路透社在2012 年的统计,仅2011 年和2012 年,人类所产生的数据已经超过人类之前所产生的数据之和.在不久的将来,存储所有数据几乎是不可能的,那么如何在动态变化的数据中找到有针对性的数据,就成了应对如此大数据总量的关键.
2.3 多样性（Variety）
数据有各种各样的来源,计算机、人类活动、公司行为等,也有各种各样的形式,文字、声音、图片、视频等,包括人类的智能穿戴设备如智能手表所产生的健康信息等.同时还分为不同的形态,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,而非结构化数据又占到总量的80%以上,精确性的结构化数据不足5%,这就给数据处理带来了难度.不同领域的人员需要了解不同特定类型的数据,比如零售行业关注的数据为每分钟有多少个订单产生、有多少个包裹会发出,而家长们关心的则是每年在孩子身上的开销为多少钱.
作为博物馆从业人员,我们需要特别关注的数据应该是在哪些日期有哪些特定的人群来博物馆参观,消费结构、参观偏好等,这些数据的形式很有可能是文字记录、视频以及图片等等.
2.4 真实性（Veracity）
真实性也可以理解成质量,虽然数据量庞大,但是真正有价值的数据可能很少.在IBM2013 大数据新闻发布会上,IBM 提出了大数据的第四个维度：“只有真实而准确的数据,才能让对数据管控和治理真正有意义.”应用到博物馆中,比如一段展品的监控视频,我们所能获取到的有用信息可能只有哪一位访客在这一件展品前停留的时间超过10 秒,可以得出这位访客对这件展品产生了浓厚的兴趣.错综复杂的访客信息,在访客允许我们使用他的的前提下,如何找出所有访客信息的结构性,建立可供处理的详细表格,也是一项难题.
2.5 价值（Value）
面对大数据,如何借由计算机,使用专业处理工具,来对数据进行存储、比对、解析,从而得到密度极低的可用价值,成为了大数据工程师的工作重心.其中的难点就在于面对错综复杂的数据,直观上是无法找到规律的,或者无法很快得出某几个数据的相关性.于是,对数据进行可视化,将其制作成更方便于理解的图表、柱状图、饼状图等,也是一项重点工程,这被称为可视化处理.比如面对全国各地的气温统计,单看数字是不足以说明问题的,如果能用光谱颜色将不同的温度表示在地图上,对于工程师来说则更易于从中寻找规律.美国在2012 年就开始重视大数据,奥巴马在同年投入2 亿美金到大数据的开发中,更强调大数据会是未来的石油.
3 大数据的应用
大数据能够帮助企业做出更聪明的决策.比如在零售业,亚马逊会根据用户的浏览行为、购物车情况、购买记录和评价商品的记录等,来做出有针对性的商品推荐.假设某一用户刚刚购买了一台专业照相机,应用旧的数据库比对技术,亚马逊所给出的推荐购买产品可能是其他品牌照相机或者各种专业镜头.如果用大数据技术对该用户的所有历史消费记录做出分析,可能会得出该用户喜欢登山,推荐购买登山棍都是可能的.甚至能够推荐其购买力范围内的各种户外产品.再比如快递行业,美国邮政署（USPS）自2013 年开始,开始在用户、邮车和邮车司机的数据上应用大数据技术,将车况、司机驾驶习惯等均纳入考虑,来建立个性化的投递路线系统,旨在节省时间和降低成本,最有效地利用资源,提高业务水平.
在有线电视行业,美国互联网视频网站（NETFLIX）,俗称为网飞公司,在大数据技术的帮助下,首席执行官泰德斯·兰德斯和他的团队做出了一个成功的决定.据纽约时报报道,著名美国电视剧《纸牌屋》在2013 年上映之前,该公司就确信它一定会红极一时,因为公司手中拥有大量的用户数据,通过分析他们了解到观众一天中观看节目最集中的时段、对每一档节目的评价、用户的检索历史等.通过这些数据进而推测出,很多用户都喜欢看导演大卫·芬奇的作品,演员凯文·史派西的作品,把数据进行交叉对比他们还发现,喜欢大卫·芬奇的观众和喜欢凯文·史派西的观众高度重合.所有这些数据都在建议泰德斯·兰德斯买下《纸牌屋》的版权,并邀请大卫来担当制作人,凯文担当男主演,作为将来公司的主打节目.而且公司还发现,以每周一集播放的形式推出的电视剧,更多人喜欢“攒起来”,等到剧终的时候再一次性看完.所以网飞公司决定一次性放出全部十三集的剧集.事实证明这些决定都是正确的.他们成功应用了大数据,在人们意识到自己的需求之前就洞察了这个需求,进而主动创造需求.
4 博物馆大数据
究竟什么样的数据才能称得上是“大数据”,目前并没有统一的定论.一般认为,量级至少应该达到“太字节”（TB）以上,因为在这个量级上,现有硬件设备和数据处理技术才能在可容忍的时间范围内,对其进行有效的存储和分析,以得到有价值的结论.目前, 大多数博物馆的藏品信息化数据库建设,都具有往次展览中记录的文本、图片、视频和观众行为等数据,这已经具备了大数据的基本量级.博物馆并不缺乏数据资源,而是缺乏对这些数据进行分析的工具和手段,如何通过大数据处理来实现数据的“价值”,才是研究博物馆大数据应用的方向之一.
博物馆是一个公众文化服务的行业,服务对象是观众,这同时也是博物馆赖以生存的社会基础.通过对观众行为所产生的数据进行大数据处理,是博物馆工作的重心.迈尔·舍恩伯格和库克耶在其畅销著作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中指出：“大数据的核心就是预测, 是把数学算法运用到海量的数据上来预测事情发生的可能性.”以江西省博物馆为例,在观众入馆前,就会产生很多有价值的数据,比如门户网站上的点击行为,每一页面的停留时间,微信公众号平台的阅读喜好,预约参观人数、历史参观人数、人均停留时间、年龄构成、地域构成等.在实际参观过程中,每项展品的驻足时间、参观路线、多媒体设备的观众互动、文创产品的购买偏好等.只要合理运用,通过大数据分析和挖掘,就能够帮助博物馆了解特定访客群体的参观偏好和行为习惯等,并制定特定浏览路线,推荐其可能感兴趣的其他展品,或者其他可能感兴趣的博物馆等.
5 博物馆大数据应用方向构想
大数据时代的到来改变了传统的数据处理模式,敢于尝试新技术的公司已经向世界证明了大数据技术的实力.
由此引发了一系列的变革和创新,应用到人们生活中的各个领域,作为为公众提供知识、教育和生活方式的公众文化服务机构,博物馆势必要加入到大数据的浪潮当中,从而为公众提供更优质的服务.
5.1 学术研究方面
大数据一直在科学研究方面发挥着重要的作用.通过对所有博物馆藏品的数字化处理、3D 建模等,建立精准的结构化信息,包括年代、材质、形态等,再对以往的研究记录进行数据分析和挖掘,补充大量半结构化和非结构化的数据.
将全国各地尽可能多的不同博物馆的数据进行交叉对比,应该可以发现更多的联系,获得新的学术成果.再加上社交媒体与网民的互动,广泛吸收不同领域的声音,也可以给博物馆学的学术研究带来新的启示,从而提高博物馆学的学术深度和广度,推动博物馆各项事业的发展.
5.2 资源分配方面
博物馆的参观行为呈现很明显的时间性,周末以及节假日是访客到来的高峰,闲时可以合理调配资源,减少资源浪费；忙时则调动更多资源以应对高峰,实现资源利用的最大化.在大数据的帮助下,可以预测未来一段时间内所需资源的分配情况,以求满足所有访客的需求.比如在江西省博物馆海昏侯展览刚刚开始的时候,可谓一票难求,如果将来再出现类似考古重大发现,完全可以提前调配资源,合理布局,增派工作人员,让更多的人第一时间一览珍贵文物的风采.
5.3 访务方面
正像前面商业公司运用大数据优化自己的业务一样,博物馆也可以通过对观众喜好和参观行为数据的分析,来适应观众的需求,并主动预测未来的需求,帮助博物馆开展跟踪服务、精准服务、知识关联服务和宣传推广服务等.具体为,类似零售行业统计消费者行为,统计博物馆每年的观众数量、每个展览的观众数量、每个展区的观众数量、每个时段的观众数量等,再从中细化出年龄层次、来源地,为特定人群推荐可能感兴趣的展品等.仿照邮政投递系统,记录访客的参观路线,在每一件展品前的驻足时长,购买文创产品的相关性等,优化展品陈列以及推荐参观路线等.以求为特定观众提供针对性的个性化服务.
5.4 展览策划方面
展览是博物馆社会服务的一个重要方面.通过对访客进行大数据分析,也一定能够像网飞公司一样,预测出观众将来的喜好,字画还是雕刻,陶瓷还是漆器等.2011 年国家一级博物馆运行评估报告中指出,全国83 家一级博物馆的原创性临时展览存在选题雷同、缺少创意、数量不足的情况.未来博物馆原创性展览,在大数据技术的帮助下,可以针对某一特定主题提出策划方案,或针对某一特定群体,举办符合当下社会热点的原创性展览.
5.5 文物保护方面
以上海中国航海博物馆为例,该馆对展厅文物的保护工作目前已从“抢救性保护”向“预防性保护”转型,即在展厅布设环境因素传感系统,通过以大数据为基础的馆藏文物保存环境监测平台,对湿度、温度、光照等因素进行监测和调控.通过分析这些数据,了解每个时段以及季节气候的变化对展区的影响,及时做好相应处理,从而达到对文物预防性的保护.
6 结语
大数据时代,众多企业都开始应用大数据,进行技术革命,投入大量人力物力到大数据处理当中,优化原有业务,并做出相当具有预见性的决策.作为博物馆从业人员,我也极其渴望将大数据应用到博物馆中.博物馆数字化事业已经相当成熟,网络和社交媒体的运用也十分活跃,借助GPS定位、二维码识别等手段,能大量记录访客信息.面对如此庞大的数据信息,如何从中挖掘出有用价值势必成为博物馆工作的未来方向,从而更好地服务大众,服务社会.
大数据技术论文参考资料：
上文结束语,本文论述了关于对写作博物馆和构想和数据论文范文与课题研究的大学硕士、大数据技术本科毕业论文大数据技术论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料有帮助。
