令人忧虑的是，互联网在改变社会的同时，也是一个实现个人欲望的场所，一旦某种诱惑力达到临界，则会对公众构成潜在危险。存在于虚拟空间里的纯粹数据、数码、图表等元素，都具有高匿名性、互动性、隐蔽性，使个人或群体的行为变得较为难以预测，增加了公共服务、保护公共安全的成本。

重塑网络社会学，面对线上艺术的新形态带来的新问题，显然是我们不能回避的。它包括数据化的虚拟空间对真实空间的冲击，以及虚拟空间自身的问题，如网红、抖音给年轻一代带来的社会问题。

在对网络艺术社会学的研究过程中，重新梳理传统社会学与信息社会学的关系是有意义的。从农业社会于农民、工业社会于市民、网络社会于网民几者之间在形态上的递进关系，我们看到艺术总是在与当下发生关系，它总是向现实提问、追究。而线上艺术的在场与现场性是当代艺术的主要特征，作为一种知识系统，它把当代艺术的社会学带入一个新的知识空间，从而创造出新的叙事语言。

三、线上艺术与视觉文化的关系

(一)线下艺术与线上艺术

线下艺术与线上艺术是一个二分法，它们之间是相辅相成的。线上艺术相对于线下艺术，它同样是来自于今天的社会现场。一方面，当代艺术的线下形态在今天已经达到了一个相对的高峰；另一方面，随着网络艺术社会学的兴起，当代艺术面对当下的社会现场，其原来的艺术形态以及它的理论特征、特性正促使当代艺术进行自我调整。

以艺术史的上下文来看，自古典、现代到当代艺术的脉络以来，对当代艺术形态的划分大概有两类：一种是以社会学的划分，并从一九八九年代柏林墙倒塌、苏联和东欧解体为例证，在这方面有大量的文本描述，其划分是以历史叙述中的历史事件的界定为佐证，如以一些核心的事件来确定，这种动机也罢，期望值也好，一样是社会条件下的构件，甚而成为历史前行的助推。恰恰在这一年，福山以他的“历史终结论”而扬名，接踵而来的则是亨廷顿的“文明冲突论”推出。另一种划分的方法是以时间的线性刻度，即以艺术史的进步论来描述未来，这种原创的理念来自基督教的传统，它是以一种特殊的世俗化的形态去界定的方法论。不仅如此，我们甚至还可以追溯到历史哲学的框架去探讨。

对当代艺术以社会学的历史节点来划分的这种方法论，事实上完成了从黑格尔到福山的历史轨迹的历史终结论而“谢幕”。在这里，不管是社会学的划分还是艺术本体形态学的划分，现代艺术完成了形态学的转变，或迟或早地进入到当代艺术的领域。

当然，艺术形态的演进不是无限的，从形态学的规律而言，它总是有一个最终的完成形态。事实上，形态一旦进入“临界”，进入公共空间的场景，林林总总的摄像头把我们个人的生活、工作以及与此有关的行进路线用一种数据化的形式而图像化。这一切都与数据有关。网络化的虚拟现实又是由大数据等相关形态组成，自然，这种图像化的记录是现实世界的组成部分。

(二) 什么是大数据

什么是大数据(big data)，它的最大特征就是数据化。大数据指的是海量的、高增长率和多样化的信息资产。大数据有5V的特点，即大量(volume)、高速(velocity)、多样(variety)、低价值密度(value)、真实(veracity)等特性。具体讲，它具有技术组成海量的数据规模、高速的数据传递、多种特性的数据类型以及价值密度低等特征。此外，它与云计算关系密不可分，并以分布式处理，佐以分布式数据库的云计算作为依托。

就使用功能而言，大数据并不在于“大”，而在于“有用”。与大数据相对应的最小单位则是数据。数据也就是数字，它可以文字、图像、声音、视频、音频等形态呈现，是可以记录以及鉴别的符号。

关于大数据，它被互联网行业比喻为巨量数据几何，也就是说，在网上的任何行为都是数据化的结果。大数据尽管庞大，但有其相关的数据逻辑可寻，也自然可以归类区别。对于大数据，数据的分类与预测模型、关联规则、序列模式、依赖关系有关，并通过关系数据库、对象数据库、时态数据库、空间数据库、文本数据库、异质数据库、多媒体数据库、遗产数据库相连。

与此采取的归类学习的方法是机器学习法、统计学方法、神经网络方法、数据库方法来分析展开，研究的重心在于：可视化分析，即让数据图像化；数据发掘，就是将各种不同的算法提取归纳到数据；预测性分析，是通过图像化的分析与数据的发掘作出前瞻性的判断；语义引擎，即通过人工智能从数据提取信息；数据质量与数据管理，通过系统化的流程和对机器数据的分析起到质量预设的结果。

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