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〔摘要〕非物质文化遗产数据库对非遗资源的分类，必须遵从《非物质文化遗产数字化保护专业标准》，但这种分类方式存在一些问题。为了充分揭示非遗资源的特性和非遗资源之间的文化关联性，以建设承德地区非遗数据库为例，引入大众标注标引资源的方式来补充专家分类的不足：用户协作建设基础标签库，使用基础标签作为推荐标签，使用时间、空间、文化场所标签作为文化空间标签，由推荐标签等形成的高频标签作为专家分类的二级类目的备选，构建基于用户协作的非遗数字资源混合分类模式。
〔关键词〕非物质文化遗产；大众标注；分类；标签；数字化
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.03.004
〔中图分类号〕G2541〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）03-0021-05
〔Abstract〕For classification of intangible cultural heritage resources of the intangible cultural heritage database，《Digitized safeguarding of the intangible cultural heritage（ICH）》must be followed.There are some problems for the classification of heritage intangible cultural heritage resources for the existing database system.In order to reveal the characteristics and cultural relevance of intangible cultural heritage resources，for example，the construction of database of intanginble cultural heritage in Chengde，learning classification method of WEB20 system，that folksonomy tags resources to overcome defects in expert classification：build basic tags database by user collaboration，use basic tags as recommended tags；use time，space，and cultural places tags as cultural space tags；use tags in high-frequency that come from the recommended tags as alternatives of the twice classification of expert classification，form mixed classification model of intangible cultural heritage base on user collaboration.
〔Key words〕intangible cultural heritage；folksonomy；classification；tags；digitalization
非物質文化遗产（以下简称“非遗”）是民族文化和地方文化的精华，很多非遗由于其传承的特殊性，无法得到广泛传播，而利用数字化等手段保护和传承我国的非物质文化遗产，一方面能够使非遗得到广泛传播和永久保存；另一方面也为相关人员研究、挖掘各民族、各地区的历史文化关联提供了便利，所以逐渐成为各地区、各民族非遗保护和传播的重要渠道。非遗资源种类繁杂，内容多样，相似及关联性强，国内现有的非遗数据库对资源的描述与组织方式较为单一，一般多为海量信息的简单堆积，进而使具有重要价值的非遗资源不能得到高效和整体性地利用和推广，对传播受众失去吸引力。这些未能以显性方式得到表达的信息资源可能恰恰是非遗传承与传播的重要内容及难点所在，如何从纷繁复杂的数字资源中提取细粒度的非遗信息，是亟待解决的问题[1]。
河北省承德市位于燕山腹地，长城之北，毗邻京津，特殊的区位和地理环境，决定了承德文化遗产的多源性和多样性。历史上，承德是北方多民族繁衍生息之地，特别是清代，历经辉煌、屈辱和光复的历史沧桑，聚居生活在这里的满、蒙古、回、朝鲜、汉等各民族沉积下了丰厚的非物质文化遗产[2]。承德地区现有人类非物质文化遗产1项、国家级非遗9项，省级非遗41项，市级非遗134项。本文以承德地区非遗数据库建设为例，探讨基于WEB20的互联网应用，构建用户协作的非遗数字资源分类模式，对非遗资源进行细粒度、多维度分类重组，实现其数字化保存和传播，推进非遗资源文化关联研究。
1我国非遗数字资源分类现状
11现状
目前，我国的非遗分类方法主要有四类法、六类法、八类法、十类法、十三类法和十六类法。其中，十类法使用最为普及，首先，各省、市、地区在进行非遗申报和审批时多采取十类法分类，有的地区如承德市在申报非遗时，会依据非遗资源的特征在10个类目下划分出二级类目。
其次，国内建设的非遗官网对非遗的分类多采纳十类法分类，考查目前国内基于数据库的非遗网站，以文化部主管的中国非物质文化遗产网[4]最具官方和权威表述，各省市非遗网站基本依此建设。此类非遗官网的核心类目（导航）“国家名录”将非遗项目均按十类法类目划分，均无二级类目。
还有，非遗数字化建设标准也是按照十类法类目制订。为便于非物质文化遗产数字化保护工作开展，保证数字资源建设质量，并为资源互通共享奠定基础，2016年6月，全国文化艺术资源标准化技术委员会发布了《非物质文化遗产数字化保护专业标准》（以下简称《标准》），向全社会征集意见。这一标准从技术要求和专业要求的不同层面覆盖我国非物质文化遗产所有门类，使我国非物质文化遗产数字化保护工作能在统一标准和机制下有序开展[3]。《标准》依据十类法类目分类制订，并要求非遗数字化过程中，对非遗资源的分类要依据十类法。 十类法是根据“国发〔2008〕19号《国务院关于公布第二批国家级非物质文化遗产名录和第一批国家级非物质文化遗产扩展项目名录的通知》”内容，将我国非物质文化遗产名录项目分作10个门类：民间文学，传统音乐，传统舞蹈，传统戏剧，曲艺，传统体育、游艺与杂技，传统美术，传统技艺，传统医药及民俗[3]。
十类法类目经过专家反复研究和多年的非遗工作实践验证，设置科学、规范，按照非遗资源的组织特性，借鉴了艺术学、社会学的分类思路，参考了档案资源、文物资源和旅游资源的分类方法，反映了非遗的内涵及本质，有利于系统描述和揭示非遗资源的特性。
12存在问题
基于十类法进行建设的非遗数据库应用系统，符合《标准》建设要求，但作为网络资源分类，相较于现在的WEB20互联网模式，还存在着一些缺陷。
121分类粒度粗，无法深入揭示非遗的文化背景
十类法目前还没有统一、标准的二级类目，分类粒度过粗，在组织种类繁杂、规模庞大的非遗资源时显得捉襟见肘。另外，十类法分类维度不足，造成对非遗资源尤其是非遗文化空间揭示的缺失。非遗的文化表现形式与文化空间息息相关，文化空间可定义为“活动场所”或“活动的时间”，也可定义为非物质文化遗产特殊价值的集中表现[2]。研究非遗的历史文化背景离不开其生存的文化空间，往往同类的非遗由于存在的文化空间不同，其内涵、历史渊源就有很大不同。但由于文化空间的表达晦涩、模糊，无法与十类法的其他类目成为并列类目，所以现有的非遗Web数据库都对非遗的文化空间存在描述缺失。
122垂直的分类体系无法揭示类目之间的关联信息
传统的非遗数据库系统基本属于垂直类目，可以科学地揭示类目间的隶属关系，但无法以扁平化的类目关系揭示事物的内在关联。即使细化分类粒度，扩大分类维度，依然无法全面深入揭示和描述非遗资源的内涵。
非遗数字化的目的之一是为便利相关人员以历史背景为依托，研究、挖掘各民族、各地区的历史文化。各类非遗之间由于其文化背景、地域背景等方面的异同，存在着大量的关联关系，这对研究非遗文化非常有价值。以承德地区的国家级非遗“丰宁满族吵子会”和省级非遗“蝴蝶舞”为例，“蝴蝶舞”诞生于清康熙年间，类属于民间舞蹈，“吵子会”诞生于清乾隆年间，类属于民间音乐，“蝴蝶舞”是由“吵子会”来伴奏的，是当地民间花会的主要表演项目，二者发源地相同—丰宁县八间房村，发源时间接近，相差不过几十年，都是满族骑射文化的产物，即产生和存在的文化空间类似。按照十类法分类模式，数据库将这两种非遗项目分别设置为“民间舞蹈”和“民间音乐”，非但没有揭示二者错综的内在关联关系，反而人为地将两个项目分离，这就是垂直分类的局限。
为了突破目前非遗数据库对非遗类目划分的局限，本文提出数据库对非遗的分类可以借鉴Web20系统的资源组织形式，以用户协作的方式来重构非遗数字资源分类模式。
2基于用户协作的非遗数字资源分类模式构建机理
Web20系统是指以普通用户及其生成内容为主体，依赖于众多用户社会化交互与协作的自组织Web系统[3]。豆瓣、Wiki、Flickr、del.icio.us、CiteUlike、Facebook等都属于Web20系统，Web20系统显著特征主要包括：用户协作生成内容，资源的自组织特性，用户的交互性。Web20系统很多使用大众标注这种自组织方式，英文名称是Folksonomy，也有人将其称为大众分类、分众分类，认为这是一种自组织分类方式。本文构建的非遗数字资源分类体系就是借鉴上述Web20系统，融合大众标注这种用户协作的信息资源自组织方式，构建一个混合分类模型。
21大众标注与专家分类优势互补
大众标注这种资源组织方式允许用户使用标签（Tag）存储和管理自己的信息资源，并通过标签实现信息的分享和交流[4]。以此为基础的Web20系统的内容植根于广大普通用户，与传统WEB系统相比，内容题材更为广泛，有生活化、平民化的特点[5]。
中国非物质文化遗产网这样的传统WEB系统的信息内容是由权威机构或专业人员（相对于普通用户）制作的，分类层级结构是垂直的，体现了知识的科学隶属关系，以下称之为“专家分类”；以大众标注组织的Web20系统一般由资源（内容）、用户、标签三部分组成，标签之间、资源之间是扁平化的组织关系，能够按照资源内容聚类。大众标注的优势是，扁平化的标签能够多维度揭示资源，用户可以贡献标签和内容，比专家分类有更好的实时性和可扩展性；其次，学习成本低，简单易用，用户体验度高，便于用户参与。这种组织方式可以弥补专家分类固化、更新慢、用户体验度低的缺点。而且用户参与贡献的标签和内容体现了用户集体智慧，是个性化内容和社会化内容的集合体。但是大众标注的缺点也很明显，自由度过高，语义稀疏模糊，缺乏等级结构，容易产生检索歧异和信息漏检，所以主要应用于综合性社会化标签系统中，很少应用于专业网站系统。
显而易见，大众标注和专家分类是优势互补的，二者的缺点正是对方优势所在。例如，目前的十类法未设统一的二级类目，主要是由于专家类目的增设需要反复论证，建立和维护成本较高，而使用大众标注这种组织方式，可以借鉴Web20系统的建设架构，以用户协作的方式贡献标签，标签可作为专家类目的有效补充，对非遗资源实现多层次、多维度重组，挖掘其内在关联。
22混合分类模式的組织机理
专家分类代表了专家的权威认知，源于人们对非遗特性的共识，这种共识表现为明确定义的类目。Web20系统中的标签是网络用户描述、定位其所感兴趣的资源的关键词，虽然用户个人使用的标签是依个人自己的看法和理解分配的，但在Web20系统开放的环境下，标签是共享和可见的，大众标注反应的是用户社群的群体意识倾向和知识背景，用户会采用相似或相同的标签来描述相关资源，并根据标签使用频率达成共识，从而形成在用户中共享相似兴趣的词汇表。在这样的词汇表中，任何标签都不是孤立存在的，标签之间必然存在着一定的关系，如从属关系、相关（同义词）关系、并列关系等，并有部分标签与专家类目重合或形成隶属、并列关系。因此，用户标签与专家类目是可以实现映射的，也就是说，用户标签可以向专家类目嫁接。 专家分类词量少但概括性强，好比树木的主干，标签量多而繁杂，好比树叶、弱枝一样。专家分类好似“干强枝粗叶少”，而大众标注则是“干少枝弱叶茂”。如果非遗数据库平台对非遗资源进行分类时，将专家分类和大众标注有机结合，并完成大众标注向专家分类的嫁接，就形成了一种混合分类模式。这种分类模式以专家分类为主干，保留纵向的符合科学认知的内容组织体系；以大众标注产生的标签为枝叶，以用户的认知，按照标签聚类原则，对非遗资源进行细粒度、多维度标引，揭示原来分散在各类目下的非遗资源之间的横向关联关系；对标签进行清洗和筛选后，语义清晰的高频标签得以保留，与专家分类产生映射关系，以从属和并列的关系向专家分类主干嫁接，从而构建起一棵枝繁叶茂的非遗资源混合分类树[6]。
3基于用户协作的非遗数字资源混合分类模式构建
为了保证我国非物质文化遗产数字化保护工作在统一标准和机制下有序开展，非遗数据库平台进行数据采集、数据库建设和非遗资源分类时，必须遵从前文所述《非物质文化遗产数字化保护专业标准》，应体现权威性、科学性、规范性，这一点不同于WEB20社会化标签系统。但为了解决现有非遗数据库平台对非遗资源分类时存在的问题，可以借鉴WEB20系统的大众标注的资源组织模式，提供用户自由添加标签和内容的入口，基于用户协作重构非遗数字资源分类模式，以用户标签来弥补十类法类目设置的局限，形成用户标签与十类法类目互补标引非遗资源的格局。这样不仅能够充分揭示非遗资源的特性以及非遗资源之间的文化关联性，而且能够解决文化空间列类问题，同时用户参与共同建设非遗数据库，提升了用户体验度，有利于非遗的传播。
31以专家分类构建非遗数字资源的分类主体框架
这个阶段构建的是非遗数据的主干类目，必须具备科学性、系统性，依据专家认知预设类目。以建设承德地区非遗数据库为例，数字化过程中对非遗的分类采用十类法类目，划分现有134项已经审批的非遗项目，在非遗数字资源的设计策划、采集记录、制作处理、存储交换、信息发布等工作过程中，须遵从上文所述《标准》，全面、深入地对非遗资源的专业特性进行挖掘。
32标签数据获取、聚类和筛选
这个阶段是大众标注和专家分类结合的基础阶段，该阶段的主要任务是获取大众标注的数据集，并对其进行处理，选定基础标签作为推荐标签，选定高频标签作为主干类目的二级类目备选。
321基于用户协作获取标签数据
使用大众标注组织的WEB20系统，只有足够多的用户参与，才能贡献有价值的标签和内容，否则就失去了大众标注的意义，而一般的非遗数据库平台初建时，很难吸引大量用户，即使有用户使用，也往往忽视标签的使用，使得标签数量不足。所以，在对非遗进行数字化建设时，对每一种非遗资源，需要预设一些认知度高的基础标签，作为平台运行过程中的推荐标签，以引导用户使用和创建标签，从而出现高频标签。
为了建设基础标签群，需将用户进行分组，按照其在设置标签时的作用权重分作5类用户，如表1所示。第一类用户是非遗传承人及非遗申报者，他们在申报非遗项目时，可根据每种非遗资源的特征预设部分标签；第二类用户是非遗项目相关领域的专家、数据库建库专家[7]；第三类用户是政府相关职能部门及从事非遗保护工作的专业人员，第一、二、三类用户都可根据自己的经验和常识预设部分标签；第四类用户是非遗文化爱好者，他们是网站的活跃用户，也能贡献部分有价值的标签；第五类用户是普通用户。
前4类用户需要进行实名认证才能加注标签，第一、二、三类用户实现用户实名认证注册并无困难，第四类用户需提交个人真实信息进行注册，并由数据库平台审核后完成实名认证。实名认证用户均可创建个人的自由分类及标签，即拥有属于自己的个人分类及标签库，同时可向数据库平台推荐新标签及分类。用于第一、二、三类用户提供的标签较具有专业性和权威性，他们所设置的标签权重较高，可作为系统预设的基础标签，即成为其他用户的推荐标签，这部分用户也是系统的高级用户；第四类和第五类用户提供标签，写入“其它”标签库供数据库平台参考使用。
以承德地区国家级非遗项目“隆化满族二贵摔跤”为例，如图1所示，它是流传于河北省隆化县城乡的一种传统满族民间舞蹈，高级用户一般会从非遗类目、创承人、发源地、所属民族等角度加注标签，有一定常识的用户会用其别称“二鬼摔跤”、“乔相扑”，用表演形式“单人表演”、“道具表演”、“摔跤”，历史渊源“康熙与鳌拜”，产生时间“1820年”等加注标签，这里只有少量标签如“民间舞蹈”（十类法类目）、“王大中”（传承人），隆化县（发源地）与数据库平台的导航类目重合，其他标签描述广度和深度往往涉及数据库类目未能描述的层面。这些标签即可以作为基础标签，推荐给第四类和第五类用户，他们标注数据库资源时，可使用推荐标签，也可以创建个性化标签，还可以上传自己保存的相关资源，并给这些资源加注新标签，一个开放的WEB20的非遗数据库平台即可初具雏形。随着用户、标签、资源的增加，非遗数据库平台会出现高频标签及其描述的资源，高频标签和基础标签会有一定的或较高的重合率。此时就可以获取由基础标签、高频标签、高频标引资源、高级用户组成的数据集，这个数据集成为数据库平台的补充资源。
322基于标签聚类聚合关联资源和用户
使用标签的主要目的是利用其不同于垂直列类的聚类优势，利用聚类算法将具有相同属性的标签聚集，使原本结构扁平、看似无规律的标签，可以多维度、细粒度地描述每种非遗资源的内涵。一般的社会化标注系统中，符合大众认知的标签数量少，但往往会被高频使用，个性化标签数量大，但使用量小；从标签角度聚合资源，往往可以揭示资源之间存在的内容相关性[7]。
1）关联资源聚合，解决列类难点。如前文所述，文化空间是非遗资源的列类难点，这里以承德地区满族的部分非遗项目为例，分析如何利用标签聚类功能解决文化空间的列类表达问题。“民间花会”这个标签会被用户用来标注“隆化满族二贵摔跤”、“宽城背杆”、“丰宁满族吵子会”、“蹦会”、“八大怪”、“蝴蝶舞”、“棉花鬼”等非遗项目，“民间花会”其属性是文化表现场所，是上述非遗项目的共同表演場所，而这些非遗项目原本隶属不同的十类法类目，在数据库中分别隶属“民间舞蹈”、“民俗”、“传统体育、游艺与杂技”等类目，经过标签聚类后，分散在不同类目下的非遗项目被“民间花会”这个标签聚合。再如“八间房”是丰宁满族自治县的一个村落，这个村是“丰宁满族吵子会”和“蝴蝶舞”的发源地，两项非遗虽分属不同类目，但发源地相同，发源时间接近，文化同源，用表达地域空间的标签“八间房”，就可以表达二者的密切关联关系。再如“隆化满族二贵摔跤”，“八大怪”，源起地同为隆化，发源时间分别是1820年和1821年，那么以时间、地点为标签将其聚合后，也可以挖掘其内在关联。标签“民间花会”、“八间房”以及时间标签，分别从时间、地域、文化表现场所等文化空间角度聚合了上述非遗项目，得到用户认同后，在其描述这些资源时会被高频使用，不仅能够成为不同于专家类目的分类元数据，而且能够揭示非遗资源的文化关联关系。 文化空间这样的概念由于其意义的特殊性，无法在非遗十类法类目下体现，而通过标签的聚类功能，却能按照时间轴、空间轴以及其他标签（如文化表现场所）得以表达和聚合，补充了纵向的专家分类所不能表达的内容、概念。通过大数据分析，以不同方式聚合的资源和标签，出现在相同或不同的文化空间中，还可被用作文化研究和文化比较的重要资料。
2）用户数据聚合。标签是反映用户数据的重要数据源，不仅能聚合同类资源，而且能通过同类资源聚合同类用户，即通过选定某资源，可以揭示标注过该资源的所有用户及其采用的标签，聚合有同类偏好的用户。通过数据分析，利用用户在标注资源时所使用的标签推断用户的偏好，研究用户行为，为其推荐所需要的资源[10]。而且大多数的标注行为是由相对较少的用户产生的，较少的用户贡献了大部分资源，这类用户往往成为数据库系统的高级用户，聚合后可以为数据库贡献有价值的标签。
33标签数据筛选
标签数据筛选是对标签进行清洗、合并、遴选，如图2所示，将那些使用频率低的、与资源相关度低、过于个性化的标签清洗掉，将同义词标签合并，筛选出高频标签及其标引的资源，用以补充数据库类目和内容。如上述的“民间花会”，被用来标注多种非遗项目，属于高频标签，可以放入基础标签库备用。
高频标签及其所标引资源不仅可以被用戶重点关注，而且如果其与专家分类产生映射、隶属关系，即可被遴选成为专家分类中的二级类目。所以标签一方面可以补充专家分类的不足；另一方面也是专家分类二级类目的备选类目，能够动态完善数据库主体框架，其标引的内容资源又能补充数据库资源。
34专家分类与用户协作分类融合的混合分类模型
参照现有的WEB20系统，一般用户协作建设的数据库平台会形成标签、用户和资源的合集。标签合集以标签云或标签列表的形式显现，高频标签被系统自动筛选出来排名居前，资源合集以资源列表形式显现，被高频标引资源排名居前。如图2所示，采用混合分类模式组织的WEB20非遗数据库平台，是以传统的专家分类为主干，以标签分类为枝叶，将专家分类类目及其标引的资源与标签及其标引资源共同呈现，形成一株主干强大（主分类科学）又枝繁叶茂（辅助分类全面）的混合分类树。
用户浏览网站时，可以随时给网站资源加标签，加标签时可参照推荐标签，注册用户可以向网站上传资源。经过筛选的高频标签被选择后补充进入专家分类的二级类目，其标引的资源也会在这些类目下出现。由于文化空间对于非遗研究具有独特意义，系统会预设文化空间标签作为推荐标签，而且用户标注时间、地域、文化表现场所、民族等与文化空间有关的标签时，系统自动追加文化空间标签，这就解决了文化空间无法设类的问题。随着数据库系统用户与标签量的增加，用户贡献的标签和内容会有效补充专家预设分类和资源，形成专家分类与大众标注优势互补、用户协作标引资源的混合分类格局。
4结语
虽然现有的非遗数据库平台都存在非遗资源分类粒度粗和不能充分揭示非遗资源文化关联的问题，尤其无法解决文化空间列类问题，但是非遗数据库平台的建设也不能照搬WEB20社会化标签系统的架构，内容建设完全或大部分由用户承担。所以本文借鉴了WEB20系统的资源标引方法，以专家分类为主干，以用户标签来弥补专家分类的不足，基于用户协作构建非遗数字资源的混合分类模式。
采用大众标注标引资源的社会化标签系统，必须保障足够的用户量，才能保障足够的标签和资源，形成大众标注机制，如果用户量过小，往往无法形成有价值的标签和资源。所以要将非遗数据库平台建成WEB20系统，前提条件是保证足够的用户量。那么非遗数据库平台运行时，除了预设基础标签外，还要吸引用户访问，加注标签。承德地区非遗数据库建立起来后，可以通过以下几种方式来保证用户量，首先是高级用户（如非遗申报者、文化服务志愿者，非遗相关组织工作人员）参与建设，其次，可将非遗数据库平台作为教学平台，在地方高校与其专业结合，开设地方非遗通识课、科普讲座，吸引高校师生用户关注非遗数字资源建设和加注标签，第三可以借助承德地区丰富的旅游资源，推送与之配套的非遗资源，吸引社会用户关注和加注标签。
参考文献
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[2]集粹·承德非物质文化遗产-历史文化类-承德作家网[EB/OL].http：∥www.zuojia.co/content-16-68-1.html，2016-11-16.
[3]文化部民族民间文艺发展中心[EB/OL].http：∥www.cefla.org/，2016-11-16.
[4]中国非物质文化遗产网·中国非物质文化遗产数字博物馆[EB/OL].http：∥www.ihchina.cn/，2016-11-16.
[5]黄永林，王伟杰.数字化传承视域下我国非物质文化遗产分类体系的重构[J].西南民族大学学报：人文社会科学版，2013，（8）：171-177.
[6]宋丽华，董涛，李万社.非物质文化遗产分类的问题解析与体系重构[J].国家图书馆学刊，2014，（3）：88-94.
[7]刘向红.大众标注在非物质文化遗产数据库中的应用[J].图书馆建设，2014，（12）：39-42.
[8]李鹏.Web 2.0环境中用户生成内容的自组织[J].图书情报工作，2012，（16）：119-126.
[9]杨萌.基于Taxonomy-folkonomy混合模型的社会化标注系统资源聚合研究[D].长春：吉林大学，2014.
[10]刘如娟.基于标签聚类与用户模型的个性化推荐方法研究[J].现代情报，2016，（6）：74-78，99.
（本文责任编辑：孙国雷）
〔关键词〕非物质文化遗产；大众标注；分类；标签；数字化
DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.03.004
〔中图分类号〕G2541〔文献标识码〕A〔文章编号〕1008-0821（2017）03-0021-05
〔Abstract〕For classification of intangible cultural heritage resources of the intangible cultural heritage database，《Digitized safeguarding of the intangible cultural heritage（ICH）》must be followed.There are some problems for the classification of heritage intangible cultural heritage resources for the existing database system.In order to reveal the characteristics and cultural relevance of intangible cultural heritage resources，for example，the construction of database of intanginble cultural heritage in Chengde，learning classification method of WEB20 system，that folksonomy tags resources to overcome defects in expert classification：build basic tags database by user collaboration，use basic tags as recommended tags；use time，space，and cultural places tags as cultural space tags；use tags in high-frequency that come from the recommended tags as alternatives of the twice classification of expert classification，form mixed classification model of intangible cultural heritage base on user collaboration.
〔Key words〕intangible cultural heritage；folksonomy；classification；tags；digitalization
非物質文化遗产（以下简称“非遗”）是民族文化和地方文化的精华，很多非遗由于其传承的特殊性，无法得到广泛传播，而利用数字化等手段保护和传承我国的非物质文化遗产，一方面能够使非遗得到广泛传播和永久保存；另一方面也为相关人员研究、挖掘各民族、各地区的历史文化关联提供了便利，所以逐渐成为各地区、各民族非遗保护和传播的重要渠道。非遗资源种类繁杂，内容多样，相似及关联性强，国内现有的非遗数据库对资源的描述与组织方式较为单一，一般多为海量信息的简单堆积，进而使具有重要价值的非遗资源不能得到高效和整体性地利用和推广，对传播受众失去吸引力。这些未能以显性方式得到表达的信息资源可能恰恰是非遗传承与传播的重要内容及难点所在，如何从纷繁复杂的数字资源中提取细粒度的非遗信息，是亟待解决的问题[1]。
河北省承德市位于燕山腹地，长城之北，毗邻京津，特殊的区位和地理环境，决定了承德文化遗产的多源性和多样性。历史上，承德是北方多民族繁衍生息之地，特别是清代，历经辉煌、屈辱和光复的历史沧桑，聚居生活在这里的满、蒙古、回、朝鲜、汉等各民族沉积下了丰厚的非物质文化遗产[2]。承德地区现有人类非物质文化遗产1项、国家级非遗9项，省级非遗41项，市级非遗134项。本文以承德地区非遗数据库建设为例，探讨基于WEB20的互联网应用，构建用户协作的非遗数字资源分类模式，对非遗资源进行细粒度、多维度分类重组，实现其数字化保存和传播，推进非遗资源文化关联研究。
1我国非遗数字资源分类现状
11现状
目前，我国的非遗分类方法主要有四类法、六类法、八类法、十类法、十三类法和十六类法。其中，十类法使用最为普及，首先，各省、市、地区在进行非遗申报和审批时多采取十类法分类，有的地区如承德市在申报非遗时，会依据非遗资源的特征在10个类目下划分出二级类目。
其次，国内建设的非遗官网对非遗的分类多采纳十类法分类，考查目前国内基于数据库的非遗网站，以文化部主管的中国非物质文化遗产网[4]最具官方和权威表述，各省市非遗网站基本依此建设。此类非遗官网的核心类目（导航）“国家名录”将非遗项目均按十类法类目划分，均无二级类目。
还有，非遗数字化建设标准也是按照十类法类目制订。为便于非物质文化遗产数字化保护工作开展，保证数字资源建设质量，并为资源互通共享奠定基础，2016年6月，全国文化艺术资源标准化技术委员会发布了《非物质文化遗产数字化保护专业标准》（以下简称《标准》），向全社会征集意见。这一标准从技术要求和专业要求的不同层面覆盖我国非物质文化遗产所有门类，使我国非物质文化遗产数字化保护工作能在统一标准和机制下有序开展[3]。《标准》依据十类法类目分类制订，并要求非遗数字化过程中，对非遗资源的分类要依据十类法。 十类法是根据“国发〔2008〕19号《国务院关于公布第二批国家级非物质文化遗产名录和第一批国家级非物质文化遗产扩展项目名录的通知》”内容，将我国非物质文化遗产名录项目分作10个门类：民间文学，传统音乐，传统舞蹈，传统戏剧，曲艺，传统体育、游艺与杂技，传统美术，传统技艺，传统医药及民俗[3]。
十类法类目经过专家反复研究和多年的非遗工作实践验证，设置科学、规范，按照非遗资源的组织特性，借鉴了艺术学、社会学的分类思路，参考了档案资源、文物资源和旅游资源的分类方法，反映了非遗的内涵及本质，有利于系统描述和揭示非遗资源的特性。
12存在问题
基于十类法进行建设的非遗数据库应用系统，符合《标准》建设要求，但作为网络资源分类，相较于现在的WEB20互联网模式，还存在着一些缺陷。
121分类粒度粗，无法深入揭示非遗的文化背景
十类法目前还没有统一、标准的二级类目，分类粒度过粗，在组织种类繁杂、规模庞大的非遗资源时显得捉襟见肘。另外，十类法分类维度不足，造成对非遗资源尤其是非遗文化空间揭示的缺失。非遗的文化表现形式与文化空间息息相关，文化空间可定义为“活动场所”或“活动的时间”，也可定义为非物质文化遗产特殊价值的集中表现[2]。研究非遗的历史文化背景离不开其生存的文化空间，往往同类的非遗由于存在的文化空间不同，其内涵、历史渊源就有很大不同。但由于文化空间的表达晦涩、模糊，无法与十类法的其他类目成为并列类目，所以现有的非遗Web数据库都对非遗的文化空间存在描述缺失。
122垂直的分类体系无法揭示类目之间的关联信息
传统的非遗数据库系统基本属于垂直类目，可以科学地揭示类目间的隶属关系，但无法以扁平化的类目关系揭示事物的内在关联。即使细化分类粒度，扩大分类维度，依然无法全面深入揭示和描述非遗资源的内涵。
非遗数字化的目的之一是为便利相关人员以历史背景为依托，研究、挖掘各民族、各地区的历史文化。各类非遗之间由于其文化背景、地域背景等方面的异同，存在着大量的关联关系，这对研究非遗文化非常有价值。以承德地区的国家级非遗“丰宁满族吵子会”和省级非遗“蝴蝶舞”为例，“蝴蝶舞”诞生于清康熙年间，类属于民间舞蹈，“吵子会”诞生于清乾隆年间，类属于民间音乐，“蝴蝶舞”是由“吵子会”来伴奏的，是当地民间花会的主要表演项目，二者发源地相同—丰宁县八间房村，发源时间接近，相差不过几十年，都是满族骑射文化的产物，即产生和存在的文化空间类似。按照十类法分类模式，数据库将这两种非遗项目分别设置为“民间舞蹈”和“民间音乐”，非但没有揭示二者错综的内在关联关系，反而人为地将两个项目分离，这就是垂直分类的局限。
为了突破目前非遗数据库对非遗类目划分的局限，本文提出数据库对非遗的分类可以借鉴Web20系统的资源组织形式，以用户协作的方式来重构非遗数字资源分类模式。
2基于用户协作的非遗数字资源分类模式构建机理
Web20系统是指以普通用户及其生成内容为主体，依赖于众多用户社会化交互与协作的自组织Web系统[3]。豆瓣、Wiki、Flickr、del.icio.us、CiteUlike、Facebook等都属于Web20系统，Web20系统显著特征主要包括：用户协作生成内容，资源的自组织特性，用户的交互性。Web20系统很多使用大众标注这种自组织方式，英文名称是Folksonomy，也有人将其称为大众分类、分众分类，认为这是一种自组织分类方式。本文构建的非遗数字资源分类体系就是借鉴上述Web20系统，融合大众标注这种用户协作的信息资源自组织方式，构建一个混合分类模型。
21大众标注与专家分类优势互补
大众标注这种资源组织方式允许用户使用标签（Tag）存储和管理自己的信息资源，并通过标签实现信息的分享和交流[4]。以此为基础的Web20系统的内容植根于广大普通用户，与传统WEB系统相比，内容题材更为广泛，有生活化、平民化的特点[5]。
中国非物质文化遗产网这样的传统WEB系统的信息内容是由权威机构或专业人员（相对于普通用户）制作的，分类层级结构是垂直的，体现了知识的科学隶属关系，以下称之为“专家分类”；以大众标注组织的Web20系统一般由资源（内容）、用户、标签三部分组成，标签之间、资源之间是扁平化的组织关系，能够按照资源内容聚类。大众标注的优势是，扁平化的标签能够多维度揭示资源，用户可以贡献标签和内容，比专家分类有更好的实时性和可扩展性；其次，学习成本低，简单易用，用户体验度高，便于用户参与。这种组织方式可以弥补专家分类固化、更新慢、用户体验度低的缺点。而且用户参与贡献的标签和内容体现了用户集体智慧，是个性化内容和社会化内容的集合体。但是大众标注的缺点也很明显，自由度过高，语义稀疏模糊，缺乏等级结构，容易产生检索歧异和信息漏检，所以主要应用于综合性社会化标签系统中，很少应用于专业网站系统。
显而易见，大众标注和专家分类是优势互补的，二者的缺点正是对方优势所在。例如，目前的十类法未设统一的二级类目，主要是由于专家类目的增设需要反复论证，建立和维护成本较高，而使用大众标注这种组织方式，可以借鉴Web20系统的建设架构，以用户协作的方式贡献标签，标签可作为专家类目的有效补充，对非遗资源实现多层次、多维度重组，挖掘其内在关联。
22混合分类模式的組织机理
专家分类代表了专家的权威认知，源于人们对非遗特性的共识，这种共识表现为明确定义的类目。Web20系统中的标签是网络用户描述、定位其所感兴趣的资源的关键词，虽然用户个人使用的标签是依个人自己的看法和理解分配的，但在Web20系统开放的环境下，标签是共享和可见的，大众标注反应的是用户社群的群体意识倾向和知识背景，用户会采用相似或相同的标签来描述相关资源，并根据标签使用频率达成共识，从而形成在用户中共享相似兴趣的词汇表。在这样的词汇表中，任何标签都不是孤立存在的，标签之间必然存在着一定的关系，如从属关系、相关（同义词）关系、并列关系等，并有部分标签与专家类目重合或形成隶属、并列关系。因此，用户标签与专家类目是可以实现映射的，也就是说，用户标签可以向专家类目嫁接。 专家分类词量少但概括性强，好比树木的主干，标签量多而繁杂，好比树叶、弱枝一样。专家分类好似“干强枝粗叶少”，而大众标注则是“干少枝弱叶茂”。如果非遗数据库平台对非遗资源进行分类时，将专家分类和大众标注有机结合，并完成大众标注向专家分类的嫁接，就形成了一种混合分类模式。这种分类模式以专家分类为主干，保留纵向的符合科学认知的内容组织体系；以大众标注产生的标签为枝叶，以用户的认知，按照标签聚类原则，对非遗资源进行细粒度、多维度标引，揭示原来分散在各类目下的非遗资源之间的横向关联关系；对标签进行清洗和筛选后，语义清晰的高频标签得以保留，与专家分类产生映射关系，以从属和并列的关系向专家分类主干嫁接，从而构建起一棵枝繁叶茂的非遗资源混合分类树[6]。
3基于用户协作的非遗数字资源混合分类模式构建
为了保证我国非物质文化遗产数字化保护工作在统一标准和机制下有序开展，非遗数据库平台进行数据采集、数据库建设和非遗资源分类时，必须遵从前文所述《非物质文化遗产数字化保护专业标准》，应体现权威性、科学性、规范性，这一点不同于WEB20社会化标签系统。但为了解决现有非遗数据库平台对非遗资源分类时存在的问题，可以借鉴WEB20系统的大众标注的资源组织模式，提供用户自由添加标签和内容的入口，基于用户协作重构非遗数字资源分类模式，以用户标签来弥补十类法类目设置的局限，形成用户标签与十类法类目互补标引非遗资源的格局。这样不仅能够充分揭示非遗资源的特性以及非遗资源之间的文化关联性，而且能够解决文化空间列类问题，同时用户参与共同建设非遗数据库，提升了用户体验度，有利于非遗的传播。
31以专家分类构建非遗数字资源的分类主体框架
这个阶段构建的是非遗数据的主干类目，必须具备科学性、系统性，依据专家认知预设类目。以建设承德地区非遗数据库为例，数字化过程中对非遗的分类采用十类法类目，划分现有134项已经审批的非遗项目，在非遗数字资源的设计策划、采集记录、制作处理、存储交换、信息发布等工作过程中，须遵从上文所述《标准》，全面、深入地对非遗资源的专业特性进行挖掘。
32标签数据获取、聚类和筛选
这个阶段是大众标注和专家分类结合的基础阶段，该阶段的主要任务是获取大众标注的数据集，并对其进行处理，选定基础标签作为推荐标签，选定高频标签作为主干类目的二级类目备选。
321基于用户协作获取标签数据
使用大众标注组织的WEB20系统，只有足够多的用户参与，才能贡献有价值的标签和内容，否则就失去了大众标注的意义，而一般的非遗数据库平台初建时，很难吸引大量用户，即使有用户使用，也往往忽视标签的使用，使得标签数量不足。所以，在对非遗进行数字化建设时，对每一种非遗资源，需要预设一些认知度高的基础标签，作为平台运行过程中的推荐标签，以引导用户使用和创建标签，从而出现高频标签。
为了建设基础标签群，需将用户进行分组，按照其在设置标签时的作用权重分作5类用户，如表1所示。第一类用户是非遗传承人及非遗申报者，他们在申报非遗项目时，可根据每种非遗资源的特征预设部分标签；第二类用户是非遗项目相关领域的专家、数据库建库专家[7]；第三类用户是政府相关职能部门及从事非遗保护工作的专业人员，第一、二、三类用户都可根据自己的经验和常识预设部分标签；第四类用户是非遗文化爱好者，他们是网站的活跃用户，也能贡献部分有价值的标签；第五类用户是普通用户。
前4类用户需要进行实名认证才能加注标签，第一、二、三类用户实现用户实名认证注册并无困难，第四类用户需提交个人真实信息进行注册，并由数据库平台审核后完成实名认证。实名认证用户均可创建个人的自由分类及标签，即拥有属于自己的个人分类及标签库，同时可向数据库平台推荐新标签及分类。用于第一、二、三类用户提供的标签较具有专业性和权威性，他们所设置的标签权重较高，可作为系统预设的基础标签，即成为其他用户的推荐标签，这部分用户也是系统的高级用户；第四类和第五类用户提供标签，写入“其它”标签库供数据库平台参考使用。
以承德地区国家级非遗项目“隆化满族二贵摔跤”为例，如图1所示，它是流传于河北省隆化县城乡的一种传统满族民间舞蹈，高级用户一般会从非遗类目、创承人、发源地、所属民族等角度加注标签，有一定常识的用户会用其别称“二鬼摔跤”、“乔相扑”，用表演形式“单人表演”、“道具表演”、“摔跤”，历史渊源“康熙与鳌拜”，产生时间“1820年”等加注标签，这里只有少量标签如“民间舞蹈”（十类法类目）、“王大中”（传承人），隆化县（发源地）与数据库平台的导航类目重合，其他标签描述广度和深度往往涉及数据库类目未能描述的层面。这些标签即可以作为基础标签，推荐给第四类和第五类用户，他们标注数据库资源时，可使用推荐标签，也可以创建个性化标签，还可以上传自己保存的相关资源，并给这些资源加注新标签，一个开放的WEB20的非遗数据库平台即可初具雏形。随着用户、标签、资源的增加，非遗数据库平台会出现高频标签及其描述的资源，高频标签和基础标签会有一定的或较高的重合率。此时就可以获取由基础标签、高频标签、高频标引资源、高级用户组成的数据集，这个数据集成为数据库平台的补充资源。
322基于标签聚类聚合关联资源和用户
使用标签的主要目的是利用其不同于垂直列类的聚类优势，利用聚类算法将具有相同属性的标签聚集，使原本结构扁平、看似无规律的标签，可以多维度、细粒度地描述每种非遗资源的内涵。一般的社会化标注系统中，符合大众认知的标签数量少，但往往会被高频使用，个性化标签数量大，但使用量小；从标签角度聚合资源，往往可以揭示资源之间存在的内容相关性[7]。
1）关联资源聚合，解决列类难点。如前文所述，文化空间是非遗资源的列类难点，这里以承德地区满族的部分非遗项目为例，分析如何利用标签聚类功能解决文化空间的列类表达问题。“民间花会”这个标签会被用户用来标注“隆化满族二贵摔跤”、“宽城背杆”、“丰宁满族吵子会”、“蹦会”、“八大怪”、“蝴蝶舞”、“棉花鬼”等非遗项目，“民间花会”其属性是文化表现场所，是上述非遗项目的共同表演場所，而这些非遗项目原本隶属不同的十类法类目，在数据库中分别隶属“民间舞蹈”、“民俗”、“传统体育、游艺与杂技”等类目，经过标签聚类后，分散在不同类目下的非遗项目被“民间花会”这个标签聚合。再如“八间房”是丰宁满族自治县的一个村落，这个村是“丰宁满族吵子会”和“蝴蝶舞”的发源地，两项非遗虽分属不同类目，但发源地相同，发源时间接近，文化同源，用表达地域空间的标签“八间房”，就可以表达二者的密切关联关系。再如“隆化满族二贵摔跤”，“八大怪”，源起地同为隆化，发源时间分别是1820年和1821年，那么以时间、地点为标签将其聚合后，也可以挖掘其内在关联。标签“民间花会”、“八间房”以及时间标签，分别从时间、地域、文化表现场所等文化空间角度聚合了上述非遗项目，得到用户认同后，在其描述这些资源时会被高频使用，不仅能够成为不同于专家类目的分类元数据，而且能够揭示非遗资源的文化关联关系。 文化空间这样的概念由于其意义的特殊性，无法在非遗十类法类目下体现，而通过标签的聚类功能，却能按照时间轴、空间轴以及其他标签（如文化表现场所）得以表达和聚合，补充了纵向的专家分类所不能表达的内容、概念。通过大数据分析，以不同方式聚合的资源和标签，出现在相同或不同的文化空间中，还可被用作文化研究和文化比较的重要资料。
2）用户数据聚合。标签是反映用户数据的重要数据源，不仅能聚合同类资源，而且能通过同类资源聚合同类用户，即通过选定某资源，可以揭示标注过该资源的所有用户及其采用的标签，聚合有同类偏好的用户。通过数据分析，利用用户在标注资源时所使用的标签推断用户的偏好，研究用户行为，为其推荐所需要的资源[10]。而且大多数的标注行为是由相对较少的用户产生的，较少的用户贡献了大部分资源，这类用户往往成为数据库系统的高级用户，聚合后可以为数据库贡献有价值的标签。
33标签数据筛选
标签数据筛选是对标签进行清洗、合并、遴选，如图2所示，将那些使用频率低的、与资源相关度低、过于个性化的标签清洗掉，将同义词标签合并，筛选出高频标签及其标引的资源，用以补充数据库类目和内容。如上述的“民间花会”，被用来标注多种非遗项目，属于高频标签，可以放入基础标签库备用。
高频标签及其所标引资源不仅可以被用戶重点关注，而且如果其与专家分类产生映射、隶属关系，即可被遴选成为专家分类中的二级类目。所以标签一方面可以补充专家分类的不足；另一方面也是专家分类二级类目的备选类目，能够动态完善数据库主体框架，其标引的内容资源又能补充数据库资源。
34专家分类与用户协作分类融合的混合分类模型
参照现有的WEB20系统，一般用户协作建设的数据库平台会形成标签、用户和资源的合集。标签合集以标签云或标签列表的形式显现，高频标签被系统自动筛选出来排名居前，资源合集以资源列表形式显现，被高频标引资源排名居前。如图2所示，采用混合分类模式组织的WEB20非遗数据库平台，是以传统的专家分类为主干，以标签分类为枝叶，将专家分类类目及其标引的资源与标签及其标引资源共同呈现，形成一株主干强大（主分类科学）又枝繁叶茂（辅助分类全面）的混合分类树。
用户浏览网站时，可以随时给网站资源加标签，加标签时可参照推荐标签，注册用户可以向网站上传资源。经过筛选的高频标签被选择后补充进入专家分类的二级类目，其标引的资源也会在这些类目下出现。由于文化空间对于非遗研究具有独特意义，系统会预设文化空间标签作为推荐标签，而且用户标注时间、地域、文化表现场所、民族等与文化空间有关的标签时，系统自动追加文化空间标签，这就解决了文化空间无法设类的问题。随着数据库系统用户与标签量的增加，用户贡献的标签和内容会有效补充专家预设分类和资源，形成专家分类与大众标注优势互补、用户协作标引资源的混合分类格局。
4结语
虽然现有的非遗数据库平台都存在非遗资源分类粒度粗和不能充分揭示非遗资源文化关联的问题，尤其无法解决文化空间列类问题，但是非遗数据库平台的建设也不能照搬WEB20社会化标签系统的架构，内容建设完全或大部分由用户承担。所以本文借鉴了WEB20系统的资源标引方法，以专家分类为主干，以用户标签来弥补专家分类的不足，基于用户协作构建非遗数字资源的混合分类模式。
采用大众标注标引资源的社会化标签系统，必须保障足够的用户量，才能保障足够的标签和资源，形成大众标注机制，如果用户量过小，往往无法形成有价值的标签和资源。所以要将非遗数据库平台建成WEB20系统，前提条件是保证足够的用户量。那么非遗数据库平台运行时，除了预设基础标签外，还要吸引用户访问，加注标签。承德地区非遗数据库建立起来后，可以通过以下几种方式来保证用户量，首先是高级用户（如非遗申报者、文化服务志愿者，非遗相关组织工作人员）参与建设，其次，可将非遗数据库平台作为教学平台，在地方高校与其专业结合，开设地方非遗通识课、科普讲座，吸引高校师生用户关注非遗数字资源建设和加注标签，第三可以借助承德地区丰富的旅游资源，推送与之配套的非遗资源，吸引社会用户关注和加注标签。
参考文献
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（本文责任编辑：孙国雷）