“一头倭瓜精”——这个自带网络幽默感的微信公众号名字，是蓝星宇学术旅程的起点。当被问及账号名的由来时，这位1994年出生的年轻学者腼腆笑道：“就觉得挺好玩的。至于为啥非得是‘倭瓜’，我也真的忘记了。”
如今，马上31岁的蓝星宇已经是复旦大学新闻学院的副研究员了。算起来，“一头倭瓜精”陪伴她跨过了7个年头。这个诞生于研究生时期的自媒体账号，最初只是蓝星宇和几位同学围绕数据新闻开垦的一片“试验田”，纯属自娱自乐，却在后来“莫名其妙”走红，获得了一系列学科竞赛奖项，还曾被澎湃新闻数据创作者大会评选为“最佳校园媒体”。
如今，“一头倭瓜精”的更新频率已经不高了，大部分时候都静静躺在蓝星宇的微信订阅列表里，但它无疑是蓝星宇学术“花路”的重要见证者。翻看7年来该公众号发布的推文，依稀能从中拼凑出蓝星宇从人文社科到计算机工科、从数据新闻到艺术可视化的非典型学术轨迹。
“跨学科”与“文理融合”成了蓝星宇身上最鲜明的标签。不久前，她带领几名硕士研究生完成的又一篇开创性论文在数据艺术领域引发广泛关注。这项融合艺术设计、计算机、传播学等学科的交叉型研究成果，在亚太地区可视化与可视分析大会（IEEE PacificVIS 2025）上进行了报告，并荣获最佳论文奖。
此前，她还曾以第一作者身份，获得计算机领域顶级可视化会议IEEE VIS的最佳论文奖，成为该会议成立33年来首次获得该奖项的中国大陆学者。
蓝星宇受访者供图（下同） 1“非主流”文理团队，投稿折腾两年
“一头倭瓜精”的最新一期文章，正是对前述新发表的论文推介。字里行间，难掩蓝星宇对这项研究成果的重视和喜爱。在介绍研究背景时，蓝星宇引用了BBC报道中的描述：越来越多的艺术家正在“用数据掀起浪潮”。
蓝星宇很早便关注到这一趋势。她发现在一些国际知名的艺术拍卖活动中，由数据驱动、基于机器学习的艺术作品逐渐被拍出高价。“说明主流艺术界对这种新兴的艺术形式还是非常认可的。”
同时，数据也借艺术焕发了新生。在传统的应用场景中，数据与分析紧密结合，更多被研究人员用作分析复杂问题的工具。随着数字艺术的兴起，数据开始向更多普通人投射它的影响力，人们关注数据的角度及使用它的方式也随之改变。
在此背景下，蓝星宇萌生了系统性研究这些数据艺术作品的想法。她很好奇，艺术家们是如何借助新兴数据工具，为艺术创作注入独特生命力。于是在2023年，蓝星宇发起了一个研究项目。没过多久，就有几位来自不同专业的研究生联系了她，想和她一起完成这篇论文。
一个年轻的、文理融合的“非主流”研究团队就这样组建起来了。除蓝星宇外，其他三人都是刚入校的硕士研究生，但大家配合默契、分工明确，“计算机的同学负责数据分析和网站开发，新闻专业的做艺术家访谈，设计专业的提供艺术史视角。每个人都在做自己最擅长的部分。”
蓝星宇带领学生构建了一个包含近十年来220件数据艺术作品的数据库，并依据其设计特征提出分析框架，对这些作品进行量化编码；随后，他们还对12位中外艺术家进行了深度访谈，从艺术学及美学视角做进一步解读。
半年后，学术界第一篇全面梳理数据艺术领域的论文诞生了。但后续的投稿过程却不像研究本身那般顺利。“前两次投稿都被拒了，总是差口气。”
计算机领域的论文投稿周期通常较短，而蓝星宇他们的这篇论文却折腾了两年。每次被拒稿后，蓝星宇和学生都会认真复盘问题出在哪里。他们认为，选题的跨学科属性可能是原因之一。“高度跨学科的论文不太容易被全部审稿人同时接受。”
但对于审稿人提出的意见，蓝星宇高度重视。她明白，要使论文在文理学科之间达到精妙的平衡，就需要参考来自不同学术背景专家的意见，反复打磨文本、提升讨论深度。
“这些审稿人的确迫使我恶补了很多关于艺术史、美学的文献。我觉得蛮好的，最终呈现出来的内容也更扎实。”
印象中，蓝星宇2023、2024年的寒暑假都是在修改论文中度过的。团队中来自计算机专业的同学也被蓝星宇“抓”着在假期反复跑数据。“最后听到论文投中的消息时，我感觉学生兴奋得都快哭了。”
蓝星宇（左二）和学生在2025中国可视化与可视分析大会
2“随心所欲”的转轨者
论文投递过程中经历的重重难关，实际也贯穿了蓝星宇的整个学术生涯。
2012年，蓝星宇以优异的成绩考入北京大学社会学系。这是一个典型的带有文科尖子生特质的专业选择——兴趣广泛但方向模糊。“社会学不存在明确的对口职业，这反而逼迫我很早就开始思考自己到底想做什么。”
4年后，蓝星宇完成了第一次转轨，进入北京大学汇丰商学院财经传媒专业读研。这是她一步步摸索的结果。本科期间，蓝星宇就为自己积累了丰富的媒体工作经验，做过实习记者、跑过现场，也负责过多个校园媒体的运营工作。
随着实习次数的增多、对行业了解的加深，蓝星宇意识到，未来的记者一定是复合型人才。“那个时候我又很喜欢视觉的东西，所以后面就决定转做数据新闻，用数据可视化来讲故事。”“一头倭瓜精”正诞生于这个时期。
研究数据新闻没多久，蓝星宇又遭遇了瓶颈。“在文科体系下做数据相关的研究，总归有些单一。”蓝星宇发现，要提升自己的创作自由度，就必须从纯文科体系中走出去，跨到理工科，学习更多前沿科技知识，以此赋能内容创作。
于是，她决定自学设计和编程。
入门的过程很痛苦。对一个习惯了发散性思维的文科生而言，学习编程意味着要从思维层面对自己进行“重构”，逼迫自己像机器那样精确思考，“一个标点都不能错”。没什么捷径可言，只有咬牙坚持。蓝星宇找了几套线上“慕课”，严格要求自己，每天按时按量完成学习内容。
为了提高效率，蓝星宇还巧妙利用了“项目驱动”的办法激励自己学习。她设置了类似“参加某次比赛”或“做出某个数据新闻作品”这样的具体目标，针对性学习相应的编程技巧，然后应用在项目当中。“这样一步一步给自己正反馈，既能收获学习进展，说不定还能拿个奖。”
事实证明，蓝星宇最终收获的不只是奖项，还有一个工科博士学位。
经过硕士阶段的密集探索，蓝星宇逐渐明确了自己最热爱、最适合的学术方向。了解到有专门研究数据可视化的专业后，她决心继续深造。2019年，蓝星宇考入同济大学设计创意学院，于“智能大数据可视化实验室”攻读设计工学博士学位。
又要经历一次转轨的阵痛。“刚读博时，我写论文还是文科思维，喜欢引经据典。”蓝星宇回忆道，“但工科更看重的是你做出了什么、效果如何。”她差不多花了一整年的时间，才逐渐适应这种底层思维上的“范式转换”。
博士期间，蓝星宇（左五）代表设计创意学院，首次获得同济大学研究生学术最高荣誉
博士毕业后，蓝星宇进入复旦大学新闻学院担任青年副研究员，主要研究方向为数据可视化、人机交互、智能传播、信息传达设计等。
“虽然简历上看是在跳来跳去，但我的个人发展逻辑其实一直都很清晰。我选专业的逻辑就是自我发现与自我成长的逻辑。”
蓝星宇在实验室
3 文科生的进化法则
采访进行到后半程，话题转向当下热议的“文科无用论”。蓝星宇坐直身体，语气变得坚定。
“我不认同这个说法。”在蓝星宇看来，文科当然是有用的。
她认为，“文科无用”还是将“有用”等同于看得见摸得着、能快速见效的回报，比如更多就业岗位或更高的薪酬。“当然我也很理解这种看法，特别现在社会竞争这么激烈，经济形势也趋于平稳，人们会更加厌恶风险。而文科相比理工科，总体上的‘风险’感知更高一些。选文还是选理，取决于一个学生和家庭的风险厌恶水平和承担能力。”
但这不代表文科真的“无用”。“至少对我而言，文科带给我的是长期的回报，比如批判能力、表达能力、社会洞察能力。这些看似短期没有明确收益的‘无用’，结果成为了我人生的‘大用’。我也从不后悔学习文科。”
特别在人工智能迅猛发展的时代背景下，人文社科反而愈发显示出重要性。“随着AI时代的全面来临，很多技术工种都会被替代。这种情况下，与人沟通交流、高情商、资源整合的能力变得尤为重要。甚至，我已经看到过好几位人工智能领域的顶尖学者表示，未来AI的前沿在文科。”蓝星宇笑着说道，“所以现在我经常鼓励学生，你们要自信一点。这是真心的。”
“况且，跨学科强调的就是要打破二元思维。文科与理工科本身就不是对立、平行的产物，而是可以有机组合起来、形成合力的。”蓝星宇补充道。
例如，一个科研团队想要开发一个新工具，前期可能更需要理工背景的人员来主导研发，通过扎实的实验及技术手段去保证工具的效率和稳定性；但发展到后半段，文科就能派上大用场，“需要引入更多关于‘人’的视野和关怀，把技术端和人的需求紧密结合起来，这样技术工具才能好用、实用，最终为社会服务”。
蓝星宇（左三）和大数据学院师生参加人机交互会议
不要小看了文科基因，有时能起到四两拨千斤的奇效。蓝星宇讲述了这样一段小插曲。
第一次被拒稿时，这篇论文的一位审稿人指出，文中对审美概念的阐释过于狭隘，而当代艺术对于美的解读实际上是很宽泛的。原来，蓝星宇他们研究的很多数据艺术作品都称不上“好看”，甚至有种引发不适的怪诞。但在分析框架中，他们还是使用传统意义上的“beautiful”来询问观众对这些艺术作品的第一观感。
“如何阐释‘美’”成了那段时间最困扰蓝星宇的问题。直到在一次偶然的学术会议上，蓝星宇遇见了一位专做美学研究的哲学学者。蓝星宇问对方，在人工智能可以创作出任何美丽元素的今天，作为一个艺术家，还能追求什么？
对方思考了半天，给出了回答：“美是反叛，是自由。”这几个字瞬间击中了蓝星宇，她突然看懂了那些怪诞的艺术作品。先锋艺术家真正追求的并不是和谐与传统之美，他们更看重表达的自由。而在美丽被AI流水化复制生产的今天，这种自由之美、反叛之美才是人类最应该呵护的审美之魂。
这位哲学学者看似简单的回答，却意外打通了研究的卡点，也给了蓝星宇无限的学术灵感。接下来，她将围绕人机交互、算法审计等前沿课题开展跨学科研究，在数据与艺术、文科与理科的交界处，继续打破藩篱、自由生长。
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