奥门金沙网址普林斯顿和,闪光灯对博物馆藏品
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最近王子屯大学(普林斯顿)和 Facebook 掐了起来。先是普林斯顿大学的研究者算了一卦,预测 Facebook 恐怕命不久了,到 2017 年将损失 80% 用户。然而脸书也有科学家,他们奋起反击,表示道:没先算算自己家?贵校到 2018 年学生只剩一半,2021 年基本就关门了。还操别人家心呐?

逛博物馆时,如果留心观察,我们有时会发现馆内竖有禁止使用闪光灯的标识。可最近,发生在国家博物馆的一起“闪光灯事件”,引发了人们对这项规定的讨论:闪光灯真的会对博物馆的藏品造成伤害吗?

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好好的,为啥说人家要没了?打嘴仗也得有个缘由吧。事情还得从传染病模型说起。

奥门金沙网址 2在博物馆参观时,经常能够看到禁止使用闪光灯的标识。有些人觉得开一次闪光灯没什么大不了,但实际上,一些娇贵的文物可禁不起谁都来“闪”一下。图片来源:中国国家博物馆

消失的信息,实际上也在向外散发热量

瘟疫最终都会消失

2003 年 SARS 时期,非典患者最初只有几人,后来上升到十几人、几十人,迅速进入爆炸式增长期。这样的趋势只持续了较短的时间就被控制,感染人数逐渐下降,最后完全消失。

不只是 SARS,大多数的传染病都有着类似的规律,从萌芽到经历快速爆发期,最后完全消失。

我们把可能被感染的人群可以分为三类:

S 类人:未被感染,有可能被感染

I 类人:已被感染,可能感染他人

R 类人:感染后康复,不再感染他人

我们还可以假设感染病人康复之后具有了免疫力,不会再次染病。死亡的病人和感染后被隔离的病人也算作 R 类,他们无法再把病毒传染给别人。

一个健康人如果不幸被感染,就从 S 类人变成 I 类人,一个病人如果治好了或者去世了或者被隔离了,就从 I 类人变成 R 类人。

当病毒刚刚开始流行的时候,大多数人是 S 类人。只有很少数是具备感染能力的 I 类人,这些人把周围的健康人拉下水,使得 I 类人增加,进一步增加的 I 则把病毒传给更多的人,其数量迅速增长。

同时 I 中的一部分人也会变成 R。当疾病传播到一定程度,I 很大、S 变得比较小时,新增感染人数开始下降。当新增感染人数小于康复的病人数后,病人总数也开始下降——I 越来越少,R 越来越多——最后 I 逐渐降到 0。这样的过程可以用数学公式表示出来,何时病毒传播最快,何时病人数到达最大值,何时瘟疫完全结束都有可能算出来。

任何一场瘟疫,无论大小,无论传染力多强,都要经历这样先盛后衰的过程,即使人类没有任何预防和治疗手,任其发展,最后瘟疫还是一定会消失。让我们假设最坏的情况,一种超强病毒把所有人类都感染了,然后全世界所有人都病死了,最终人类灭绝,同时疾病也停止了流行。当然,现实没有这么恐怖,历史上最可怕的黑死病也只杀死了二三成人类。

用传染病模型预测社交网站兴衰

但这又与 Facebook 有什么关系呢?普林斯顿大学的研究人员觉着,Facebook 在人群中的普及就类似于 SARS、流感、天花各种传染病的传播一样,没有使用过 Facebook 的人相当于健康人,已经使用的人相当于被感染者,玩腻了再也不玩的人相当于被治愈了的 R 类人。

一个社交网站刚诞生时,只有一小部分人会去玩,但是他们会把这个网站推荐给周围的同事朋友。受这些先行者的影响,原本不玩这个社交网站的人也“中招”了,开始刷屏。之后就像传染病扩散一样,该社交网站的用户数量急速增长。同时,部分用户一段时间后对这个网站丧失兴趣了,再也没有登录过,变成不再碰 Facebook 的 R 类人。逐渐的,社交网站用户数量的增加的速度变慢,减少的速度却越来越快,最后完全没人用,倒闭了。

另一方面,研究人员认为社交网站用户数量变化与病毒扩散还有一个不同之处。那就是传染病模型中,感染人数的增长速度可以像滚雪球一般越来越快,患者却不会因为周围的病人被治愈,自己就更快地被治愈。而社交网站用户看到周围的人都不玩了,容易随大流也不玩了。也就是说,社交网站用户数的增长可以呈爆炸式,减少也可以呈爆炸式。

怕你不相信,普林斯顿还拿出了现实的例子。在前几年,另外一家社交网站 Myspace 也很火,在巅峰期,它每月可吸纳全美 7590 万的用户,不过之后用户数量就开始逐渐下降,走上了衰落之路,市值也从 2005 年 5.8 亿美元降到 2011 年的 3500 万美元。如果把 Myspace 看作一种传染病病毒,它的兴衰过程与传染病模型非常吻合。

Myspace 符合这样的规律, Facebook 恐怕也难逃魔掌。普林斯顿弄不来 Facebook 用户数量的数据,就去查 Google 上 Facebook 词条的每周搜索量,认为这个数量的变化也可以很好地说明 Facebook 的热度变化。

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从过去几年的搜索量变化可以看出,Facebook 的热度已经过了峰值,用户数量从爆炸式增长变为爆炸式减少,正在重演 Myspace 的悲剧。根据传染病模型和 Myspace 的历史经验,普林斯顿估计 Facebook 会像下图的红线这样一路下滑,最早 2015 年最晚 2017 年,就会流失 80% 的用户。一句话,情形不妙,要小心了。

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Facebook的反击

对于这项预测,Facebook 愤怒地回应:扯淡!

不就是数据嘛,Facebook 也有数据工程师,他们丝毫不认为拿传染病模型预测用户数量变化是靠谱的(认为靠谱的都去王子屯了,误)。在传染病模型中,感染的人因为各种原因,比如死亡,比如被隔离,比如被治愈,或早或晚都会变成 R 类人。但是对 Facebook 用户来说,没有特别原因不会轻易丧失对这个网站的兴趣,何况 Facebook 还会不断改进,吸引并留住用户。至于 Myspace 当年用户数为什么急剧减少?正是因为 Facebook 的出现把它的用户都抢走了。但目前还没有谁可以取代 Facebook,所以短期内不存在大规模用户流失的可能。

另外,Facebook 还认为普林斯顿的研究者使用 Google 的搜索数据来衡量其发展趋势,也很无厘头。虽然最近一段时间 Google 上搜索 Facebook 的人少了,但实际上根据 Facebook 自己的数据,用户数量是不断上升的。Google 搜索量减少是各种原因导致的,比如早期知名度不够时,很多人会去搜索它,现在很多人手机里都安装了 APP,点一下就可以登录,不必去搜索了。

不仅如此,他们也按照类似的方法为普林斯顿大学算了一卦,发现 Google 上“普林斯顿”这个词条的搜索量最近几年也有下降的趋势:

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而根据其他的统计数据,他们还发现,一般来说,一个大学的学生越多,它的词条搜索量就越大,两者有一定正相关性。所以按照这样的趋势发展下去,到了 2018 年,普林斯顿的学生数量就会只有现在的一半,到了 2021 年,就一个学生都招不到了,等着关门吧。

Facebook 甚至嘲笑道,最近“空气”这个词的 Google 搜索量也在下降,照这样趋势一直减少下去,到 2060 年地球上就没有空气了。

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闹到这里,普林斯顿没再接茬,事情也算告一段落。身处 “大数据时代”,想要预测点什么,比以前容易得多。但是准不准那可就不一定了,要知道,“我们必须使用模型的本质原因是,我们对世界的观察是主观的”。这次口水战,让我想起真空中的球形鸡。你还记得这个笑话吗?

参考资料:

  1. John Cannarella, Joshua A. Spechler; Epidemiological modeling of online social network dynamics   
  2. Debunking Princeton;      
  3. Facebook Hilariously Debunks Princeton Study Saying It Will Lose 80% Of Users;

问题的根源:光携带能量

万物生长靠太阳,因为阳光蕴含着能量。其实所有的光都是如此,也正是这些能量成为文物老化的罪魁祸首之一。其中最致命的可能是光化学反应:在这些能量的作用下,文物表面的分子或者分解,或者和其他物质反应,从而失去了原本的特征。

不过,在光的例子里,能量并不是平等的。光传递能量时并非连续的,而是分成一个个的小能量包,每个包对应一个“光子”。越蓝的光,每个光子的能量就越大,通常而言造成的光化学破坏也越大;而就算总能量相同,越红的光,造成的光化学破坏也较小。不严格地比喻说,这就像被普通网球分别砸一百下没有事,而被一个百倍质量的超级网球砸一下可能就要出事。

所以,关注光对文物的影响,需要注意两件事情:一是光携带的总能量大小,二是其中多少光子是高能的,多少是低能的。在讨论展出文物时,前者可以用“照度”来近似,而后者可以用“色温”来近似。

严格地说,衡量光的能量,应该用辐射功率。但是日常环境中我们接收光的最主要仪器就是我们的眼睛,最常用判断标准就是眼睛感受到的明亮程度,所以在讨论可见光的时候我们常常会使用“照度”——把光强折合为人眼感受到的亮度。

类似地,衡量光子能量分布,严格说应该用光谱信息。但博物馆和摄影一般不会使用什么奇怪的光源,而普通光源很多都可以用理想的黑体来近似。所以这里我们用黑体的对应温度——“色温”来近似描述光子的能量状况:每种情况下的光源都会发出能量大小不一的各种光子,但是色温越高,高能光子越多,光化学破坏力也越大。

在纯粹的黑暗中保管文物当然最理想,但这样就失去了文物的教育和审美意义。好的博物馆会严格控制馆内光源,既能让参观者肉眼看到重要细节,又能尽可能延长文物的寿命;但再好的控制,面对外来的闪光灯也会化为泡影。那么,拍照时的闪光灯会发出怎样的光?是否超过了展品的耐受能力呢?

麦克斯韦妖(Maxwell's demon),是一个假想出来的妖精,它能探测并控制单个分子的运动,于1871年由英国物理学家麦克斯韦为了说明违反热力学第二定律的可能性而设想的。现在,物理学家证明了,遗忘(forgetting )彻底粉碎了麦克斯韦妖存在的可能性。

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实验室模拟:光照如何影响藏品?

多彩的织物依赖于各种染料。正所谓“成也萧何,败也萧何”,染料本身的脆弱,也使彩色织物更加难以保存。

造成染料如此“娇弱”的原因很多,“光漂白”便是罪魁祸首之一。顾名思义,染料的光漂白就是指染料在光照作用下发生褪色。这其中的机理较为复杂,但多数研究表明,染料光漂白可以分为染料的直接分解和氧化分解两种途径。[1,2]其中的氧化分解途径——或者说光促进氧化途径,因为对光的要求不高,再加上无处不在的氧气在其中“为虎作伥”,在平常条件下就很容易发生。

根据被光活化后,染料分子如何与氧气反应,光促进氧化途径又可以分为两种。

第一种途径是光通过染料活化氧气,被活化的氧气再反过来把染料破坏掉。为了更好地了解这两种途径,我们需要先引入一个概念——能级。为了简单理解,我们可以把能级看成是不同高度的楼层。俗话说,水往低处流。分子其实也都喜欢在稳定的最底层呆着。可是,一旦有了光照,染料分子会吸收合适的光能,纷纷蹦上更高层。而另一方面,平时沐浴在氧气中的我们欢蹦乱跳的,可能会觉得氧气很温和。其实,这是因为氧气一般都是三线态氧——处于底层状态的氧气。通常情况下,光照很难让氧气“嗨”起来,而吸收光能,蹦上高层的染料分子,恰好扮演了能量传递者的身份——它们慷慨的将光能送给氧气,自己则退回到底层。而获得能量的氧气一步登天,摇身一变成了能量更高的单线态氧,露出了杀手的本来面目。这单线态氧简直是白眼狼,回过头来就把染料氧化得干干净净。[3]

奥门金沙网址 7单线态氧的产生方式。

另一种光促进氧化途径则来得更加直接。前面我们说到,分子可以登上不同的楼层。其实更微观的来看,分子内部也是有着不同的楼层,而房客则是一个个的电子。电子本来都规规矩矩的从低层到高层住着自己的房间,光一来,情况就不同了,电子在吸收光能后,会跳到更高的楼层。如果这个不安分的电子再跳回原来的房间,并把吸收的能量以其他方式释放出去,比如光,那么一切安好;但是,氧气的出现使得不安分的高层电子有了新的去处——被光照活化的染料分子会将电子移交给氧气,自身则被氧化为自由基正离子,而氧气则被还原为自由基超氧阴离子。自由基超氧阴离子可以说是结合了自由基的活泼和氧的强氧化性,是个瞪谁谁怀孕的恶魔。在这个恶魔面前,染料分子丢盔弃甲,被分解殆尽。[4]

奥门金沙网址 8超氧阴离子的产生方式。

织物常用各种有机染料来增添色彩,而另一个彩色世界——绘画,还会使用各种无机颜料,比如铅白,朱砂等等。研究发现,光照对这些绘画作品中的无机颜料也有影响。举例来说,亮黄色的绘画颜料中会使用一种叫做硫化镉(CdS)的成分,这种成分因其着色力强、稳定性以及颜色鲜亮,而广受画家们的欢迎。莫奈、梵高、毕加索[5-7]等绘画大家的作品中都大量使用了这种颜料。但是在可见光的作用下,硫化镉中的硫会被逐步氧化成硫酸根。[8]

奥门金沙网址 9硫化镉粉末。图片来源:kremerpigments.com

奥门金沙网址 10油画作品中使用的硫化镉(镉黄)。图片来源:webexhibits.org

遗忘是需要消耗能量的。德国奥格斯堡大学的鲁兹(Eric Lutz)和他的同事,根据实验结果发现,信息的消除具体需要多么小的能量。自然杂志3月7日刊登了该实验结果。

闪光灯的光,和展品的耐受力

以最常用的氙气闪光灯为例,为了更详细地了解它的发光性质,我们结合氙气闪光灯的发射光谱加以讨论。图中可以看出,除可见光区(400 nm - 700 nm)外,氙气闪光灯还有两个明显的发射区,分别在波长更短、能量更高的紫外光区(200 nm - 400 nm),和比红色光波长更长,具有明显热效应的红外区(700 nm – 1200 nm)。

奥门金沙网址 11氙气闪光灯发射光谱:横坐标为波长范围,纵坐标为强度。[9]

作为阳光的绝佳替代品,氙气闪光灯的色温与其相近,一般在6200K左右,而在距离物品2米处时,瞬时照度可以达到上万勒克斯[10]。那么闪光灯对藏品,究竟会造成多大的影响呢?

1961年,IBM物理学家罗夫·兰道尔(Rolf Landauer)证明,重置1比特的信息都会释放出热量,也就是说,将计算机中的一个二进制比特位置零,不管初始值为1或0,都会释放出极少的热量,该能量大小即为兰道尔的阈值,与环境温度成比例。

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