学术论文 | 通过聚类分析映射上海（1912-1948）最具影响力的艺术区
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初次认识郑洁老师记得是2014年在韩国的IUSAM会议上，郑老师是CUHK多元化专业代表团的老师之一，作为校友和常年代表CUHK参会的我自然会比较关注。但这一次唯一的见面除了加Facebook好友之外，并没有什么后续。
本文的合作其实来自于另一条社交线路——时间过了好久之后，实验室做近代上海空间史的问题，用了多种渠道想和安克强教授谈合作，结果最后发现师妹佩瑶博士一直在他那里工作。佩瑶博士从博士研究开始根红苗正地做HGIS的工作，比我正宗和资深得多，现在网络上几个非常经典的中国HGIS数据基础设施都有她经手。所以我对她的工作路数也比较熟悉，重新在微信时代加好友后，半开玩笑地说她的中文项目如果找研究助理只有我们才能提供合适的。一来二去结果并没有往原本的数据合作设想上靠拢，但正好佩瑶博士跟郑老师一起做的项目恰巧和晓敏接盘了陈静老师团队的民国美术展的话题相互关联，于是我们就再顺理成章不过地提供了最适合的研究学生加入团队。
实验室所负责的工作多数是晓敏完成的，她的大论文也从中得到了不少启发。天意和超群也分担了一部分数据和分析的工作量，还有几位同学提供了协助。我个人在研究中重新思考了关于城市尺度复杂网络现象阐释social sensing或作为deep mapping的方法论。
感谢佩瑶的提携和指导，也算是我们除了前些年一起开会吃饭吹水之外真正一起干点正事。这么多年来仅有的两个ISEIS出身真正做纯人文问题的人终于算是合作了一把，应当林珲老师也会无比欣慰。
特别要感谢郑老师的主持，让我们有了第一篇AHCI的文章（虽然我们已经自己策划了好久，但还是拖延）。也非常感谢感谢郑老师授权我们的自媒体推广这一篇文章。现在我也还在用晓敏的工作来完成陈静老师的约稿，希望不久两篇文献能够互见。
——SHAPC lab 主任 何捷
看着郑老师的论文，记忆一下子被拉回到2020年。疫情影响下首个没有返校的学期，在枯燥的春夏变换里记录门口一株杏树从开花到结果。而今，那些看起来枯燥的点点点也结出令人欣慰的果实。从拜读郑老师的著作到协助处理本次研究数据，震惊于郑洁老师团队文献资源丰富，也十分羡慕。能够得到许可并使用其中部分数据在我的毕业论文中，是这次小组协作给我的意外之喜。
在两位数据处理大拿的师弟师妹巧手下，近3000条美术相关的数据被一一转换、定位记录和校对，这是我们能为这个朦胧又充满魅力的时代做出的微薄又有力的研究贡献。感谢两位师弟师妹不断研究出快捷的处理方式，也感谢张佩瑶老师在数据处理中友好的交流，以及对我个人毕业论文的指导。
再次读到熟悉主题的研究论文，真令人感慨。知网上也看到新的关于民国时期上海的研究论文，希望这样的研究越来越多，借助新兴的技术手段和更多开放文献，把更多谜题揭示给当下的时代。
——SHAPC lab 2018级硕士生，2021级毕业生
郭晓敏
SHAPC实验室与郑洁博士、张佩瑶博士以及多位社会史和HGIS领域资深学者合作，于2022年6月在由“艺术人文引文索引”（AHCI）收录的期刊《The Journal of Arts Management, Law, and Society》中发表学术论文《Mapping the Most Influential Art Districts in Shanghai (1912-1948) through Clustering Analysis》，该期刊为艺术管理领域国际顶刊。论文由郑洁、何捷、范桢、张佩瑶、林珲、梁元生合作署名，SHAPC硕士毕业生郭晓敏、王超群、肖天意参与了数据集建设与数据分析的工作。
本期推送由通讯作者郑洁老师授权，对该文进行简要译介以飨读者。点击文末“阅读原文”可跳转至《The Journal of Arts Management, Law, and Society》网络发表界面。该文开放存取，欢迎交流和指正。
01
论文题目
通过聚类分析映射上海（1912-1948）最具影响力的艺术区
Mapping the Most Influential Art Districts in Shanghai (1912-1948) through Clustering Analysis
02
论文引用及开放存取位置
Zheng J, He J, Fan Z, et al. Mapping the Most Influential Art Districts in Shanghai (1912-1948) through Clustering Analysis[J]. The Journal of Arts Management, Law, and Society, 2022. DOI: 10.1080/10632921.2022.2080137.
（点击文末“阅读原文”跳转阅读）
03
论文摘要
本文结合空间和社会网络分析的多个维度,为艺术集群的地理映射和分类提供了一种新的方法。这种方法创新性地融合了历史地理信息系统、空间统计学和质性数据分析，并探索了被称为上海艺术文化的黄金时代——民国时期——的上海艺术界。其结果从8个选定年份中确定了11个具有独特性的主要艺术集群。研究也揭示了上海社会网络动态与集群转型之间存在着部分相关且辩证的关系。这些发现填补了中国艺术史方面的知识空白。
This research proposes a new method to map and classify art clusters, combining multiple dimensions of spatial and social network analyses. This method innovatively blends a historic GIS approach, spatial statistics and qualitative data analysis, and experiments with the Republican-period of Shanghai art world, known as the golden age of art and culture in Shanghai. The outcome is the identification of 11 major art clusters in eight selected years with unique characteristics. It also uncovers a partially correlated yet dialectic relationship between social network dynamics and cluster transformation in Shanghai. These findings fill a knowledge gap in Chinese art history
04
论文关键词
历史GIS；艺术集群；社会网络；映射；聚类分析；上海
Historical GIS; art cluster; social network; mapping; clustering analysis; Shanghai
05
论文部分图片展示
Diagram 1. A combination of three dimensions in step 1 through step 3.
图解1 由步骤1到步骤3的三维整合
Diagram 2. Percent composition of artists’ social connection types
图解2 艺术家的社交关系类型占比
Figure 1. K function analysis results.
图1 K函数的聚类分析结果
Figure 2. Ripley’s K Function statistical results.
图2 Ripley’s K函数的统计学结果.
Figures 3. Art cluster mapping, 1920.
图3 1920年艺术集群的空间映射
Figures 4. Art cluster mapping, 1925.
图4 1925年艺术集群的空间映射
Figures 5. Art cluster mapping, 1928.
图5 1928年艺术集群的空间映射
Figures 6. Art cluster mapping, 1933.
图6 1933年艺术集群的空间映射
Figures 7a. Art cluster mapping, 1936.
图7a 1936年艺术集群的空间映射
Figures 7b. Individual artists residing in the primary art cluster, 1936.
图7b 1936 年居住在主要艺术集群中的个人艺术家分布
Figures 8. Art cluster mapping, 1942.
图8 1942年艺术集群的空间映射
Figures 9. Art cluster mapping, 1948.
图9 1948年艺术集群的空间映射
编辑 / 张舒 何捷 郭晓敏
校对 / 田宜可
执行 / 郭少军
相关链接
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毕业论文 | 民国时期（1912-1949）上海地区美术展览的空间选择和时空演变
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