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為未來保護藝術

DataSF

您是否曾在看過一件公共藝術作品後想知道——它會一直存在嗎?它會存在於後代嗎?舊金山藝術委員會提出了同樣的問題,因為他們的工作是確保為當前和未來的居民和遊客保存該市的公民藝術收藏

但公共藝術保護有一個棘手的問題:每件作品都是獨一無二的。那麼,如何估算保存本質上非標準的作品的成本呢?

將公共藝術關懷與道路和橋樑的預算進行比較。基礎設施估算可以依賴歷史和跨轄區維護成本的龐大儲存庫,以及對材料腐爛的仔細建模。公共藝術資產歷來被排除在基礎設施分析之外,因此沒有豐富的學科和數據可供參考。

Image of fine arts conservator cleaning and applying a protective wax coating to the 5-story tall bronze sculpture.

威廉·麥金利紀念碑,1904 年由羅伯特·英格索爾·艾特肯設計,位於金門公園狹長地帶的盡頭。美術管理員對這座 5 層樓高的青銅雕塑進行清潔和塗上保護蠟塗層的圖片。鑑於每件作品的獨特性,估計修復成本很困難。

背景:藝術委員會必須預測 10-20 年後的藝術保護需求

公共藝術豐富了公共空間和我們的文化景觀,並支持我們當地的藝術社區。作為該市 10 年資本計畫的一部分,藝術委員會必須對維持該市公共藝術收藏的 10-20 年成本進行估算。這確保了在需要時有足夠的資金來保護藝術品。

收藏範圍廣泛且不斷增加。作為每個新城市建設項目的一部分,2% 的預算分配給公共藝術。因此,紐約市總是在收購更多需要長期預算計畫和年度保護優先事項的公共藝術。

服務問題:藝術保存成本的估算因藝術的獨特性而變得複雜

每件藝術作品作為創意作品都是獨一無二的,但也出於實用原因:

  • 使用的材料。大理石是一種非常堅固的材料,其維護與紙張或鋁不同。
  • 地點。有些作品很容易訪問,而有些作品則位於偏遠地區 - 例如在遠足小徑上。
  • 大小和規模。有些物品可以放入公文包中,而有些則需要鷹架和梯子才能觸及頂部。
  • 舊金山小氣候。有些作品位於陽光明媚的Mission,有些則面向太平洋的風和海風。

其他因素包括歷史敏感性和作品的起始條件。例如,一件狀況不佳的作品需要花費更多才能穩定並進入保存狀態。

The lefthand image is Untitled, 2015 by Amy Ellingson, a 10-foot tall, 109 foot long, mosaic mural located at SFO terminal 3. On the right is Jugs on Jugs, 1960 by Robert Arneson, 27-inch-tall glazed ceramic stoneware vase.

左邊的圖片是艾米·埃林森(Amy Ellingson) 於2015 年創作的《無題》,這是一幅高10 英尺、長109 英尺的馬賽克壁畫,位於SFO 3 號航站樓。阿內森(Robert Arneson) 於1960 年創作的《壺上壺》,高27 吋的釉面陶瓷陶器。這兩件作品根據材料、位置和尺寸有不同的修復需求。

分析:修訂後的成本公式和預測改進了估算並有助於確定各個部分的優先級

幸運的是,藝術委員會已經採取了重大措施來確定這個棘手的估計。利用他們在藝術品保存方面的專業知識,他們確定了上面列出的核心因素,並已經制定了估算成本的公式的基礎。

然而,他們缺乏捕捉這些因素之間經常棘手的相互作用的專業知識。他們需要 DataScienceSF 的幫助,將這些因素按正確的順序組合在一起,適應交互效應,並添加預測、頻率和其他乘數(例如動態條件評級)等關鍵元素。

最初的公式首先考慮了規模和規模,然後使用穩定性評分(材料、微氣候、歷史敏感性和條件的函數)來估算成本。但這個公式導致了一些奇怪的成本估算。例如,它估計用適度堅固的材料保存一件狀況良好的物品與保存一件狀況非常差的物品的成本相同。

Diagram with sad face and smiley face depending on material.

藝術委員會目前的公式導致了一些奇怪的估計。例如,據估計,保存一件由堅固材料製成且狀況良好的物品與保存一件由易碎材料製成且狀況不佳的物品的成本相同。

修改後的公式也從大小和比例開始,但隨後使用條件來產生初始估計值。然後根據材料敏感性和基於微氣候和材料敏感性的頻率因子更新估計值。然後,長期預測包含治療頻率計劃、興趣、固定成本和動態狀況評分。

實作:簡單的工具只需按一下按鈕即可產生更新的預測

藝術委員會已經在資本規劃過程中使用新的成本公式,並優先考慮今年的保護工作。

為了使其盡可能易於使用,DataScienceSF 建立了一個基於 Excel 的工具,使他們能夠:

  • 輕鬆從資料庫中新增數據
  • 只需按一下按鈕即可修改估計值
  • 調整模型中內建的假設

他們已經對一些初步假設進行了更改,並聽到其他司法管轄區的濃厚興趣,希望改進他們的公共藝術規劃流程!

客戶詳細資料:

客戶團隊

  • Jennifer Correia,舊金山藝術委員會公民藝術收藏專案經理
  • Jennifer Crane,舊金山藝術委員會公民藝術收藏專案經理
  • Allison Cummings,舊金山藝術委員會公民藝術收藏資深登記員
  • Anh Thang Dao-Shah,舊金山藝術委員會高級種族平等與政策分析師
  • Kate Faust,舊金山藝術委員會資本分析師
  • Rebekah Krell,舊金山藝術委員會副主任
  • Susan Pontious,舊金山藝術委員會公民藝術收藏與公共藝術計畫計畫總監

感言

舊金山藝術委員會非常感謝被選為第一屆 DataScienceSF 隊列的一部分。經過多年努力為整個公民藝術收藏提供準確的維護和保護成本預測,DataScienceSF 為我們帶來了突破和完成該專案所需的確切專業知識。我們與喬伊及其團隊的合作經驗遠遠超出了預期。他們具有快速掌握客戶目標的獨特能力,非常關注客戶的需求,並且他們處理我們專案的精確度是無與倫比的。 DataScienceSF 的工作效率以及我們與他們團隊保持的溝通水平給我們留下了深刻的印象。結果是一個突破性的工具,它簡化了我們的資本預算流程,幫助我們確定維護優先級,並允許員工將精力集中在實際維護藏品上。謝謝數據科學SF!

艾莉森‧卡明斯 (Allison Cummings),公民藝術收藏資深登記員