从古至今,我国存在大量的茶艺现象,然而“茶艺”作为新名词则首先大抵出现于上世纪70年代的台湾,近十几年来,中国茶艺作为一种特殊的茶文化形式迅速发展,围绕茶叶冲泡与饮用过程展开的茶艺表演作品与视频大量涌现,目前却鲜有研究将之提炼上升到理论高度。在人工智能迅速发展的推动下,数字人文领域也在产生着更多的可能性。叙事可视化是数字人文研究领域的一个分支,其通过自然语言处理技术以及视频分析技术对大量的人文作品事件在时间轴上的排列顺序进行高层次、抽象的总结,有助于发现全局模式以及拓展对作品的解读。本文立足于叙事理论,采用情感波动折线、主题河流图、叙事时间折线三种可视化方法,分别就叙事情感、叙事内容、叙事时间线三个方面对301个茶艺视频作品进行解构归纳,探索针对大量茶艺作品的数字人文学研究方法,以期对现代茶艺的时代特点加以总结,并对茶艺编创与评价体系具有一定的启发作用。主要结果如下:1、在录入语言文本阶段,尝试了云知声、讯飞、百度等语音识别应用。发现茶艺视频语言识别率低,远远低于其软件所宣称的识别率。说明这些茶艺视频本身的解说语言清晰度不高,噪音干扰大。2、通过腾讯文智、中科院nlpir、百度情感分析api三种算法对视频材料人脸绪识别配合自然语言处理进行茶艺作品的情感波动分析。发现了7种类型的情感发展模式折线,可用以解释全部材料中沿叙事时间线方向情感极性的波动变化,绝大多数的茶艺视频以积极情感结尾。7种类型的情感模式折线及占比分别为起(R),占52.49%、落起(FR),占26.58%、空白(B),占7.64%,起落起(RFR),占9.97%、起落(RF),占1.99%、落起落(FRF),占1%和曲折(ZZ),占0.33%。三种算法结果间存在一定差异。3、配合实体提取,主题河流图可以作为一种较好的叙事内容可视化方法。Tableau与Plartton的配色器,Coolors与Color Palette Generator的风格照片提取,以及colorbrewer等都可以作为配色工具。河流图的配色,目前没有一个显现出绝对优势的方法。4、主题河流图配合情感折线,就可以接近传统情感分析,即包括情感对象+情感极性两个方面。就工具而言,虽然有文章提出可以结合语义分析与图形搜索,对主题词进行颜色上映射是个好方法。但从人群问卷的结果来看,未必奏效。5、将叙事折线用以茶艺叙事理论分析,发现,现有茶艺材料中涵盖了4种叙事模式,其占比分别为:闪回模式占50.83%,线性模式占31.56%,无时模式占21.59%,闪前模式占1.66%。发现四种模式占比总和为105.64%,大于100%,原因在于其中有的作品并不只是单一的叙事模式。非线性叙事作品占到了将近七成。叙事折线分析还可以用以反馈于茶艺编创。6、通过叙事折线与情感折线的配合可以实现茶艺视频的定量分析“抑扬顿挫”。