人工智能生成的美术作品能否促进非物质文化遗产的可持续性？基于人工智能生成的杨柳青年画文创产品的定量研究
RETRACTED: Can AI-generated art stimulate the sustainability of intangible cultural heritage? A quantitative research on cultural and creative products of New Year Prints generated by AI
Bolun Zhang, Cheng Peng, Lujie Deng, Nurul Hanim Romainoor, Jianhong Han, Guoshuai Luo, Tianbo Gao
Heliyon · 2023-09-27
摘要
社会发展模式的转型引发了非物质文化遗产格局的深刻变革，同时也对其保护工作提出了严峻挑战。人工智能技术的快速发展为各领域研究带来了新的发展机遇。本研究旨在通过构建并评估理论模型，探究人工智能生成的文创产品是否能够促进非物质文化遗产的可持续性。研究的核心在于衡量人工智能技术在推动非物质文化遗产可持续性方面的实际成效。研究设计以注意、兴趣、搜索、行动、分享（AISAS）模型为基础，结合感知价值理论与文化认同理论，预测人工智能生成的文创产品在推动非物质文化遗产传承方面的长期可行性。本研究在中国天津开展，采用定量研究方法与问卷调查法，通过非概率抽样方式选取291名受访者作为分析样本。研究结果表明：其一，人工智能生成的杨柳青年画文创产品的吸引力、受众兴趣及参与度对感知价值具有正向影响；其二，此类产品的购买与分享行为对文化认同具有正向作用；其三，感知价值对文化认同具有正向影响；其四，文化认同对非物质文化遗产的可持续性具有正向作用。本研究丰富了AISAS模型的理论发展与实际应用成果，为非物质文化遗产的未来发展路径提供了重要参考，进而助力其可持续性发展。本研究的局限性在于样本量较小且地域范围有限，后续研究将扩大样本规模，纳入更多地区的数据进行分析。
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AI 综述
基于全文生成- 主要观点
- AI生成的杨柳青年画文创产品能够有效促进非物质文化遗产的可持续发展。具体而言，用户对该类产品的吸引力、兴趣及参与正向影响其感知价值，而购买与分享行为则正向促进文化认同。此外，感知价值对文化认同产生正向影响，文化认同又进一步正向驱动非遗的可持续性。
- 研究方法
- 本研究采用定量研究方法，基于AISAS模型、感知价值理论和文化认同理论构建理论框架。通过问卷调查和偶然抽样法，在天津地区收集了291名参与者的数据，并运用偏最小二乘法（PLS）技术对数据进行实证分析以验证假设。
- 学术贡献
- 本研究推动了AISAS模型在非遗与AI生成艺术交叉领域的理论发展与实际应用。同时，为非物质文化遗产的未来发展路径提供了有价值的见解，揭示了AI技术在促进传统文化可持续性方面的积极作用。
- 存在局限
- 本研究的局限性主要体现在样本规模较小，且数据收集受限于天津这一单一地区。这种样本量和地域上的限制可能在一定程度上影响研究结论的普适性。
- 进一步研究方向
- 未来研究应扩大样本规模以增强数据分析的统计效力。同时，建议纳入更多不同地区的数据进行跨地域分析，从而验证并拓展当前研究结论的适用范围。
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参考文献
相关论文
话题：Aesthetic Perception and Analysis