学术前沿 | 高瑾：数字人文学科结构研究的回顾与探索

摘要

近50年数字人文学科迅速兴起和发展，改变着人文学科的研究技术与角度。文章概述国外研究数字人文学科结构的回顾性文献，从知识结构和历史脉络两个角度总结半个世纪以来欧美学者对数字人文学科结构的探讨；通过对数字人文三大核心期刊作者共被引（ACA）的引证分析，得出领域内作者聚类网络图像，初步证实数字人文领域正在向学科技术应用与回顾、数字人文技术探索、文本分析与作者研究、不同语言的计算语言研究四个子分区研究主题逐渐发展，以期从更加宏观和客观的角度探讨数字人文的研究结构和学者聚类特点。

关键词

数字人文， 引证分析，作者共被引， 聚类分析

作为一个仍然在寻找学科定义的研究领域，数字人文（Digital Humanities）不仅从方法论角度改变着传统人文学科的研究技术，还改变着人文学科对科研问题的思考角度和探索途径[1]。 虽然数字人文已经被公认为是学术界“即将发生的大事件”，但其学科本身仍然处于发展之中，并存在着各种各样的争论、思考和回顾[2]。从学科历史角度看，数字人文研究历史只有半个世纪左右，学者们对数字人文本身存在很多讨论和不同见解。具体争论主题包含并不限于：

 

①何种研究可以算作数字人文研究；②怎样的学者算作领域内的研究者；③数字人文本身的目的到底是完成项目、探究理论化、研究计算技术、跨学科沟通、实践技术应用，还是单纯的科研经费需要，等等[3]。一直以来，很多研究试图找出以上问题的答案[2-7]。研究者通过对领域内各种项目和研究进行对比和回顾，总结学科界限、历史脉络、知识结构和列举代表性研究，从而为数字人文学科下总结性结论。但是，大多数文献仅从作者自身阅历和研究出发，以数字人文研究者的内部视角进行分析，得出的结论比较片面和主观，很少从宏观角度对大量最新数据进行客观系统的统计分析。这些主观回顾性研究引出了数字人文学科对于客观系统的学科分析的需要，以从宏观角度厘清领域边界、发现学科间交集、分析知识结构、探讨学者的科研环境。近10年，部分学者致力于研究这一需要，并尝试从不同角度来解构数字人文[8-13]，一些正在进行的项目也聚焦于这一研究目的[14]。然而，这些研究的数据范围相对较小，且没有涉及最近5-10年的数据；统计方法也比较简单，主要停留在描述性统计上。

 

为了填补该学科研究缺口，本文对数字人文领域重点研究学科结构的回顾性文献进行整理与分析，从知识结构和历史脉络两个角度总结近半个世纪以来欧美学者对数字人文学科结构所作的评论与回顾；通过对数字人文三大核心期刊作者共被引（Author Co-citation Analysis，ACA）的引证分析，得出领域内作者聚类网络图像，以期从更加宏观和客观的角度探讨数字人文的研究结构和学者聚类特点。本文分3个部分论证数字人文的学科结构，其中前两部分从知识结构和历史脉络的角度回顾相关研究文献；在第三部分，以作者共被引（ACA）的引证分析方法和共被引矩阵数据对数字人文三大核心期刊进行计量分析，展示实证研究作者网络结构图，以期总结数字人文近半世纪以来的研究重点、学者聚类和学科交集。

 

 知识结构 

De Solla Price 认为，对学术出版物进行文献统计分析是研究学科内部学者间正式交流的最主要方式[15]。文献计量学一般从某领域的学术出版物收集数据，通过分析文献发现研究领域的学科重点、代表人物、下属学科或子分区[16]。随着数字人文不断发展，全球化数字人文项目不断出现，出版物数量呈指数增长，数字人文的文献网络与引证分析探究成为值得研究的题目[5]。

 

早在数字人文（Digital Humanities）这一术语诞生前，学者们就已经尝试对这一领域进行知识结构研究，但因为无法界定学科界限，以及高度分散的交叉学科特点，传统的学科构架分析法似乎并不适用于当时的数字人文领域[1]，所以大多数回顾研究主要从学科内部出发，以提出大概的研究重点来划分最早的知识结构。

 

数字人文研究早期和发展期（约20世纪50-80年代）的研究重心是利用计算技术改善传统人文学研究方法。1991年，作为数字人文第一种学术期刊《计算机与人文学》（Computers and the Humanities）的创始编辑，Raben在该刊出版25周年之际，组织相关学者从不同角度对数字人文领域进行统计分析，并出版为第25期文献合集[17]。这些回顾性文章虽然没有涵盖整个领域，但仍然是数字人文领域对知识结构进行的最早探索，并进行了采样分析的尝试[17-21]。

 

在合集中，《文献统计分析：计算机与人文学回顾，1966-1990》（Statistical anaysis of literature： A retrospective on Computers and the Humanities，1966-1990）分析了《计算机与人文学》的所有出版文献[21]，并将这些文献分为四类：哲学性（Philosophical）、语言（Language）、 文 学 文 本 （Literary Text）和 主 题 类（Themes），发现计算语言学（Linguistic Computing）的研究方式在过去25年发生巨大变化。《文体学演进：理论、统计、计算机、计算机与人文学》（Progress in stylistics：Theory，statistics，  computers， Computers and the Humanities）则对其他业内期刊和会议文献进行统计[19]，发现领域内其他出版物，如《文学与计算语言学》（Literary and Linguistic Computing），也有着较大的数量增长和主题变化；研究重点集中在研究方法的探索上，几乎没有学科理论的产生（尽管时至今日，数字人文仍然没有公认的理论）。

 

Raben回顾了全球数字人文领域近50年的重点项目和边缘项目[17]，核心项目大多聚焦在词汇索引（concordance）项目上，如 Busa 最早且具代表性的词汇索引项目 Index Thom isticus[22]、其他学者具有创造性的词汇索引 Shakespeare[23]和Milton[24]。其他重点研究包括编码文项目 Word-Cruncher[25]、数据库项目 Brown Corpus[26]、法国政府项目[27]、中国秦始皇陵交互图像[28]、文献检索项目MLA和一些居民记录等数据库项目。数字人文的边缘项目包括主题索引、诗歌关键词索引、英语读音索引的重构项目等。

 

数字人文其他早期回顾研究致力于发现领域内的知识结构。1988年出版的数字人文领域年鉴收录了大量早期的研究项目，但缺少阅读指导，且收录项目范围太广[29]。1994年用意大利语撰写的《数字人文文献索引》拥有超过5000条期刊文献目录，并附有具体数据[30]；但由于用意大利语撰写，适应性较弱。同年出版的Sabourin文献索引收录了很多纸质出版的数字人文文献[31]，适用性较强；但收录项目范围太广，数量太多，缺少分类，不能很好地被后来的研究所利用。

 

总而言之，虽然数字人文早期知识结构统计研究范围无法界定并呈现出高度的学科交叉性，但其本身的学科结构简单，重点基本集中于文字处理和研究方法的开发，重点项目基本聚集在词汇索引的产出上。

 

20世纪80年代后，开始出现数字人文知识结构的研究新形式。例如，数字人文领域最重要的、沿用至今的网上论坛“人文学者”（Humanist）有着大量重要的批判性讨论以及观点交流[32]，该论坛因而被称为数字人文领域的“历史集”。相关研讨会也给领域带来了新的视角。在2000年的计算人文学研讨会（2000 Seminarin Humanities Computing）上，Orlandi总结了数字人文领域三大基石——教学方法、科研机构和纯理论研究[33]，认为纯理论数字人文研究最重要的两个方面是数据表达与数据重构。同时间段，其他学者也尝试探索数字人文的知识结构，但最终没有统一的协定达成[34]。为解决这个问题，2002年McCarty和Short绘制了当时数字人文的知识结构图[35]，见图1。

 

图1：粗略的数字人文知识结构图

图1包括中间的学科中心 Methodological Commons（如文本分析、数据库设计、数值分析、音乐检索与分析）、上半部分的类属研究（如文学与语言学、哲学研究、神学与宗教研究、历史研究）、下半部分的宏观扩展研究领域（如语言学、计算机科学、社会学、历史学）等3个部分。在学科中心与类属研究的中间有双向箭头彼此连接，代表数字人文学科研究领域与研究方法的动态交互性。图1总结了近 40年数字人文领域的研究重心，清晰地展示了计算技术被包含在人文学宏观领域的归属关系。虽然 McCarty 粗略地提出了3个数字人文研究分支——算法（Algorithmic）、元语言学（metalinguistic）和重构表现（Representational），但仍然认为对数字人文领域进行文献统计研究非常困难，因为相关出版物数量太多、太难找、太跨学科，也存在于太多语言之中[1]。

 

McCarty 的看法并不是最终结论，随着数字人文近10年来的全球化发展，不断有新的研究尝试对其知识结构进行分析。2009 年 Wang与Inaba通过对领域内2种期刊和4个会议的548篇文献的题目进行对应分析（Correspondence Analysis）和共词分析（Co-word Analysis），发现虽然数字人文领域持续扩展，但并没有明显的下属学科或子分区[13]。同年 Leydesdorff和Salah通过在艺术与人文科学引文索引（Arts & Humanities Citation Index）中检索关键词“数字人文”（Digital Humanities 和 Humanities Computing），对 46篇文献所在的期刊进行共被引分析（Co-citation Analysis）[10]，发现检索到的期刊并没有延伸到其他领域，依然主要来自两种研究领域：新兴技术在人文学的应用、图书馆信息学的数字化应用，见图2。此外，近年其他研究从文献角度试图发现数字人文领域的最新知识结构[9][14]。但由于数字人文本身界限模糊，加上每个历史阶段都有明显变化，使这些研究在同时保证数据大范围和最新性上变得艰难。显然，试图探索数字人文学科的知识结构遇到的在所难免的困难是尚未厘清完整的历史脉络。

图2： 艺术与人文科学引文索引中检索关键词“数字人文”所得期刊的共被引分析网络

注：Comput Humanities、Computers Humanities 是同一种期刊，即 《计算机与人文学》（Computers and the Humanities ）

 历史脉络 

厘清数字人文历史是先决条件，因为它能展示出领域内的最重要研究主题[1]。然而，作为跨学科研究领域，由于学科界限模糊，回顾数字人文历史比较困难。像Mahoney在编写计算机学历史时一样[36]，要厘清数字人文历史，需从历史人物和比照历史时期着手；而与计算机学历史不一样的是，数字人文科研的跨学科性和合作性更显著，这样不同学科有不同的代表人物和比照历史。Terras在数字人文的全球性学科建设研究中列举了领域内代表人物[37]，如 Roberto Busa、Susan Hockey、Roy Wisbey和John Unsworth。

 

早在1988年，核心期刊试图撰写领域内的编年项目目录。1988年《计算机与人文学》出版《研究实践目录》（Directory of Scholars Active），以明细表、调查、参考书目和报告的形式呈现了当时数字人文领域内的大部分研究、研究者和研究中心（如剑桥、奥斯陆、哥德堡和波德的各个数字人文中心）。之后，期刊《文学与计算语言学》以国家为合集单位，出版了国家系列1986-1994年的书目报告[1]。

 

1996 年，牛津大学的数字人文项目“数字人文超文本历史”（A Hypertextual History of Humanities Computing）尝试撰写领域的历史[38]。该项目将数字人文历史分为3个阶段：开拓时期（Pioneers）、独立时期（Independence）和联合时期（Convergence）。首先，Busa从1949年开始构思自己的领域代表词汇索引 Index Thom isticus，直到1969 年 Dante 档案建成，这段时期被称为开拓时期。在这一时期，代表研究有上一节提到的词汇索引、编码项目等。20世纪60年代末，数字人文被公认为已达到领域自身的建设，且已经准备好向全球化的学科建设发展，由此进入第二阶段独立时期。经历20世纪 70年代中期盲目而大量地使用计算机技术做研究后，学者们意识到研究质量的重要性，减少此类研究的数量。自此，数字人文领域的学者开始寻求独立于计算机科学家们的自由性，尝试开展高质量的研究，并探索可持续扩展的研究方法。随之而来的是，逐渐建立起一系列数字人文高等教学系统，数字人文开始拥有自己的教学机构、课程安排和不同的学位设置。20世纪80年代个人电脑的兴起提升了计算机存储和运行能力，数字人文研究进入第三个阶段，设置了许多科技标准和编码规则，学科网络逐渐发展，学者间的交流合作加强。Fraser对数字人文的历史整理止于1996年，该项目是领域内首次对历史进行分段归类的研究，在数字人文学科发展中具有代表性[38]。

 

2007 年，Hockey沿用Fraser对历史时期的阶段性分类，但在20世纪 90年代之后新增一个时期，且对每个时期的特点进行补充并提出新的见解[39]，还为 4个时期找到新的关键词：1940-1970年为早期（Beginnings）、1970-1980年为巩固期（Consolidation）、1980-1990年为新发展期（New developments）、1990年以后为互联网时期（The era of the Internet）。Hockey认为，在数字人文早期，大量关注点聚集在电脑科技的局限性上，如打孔卡片的手动操作和大量数据储存在磁带上为后续研究增加了不少困难；在巩固期，数字人文的学科视线从纸质转为电子，逐渐聚焦于电子版的直接生成，语言学尤其是对词汇的分析研究依然是出版物的重点；在新发展时期，计算语言学的成熟发展导致部分传统语言学的研究方法有所退化甚至消失；在互联网时期，一个明显特点是全球范围内各类机构、组织的参与使得大范围合作开展数字人文研究成为可能。Hockey通过历史回顾指出，数字人文最突出的贡献是文本编码规则（TEI）的产生。

 

以上的历史脉络整理研究具有代表性，并被大部分数字人文学者所认同。然而，历史回顾依然不能以客观、宏观的方式对数字人文的学科进行分析，不能划清学科主题界限，也不能系统地总结其知识结构。

 

 作者引证分析 

虽然数字人文学者在过去半个世纪尝试探究学科结构，并编纂项目条录，但并没有完整的最新的数据统计分析。随着数字人文发展，出版物数量呈指数增长，数字人文的文献网络研究越来越重要[5]，一些项目和学者从不同角度探索数字人文的学科特性，但相关研究的数据范围较窄，如不包含近5-10年的数据；统计方法简单，未使用引证分析类的文献计量学方法。为此，本文以作者共被引（ACA）研究方法，对数字人文三大核心期刊——《计算机与人文学》（Computers and the Humanities）、《文学与计算语言学》（Literary and Linguistic Computing）和《数字人文季刊》（Digital Humanities Quarterly）截至2016年5月所出版的所有文献进行作者共被引（ACA）引证分析，总结近半个世纪以来数字人文的研究重点、学者聚类和学科交集。如表1，笔者通过对这3种期刊近50年2151篇文献的全文获取，将 42909 条引文条目录入数据库并加以分析。

表1：数字人文三大期刊

文献数据的时间范围、篇目数和引文条目数

 

作者共被引（ACA）分析被视为领域分析（Domain Analysis）的重要研究方法[40-41]。简单说，定义某两个作者间的学术关系时，将他们同时被第三方作者的文献引用次数作为共引关系的指标。其他作者同时引用这两个作者的文献的次数越多，则共被引次数越多，这两个作者的学术关系就越接近。其研究程序一般为：首先，通过构建作者共被引矩阵来建立作者间两两对应的共被引书目；其次，转化矩阵并进行聚类分析，取作者与作者间共被引数最大值加1作为共被引数；最后，通过多维尺度分析和因子分析来构建作者聚类网络，并进行可视化。

 

在2151篇文献数据中，被引次数超过10次的作者共242位，超过20次的作者共66位。表2选取被引次数超过20次的作者，展示作者的被引用次数和共被引总数，并以被引次数作为排序标准。

 

表2：数字人文三大期刊作者被引用及共被引数分布

从表2看，高被引量的作者与数字人文领域内学者们公认的领军人物有所出入。比如，Roberto Busa、Susan Hockey、Roy Wisbey、John Unsworth 均不是被引用数量排名前20位的作者，而被誉为“数字人文之父”的 Roberto Busa 甚至排到第61位。但是，从表2中仍然可以看到上文回顾知识结构和历史脉络时提到的很多数字人文学者。所以，虽然在引用数量和影响度上稍有偏差，但先前学者们的回顾还是可以帮助我们定位具体作者和项目的历史意义。

 

笔者通过转化举证、多维尺度分析和因子分析，借助 VO Sviewer可视化软件[42]，将作者网络分为图3中的 ABCD 4个部分。

图3：作者聚类分析图

如图3所示，被引用数超过10次以上的242位作者被因子分析自动分为8种聚类，并标记为不同颜色。在通过对每位作者的研究背景和所在研究单位进行调查后，笔者将这8个聚类划分为 ABCD 四大作者团。其中，A区作者主要代表英语语言，尤其是英国数字人文界对计算科技在人文领域的辅助应用所进行的研究和探讨，属于探索数字人文学科特性的主流性研究，包括英国牛津大学的 Burnard、伦敦国王学院的McCarty、伦敦大学学院的Terras、Warwick和Hockey，以及美国布兰迪斯大学的 Unsworth。B区作者主要聚焦于计算方面，代表对数字人文领域计算机技术的研发与扩展、对算法技术应用与延伸的研究，大部分B区作者均有扎实的计算机技术研究背景，如美国约翰·霍普金斯大学计算机系的Yarowsky、康奈尔大学计算机系的 Salton、英国谢菲尔德大学计算机系的 W ilks 和 Cunningham 。A 区和B区交集的黄色中心区域正是介于数字人文整体研究概况和计算机技术应用发展两个研究主题之间的作者群，他们的研究兴趣以研究计算语言学为主，如英国伦敦大学学院的Leech、美国北亚利桑那大学的 Biber。C区作者的研究内容更为集中，主要是利用文本分析确定作者来源。但从图3看来，这一研究在数字人文研究中占有比学者们的想象更重要的地位，代表学者有美国新泽西学院的 Holmes、杜肯大学的Juola 和英国阿尔斯特大学的 Smith。D区作者聚焦于非英语的语言学领域，主要是将计算技术应用于不用语言以及方言的语言学探索和统计，如德语、荷兰语、意大利语、西班牙语，代表作者有荷兰格罗宁根大学的 Nerbonne和Heeringa、奥地利萨尔茨堡大学的Gobel、英国约克大学的Embleton。

 

整体而言，通过文献计量分析数字人文三大期刊近50年的出版文献，初步发现领域内 4个子分区逐渐分离的状态。为此，笔者将数字人文领域结构粗略分为 4个组成部分：A区学科技术应用与回顾、B区数字人文技术探索、C区文本分析与作者研究、D区不同语言的计算语言研究。

 

 结 语 

本文依次对数字人文的知识结构和历史脉络进行文献回顾，同时通过对数字人文三大核心期刊1966-2016年的所有出版文献进行引证分析和网络可视化分析，初步证实数字人文领域正在向学科技术应用与回顾、数字人文技术探索、文本分析与作者研究和不同语言的计算语言研究4个子分区的研究主题逐渐发展。然而，由于数字人文领域与传统人文学有着很多相似性，所以其文献引用行为具有人文学者固有的引用行为特点，即多样性。若仅以文献引用行为为指标来研究整个数字人文领域的学术重点，可能会导致以偏概全，因为传统人文学文献不仅引用期刊和书籍，也会大量引用其他类型的出版物，如诗歌、散文、画作、考古物件和音乐文谱[43]。

 

本研究通过对数字人文出现以来各国作者对其学科界限、知识构架和历史脉络所发表的回顾文献进行综述和实证分析，从数字人文发展宏观角度对学者间正式的交流合作进行分析。通过构建数字人文文献网络和学者间交流网络，对整个学科的历史和发展进行了探讨。笔者希望本文可以借此为数字人文各界学者和从业者提供自身研究在整个领域内的定位参考，并为其在未来的相关研究提供启发和借鉴。

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