科学家用AI量化文化情绪轨迹，探究唐人歌牡丹、宋人咏梅历史情绪

唐朝（618 年-907）与宋朝（960 年-1279 年）是中华民族历史上文化高度繁荣的时期，在此期间花卉意象在诗歌与视觉艺术中都被广泛使用，是反映时代情感表达与审美转变的一种重要媒介。

其中，牡丹在唐代的诗与画中尤为盛行，而在宋代的词与画中则是梅花最为流行。然而，在过去的研究中人文学者往往将文学和视觉艺术分别研究，更是缺乏用可量化的方法对其情感演化进行分析。

近日，北京师范大学未来设计学院艺术与科技方向负责人周天歌和团队借助 BERT 等基于 Transformer 的模型在古典文本分析中展现出强大的“远距离阅读”（distance reading）能力，以及可以有效处理大规模的古诗文语料并提取其中细腻的情绪变化的能力，开展了跨媒介（文字与图像）的研究，验证了唐宋诗歌与绘画的情绪变化与历史政治变迁、社会心理等背景的同频关系。

在使用 AI 进行情感分析的过程中，他们发现唐代诗歌中的牡丹意象是以“喜悦”与“愤怒”为主的，反映出盛唐时期的繁华张扬与中后期政治失序所引发的强烈批判情绪，而宋代的梅花则逐渐转为“悲伤”与“恐惧”的载体，对应了北宋至南宋时期士人群体的情境变迁与内在精神转向。

同时，绘画中的花卉形态也能清晰地看到从盛唐到中晚唐的风格流变，以及宋代水墨梅枝在几个重要历史时期的不同体现。这种图文一致的感知趋势证实了唐宋时期文学与视觉文化之间存在一种情绪驱动的符号演化机制，并与其时代背景深度联动。这种数据驱动的跨媒介研究框架将文本情感识别与文化史解释力有效结合，在一定程度上突破了以往人文学科中“定性强、量化弱”的瓶颈，也为跨媒介符号研究与 AI 在文史哲领域的融合提供了易操作的新范式。

研究团队希望在未来几年内，基于这一研究的扩展成果可以赋能具有情绪引导力的历史文旅产品，嵌入古典诗文教学平台，并希望其能在严肃游戏领域通过诗歌绘画意象、历史情境与情绪变化构建多线叙事路径，实现寓教于游、情感驱动的深度文化传播。

据了解，这项研究的起点，其实是一场看似偶然的学术对话。周天歌来自艺术与科技交叉领域，长期探索计算机技术与艺术人文的表达与叙事之间的感知连接，而宫帅是一位专注于传统视觉设计的学者，擅长将历史中的图像美学进行系统化的梳理。

在一次关于“花在中国文化中的象征意义”的讨论中，研究团队都发现了历史中“牡丹之盛”与“梅花之寒”的感知分歧，却也在这种分歧使他们不得不猜想如果唐人歌牡丹、宋人咏梅，不仅是趣味与审美的变化，而是历史情绪真实的反映呢？如果这些诗意图像背后，其实埋藏着一个可以被量化的文化情绪轨迹呢？令人动容的是，当情感的时间分布图缓缓出现的时候，研究团队真的“看到”了千年以前那些影子，也深刻理解到数据承载的不只是信息，更是有温度的命运与历史。

而在未来，研究团队计划将这项研究拓展为一个更大规模的跨媒介文化数据平台，用科技搭建真正意义上的感知与历史文化研究的桥梁。

参考资料：

https://arxiv.org/pdf/2505.04785