基于大數據的文化遺產認知分析方法——以北京舊城中軸線為例

作者：楊微石,郭旦懷,逯燕玲,王德強,朱映秋,張寶秀

摘要：以北京舊城中軸文化遺產為例,利用2012、2015年的相關微博、報刊新聞、學術文獻數據,通過提取關鍵詞,抽取詞頻、tf-idf權重、互信息、后驗概率等特征,從群體、時間、空間多個維度分析文化遺產的認知。在人群維度上,通過具有特征性人群的傳媒信息,發現不同人群對文化遺產的認識存在異同：對于中軸文化遺產核心單元故宮、天安門、天壇的認知相對一致,而對于鐘樓鼓樓、太廟、地安門的認識,官方偏向于行政管理,學者偏向于歷史價值,大眾則偏向于生活化。在時間維度上,提取文化遺產關注程度和認知變化。如相對于2015年,大眾對故宮、天安門的關注程度相對提高,對太廟的歷史價值認識更為豐富。大眾相對于官方和學者對文化遺產的認知更容易發生變化,且對熱點事件敏感。在空間維度上,挖掘文化遺產單元之間的認知轉移和關聯模式,一方面,空間上相連的天安門—正陽門—正陽門大街具有較高的雙向認知;另一方面,中軸文化遺產中,故宮、天安門、天壇的后驗概率較高,表現出跨空間的認知匯聚模式。基于大數據的認知分析方法,是問卷調查、文獻調研、訪談分析等傳統方法的重要補充方式,能夠降低數據收集者的主觀影響,增加分析維度和效率,有助于發現隱含的知識和模式。本文結論可為文化遺產價值挖掘、保護提供決策支持。

發文機構：中山大學地理科學與規劃學院廣東省城市化與地理環境空間模擬重點實驗室 中國科學院地理科學與資源研究所 中國科學院陸地表層格局與模擬重點實驗室 中國科學院計算機網絡信息中心 中國科學院大學 北京聯合大學

關鍵詞：大數據分析數據挖掘文化遺產感知tf-idf權重北京中軸線term frequencyinverse document frequency（TF-IDF）weightmutual informationposterior probabilityfeatures in microblogsnewspapers and magazines

分類號： TU241.5[建筑科學—建筑設計及理論]