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第一 数字人文简介（第4页）

这个学科在中国的发展需要“本土化”

，需要和中国文学已有的积淀相结合，故这个新兴交叉学科的出现并不意味着是对我国人文学科的冲击，而是一种促进。

如果没有传统的人文学科的知识积累和分析范式作为基础，“数字人文”

也不可能发挥重要作用。

随着大数据方法在人文学科中的应用，人文学者们（包括文学领域的学者们）在一定程度上可以从传统的搜集和整理资料的纷繁复杂的过程中解脱出来，专注于更高层次的思考。

一方面，这说明了大数据方法提高了研究者的搜集和处理数据的效率，另一方面，这也意味着新方法的出现并不是对文学研究中经典方法的负面冲击，而是起到了锦上添花的促进作用。

如果文本的数据量不大的时候，人工的直接参与可能会比计算机更有效。

比如在运用大数据文本分析五四时代有哪些文学特征时，如果文本量不大，让人工阅读后进行归纳的办法可能反而更好。

这是因为计算机再发达也很难达到人脑的运算复杂度。

只有当需要处理的文本比较多的时候，大数据的分析方法才可能作为代替人工来进行文本分析的更有效的方法。

很多情况下我们需要采用“机器学习”

（maelearning）尤其是“监督学习”

（supervisedlearning）的方法对一些文本进行分析。

[6]而在这个时候如果没有初始的人工的“指导”

，计算机无法自动学会用人类已有的思维方式和知识（包括如何识别语境）来进行文本的分析和解读。

文学研究本身具有“人性”

的艺术特质，这就意味着文学研究的过程具有某种特殊的复杂性以及一定程度的主观性。

这些特性使得文学研究者们一直相信，理解和解读文学作品的重要甚至是唯一的渠道就是人类本身对它的反复研读和感知。

只有反复研读才能感知其背后深层次的意境。

如此精密的过程，可能很多智能机器或者算法、软件，脱离了人的“指导”

是无法实现的。

因此，我们使用大数据的方法包括机器学习的方法来进行文学研究、分析文学文本时，依然要依赖人类本身的知识和智慧，更要依赖经典的人文学科的已有方法和思考范式。

因此，“数字人文”

作为一门新兴交叉学科，是对传统学科的补充和促进，而不是冲击和颠覆。

正是基于上述的大背景，我国“数字人文”

领域最近几年开始蓬勃发展。

在“数字人文”

研究中除了具体数据的分析和处理的方法之外，对人文学者的另一大挑战就是数据的获取和开放。

比如，中国古代典籍的电子化材料的开放程度远远未达满足研究需求的水平。

虽然有些古代文学的书籍作品已经电子化，很多电子材料都被放在了商业化运作的平台上，但由于数据没有免费开放，学者很难便捷地获取相关资源。

很多高校和研究机构建立了相关的资源平台，比如上海市图书馆就开放了相关的数据平台，其他的相关学术机构都可以以关联数据的方式调用平台上的数据。

该图书馆还通过各种渠道拓宽和发展了资源共享的渠道（包括开发出很多新的计算机和手机应用，公开了其馆藏的家谱文献信息，发挥了数据资源的最大价值。

）此外，国内的大学或是以图书馆为主导机构所进行的研究上的创新改革，主要是以建立一系列的联合研究项目来实现的，或通过不同机构的合作来促进研究。