很怕擠壞「接官亭」?國際級「紅球計畫」臺南追球地點全攻略
image source: FB/藝遊臺南

文/蔡瓅萱

由美國藝術家Kurt Perschke於2001年發起的行動藝術「紅球計畫 RedBall Project」3月底開始在臺南展出。自3月29日開始已經分別在接官亭、永樂市場、臺南公園等地現身,並且於今(1)日前往國立成功大學。每日更換不同展區的紅球計畫將展至4月7日,《網路溫度計DailyView》整理了紅球計畫的理念簡介及展出資訊,並透過網路探索概念帶您了解相關熱門話題。

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世界上持續最久的街頭藝術!國際級「紅球計畫」降臨臺南

已經邁入第23年的「紅球計畫」被譽為「世界上持續最久的街頭藝術計畫」,將直徑約4.5公尺、重量122公斤左右的巨大紅球置入城市中,藝術家Kurt Perschke希望透過紅球讓帶大家走入城市角落,看見平常沒有注意到的風景;此外,紅球計畫也邀請民眾近距離接觸、互動,讓大家共同參與,一起成為這項街頭藝術的創作者,同時激發更多想像。

紅球計畫在每一座城市展出一次,目前已經造訪過全球40多個城市,展出空間除了街巷、公共空間、知名地標外,也包含了古蹟建築。2010年紅球就曾經降臨臺北,如今「紅球臺南」(RedBall Tainan)又再度帶起一陣熱潮,從3月29日開始至4月7日,紅球將在臺南10個不同地點展出。

接官亭、永樂市場、新化街役場最受矚目!古蹟保存議題引發爭議 透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統調查,從「紅球臺南 RedBall Tainan」近三個月的網路探索概念中可以發現在目前已經展出的地點中,以首兩日(3月29日、30日)的「接官亭」和「永樂市場」討論度最高,尚未展出的地點則以4月5日的「新化街役場」最受矚目。


很怕擠壞「接官亭」?國際級「紅球計畫」臺南追球地點全攻略

image source: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統


在和「紅球臺南」相關的網路討論中,可以發現首日的展出地點「接官亭」因身為古蹟而引發些許爭議。由於展出方式是將紅球置於接官亭石坊下充氣,不少人擔心會造成古蹟本體損壞,質疑為何選擇以這樣的方式展出。不過也有人指出,「紅球計畫」本身就是希望能夠帶起人們對城市的關注,這樣的展出形式反而能讓民眾主動去了解平時沒有注意過的古蹟及歷史。

其實紅球計畫23年來已經在多處古蹟展出,包含法國知名的巴黎凱旋門,策展團隊本身有不少在古蹟進行展出的經驗。對此臺南市政府也表示,紅球的各個展出點,不論是國定古蹟或市定古蹟,全都經過文資主管機關現場勘察與同意後決定,藝術家和工作團隊也都有針對展出建物進行精算壓力,熱脹冷縮與現場實地狀況也會納入考量,並不會對古蹟本身造成破壞。

此外,選定接官亭做為「紅球臺南」的首個展出點,是因為接官亭在過去就是用於接待、迎送來臺的清朝官員,可說是「臺灣府」的門面,「接官」的歷史意義,非常適合用來迎接這個國際級展覽。不過也有人表示,雖然理解接官亭的歷史意義,也相信專業團隊不會讓古蹟受損,但參觀的民眾畢竟難以掌控,難保不會傷害到古蹟,希望還是能審慎評估或增加更多保護規範。

紅球臺南 RedBall Tainan

展出日期:

2024年3月29日至4月7日

展出時間:

每日09:00 - 18:00

展出地點:

3月29日:接官亭

3月30日:永樂市場

3月31日:臺南公園 念慈亭

4月1日:國立成功大學 未來館

4月2日:安平古堡

4月3日:臺南市美術館 二館

4月4日:河樂廣場

4月5日:新化街役場

4月6日:竹溪公園 月見橋

4月7日:大南門城

官方粉專: 紅球臺南 RedBall Tainan

紅球臺南∣瑞波波 歷史街區策展行動平行展

展出日期:2024年3月27日至4月10日

展出時間:每日09:00 - 17:00

展出地點:國立成功大學未來館二樓

分析說明

分析區間:本文分析時間範圍為2024年01月02日至2024年03月31日。

資料來源:

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站。

研究方法: 《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析系統擁有巨量資料,以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍:每月處理1000億以上中文資料的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、新聞媒體、討論區、部落格等網站,針對討論『紅球臺南 RedBall Tainan』相關文本進行分析,調查「探索概念」(註1)作為本分析依據。

*註1 探索概念:將主題的文章進行概念分群(Concept Clustering),幫助讀者從巨量資料中快速掌握事件的來龍去脈;群中存在較高的議題相似度,群間則有較低的相關度;分群結果透過演算法抽取具有代表性的片語以呈現概念的意義。

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