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关键字：图像 视觉化 全国美展 油画 获奖 AwardPuzzle

在第十二届全国美展开展之后，人们开始发问：“全国美展怎么了？ ”。

典型的人文学科研究，都是基于一个特定数量的样本来进行考察。从美术史研究的方法来说，只有占有一定的美术史料、对艺术家群体熟悉了解、对时代背景有所把握的评论家才有可能具有评论资格。

我们随手搜索了“全国美展”＋“油画”， 就获得了524,000个搜索结果； 哪个文档？哪个图像？哪个美术评论家可信可靠？比如《杨靖宇将军》在网络上有绿调，黄调，棕色调……百度和谷歌可以给我们很多答案，但是哪个解释、哪个评论最可靠？

数字人类学研究组织的美国人文科学基金项目“数据挖掘竞赛(2009)”曾提出了这样一个课题：“档案的尺度将如何影响人类学和社会科学的研究？”。研究者已经可以介入巨大的数字化档案，这个数据量是任何学者一辈子都读不完或者依靠记忆搜寻、文档整理可以纵贯的信息纬度。

总共十二届的全国美展就是一个小型的数据库，其中包含着作者、作品、省份、年龄、风格……等等参数，这些参数之间的相关性应该可以具有点说服力: 年龄与作品风格之间，地区与作品之间，评委与作者之间……蕴含着怎样的故事？

通过清华大学图书馆、清华大学美术学院图书馆、中国国家图书馆，我们获得了2276幅全国美展油画获奖提名及入围作品的印刷文件（1984-2014）和索引（参考资料见文后）。

我们尝试通过这2276张作品来理解全国美展，以数据视觉化的方式来窥视获奖的秘密，在嘈杂的美术评论里寻找可以信赖的依据。

最早的探索起始于一个简单问题：什么颜色最容易获奖？通过美国加州州立大学圣地亚哥分校数字人类学家Lev Manovich教授所领导开发的开源软件ImagePlot的图像处理，我们获得了整个全国美展油画作品的色盘：

这个色盘显现出大量作品集中于红黄色调，其中高明度的区域是特别受到全国美展青睐的。大面积红色、绿色、蓝色的作品都不少，紫色一直是个冷门的区域。

我们知道很多艺术家在一生的创作过程中，其偏爱的色彩会发生变化。比如梵高盛年时期的作品色彩艳丽，而临终并不是那么明艳；那么中国艺术家们是否因为年龄不同而偏好不同的色彩呢？

我们将画家的年龄与明度联系起来，大多数作品温暖明亮，年长的艺术家并不偏好深色。这个相对个体性的观察，是说明视觉生理的改变？还是老艺术家创作主题更加明快？

这个“红光亮”的特征让所有画家给我们第一反应是：“那，你们还能看到什么？”。于是我们从这里重新开始梳理数据参数：作品名称、作者名称、作者年龄、作者单位、作者地区、作者毕业院校、原画画幅、获奖级别及获奖时间，尝试以数据来回答或证实那些关于全国美展的追问：

1. 全国美展的油画作品越画越大？

答：是的。 全国美展的入围作品尺寸都有所明显的增长，2009年的作品尺寸最大，今年稍微回落一点。30年间的增幅进化细节是这样的：

可以清晰地看到从第9届(1999年)开始，作品尺寸逐年增大，巨幅的作品的高峰期是第9届、 第11届，特别的是在第12届入围的作品中却并没有出现巨幅作品，巨幅油画消失了，虽然平均尺寸依然相对偏大，高宽主要在160x175.5cm左右,比第8届入围作品的长宽都超出25%。

2. 画得越大越容易获奖？

也许是的。这里红色区域是获奖作品的平均尺寸，灰色是入围作品的平均尺寸。

近两届的获奖作品大多在高宽180x180cm左右， 而入围作品的尺寸在160X175cm左右。虽然也有小画获奖，总的来说获奖作品的平均尺寸的确是大于入围作品的。

3. 那些巨幅作品都是怎样的作品呢？

最大画幅的作品基本都是重大历史及军事题材，比如沈尧伊的《遵义会议》，来自总政的邵亚川作品《过大江》，描述了百万雄师过大江的场景； 来自总政的陈坚作品都《公元一千九百四十五年九月九日九日南京》、《红地毯述》、《冬雪》都展现了历史性的军事或政治场景，刘曼文作品《 和平—2009》则描绘了巨幅的军人头像。例外是范勃作品《不尽的黄昏》，在巨幅画面上表现了城市日常生活状态。

4. 哪位画家的作品最大？

历届作品中最大画幅是：沈尧伊的《遵义会议》出现于第11届（300x600cm)；有趣的是，我们在查找沈尧伊的《遵义会议》原图时，发现另一张《遵义会议》，画幅也相当大（184x504cm)，刚刚看到时我们以为同一作者及作品出现了重复的数据，当细心排错之后才了解到，沈尧伊的确有两张《遵义会议》作品出现在全国美展，分别出现在第11届和第9届全国美展。这两张《遵义会议》不仅画幅都非常大，而且主题及风格都非常相似（对比图见后），都成为当年的获奖作品。

沈尧伊的这两幅作品的两次获奖激起了我们对多次获奖作者的好奇。于是我们开始将注意力转向重复获奖情况的探索：

5. 有多少画家曾经多次入围或获奖？

答： 多次入围人数 共计1232人次，占总数的是51%。这个数据让我们再次情不自禁潜入“多次”获奖的画家名单，提起更新的问题：他们是谁？他们的作品是怎样的？

获奖者：沈行工、曹新林、刘仁杰、刘健平、张冬峰、俞晓夫、吴云华等，他们都在30年间共计获奖6次，这样的成绩是否可以理解他们在三十年间稳定保持了中国油画的最好水平，值得学习其屡战屡胜的秘笈？虽然我们并不打算以微观的方式来观察这些作品，通过在30年间的时间线上对多次获奖者作品的鸟瞰，有些获奖作品看起来呈现了视觉或主题上的近似。

例如这些艺术家的这些作品：

根据我们所获得的高达51%的重复获奖率，以及同一作者的获奖作品类似性，这是否意味着这些获奖作者将连续在全国美展中保持席位长达10年以上（至少），无论这个获奖名额如何增加，新进内地艺术家只能在剩下的49%的席位中角逐，而这个49%席位中还要为军队题材及少数民族题材保留近15%的席位 ，最终一个新进内地艺术家的入围几率大概是34%；换个说法是：如果入围名额每年500人次，首次入围获奖内地艺术家名额估计只会占有170人次；这个艺术家如果年纪低于35岁，他的竞争名额大约是39个（占总比23%）；如果参展艺术家是一名来自内地的年轻女性的话？获奖可能的比率几乎是微乎其微。

更值得追问的是：为什么要连续10年以上多次奖励一个类似的作品？这到底是鼓励一个艺术家以不变应万变直至其自动休笔，或是以国家荣誉培养一个艺术家的风格确立？对于一个年轻艺术家来说，他如何可能画出容易获奖的作品呢？当然，这个问题只能是数字观察所引发的追问。

6. 那么，什么样的主题容易获奖？

答： 历届入选作品命名也许可以透露创作的主题。

最热门的中文词汇是：家园（18次）、暖冬（8次）、无题（4次）。 目前大概有10个以新中国建立为题材的作品；以上题目本身也许是对全国美展题材的最普遍概括，关于表达的内容、主体及角度。

7. 沙发在油画作品中经常出现吗？

答： 在第12届美展上，我们的确看到了好几幅跟沙发有关的获奖作品。通览全部的入围作品，沙发一直都多多少少都会出现在作品中，或隐或现，其实还有很多板凳上，草地上坐着躺着的年轻的、闲着的女性。

8. 年龄越大越容易拿奖吗？

答：这的确是个趋势 。虽然并不是越老越容易获奖，但是获奖作者的确在持续的高龄化中。最近两年的获奖年龄中值都是46岁，显现出获奖年龄的攀升趋势。 这个趋势也许和我们前面所提及的51%重复获奖率有关，每隔5年一次的全国美展让获奖人年龄以5岁为基本单位增长。

9. 那么，评委都很老吗？

答：从第9-12届的评委名单来看，第12届评委是历上最年轻的，评委与作者之间的代沟缩小到了11岁，比第10届时24岁的年龄差距缩小了一倍。代沟缩减也许可以让我们期待评委和画家之间的时代审美或意识形态差异减小，作者年龄上升也是重要原因。这到底意味着这样的一种评选与被评选的关系呢？随同评委的年轻化、作者的高龄化发展，未来的全国美展评委与作者有可能欢聚一堂于51岁？

10. 这些情况评委都知道吗？评委是谁？

答：我们和全国美展组织及评委没有任何关联，不了解评委如何可以在一个巨大的美展数据库中依靠记忆或咨询了解实情，我们也是逐步在数据挖掘中看到这些风景的。

评委并不都是油画家，而是美术评论、理论家及油画家。 这些成为评委的油画家并不是获奖次数很高的作者。例如俞晓夫、韦尔申、杨飞云这几位曾经多次获奖的艺术家，仅仅做过一次评委；多次成为评委的是：全山石、张祖英、孙为民、邵大箴等几位先生。

11. 到底，到底怎样更容易获奖？

有些与入围获奖相关度很高的因素已经在前文中被揭示出来，例如：大画幅、获奖经历、暖红调、中年审美、家园故土等因素；

除了这些还有什么呢？ 我们尚没有来得及对2276张画面做详细的人工标签，这些因素也许是：少数民族、军队、年轻女性、领袖、历史题材、草根、多人物……，这些关键词的叠合可能会提高题材的入围度。比如《八女投江》，既是年轻女性、又是军队、历史性题材这种叠合性的内容还是常见的。

12. 获奖，到底有没有规律？

我们在视觉化工作之前有些假设的规律，随着数据挖掘与视觉化成果逐渐出现，有些曾经的假设被证实，有些被推翻，甚至不断建立新的假设，这些假设推动着我们一步一步走向数据的深处，获得新的解读方向。

13. 这2276张作品数据能够描述整个全国美展吗？

这2276张作品是有相对完整数据、画面清晰干净、色彩还原相对准确、可考证的参考资料，它包含1984年以来各届美展获奖作品及部分入围作品，以及官方公布的作者姓名、地区、画幅、评委等资料，资料索引见本文资料索引部分。

总结

整个全国美展油画作品的数据视觉化工作历时两个月，参与者包括视觉设计师、计算机软件工程师及数据整理、编辑、标签和信息收集等助理。

我们尝试在文化研究领域运用小型电脑分析更为大型的视觉性文本，以追问为线索的数据视觉化设计替代那些模糊的艺术评论，对文化研究的深度提出挑战，让视觉文化研究者不仅可以直接看到研究对象，更能在一个具有微观之精度、远看之幅度的时间场景中来观察其中的关系，最终作出可信赖的判断。

当然，任何大型文化性样本的自动计算分析，都有它本身的局限，自动计算分析并不会代替人的本能和经验。但是，以人对视觉化成果的观察与追问而主导的数据再挖掘、再视觉化这种研究方法值得视觉文化研究领域的期待。

致谢

Lev Manovich教授在直接数据视觉化研究方面所贡献的知识及启发。

数据整理：罗文诗 黄心妍 何盈 金波 张曼华 刘平云

图像前期处理：叶树伦 林浩基 张雨

向帆 朱舜山

2015年1月14日星期三

雪. 于清华园

参考资料：

1. 《第6届全国美术作品展览油画选》，上海人民美术出版社，1986；
2. 《中国第七届全国美术作品展览获奖作品集》，香港，博雅艺术公司，1990；
3. 《中国第八届全国美术作品展览获奖作品集》，今日中国出版社, 1996；
4. 《中国第九届全国美术作品展览油画作品集》，人民美术出版社, 1999；
5. 《中国第十届全国美术作品展览油画获奖作品集》，人民美术出版社, 2004；
6. 《中国第十一届全国美术作品展览油画作品》，人民美术出版社, 2009；
7. 《中国第十二届全国美术作品展览油画作品》，人民美术出版社, 2014；