導語：大數據時代藝術市場發展機遇與挑戰一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：云計算、物聯網、移動互聯網使大數據技術滲透了我們日常生活的方方面面。大數據技術提供的大量信息，提升了解決問題的效率與準確性，也為各行各業的發展帶來了許多的可能性。本文從大數據概念入手，理性分析了大數據時代藝術市場存在的機遇與挑戰。

關鍵詞：大數據時代；藝術市場；機遇；挑戰

1關于大數據

1.1大數據時代的特點。計算機技術高速發展，人類步入信息社會，大數據作為一種新型的信息資產，不斷深刻地影響著社會生活的各個行業領域。云計算雖然也為數據資產提供了保存、詢問的場所和路徑，但我們應該清晰地認識到其中最有價值的資產是數據。這些數據包括企業內部的經營信息、互聯網世界中的商品物流信息，互聯網世界中的人與人交互信息、位置信息等，其需要的數據承載量、分析需要的計算量，已經遠遠超過了傳統企業能夠達到的水平。如何讓這些數據資產為國家治理、企業決策乃至個人生活服務，是現在大數據技術發展急需解決的難題，也是云計算內在的靈魂和需要考慮的升級方向。1.2大數據時代的核心價值。大數據的核心價值可被歸納為一句話：以現有歷史數據作為分析樣本，通過實踐檢驗不斷調整數據基礎和算法模型，用成型的模型以及大數據基礎對未來的價值和趨勢做出盡量精確可靠的預測。

2大數據時代藝術行業的機遇

大數據應用是以互聯網為基礎建立的，互聯網的發展為大數據時代提供了更多的資訊、信息和數據，它們之間是密不可分的。由于大數據的真正應用是基于龐大的數據的，互聯網數據的采集就成了至關重要的一個環節。大數據具有三種形式，即行業數據、機器生成的數據、社交數據。就筆者所知，目前這三種大數據格式中除了社交數據，其余兩項在藝術行業幾乎空白，因此，第一步需要采集以及整理藝術商品相關的歷史數據，誰先邁出這一步，誰就贏在了起點。

3大數據時代藝術行業面臨的挑戰

3.1歷史數據缺失。前面提到了大數據的三種形式，對這些大數據的收集整理分析，要耗費大量的人力和時間。我們可以通過目前已有的論壇、貼吧、微博等媒體平臺采集整理社交數據。但現有的行業數據幾乎空白，可能需要聯系整合國內所有大型或者資格夠老的藝術品拍賣機構、藝術品交易機構、藝術品展覽機構等存有數據的機構。如何讓這些機構答應賣給你數據？如何重新整理編排錄入龐大的數據？這些都是需要解決的問題。3.2數據應用模型的建立。只有在預測和分析過程中建立算法模型，才能對任何大數據的價值實現充分利用。比如，央視利用大數據分析春運，哪里回家的人最多、哪里外出打工的最多、什么交通工具最受歡迎等，屬于第二階段的大數據利用，幾乎不涉及數據應用模型等概念，可利用價值較低。藝術行業能夠做到預測藝術品消費人群的主流意向、行業發展情況、國家扶植政策、品類收藏熱度等等，都是即便不深究也能一眼看出會影響最終結果的因素。這其中的算法和邏輯關系需要資深的從業人員的研究和長時間的驗證。3.3藝術行業中的排斥性。大數據的利用可能會顛覆傳統藝術行業的現狀。試想，如果真的由一個權威機構一份報告給拍行，告訴他們未來五年內油畫的收藏價值會逐漸下降，建議不接拍或不投資，以現有的行業環境來看，拍賣行會相信這份報告嗎？藝術品價值的行情走向很大程度是隱藏在排行中的。拍賣行頻繁定價，對市場行情的影響還是很大的，既然有影響市場行情的能力，他們就沒有必要冒著一定風險去相信這樣一份報告，這樣一來，大數據技術的利用即使有成效，在行業內的推廣也會受阻。3.4消費者與藝術家的初心。大數據時代更容易助長主流的藝術形式，使藝術家和消費者對商業藝術趨之若鶩。現在我們花錢買一幅畫，當然會為它的投資價值考慮，但更多的還是因為我們喜歡這幅畫，或者說喜歡這個風格的畫，而未來，審美標準被量化之后，人們看待藝術品的方式可能被顛覆，完全把它看成商品，大多數人可能就沖著投資去了，如果你看到一幅畫，行業經過大數據分析預計它在未來幾年內價值會不斷下滑，即便你很喜歡這幅畫，你會買回家收藏嗎？對于藝術家來講，本來他們既要關心投資回報，又要在作品中表達自己的思想，但現在，藝術品消費人群的主流意向已經可通過大數據分析得知，這會不會影響他們的創作動機？為了商業創作必然失去一部分創新性，而創新性是藝術品生命力的一種體現。

在筆者看來，在大數據時代對藝術行業的沖擊下，藝術家和消費者應該在自身喜好與商業化之間找到一個平衡點。畢竟藝術品不光是一件商品，同時也是收藏品，藝術家不應該一味迎合大眾打造更加商業化的藝術作品，應該加入自己獨特的思考，同時也應該具有一定的使命感，把一些優秀的傳統文化傳播下去，這樣才更有利于避免大數據時代下藝術品審美被量化，趨于一種風格，創新性被削弱的問題。

參考文獻：

［1］汪家杰.“互聯網+”時代的藝術產業變革［J］.現代企業文化，2018（06）：114-115.

［2］孟小峰，杜治娟.大數據融合研究：問題與挑戰［J］.計算機研究與發展，2016（53）：231-237.

作者:黃思化 單位:四川音樂學院