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以数据探秘土族盘绣的技艺传承

2021-05-18黄鑫李谦升

上海工艺美术 2021年1期
关键词:脑电土族脑电波

黄鑫 李谦升

Through the collection of the data about brainwave, EMG, duration, thread usage and other aspects of Teacher Li and students, this articleemploys these data to help people understand the data secrets behind the succession of Tu Peoples Circled Embroidery from a master to disciples. In addition, it is expected to adopt a new way of data visualization to carry forward and spread this intangible cultural heritage.

一、土族盘绣的历史传承

土族独具特色的盘绣技艺起源于中国唯一的土族自治县——互助土族自治县,这里地处青海省东北部、祁连山东南麓,为黄土高原与青藏高原交错衔接地带。土族,这个古老的民族世代在这里繁衍生息,使这里形成了独特的人文景观,而土族盘绣就是土族最有代表性的传统文化之一。2006年5月20日,土族盘绣经国务院批准列入第一批国家级非物质文化遗产名录。在公元四世纪,土族盘绣技艺就已诞生了。花袖衫是盘绣技艺最集中的反映,是一种用红黄蓝白黑紫绿等七种色料的布或丝绸制作成套袖,缝于长衫上。由于土族女人喜欢穿五颜六色的花袖衫,所以,人们习惯称她们为“穿彩虹衣衫的人”,土族之乡也因此而得名“彩虹之乡”。一千多年来,土族盘绣的传承方式为口传身教,以母女传承为主,同时姊妹、妯娌、婆媳间也有传承。对于土族妇女来说,刺绣是她一生中必修的课程。土族女人在出嫁前,首先会在娘家办一个个人绣展,将自己绣制的衣服、佩饰、鞋袜等向娘家人一一展示,然后还要在婆家利用新婚庆典之机,向婆家人、亲戚朋友们展示自己的绣品,并向婆家亲人赠送自己亲手绣制的物件。土族女人有了自己的儿女后,又会花费十几年的时间,把刺绣技艺悉心传授给女儿。数千年来,它已经形成了独特的土族盘绣“气质”。

二、师徒刺绣的数据采集

为了更好地探究土族盘绣的技艺传承背后的数据规律,笔者设计了一个数据实验:让一名学员跟着盘绣技艺人学习盘绣,在20天的时间里,两人每天都刺绣一个新图案,通过采集20个图案的刺绣数据来观察新手与手艺人之间的异同。数据采集了老师和学员在刺绣过程中的刺绣视频、刺绣图案、使用的线长、丝线的盘扣数量、脑电波、右手臂肌电信号。

(1)脑电数据采集

现代科学研究表明,人脑工作时会产生自发性电生理活动,该活动可通过专用的脑电记录仪以脑电波的形式表现出,笔者采用Mindwave Mobile设备对老师和学员的脑电波进行采集。在采集过程中要将设备戴在被试者的头上,Mindwave Mobile利用放置在前额的一个传感器和放置在耳部的参考电极触点进行脑电波信号测量,通过这个设备笔者采集到了8个维度的数据以及Esense指数值(Esense指数值是ThinkGear对原始脑电波信号进行放大并过滤了环境噪音及肌肉组织运动产生的干扰,然后通过对处理后的信号应用Esenseblem算法进行计算得到的,用于表示专注度和放松度)。我们分别采集了老师和一位学员刺绣20个图案的脑电波以及另一位学员30天刺绣的脑电波,通过分析学员和老师在刺绣时的专注度和放松度的变化找到刺繡学习的规律。

(2)肌电数据采集

利用MYO手环采集老师和两位学员右手臂的表面肌电信号,MYO主要由8块大小厚薄不一的生物电传感器单元组成,每个传感器又分为三个电极,可以测出佩戴者手势变化时肌肉的生物电变化,除了8个传感器,MYO内置三轴加速器、三轴陀螺仪,因此可以采集emg、加速度、陀螺仪和方向四个维度的数据。通过MYO采集的数据来分析学员和老师的肌肉手势之间的刺绣差异。由于myo手环和Mindwave Mobile都是通过蓝牙连接,因此我们用两台电脑采集,避免相互干扰,对于其中的设备中断,我们会让被采集者停下刺绣,将设备连接好之后再进行刺绣,以保证数据的准确性。

(3)其他数据采集

除了脑电波和肌电的采集外,我们还采集了在刺绣过程中老师和学员的刺绣视频、刺绣的图案、使用的线长、丝线的盘扣数量。具体方法是在刺绣之前会做一系列的准备工作,当她们将线准备好后就要对线进行测量长度,因为盘绣独特的技艺因此线长的记录还要分为单股线和3股线,当她们更换线要减去剩余的线长再增加新的线;刺绣开始时我们便开始计时和录像,将刺绣的过程拍摄下来作为视频数据,同时也会记录下每个人的刺绣时长;当刺绣结束后会计算刺绣的扣数。通过刺绣所用的线长、时长、刺绣的扣数了解这个人的刺绣水平和刺绣状态。

三、师徒数据可视化对比研究

脑电数据可视化对比

我们将收集的师徒脑电数据通过Esense的专利算法测量师徒当前的专注度和放松度。1到100之间的特定值表示用户的专注和放松程度。我们将两个数据纬度通过折线图的形式来进行分析,并利用极坐标将其可视化,橙色数值用于描述受试者的专注程度,蓝色数值用于描述受试者的放松程度(相当于冥想状态),紫色为专注度和放松度的重叠部分。

为了进一步比较两者整体放松度和专注度我们通过脑电波的5个区间值对数据进行对比。eSense指数数值在1-20为“低值区”;20-40为“较低值区”;受试者脑电数值在以上两个区间会表现出不同程度的不适、躁动等。40-60处于一般范围;在一般范围内,类似于常规无线电波测量技术中确定的"基线"。60-80为“较高值区”;受试者脑电数值会略高于正常水平,80-100为“高值区”。受试者脑电数值在以上区间会处于非常集中或放松的状态。

通过脑电图和分区图可以看出老师刺绣经验丰富在刺绣过程中更为放松,而学员在刺绣过程中紧张度更高,等有一定经验后刺绣过程才会比较放松。在同样遇到线打结的情况时老师和学员都比较专注,但是学员相比较会更加地专注。

(1)肌电数据可视化对比

在处理肌电庞大的数据时,我们先使用方差公式计算8组数据的方差值,用于表示在该时间点肌肉活动的剧烈程度。为了便于观察肌电的数据变化,我们通过取样平均的方法将原始密度的数据处理成50秒一次,最后得到了学员和老师在一次刺绣过程中的肌电曲线,通过曲线的波幅和波长可以明显地看出每个图案的难易程度以及学员与老师的差别。

(2)其他数据可视化对比

我们将师徒刺绣过程中使用的线长、盘扣数量、时长通过柱状图来可视化,可以明显看出学徒比老师使用的线要长,尤其是单股线,因为学徒在刺绣过程中单股线容易发生缠绕打结的情况,需要剪断重新开始,而老师能很好地避免这种情况。另外老师作品的扣数比较均匀,学徒刺绣的扣数大小不均匀导致扣数时多时少。

(3)非遗数据平台设计

我们将实验成果制作成关于盘绣传承的数据可视化网页。网页分为三个部分:第一部分为土族刺绣的历史文化介绍;第二部分为师徒刺绣数据对比;第三部分为无刺绣经验的人30天数据变化。通过这样三部分来传达土族盘绣的历史渊源、传承习俗和盘绣技艺背后的数据秘密。在整个数据可视化的设计中遵循三个原则:(1)数据准确性,确保我们的数据可视化能够反映数据的客观性和真实性,不因为美观而牺牲数据的客观性。通过向观者传达真实可靠的数据可视化设计,来建立观者对我们可视化网页的信任。(2)保证数据可视化图形美观且简约。在非遗网站的可视化设计中去除不相关的信息或几乎不需要的信息,任何不相关的信息都会让原本重要的信息更难被用户察觉。我们网站整体采用暗色系,降低饱和度,让用户把更多的关注放在可视化图表和我们要叙述的故事上。(3)提高非遗数据可视化的传播度。我们在做可視化设计之前想过很多的形式,像海报、视频等等,但是在互联网发展的今天,人们在互联网上停留的时间最长,且最容易大范围地传播,所以我们最后确定了网页设计的形式,将传统的土族刺绣与数据和互联网结合,更好地推广和发展土族刺绣。

四、总结

我们的实践证明通过设备采集刺绣过程中的数据是可行且有效的,利用数据可视化网页的形式也有利于非遗技艺更广范围的传播。不足之处是在目前的实验中我们只获得了一位专业盘绣手艺人和2位新手的数据,可能在数据对比上会出现一定的偏差,在未来我们需要采集更多的数据进行分析比对,希望可以通过这些数据更为准确地发现盘绣传承的规律。

参考文献:

〔1〕韩泽华.土族盘绣的保护与传承[D].中国艺术研究院,2016.

〔2〕Gibbs, Mark.NeuroSky MindWave Fun with brainwaves[J]. Network World,2012,29(3).

〔3〕邱青菊.表面肌电信号的特征提取与模式分类研究[D].上海交通大学,2009.

〔4〕张秉福.论大数据背景下非物质文化遗产的传承与发展[J].中原文化研究,2020,8(05):58-65.

〔5〕李福欣,苗秀,刘玲玲.内蒙古非遗信息可视化设计研究[ J ] .设计,2020,33(16):134-137.

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