数据集概述
本数据集包含针对传统绘画风格AI再创作的研究数据，涉及二百一十六名参与者的实验结果。研究发现，尽管技术完美，AI复现的经典艺术风格在审美吸引力上仍低于标准传统风格，揭示了文化语境对艺术感知的重要性。
文件详解
该数据集由多个目录和文件组成，具体说明如下：
- 目录: AI re-creation data of traditional painting styles/Date and jamovi analyse/
- 文件示例: 验证性因子分析216.xlsx、信度216.xlsx、216 processed_data.omv、ICC组内相关系数222.xlsx、216份 AI再创作传统山水画的偏好.xlsx、效度216.xlsx、5位专家评审总分项及平均分.xlsx、专家评审总分项（竖向排列.xlsx）
- 格式: 包含xlsx、omv等格式
- 内容: 包含数据处理结果、统计分析文件（如信度、效度、因子分析、组内相关系数等）以及参与者偏好数据和专家评审数据
- 目录: AI re-creation data of traditional painting styles/Stimulants/
- 文件示例: 23.1.png、36.png、43.png、49.1.png、9.png等
- 格式: png格式
- 内容: 实验中使用的刺激图片，共二十八张
适用场景
- 艺术心理学研究: 分析AI再创作传统艺术风格的审美感知差异
- 人机交互研究: 探究技术完美性与文化语境对用户偏好的影响
- 统计分析应用: 用于验证性因子分析、信度效度检验等方法的实践
- 文化传播研究: 研究不同受众群体对传统艺术与AI再创作的接受度差异
