京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代细说“大数据”
“大数据”的浪潮正席卷而来,对各行各业都产生革命性影响,在有些领域产生的影响极可能是颠覆性的,并终将改变整个世界。作为“国粹”的书法艺术,带着老古董式的清高与孤傲,或许是受到“大数据”影响最小的。然而,书法家不能袖手旁观,等闲视之,而应迎头赶上,顺势而为,做时代的弄潮儿。这是因为,在“地球村”时代,固守书斋的做法已经不合时宜。
大数据主义认为,历史上90%的数据都产生于过去两年。国际数据公司推算出2014年全世界的数据总量有4.4泽字节之多,也即4.4万亿兆字节,如果把这么多的信息塞进纤薄的苹果平板电脑,这些平板电脑叠加起来的高度可达157000英里高,相当于地球和月球三分之二的距离。就书法领域而言,近些年所产生的数据量,恐怕也是史无前例的,请注意,我说的不是书法的质量和高度,而是“数量”。如古代书论,我有几种版本,也就几大册,静下心,花一些时间,还是有可能大致通读一遍的。但是,当今的“书法评论家”,一个人的著作就可以达到十多部、几十部,不久前一位书法家办展览,艺术简历说其著作有八九十种之多,以为有误,后来发现他确实出了那么多书。去北京,一些朋友赠送其著作,是论箱送的,知道我带不动,主动用快递寄达。这样海量的著作,我估计是没有读者吃得消全部通读的。展览活动之多,书法作品集之厚,就更不必说了。当然这不是“大数据”的本来含义,我只是说明当代书法数据之多。
如此海量的“书法数据”,按照传统的方法全部阅读实无可能,如果无法阅读,大量沉淀,这些数据就将成为无用信息,甚至成为垃圾。唯一的解决办法,就是运用网络技术进行统计分析,对所有数据进行整合。你需要什么数据,网络就可以提供什么数据,比如我需要知道赠送我书的朋友对某一观点的看法,通过大数据检索一下,就能立马知道。并且,还可以知道古今书法家、书法评论家持相同、相近观点的所有数据。从古到今,都可以进行点线面的全覆盖。
“大数据”的重要意义远不止此,它可以将古代所有法帖囊括其中,然后按照时代、书体、笔画线条等不同需求进行分类分析,各取所需,各尽其用,对临帖和创作都将产生巨大影响。比如,不久前中国书协取消了第十一届国展的一件获奖作品,这件隶书“君子行道,贤者履仁”对联,引起读者质疑,经查与公开出版物《石门颂集联》上同样内容对联用笔非常接近,属于临摹作品。这样的事例,要用人力完全避免是有难度的,但是如果应用了“大数据”技术,则属于小菜一碟的事情。“大数据”的分辨率是人们所无法想象的。
苹果公司显然敏锐地看到了书法与“大数据”的广阔前景,9月份苹果公司在旧金山举行新品发布会,发布了新版Apple Watch、iPad Pro、iPhone6S等产品,更发布了一件“苹果新神器”——Apple Pencil(苹果铅笔)。他们特邀著名书法家王冬龄先生专程前去做代言人,进行现场书写。他们的宣传片上通过操作演示出现了一只手写书法的画面,写的是草书“冬龄”等字样。虽然不是用毛笔,而是用“苹果铅笔”进行简单书写,但他们的用意是显而易见的。这也为我们认识书法与“大数据”提供了广阔的想象空间。在不远的将来,电脑不仅能够为人们的临帖、书写、创作提供超乎我们想象的便利,而且,“书法机器人”也将应运而生。目前,第一代“书法机器人”已经问世,这套系统通过一支笔杆与笔毛分开的特殊毛笔对书法写作的过程进行记录,其中笔杆部分为主系统,笔毛部分为副系统,两部分连接起来成为这一个记录器,就可以把它当作普通的毛笔来进行写字。我相信智能程度更高的“书法机器人”也将出现。
当然,中国的书法和中国画一样,是一门特殊的艺术,其独特性在于在强调造型的同时,非常讲究气韵、神采、意境,而这取决于艺术家的学养、性情、旨趣等综合性因素,是电脑所无法取代的。智能程度再高的“书法机器人”也绝不可能代替书法家的创造性精神劳动。我写这篇文章的目的,不是杞人忧天,担心“大数据”会取代中国的书法艺术,而是提醒书法家们要有“大数据”意识,熟练地运用“大数据”带来的极大便利,为我所用,为书法事业的腾飞插上翅膀。
毕竟,数据是一种力量,“大数据”是一股潮流。在大数据时代,每个人所做的一切,都将以数据的形式呈现出来,流传下去——如果能够流传的话,甚至人本身也是数据。书法家的成就大小,非常可能将取决于其提供有效“书法数据”的多少。如果我们能够用数据杠杆来推动书法的进步,这无疑是一件顺乎历史潮流的好事。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09