大数据的数据库是由大量数码数据累积而成，尺度超越传统科学的分析能力。数据库的出现同时导致新工具的出现，无论是将数据库视觉化的工具，或是处理构成数据库数据的工具。基于数码科技的使用，这些工具为当代艺术家和设计师开启新的视野。我们对资料库在博物馆多媒体装置的艺术与设计实践中的影响感兴趣。

一种集体经验的独特形式

数据的视觉化形成了一个新的图像表现领域。这种表现法既不具象，也不抽象，而是像原料一样使用数据本身的组合，以一种合成的、有意义的方式表现出来。使用各种的图像表现法，不断地寻找最恰当的呈现方式：2D、3D、色彩运用、动画，还有最重要的是与观众即时互动，让观众能够透过操作进而加深对数据本身的认识。

在博物馆展场中，展览参观者可以使用的数字互动形式是一个提供了新的可能性的案例。透过一系列的问题回答和操作，这些互动式的问答工具让参观者能够置身于展览主题中：参观者与展览的科技主题、生物伦理学主题、超人类主义等等的关系。参观者回答的讯息会存在一个可以容纳成千上万内容的数据库中。然后，演算法使我们可以根据一定数量的分析轴线来综合每个参观者答案。透过使用三个轴线，就可以在三度空间中确认位置。所有的答案形成了一个可以依照参观者的不同特征（年龄、性别、职业类别等）过滤成云状物，并标示每位参观者相较于其他参观者在三度空间中的明确位置。

展览于是成为一种集体经验的特殊形式，每个人都可以置身于展览内容中。因此对多媒体装置设计师来说，出现了两个主要问题：一、设计师必须预先设定一个他不知道参观者答案的演算框架。二、数据视觉化系统自行生成内容物的风险，即更多的图形与系统本身产生关联，而不是与展览参观者的答案产生关联。

深度学习

在数据视觉化之后，与大数据相关的数据处理是第二个挑战，在博物馆学的领域中，大数据处理的使用至今还是很实验性的。面对某些领域运用的数据量（影像处理、语音辨识、3D分析等等），建立在古典数学上的演算法很快就被证明不适用：没有一个公式可以辨别一隻猫或赢得一个游戏。深度学习是一种使用人工神经网路隐藏层的技术，它的出现彻底改变了大量数据处理问题的科学方法，通过训练这些软件系统来实现具体的目标：辨识一个形状、分析一个行为或理解一个口令等等。

对博物馆来说，深度学习已经在实践中被使用，透过能和参观者互动的辅助机器人，或参观民众看展的行为分析。这些经验虽然有趣，但都没有直接关系到展览的科学与文化内容。当这些经验往文化机构的政策方向发展时，结果往往会适得其反。事实上，深度学习是透过大量的参考资料学习，它不像人工智能那样能自己产生创新的概念。而深度学习是一种新工具，它必须从艺术性的实验中寻找其适当性。

大型的多用户空间

在多媒体领域，一些创作平台已经内建智能型代理，像游戏引擎Unity。这种发展可以透过展览内容来改变参观民众的互动性质。与其在展览中安装简单的触碰式互动介面让参观者可以观看预先设定的内容，不如根据参观者的现场互动来撰写博物馆展览的行为脚本。由于集体互动是最复杂的互动管理方式之一，尤其是缺乏个人的数据，深度学习相关的技术将更容易设置，并且触及最复杂与自然的互动方式。我们可以由此预见大型多用户空间上的创新发展，尤其是产生和展场空间与展示内容即时集体经验的可能性。

正如我们所看到的，大数据相关科技的出现，在整合了多媒体装置的展览中，确实是特别有趣的。然而，要由展览的负责人、策展人、展场设计师和多媒体设计师来照看这些装置的道德尺度，因为这些装置很容易被入侵。展览是一个自由的空间，旨在创造、学习和发现。所有在展览中产生的数据，必须是匿名的，不能用于其他目的，否则就是背叛参观者对文化机构的信任。

译自本刊法文版原文《INSTALLATIONS MULTIMÉDIAS DANS LES MUSÉES – Quand les bases de données deviennent des éléments scénaristiques d’exposition》