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谁是中国最有影响力的艺术机构?

2020-06-13 19:23:56.173 来源: 打边炉ARTDBL 作者:ARTDBL编辑部


编辑原则

艺术机构的影响力如何评估,对之应该进行怎样的量化比照,一直是一件扑朔迷离的事情,但社交媒体的出现,以及它在传播结构当中的首位性,使得机构影响力和社交媒体的可测数据之间迸发出可以量化分析的可能性。比如在一个微信朋友圈生态当中显示被更多朋友关注的机构,可以印证它在社交网络中的重要性和影响力,而我们将一个人群的朋友圈数据进行叠加排序时,就得出了一个相对平均和客观的排名。

当然,以上统计基于一个重要的传播背景,即微信订阅号是当前中国艺术机构最重要的传播界面,它的重要性高于官网、微博、Facebook、Instagram,而我们基于微信朋友圈生态的调查就能对应测试出其影响力和受欢迎度。还值得说明的是,我们并未向更大范围的微信用户发出邀请,采样对象仅面向艺术家、策展人、艺术机构职员、大学师生等人群展开,我们希望呈现的是艺术行业的专业影响力指数,而非最受大众欢迎的指数。对大众群体画像的怀疑,一直是《打边炉》编辑工作的前提,我们无意假想大众,我们更关注的是共同体工作的紧密度和窄众传播的原则和价值。 

以上工作是《打边炉》“ARTDBL指数”的工作范畴,未来,我们会持续用数据统计的工作方式来呈现艺术行业的客观现实,它不会是一个无懈可击的世界全貌,但我们希望它能冷静地展现艺术世界的理性与真实。

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采集说明

2020年5月,《打边炉》向中国100位艺术界人士发出邀请,82人接受邀请参与本次调查,我们向他(她)们征集了他(她)们朋友圈内100个机构公众号的关注人数及对应截屏。100个机构包含了美术馆/艺术中心、艺术机构、美术学院和博览会四个类型的艺术组织,采样基于其重要性、活跃度以及与当代艺术生态的紧密度三个维度进行。

收到表格和截屏(相互印证)后,我们依据以下方法进行数据的统计和指数的制作:

1 将所有参与者各自的微信好友对同一机构的共同关注量相加后排序;

2 依据积分规则,先单独对每位参与者的机构好友关注量进行由高至低的排序,排名最高的机构得100分,次名得99分,以此类推;

3 遇到到机构关注人数相同的情况,则给予同一积分,后一位关注人数不同的机构积分则随着关注人数相同的机构的数量的增加而递减,如有两家机构的共同关注人数相同,它们分别获100分,第三家则获98分;

4 最后将所有参与者对同一机构的关注量积分相加后排序。所有形式的表格生成,均由数字如实生成;

5 我们保存计算过程中的阶段数据,所有统计均具可追溯性。


榜单&榜评

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UCCA位居榜单首位,说明这家机构虽然经历了颇多内部变动,但其传播工作和品牌影响仍是可圈可点,业界对之动向亦是非常关注。我们可以断言,一个有影响的机构,一定拥有一个具有内容品质和用户粘性的社交媒体。位居前三的机构都不难看出他们对线上内容运营的倚重。

从区域来看,进入前10名的机构,北京有3家,上海有3家,深圳有2家,广州有1家,香港有1家。

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从关注总数上,UCCA依然位居首位,其影响力难以撼动。广东时代美术馆和中央美术学院美术馆的累积关注人数则进入前三名,通过该方法的计算,广东美术馆也进入前10名,是进入榜单的首个省级美术馆。

值得关注的是省级美术馆是中国的美术馆行业当中得到资源支持较多的机构,但其整体影响力不容乐观,资源注入与影响力获得并非正比例关系。

深港双城双年展则是首个连续进入两个前十榜单的展览品牌,它位于深圳,举办至今已有八届,其关注度和影响力与它持续不断地进行城市动员有一定的关系,而动员是影响力建立的重要一环。

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这里我们公布了“美术馆/艺术中心”的影响力计算的过程和数字,全部依据数据相加完成。我们的判断是被更多人关注的机构,意味着大家更关注它的动态,排名越靠前,说明它在同行之中的首位度更高,也就是其重要性和影响力的分值更高。

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这部分的排名一定会让大家感到意外。前两名是展览和艺术节,大家也许凭借印象认为,非盈利机构的关注度会比较低,但事实是它们的关注度居于前列,这说明动员能力和专业品质仍然是大家关注一个机构最重要的两个动因,这亦是判断一个机构工作做得好和做得差的两个显性指标。

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我们的采样群体中教师和学生的占比较低,这就使得这一排名区分于大学排行榜,而是美术学院的行业影响力和公共声誉的排名。依据这一排名,中国美术学院居于首位,略高于中央美术学院,而清华大学美术学院则高于八大美院当中的其它六所美术学院。

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博览会部分的排名反映了急剧竞争的博览会行业的状况,大家最关注的是三个博览会是:ArtBasel、ART021和西岸艺术与设计博览会。北京的博览会排名较为靠后,这也说明北方艺术市场的危机状况。


样本描述

我们的采样人数为82人,在邀请方向上,我们综合考虑了他(她)们的年龄、区域、职业和受教育程度。

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目前采样的区域较为集中在广东地区,这是数据采集的局限性所在,所以我们接受类似“这是一个有南方偏见的榜单”的批评。但对于我们而言,这是一个指数制作的起点,我们秉持的是开放的态度,未来欢迎更多的朋友参与到这个笨拙而枯燥的数学工作当中。

也许它是偏颇的,但我们希望它是善意的,客观的,它也许不能呈现最完全的艺术世界,但它至少能够揭示问题,呈现表象之下的真实。


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感谢以下人士对本次活动的支持和参与:

按姓氏拼音排序 

爱美丽、安溯、常安、陈翠贞、陈思、陈斯嘉、陈颖、陈子健、樊珊辰、郭芸、韩亮、胡斌、胡若灏、黄彬如、江超、姜苏倩、金丹、金田、劳秀汶、李汉周、李慧、李璞、李听尘、李文敬、李晓瑜、梁志钦、廖冬云、林燕妮、刘宝丽、刘琥珀、刘佳、刘晶、刘梦婷、刘诗羽、卢远良、罗莉兰、罗熙烨、骆思颖、蓦然、你鱼、聂小依、Ping、奇哥、秦霈、曾睿洁、Season、孙明煜、汤溪、唐家望、王澈、王季初、王竞仪、王青、王若男、王晓松、吴碧芳、肖才子、谢佳莹、谢琼枝、谢湘南、谢怿、yangshu7、颜小野、叶倩侠、一轲、一燃、易东华、银坎保、尹菱、游小明、禹飞、郁婷、允仪、张云、张梓华、周希照人、周育贤、朱蓉婷、朱燕妮

 

  

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