數(shù)字人文跨學科知識擴散研究

蘇芳荔 常人杰

一、引言

數(shù)字人文，是對人文學科與計算之間的重合地帶進行研究、創(chuàng)新的領域[1]26。從20世紀80年代初開始到20世紀末獲得較快發(fā)展，主要集中在文本分析與編目、語言特征、教學支持和學習環(huán)境、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的影響等方面[2]190，如將古典文學資料轉(zhuǎn)為數(shù)字形式的珀爾修斯項目、提出了文獻在文化歷史學家工作中的角色問題的暗影之谷（The Valley of The Shadow）項目等[3]55。數(shù)字人文的研究為人文學科提供新的視角，產(chǎn)生新的問題并進行解答。數(shù)字人文研究所涉及的領域較多，在研究對象方面也呈現(xiàn)著多學科特征。

知識的產(chǎn)生與傳承離不開知識擴散，同時，知識擴散還可以促進知識創(chuàng)新。現(xiàn)在，我們處在互聯(lián)網(wǎng)時代，信息需求量旺盛，所接觸的數(shù)據(jù)大部分都來自于各種網(wǎng)站與數(shù)據(jù)庫，可供選擇的數(shù)據(jù)源較多且獲取方便。對于大量的信息需求，研究知識擴散的規(guī)律可以幫助降低獲取知識的成本，并大大提高效率。引用關系即代表知識擴散[4]31。 “ 基于引文的知識擴散 ” 是指知識在研究性文獻中的轉(zhuǎn)移[5]13。也有學者的研究把知識擴散分為組織知識擴散和學科知識擴散[6]48。總體而言，知識擴散可以幫助學科的知識傳承并且還可以幫助學科創(chuàng)新。

二、研究方法及測度指標

1.數(shù)據(jù)選擇與獲取。Web of Science 是世界上最廣泛的學術信息資源數(shù)據(jù)庫，包括在各個研究領域影響力最大的核心學術期刊。以Web of Science 上2009—2018年收錄的有關數(shù)字人文的文獻為對象，從引文分析角度，對數(shù)字人文領域跨學科知識擴散的現(xiàn)狀進行分析研究。

本研究選取Web of Science 核心合集為研究數(shù)據(jù)庫，在主題字段中以 “ digital humanity ” or “ digital humanities ” 作為主題詞進行檢索，文獻類型限定為 “ article ” ，時間范圍限定為2009—2018，索引數(shù)據(jù)庫包括SCI-EXPANDED、SSCI、A&HCI、CPCI-S、CPCI-SSH、BKCI-S、BKCI-SSH、ESCI、CCR-EXPANDED、IC。共獲得1710條文獻數(shù)據(jù)，對檢索所得文獻記錄進行下載，保存為原始文獻集。原始文獻總計被引6246 次，篇均被引3.65次，施引文獻共4775 篇。打開原始文獻檢索結(jié)果頁面引文分析中的施引文獻記錄，對施引文獻記錄進行下載，定義為施引文獻集。

2.知識擴散指標。被引頻次受時間因素影響較大，在進行知識擴散分析時還需要考慮到時間因素的影響。知識擴散指標包括知識擴散廣度、知識擴散強度與知識擴散速度。

（1）知識擴散廣度（KDB）。廣度值是指某一領域文獻被引用總次數(shù)與統(tǒng)計時間段內(nèi)的年數(shù)的比值。公式為：

Ni為統(tǒng)計時間內(nèi)的被引總數(shù)，Ypub表示從統(tǒng)計起點到終點的年數(shù)。學科的知識擴散是一個逐漸積累上升的一個過程，累積擴散廣度KDB*反映了一個學科知識擴散的累積狀況，其計算公式如下:

其中Ni為第i年的被引次數(shù)。該指標能夠更好地反映出學科知識擴散廣度的積累發(fā)展情況，根據(jù)公式計算得到數(shù)字人文領域的累積擴散廣度KDB*。

（2）知識擴散強度（KDI）。A 學科被B 學科引用的數(shù)量除以總被引次數(shù)叫做A 學科對B 學科的知識擴散強度，簡稱KDI，其計算公式為：

其中Ni為A 學科被B 學科引用的數(shù)量，∑Ni為A學科的總被引次數(shù)。

（3）知識擴散速度（KDS）。知識擴散速度（KDS）的計算公式為：

其中，Pcit表示不同引用期刊總數(shù)，Ypub表示從統(tǒng)計起點到終點的年數(shù)。

三、數(shù)字人文研究領域知識擴散分布

1.跨學科知識擴散分布。數(shù)字人文領域擴散學科中，圖書情報學、計算機科學等占有較大比重，學科擴散速度越來越快，擴散學科越來越多，擴散多樣性好。學科交叉融合背景下，學科的邊界正在逐漸被打破，通過互相合作實現(xiàn)學科間互利共贏、知識創(chuàng)新和優(yōu)勢互補，學科間的互相滲透能夠細分出更多的交叉學科，實現(xiàn)學科的發(fā)展。學科知識的擴散不僅能通過合作等方式達成，也能通過引用和被引達成。一個學科通過引用其他學科的知識來發(fā)展自己的研究。數(shù)字人文知識擴散次數(shù)最多的學科多屬于人文與社會科學領域，圖書情報學對數(shù)字人文知識的吸收為19.23%，是最大的知識吸收學科，遠遠高于排在第二位的人文計算（374 次，9.58%），在知識擴散接收方中占據(jù)核心地位。2009—2018年，數(shù)字人文領域文獻共被201 個學科引用，我國圖書情報學學科交叉能力快速增長，但綜合影響力仍然有限。

2.知識擴散測度。

（1）知識擴散廣度（KDB）分析。知識擴散廣度是從范圍的角度對科研領域的知識擴散進行描述，指某一學科領域文獻的被引用次數(shù)除以年數(shù)的商。學科的知識擴散是一個逐漸積累上升的過程，累積擴散廣度KDB*是一個對于知識擴散的修正指標，反映了一個學科知識擴散的累積狀況。通過該指標能夠更好地反映出學科知識擴散廣度的積累發(fā)展情況，根據(jù)公式計算得到數(shù)字人文領域的累積擴散廣度KDB*。數(shù)字人文相關研究的年度知識擴散廣度如表1。

表1 數(shù)字人文領域逐年知識擴散廣度

可以看出，數(shù)字人文領域知識擴散廣度在十年間總體呈現(xiàn)上升趨勢，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，學科之間的知識交流增加，越來越多的學者開始關注數(shù)字人文與學科的融合。

（2）知識擴散強度（KDI）分析。知識擴散強度是從指定路徑上的頻次的角度對知識擴散進行描述，指定路徑上的擴散次數(shù)越多，知識擴散強度越大。Liu 和Rousseau 定義了 “ 學科擴散廣度 ” ，A 學科被B 學科引用次數(shù)與總被引次數(shù)的比值為A 學科對B 學科的知識擴散強度。知識擴散強度可以體現(xiàn)本學科對其他學科的影響程度，2009—2018 十年間數(shù)字人文領域知識在不同學科的擴散強度如表2 所示（見下頁）。

由表2 可知，受數(shù)字人文知識影響最大的學科是圖書情報學，擴散強度達到了0.120，其次為人文計算、教育研究。總體來看，數(shù)字人文知識對人文與社會科學領域?qū)W科的影響程度較大。值得注意的是，計算機相關學科雖然沒有排在擴散學科高位，但是計算機科學在數(shù)字人文領域知識擴散接收方中也占據(jù)著重要地位。

表2 數(shù)字人文領域知識擴散學科強度TOP20

（3）知識擴散速度（KDS）分析。知識擴散速度描述的角度是從單位時間內(nèi)運動距離。對于擴散目標來說，所耗時間越短，擴散速度越快。知識擴散速度會影響到知識創(chuàng)新的進步，知識擴散的速度越快，會使知識共享與融合更加快捷和廣泛，降低知識創(chuàng)新成本，從而加速科技發(fā)展。2009—2018年數(shù)字人文領域1710 篇論文共被2025 個不同期刊引用。數(shù)字人文領域2009—2018十年間的知識擴散速度見表3。

表3 數(shù)字人文領域每年知識擴散速度

知識擴散的速度可以用來衡量知識發(fā)展的快慢。加快知識擴散的速度，可以有效減少可用知識流失。提高知識擴散的速度可以減少獲取知識所需的時間，提升知識利用效率。表3 表明，知識擴散速度整體呈明顯的逐年增長趨勢，知識擴散速度越快，代表數(shù)字人文領域知識的利用率越高。

四、數(shù)字人文研究領域知識擴散路徑分析

主路徑是在某一領域的引文網(wǎng)絡中具有最高遍歷值的一條引文路徑，計算的是一篇文獻與其他文獻連接時的需要程度。主路徑分析方法可以幫助有效地識別領域的知識變化，是一種基于 “ 連通性 ” 降低知識網(wǎng)絡復雜程度，提取關鍵路徑的定量和可視化方法，對于探測技術發(fā)展路徑具有重要意義。

本文首先利用Histcite 中的Graph Maker 作圖分析功能，采用搜索路徑計數(shù)（SPC），識別出2009—2018年數(shù)字人文研究領域研究內(nèi)容知識擴散的主路徑主要有三條且較獨立，包含12 個節(jié)點，大多處于知識擴散網(wǎng)絡的核心位置。知識擴散的過程中，新知識產(chǎn)生后隨著其不確定性的降低，知識接受者會先迅速增加然后逐漸下降，圖中知識擴散主路徑呈現(xiàn)由分散到聚合的趨勢，表明數(shù)字人文研究逐漸成熟，界定更加清晰，形成核心研究領域。三條主路徑的信息見表4、5、6（見下頁）。

路徑1:由數(shù)字人文研究的方法論到與歷史學科結(jié)合的 “ 數(shù)字歷史 ” 的變化。數(shù)字人文本就是一個數(shù)字技術在科學研究領域普及的背景下，人文學科開始使用快速發(fā)展的網(wǎng)絡技術來進行研究而發(fā)展起來的跨學科領域。由表4 中可以得出路徑1 的情況，原始數(shù)據(jù)時間段內(nèi)，人文學科由如何與電子科學進行融合的方法論研究，數(shù)字化的趨勢愈演愈烈，研究者需要相應的工具來進行研究工作，開始注重實踐當中數(shù)字化研究的基礎設施的發(fā)展方向，然后開始關注領域發(fā)展出現(xiàn)的問題與爭議， “ 數(shù)字歷史 ” 受到關注。眾所周知，數(shù)字人文是一個文科與工科的交叉學科，其研究內(nèi)容與范圍受技術發(fā)展的影響很大。從目前國際數(shù)字人文研究趨勢來看，基于GIS 的歷史地理可視化是數(shù)字人文目前所受關注較多的研究方向。

路徑2：由對數(shù)字人文領域?qū)W科的譜系研究到數(shù)字人文與圖書館的結(jié)合研究，與歷史學科結(jié)合的數(shù)字歷史的變化。該路徑早期對數(shù)字人文進行譜系研究，探討其發(fā)展等理論性研究，然后開始關注圖書館與數(shù)字人文研究之間進行融合的現(xiàn)實性研究。

路徑3：由數(shù)字人文對人文學科的影響到數(shù)字人文學科與人文學科、圖書館的結(jié)合。早期關注點仍然在于數(shù)字技術與人文學科的融合方面，擔心數(shù)字技術正在對人文學科產(chǎn)生不利的影響，然后開始關注數(shù)字人文是否能促進人文學科的發(fā)展以及數(shù)字人文與高等教育的關系，最后落腳點在圖書館與數(shù)字人文研究之間進行融合的現(xiàn)實性研究。

整體看來，數(shù)字人文領域的總趨勢是由對學科自身特點及發(fā)展趨勢等理論研究，發(fā)展為與學科進行融合發(fā)展的研究，如數(shù)字圖書館與數(shù)字歷史。從目前國際數(shù)字人文研究趨勢來看，數(shù)字圖書館、數(shù)字歷史都是數(shù)字人文研究前沿。

五、結(jié)束語

數(shù)字人文領域知識擴散跨學科性越來越顯著，到2018年已擴散至160 個學科。擴散速度也是呈明顯增長趨勢，呈現(xiàn)了活躍的知識擴散勢頭。數(shù)字人文領域知識擴散的路徑主要有三種趨勢，總趨勢是由對學科自身特點及發(fā)展趨勢等理論研究，發(fā)展為與學科進行融合發(fā)展的研究，如數(shù)字圖書館與數(shù)字歷史。從目前國際數(shù)字人文研究趨勢來看，數(shù)字圖書館、數(shù)字歷史（歷史地理可視化）都是數(shù)字人文研究前沿。數(shù)字人文領域的研究脈絡在不斷細分和深化，歷史學相關研究集中度較高，并有研究逐漸深化的趨勢。

表4 數(shù)字人文領域知識擴散路徑1

表5 數(shù)字人文領域知識擴散路徑2

表6 數(shù)字人文領域知識擴散路徑3