发布时间：2023-09-28 10:30:40
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关键词：
文化遗产 数字信息 展示与传播 新媒体 发展方向
中图分类号：G20
文献标识码：A
文章编号：1003-0069（2015）07-0076-02
我们知道，展览是一种经济产业，文化遗产数字信息展示仅仅是某项文化资源展览项目的一部分，运用新媒体艺术和技术手段对之设计，其根本还是要从营销的角度全面深入研究文化遗产信息整体传播的效果。研究首先应包括文化遗产项目的内容及定位、场馆（包括虚拟场馆）的环境与构造、信息的特点与分布、观众的需求和目的、新媒体技术手段的应用利弊与目标、资金情况等。在这些分析的基础上，再全面整体地进行新媒体艺术表达形式的策划，包括形式与信息内容的配合、形式多样性的选择、新技术的运用、综合多种形式的设计方案等，才能使数字传播效果在文化遗产展示场所――被呈现。
当然，在形式的选择和新技术运用环节，设计人员始终需要清醒地意识到：新技术的运用是否能与传播效果成正比？新技术的应用、新形式的出现当然会吸引更多观众对其信息进行关注，但设计人员如果单纯是为了探索文化遗产数字形式的新颖性，沉湎于科技优势而忽视文化遗产的学术价值，最终的结果则是乏味的空壳无法与丰富的文化遗产信息对接，文化遗产数字传播的效果和目的也就完全丧失了。
一 文化遗产数字信息在新媒体语境中的发展方向
1 采用新的数字信息展示形式。
目前，文化遗产数字信息展示在新媒体语境中具有技术现实意义的新颖形式，包括虚拟现实场景、远程临场、文物全景交互式控制、数字幻影成像装置、主题性综合媒体展示等。
远程临场与虚拟现实非常相似，虚拟现实是在电脑模拟中尽力达到“真实现场存在”的幻象，而远程临场，则尽力令人们产生出现在远距离场所中的幻觉。在本质上远程临场和虚拟现实的最终结果是相同的，两者都有一个人机接口（interface），观众通过该接口运用人类的自然力量，与另一个环境产生互动，而后一个环境不在用户身体周围。远程临场技术运用于文化遗产展示场所，通过主题设i+，可以让观众感觉自己视乎真的出现在历史上某一时间或事件中。在远程临场中，观众有越多越丰富的感觉线索，就越能感到一种存在的真实性。而虚拟现实的典型特色，则是通过改革知觉和人机界面技术，在知觉感性方面表现出令观众感觉身I缶其境的“沉浸式”视觉和声觉体验。虚拟现实通过各种技术增强普通计算机的表现能力，包括显示给予人立体感的三维视觉幻象、围绕在整个环境的环绕式投映影像、三维立体声音定位等，这些技术都是建立在人类生理反应基础上的。观众可以通过两眼看见的差异来判定深度，或是两耳感觉到以信号的毫秒时间差异来定位空间。同样的，虚拟现实场景设计可以给观众造成―种假象，让他们感觉看到、听见的―切比想象中的历史真实环境更加真实。
文物全景交互式控制的范围通常是在720°（x和y两个维度的360°），因此可以全方位细致地观摩文物，这对那些不能触碰的珍贵文物有积极的展示补充作用。文物的全景图片可以通过高密度角度的序列图片生成，也可以是高质量的三维建模渲染图片。这种形式既可以用于展厅现场控制以作为真实文物展示的补充部分，又可以通过网络展示以替代文物二维图片展示的不足。
数字幻影成像装置的主体部分是装置，所采用的技术手段不一，设计通常都是巧妙、有创造性、耐人寻味的。究其原因，则在于装置作为一种传统的艺术表现形式，具有先进性和自由性，在对传播内容本质进行揭示的过程中又具有强烈的趣味性，现在再配合数字技术手段，就更具有时代吸引力了。例如深圳博物馆新馆的证券交易所幻影成像装置，就非常值得我们学习。装置通过多层玻璃折射平面影像（分了图层的单人影像），形成多层次的影像幻象，并通过底层图作为最终背影，使场景呈现较为立体的空间层次，很有现场感。
主题性综合媒体展示其性质也是属于新媒体的一种，通常是某个主题展览的核心部分，是围绕某个文化主题所进行的展示策划，以达到强烈吸引观众对其文化遗产关注和认知的目的。这种形式的设计通常是运用多种媒体、多种技术呈现某个历史状态或某种文明。例如日本国立科学博物馆举办的“神秘的王朝――玛雅文明展”，工作人员在4000张摄影、测量图纸、地图以及大量文献调研的基础上构建了玛雅的虚拟空间，并由日本著名的演员扮演“国王”、“天文学者”、“考古学家”等角色，使展期中的12万观众通过虚拟现实与表演艺术，亲身体验了玛雅文化。
2 科学树立文化遗产网络数字信息建设思路。
目前，国内大部分文化遗产保护和宣传单位所设计的网站明显有两种思路：一是为完成建设任务而进行的设计，相关的文化遗产内容展示非常粗略，通常为时间――地点――人物――事件（特征）为框架的少量文字+图片介绍；二是网站的定位，大多是以保护和宣传单位为宣传重心，文化遗产原本的信息展示则很少。这样的建设思路直接导致文化资源为全社会共享的目的无法实现。
对文化遗产的网络建设，在目前的条件下，至少应有两种不同的建设思路：一是图像资料的收集与展示（在广度上展示信息）；一是对单项艺术作品的深入研究，以至可以延伸到当时的文化体态和其他文遗作品（在深度上介绍信息）。这两种定位可以综合地体现在一个站点中，也可以根据文化遗产保护宣传单位的信息特点，选择其中一种方式对网站进行设计。当然，无论是怎样的选择，都必须是在对文化遗产内容有深刻研究的基础上，根据文化遗产的信息特点来设计数据收集方式、框架结构、媒体选择、演示方式、交互方式等内容。
3 以严谨的文化遗产信息传播态度推动文化遗产主题游戏研发和创新。
以文化遗产内容为主题的数字游戏，让人们更有发现的快乐。中国几千年的历史，每个文明阶段、人物事件、文化内容、民族故事，都会让游戏策划的主题异彩纷呈。无论是在线多人游戏，还是单机单关游戏，只要具有良好的游戏机制和游戏性，传播的文化遗产信息内容就能实现良好的学习性。
对游戏产业来讲，以文化遗产内容为主题策划游戏，不但会带来游戏的品质提升，形成新的消费点和盈利点，实现游戏产业发展的新路标，更重要的是，游戏的形式会使文化遗产知识和信息被更有广度和深度地传播。游戏产业的主要消费人群――青少年，同时也是文化遗产知识传播的主要对象。作为用户，他们人数众多，知识吸收力强，随着游戏的深入，需要掌握更全面的文化遗产背景知识和对人物事件进行深入研究才能把握游戏进程，这就会在无形中促成了青少年对文化遗产知识的了解和研究兴趣。例如，法国文化特色的战略探险游戏《太阳王宫殿的阴谋》，以1685年路易十四时代的凡尔赛宫为背景，利用3D和虚拟漫游技术再现了当时的宫殿建筑、家具、油画作品、工艺品、30多个生活在宫殿中的人物、音乐等，加上游戏中的地图、文献等辅助功能，让青少年在寻宝探秘的同时了解了法国的历史、文化和艺术。
当然，众多的游戏公司已经认识到了此类游戏的市场前景，目前市面上的历史策略游戏也举不胜数，但在游戏的策划和设计中却普遍存在一个仅仅考虑市场营销的问题，极少准确地去展示和传播文化遗产信息，有时甚至与之背道而驰。因此，这些游戏无论怎样精彩和吸引，也并不是真正意义的历史文化遗产游戏。只有基于文化遗产信息被准确传播和展示这一前提，只有在游戏策划中关注文化遗产信息的真实性和知识深度问题，游戏这种形式才能完美而有效地与文化遗产信息相结合、相促动。因此，以严谨的文化遗产信息传播的态度推动文化遗产主题游戏的研发和创新，才是我们目前工作的重点。
二 在文化遗产数字信息发展中的关键问题
一）专业人力资源缺乏
在文化遗产保护和宣传领域，缺乏数字设计、网络建设、传播与心理、交互行为研究的新媒体人才；而在新媒体艺术设计领域，缺少甚至没有人文历史研究方面的专业人员。这样，在文化遗产和数字技术之间，造成了一种因各自缺位而形成的人才断层，带来的直接后果就是数字技术不能在学术层面对文化遗产进行传播，也就缺乏了对应文化遗产信息特点和传播需要的独特设计。
如何解决人文和科技方面人力资源的互补、融合和组合问题，是各级政府、文化部门、教育部门急待研究和行动的工作。目前在满足这一需要的人才培养尚不能到位的情况下，只能首先做到对两方面专业人才怎样磨合、互补、有效合作的研究。
二）数字信息设计、运用中“度”的把握对文化遗产保护与宣传的影响
在文化遗产信息内容的研究和数字创作的过程中，会存在过分人文专业化所导致的传播阻隔问题，也会存在过分追求娱乐化、趣味性而产生对文化遗产价值的消解和损害问题，这都是我们在实施文化遗产数字化工作时需要特别警惕的。造成这一问题的直接原因其实还是前一个问题，即研究文化遗产资源的专业人员不熟悉数字传播的原理和特色，专业习惯思维和专业表达让文化遗产信息在传播层面造成与受众的疏离，同时，新媒体艺术创作人员不熟悉文化遗产丰富深厚的内涵和优势，往往会顺应商业和普通公众的娱乐性浅层需求，不但不能把深厚的文博知识丰满地传达给受众，甚至造成对文化遗产信息传播的负面影响。因此，怎样在文化遗产数字设计工作中衡量是否过度，是研究课题中的一个新方向。
数字信息的过度应用，也会给展览、旅游等产业带来负面问题。在传统文物展示场所、文化遗产遗址、文化社区和保护区，观众（游客）搜寻的目标有可能不再是文化遗产信息而是数字设备，更有可能造成观众（游客）在观光游览时对数字形式和设备的极度依赖，其代价就是造成观众（游客）与文化历史资源产生分割，与展览或旅游项目的最终目标背道而驰。
（二）实证方法构建多变量金融时序Copula函数的关键在于，建立单变量金融时序分布模型与选择合适的多元Copula函数[32]。多元正态Copula函数不能反映变量之间的联合厚尾特征[33-34]。多元t-Copula函数可以用于研究变量之间的联合厚尾特征，其自由度越小，表明联合厚尾特征越明显[35]。1.边缘分布的确定金融资产收益率序列具有异方差、尖峰厚尾、时变、右偏与杠杆效应，适合用AR（1）-GJR（1,1）模型拟合边缘分布。2．Copula函数的选用多元t-Copula函数尾部较厚，能很好地拟合尾部相关关系[37-39]。因此，从理论上可以推断，多元t-Copula函数能够更好地度量股价的联动关系。本文使用Q-Q图、K-S检验判断单个多元Copula函数的拟合情况。同时，引入经验分布函数，构建反映拟合误差大小的平方欧式距离指标。该平方欧式距离反映了多元Copula函数拟合原始数据的误差情况。该指标值越小，说明偏差越小。3．Copula函数的时变过程与估计对于C-藤分解结构下的时变条件相关系数，Engle（2002）提出了比较常用的描述其时变过程的DCC（1，1）模型其中，ρt是t时刻的条件相关系数；向量εt是由选定的时变Copula函数边际分布逆函数转换得到的标准化残差；Q軒t是一个p×p矩阵，该矩阵对角线上的元素是Qt的平方根，其他元素为0；Qt和R分别是残差项的样本协方差与相关系数；rt是在项数为m（m>p）的移动窗中残差的相关系数。该时变Copula函数的参数估计可以由两步极大似然估计法完成[43]。第一步先利用最大似然估计法，估计边际分布AR（1）-GJR（1，1）模型中的参数；第二步对残差做概率积分转换，再利用最大似然估计法，估计时变Copula函数的参数。4.基于Copula函数的相关性分析选择合适的Copula函数后，拟合估计出其参数值，就可以利用表1中的计算式，计算出各相关系数值。在静态Copula函数中，其参数是不变的，计算出来的是静态总体相关性；如果采用时变Copula函数，参数ρt（t=1，2，…，T）是时变参数，就可以利用表1中公式，一一对应地计算出总体线性相关系数、非线性相关系数及尾部相关系数的动态时变过程。
二、计算结果与分析
（一）研究样本根据企业之间存在的信用关联，选择宝钢股份（BGGF）、必和必拓（BHP）、力拓（RIO）、上海汽车（SHQC）、上港集团（SGJT）、山西煤电（SXMD）、青岛海尔（QDHE）和中国船舶（ZGCB）在内的几家企业作为研究样本，研究这些企业从2001年1月2日至2011年4月28日之间的股价联动。列出了6个样本企业股价收益率序列数据的描述统计指标。由表2可知，6个变量的峰度都在10以上，呈现尖峰分布，其中，SGJT收益率分布最尖；BHP、RIO、SHQC、SGJT的偏度都大于0，其中，SGJT收益率分布右偏程度最大；BGGF、XSMD的偏度小于0，说明与正态分布、t分布相比较，适合选用左偏的t分布拟合样本收益率数据。
（二）边际分布拟合检验根据white检验结果可知，3个统计量的P值都拒绝“不存在异方差”的原假设，说明异方差比较突出。表明收益率序列适合选用ARCH模型。本文中的边际分布选用带有杠杆效应的AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型。其模型估计的参数值如表3所示。从AIC、BIC、LL值看，AR（1）-GJR（1,1）-Skewt模型的有效性好于AR（1）-GJR（1，1）-t模型①。8个序列的自由度估计值都比较小，说明它们的分布都具有厚尾特征，其中上港集团的尾部最厚。另外，使用时变Copula函数估计时变条件相关系数时，需要把序列数据通过概率积分转换为U（0，1）分布序列。本文对边际分布拟合情况还进行了独立性检验与同分布检验。拉格朗日乘数检验结果表明，在5%显著水平下，这8个序列都不存在自相关，可以认为转换后的序列相互独立；非参数K-S检验结果表明，转换后的8个序列在5%显著水平上服从U（0，1）分布。这些结论表明，边际分布采用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型非常合理。
（三）利用多元t-Copula函数静态度量股价的联动效应常用的固定参数多元Copula函数包括多元正态Copula函数和多元t-Copula函数。在这两个函数的Q-Q图中，本文无法区分其拟合优劣；而由多元正态Copula函数的K-S检验可知，在0.01显著水平上拒绝原假设，说明多元正态Copula函数不能很好地拟合多元时序数据；而多元t-Copula函数拟合该的多元数据序列。从Copula函数与经验分布函数之间的平方欧式距离来看，多元正态分布Copula函数的平方欧式距离为0.3873，多元t分布Copula函数的平方欧式距离为0.0568，多元t-Copula函数可以较好拟合该股价原始数据的经验分布情况，与理论分析一致。根据各样本收益率序列的条件边际分布，利用多元Skewt分布函数与多元t-Copula函数之间的关系，信用资产关联各企业股票收益率之间的多元t-Copula函数非线性相关系数如表4所示。从表4可以看出，受中外股市之间的一体化约束，宝钢股份（BGGF）与必和必拓（BHP）、力拓（RIO）之间，必和必拓（BHP）、力拓（RIO）与上海汽车（SHQC）、上港集团（SGJT）、山西煤电（SXMD）、青岛海尔（QDHE）、中国船舶（ZGCB）之间的相关系数都很低，但其他信用资产关联企业之间的相关系数都在0.5左右，存在中等程度的正相关联动现象。
（四）利用时变多元t-Copula函数度量股价的联动效应不同边际分布下时变t-Copula函数的相关系数时变方程参数估计值如表5所示。从AIC、BIC、LL值看，对于条件相关系数的时变过程G-DCC、t-DCC，边际分布选用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型最合理，但时变G-DCC过程拟合效果最差，t-DCC过程则最好。本文选用AR（1）-GJR（1，1）-Skewt模型作为边际分布，选用时变过程为t-DCC的多元t-Copula函数为多元连接函数，动态拟合计算动态条件相关系数，得到8个按照C-藤结构分解的pair-copula函数的时变无条件相关拟合的AIC、BIC、LL值分别是-7158.6、-7141.7、3582.3。利用这28个时变Copula相关系数的时间序列数据，计算出相对应的时变等级相关系数、秩相关系数与尾部相关系数的时间序列，如表6所示。从表6可以看出，4个相关系数都显示出，股价呈现低度正相关性，具有弱板块效应；时变Copula相关系数的集中趋势值最大，尾部相关系数最小。但是，时变Copula相关系数的绝对离散波动程度、波动幅度最大；从离散系数、极差/平均值的结果可以看出，尾部相关系数的相对离散波动程度最大。从时变Copula相关系数可以看出，在C-藤结构下条件相关系数的均值在0.0583~0.7376之间，呈现出弱相关关系，因为条件相关系数有正值、负值，相关方向存在转换，正负抵消导致简均值的结果较小。其他16个条件相关系数均为正值，平均值在0.5左右，呈现出中等强度的相关性。从条件相关系数值的离散指标可以看出，标准差从0.0573~0.1042，绝对变化范围从0.2628~0.5706，最大相对幅度变化范围从0.4899~6.2644，说明条件相关系数的时变性较强。为了观察条件相关系数的时变特征，本文也分别在标准差最小与最大、离散系数最小与最大、波幅最小与最大等6种情况下，计算了时变Copula函数度量的4个时变相关系数，均表现出相同的变化趋势，而且在常态相关性走强时，股价板块效应的作用愈加强大，同时暴跌暴涨的相关性走强；在常态相关性走弱时，股价板块效应的作用减弱，由一家企业股价大幅涨跌引发的信用资产关联企业同时暴跌暴涨的相关性走强。
若Y=a+bX，则有：令E(X)=μ，D(X)=σdu。则E(Y)=bμ+a，D(Y)=bσ。E(XY)=E(aX+bX)=aμ+b(σ+μ)。Cov(X,Y)=E(XY)E(X)E(Y)=bσ。
相关系数介于区间[-1，1]内。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。
需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。
（来源：文章屋网 ）
