有沒有人從數據的角度研究過藝術市場？比如從數據角度分析藝術品的合理定價，或者從交易數據來分析單個藝術品的價格走勢，以及以數據來分析某個藝術家？

有的。我就一直在做相關領域的研究工作，我創立了一個叫做守望者的工作室，專門從事藝術市場的數據挖掘、分析工作，并提供相關領域的定制研究和咨詢服務。

基于數據的藝術市場研究

我們的研究方法是：首先，收集藝術市場的原始數據，比如藝術家檔案、展覽新聞、拍賣結果等，然后在這些原數據的基礎上，把它們合并到一個統一的數據庫中，進行細致的數據清洗工作。通常這個步驟叫做數據沉淀。

接下來就是初步的分析。有了成交價格、作品尺寸、作者、創作年代這些基礎信息后，第一塊可以分析的就是價格數據。藝術品屬于非同質品，因此你會馬上發現國內以前通行的“平尺價格”這種方法是非常粗糙的。

為了解決這個問題，我們大約花費了3個月的研發時間，初步建立了一種回歸分析法，也就是將面積、材質、主題、代表性等因素考慮進去，賦予一定的權重，計算出一個藝術家的“平均藝術品模型”（算法本身只橫向對比藝術家本人的數據，因此這種回歸分析不會導致藝術家彼此之間因為非同質化而產生的干擾），然后求出單個藝術品的成交均價。將每年的價格數據匯總后，形成類似這樣的圖表：

上圖就是一個藝術家作品的價格趨勢與市場整體走勢對比分析圖，由于目前2015年還未結束，所以圖表中排除了2015年的數據避免干擾。

在這個領域，我們也抱著學習的態度。國內的雅昌藝術網有一個拍賣數據庫，做的工作是類似的，在數據沉淀方面它們的工作做得非常全面。但由于雅昌主要是一個網絡媒體，它們的工作重點聚焦于價格指數、天價藝術品排名、平均價格等具有眼球效應的指標分析上，我們則是對每個藝術家的價格以及導致價格的成因進行非常詳細的深度分析。

國外也有著名的ArtPrice、ArtNet等網絡平臺，專門研究藝術品的價格進行定量分析，非常專業，它們只憑借價格數據這一點，就形成了會員制服務或定制報告服務來盈利。

更深入的分析

當然，作為專項做藝術市場研究的團隊，我們不會止步于價格趨勢的研究，因為這塊所反映的只是交易的結果，而不是原因。在一些行業前輩的指導下，我們建立了重要的分析方法界面。比如，我們與有著多年市場交易經驗的業內操盤者進行交流，建立了藝術市場的“多市場分析（Many Markets）”數據沉淀方法，在傳統的一級市場數據（藝術展覽、活動和出版物數據）與二級市場數據（主要是拍賣數據）基礎上，我們進一步挖掘了所謂零級市場數據和三級市場數據。

其中，“零級市場”主要是指對藝術家檔案數據的研究，從藝術家的成長經歷中，剝離出最有價值的數據點，形成知識庫。而第三級市場我們主要指的是博物館、政府機構和非盈利組織的收藏和展覽數據。

發現價值被低估的藝術家

之所以建立這樣的分析模型，是因為藝術品創作通來自來藝術家本人的常年刻苦鉆研，而藝術品最終會流向博物館和非盈利性收藏。所以，我們將傳統的一些定性分析法轉化成定量分析工具，將具有類似屬性的藝術家排列在一個界面上進行分析，就可以制作出具有“價值投資”思想的量表分析界面，找到那些具有“隱形價值”的藝術家，也就是其價值還沒有充分體現在價格上面的、被市場低估的藝術家。

根據研究，我們發現藝術家的市場價值基本符合正態分布模型，類似上圖，具有長期、持續的良好市場價值的藝術家品牌大約需要達到2sigma＋水平，大約占藝術家整體數量的2.3%，其中具有天價效應的藝術家大約占總體的千分之一，因此，如果投資藝術品，采用隨機投資的方法，從長期來看是具有較高風險的，這也是我們研究的一個具體價值體現點 —— 找到價值被低估的藝術家。