《长安十二时辰》中的计算社会学 | 数据科学赋能人文创新论坛


长安十二时辰


2019年6月,一部制作精良、细节考究的电视剧杀出重围,点亮了沉寂已久的国产剧圈。

这部在今年暑期档收获了极高的话题度和关注度的电视剧,就是改编自马伯庸同名小说,雷佳音、易烊千玺等领衔主演的古装悬疑剧《长安十二时辰》。


一部优秀的作品,能够与其受众形成高质量的对话。从故事情节到人物刻画,从摄像调度到服装道具设计,该剧的专业追求换来的是广泛而主动的公众讨论与解读。

历史、影像艺术、文学、美术、饮食、经济、音乐……从不同的角度观察,我们看到的是不同的长安城,是不同的《长安十二时辰》。


那么,你有没有想过,大数据+社会科学视角下的《长安十二时辰》,又会是一个怎样的世界呢?



北京时间2019年12月7日下午,由清华大学大数据协会主办,清华-青岛数据科学研究院、共青团清华大学委员会、硬科技城邦协办的2019“数据科学赋能人文创新探讨”暨《长安十二时辰》中的计算社会学讲座成功举办。
 


《长安十二时辰》的原著作者马伯庸、中加国际电影节顾问张小茳、北京大学新闻与传播学院教授吴靖、清华校友总会AI大数据专委会执行会长韩亦舜、清华-青岛数据科学研究院科研与学术总监马洁和清华大学新闻与传播学院副教授曹书乐,出席讲座并发表精彩演讲。

来自清华大学、北京大学及各高校的200余位观众共聚一堂,聆听全新视角的讲座分享。



清华大数据学生协会联席会长凡航主持了本次讲座,介绍了本次活动的议题。在现场观众的掌声中,论坛正式开始。


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首先,清华校友总会AI大数据专委会执行会长韩亦舜老师在致辞中对马伯庸的到来表示欢迎,《长安十二时辰》中出现的大案牍术、望楼都和大数据、信息传输密切相关,而作家马伯庸正是“在现实与历史中穿越”的人”。



清华大学新闻与传播学院副教授曹书乐老师通过对比分析美剧、英剧和《长安十二时辰》,提出了”‘大案牍术’与数据伦理”这一议题。

“大案牍术”与美剧《疑犯追踪》、英剧《真相捕捉》中出现的很多大数据分析场景都是基于数据形成预判,而个人隐私与数据伦理问题也在这个过程中显现。
 


是否会因为对便利的追求而放弃一些隐私,网络内容用户有数据权吗?大数据与人工智能的分析是否可以作为重大决策的依据?有很多前所未有的问题在现在被触及,而很多问题也法律、伦理走向哲学。
 


而人文参与科学的方式也正在于此,就像基于“大案牍术”我们可以讨论大数据分析,讨论剧中人的决策是否正确一样,人文创作所提供的生动的人物和复杂的故事,给了观众可以辩论的情景和空间,所以叙事本身就是力量,是可以触及科技,可能改变科技的力量。


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紧接着,《长安十二时辰》的原著作者马伯庸为大家带来了题为“古代数据库运维与区块链技术”的讲座。对于历史,我们可能更多关注到君王将相,战争征伐的大事,而其实恰恰是看起不重要的档案数据、户籍制度才构成了治理的基础。


马老师详细介绍了明朝的户籍管理制度,“户帖”、“黄册”与“四柱”这些对于人口的细致管理正是王朝统治力的基础。为了百姓更好的服徭役而设计的里甲制度,以及人口普查时的四柱:旧管、新收、开除、实在,这些一起构成了明代十年一更新且可追溯的人口信息数据库。而“黄册”一式五份层层上交的机制设计具备了防篡改机制,也具有了“区块链”里的“防篡改”



像这样的明史梳理,马老师也写在了非虚构作品《显微镜下的大明》这本书里,如果感兴趣也可以按图索骥,找来看看。


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接下来,中加国际电影节顾问张小茳女士为大家带来了“影视大数据与中外文化交流”的分享。

大数据目前深刻影响了电影产业的宣发模式,观众性别、年龄、位置、风格偏好等等都会影响电影的“想看指数”、影响影院的拍片决策和电影的成本回收情况。同时,大数据也引导文化输出的方式与内容,让世界更加了解中国。
 


在清华-青岛数据科学研究院科研与学术总监马洁老师的主持下,马伯庸老师、张小茳女士和北京大学新闻与传播学院教授吴靖老师一起对谈,与大家一起聊《长安十二时辰》、大数据与社会科学的那些事儿,共论人文艺术与科技发展的当下与未来。
 


共计三个小时的活动现场气氛十分活跃,马伯庸老师亲手抽取了六位幸运观众送上主办方精心准备的长安舆图和亲笔签名书籍,并与同学们亲切合影。
 


在互动问答环节,有三位同学近距离对马伯庸老师提出了关于哲学、文学和政治学的问题,马伯庸的精彩回答赢来了热烈的掌声。


最后,本场讲座在嘉宾们与全体参会观众的大合影中落下帷幕。
 

精确感知社会经济发展中若干重要环节的状态,并对其发展趋势做出准确的判断,从而有效指导政府的治理与决策,具有非常重要的意义。


为探讨大数据分析技术在社会科学领域的应用,拓宽数学子们的视野,促进文艺界、学术界和产业界之间的相互交流,清华学生大数据研究协会筹备了此次计算社会科学论坛,希望能够共同推进行业的发展。


编辑:王菁

来源:清华大学学生大数据研究协会、硬科技城邦