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加拿大麦克吉尔大学安德鲁•派博副教授访谈

戴安德 姜文涛 DH数字人文 2022-07-17


“数字人文:观其大较”访谈系列:


加拿大麦克吉尔大学

安德鲁•派博副教授访谈[1]


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您能们讲一下您的学背景?您是怎么入数字人文研究的?您在程之中面临过什么的挑?或者,您本来的学背景在您入数字人文的时候给了您什么样的优势?


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我本来的学术训练是德语文学和欧洲文学,尤其在书籍史这方面。我之前的工作是关于在长达几个世纪的历史过程里,书籍如何影响了它的读者。所以,现在来理解计算机如何影响了我们的阅读,这也可以算是我之前工作的一个自然的延伸。最大的挑战是适应做量化分析的要求,这样的工作远远比写程序复杂得多,我发现快速使用量化的数据很有挑战性,而同时也很激动人心。我们能从其它学科已经做过的事情那里学习到许多,我们也可以带着自己的价值参与到这些讨论中。对于人文研究来说,历史偏向的和主观偏向的学术更有价值。我看到这样的人文研究理想可以影响到目前正在发展的、用于学习研究语言和文化的分析模型类型,很激动。





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最近的数字人文研究中,大多依赖新形式的合作模式,或者是某种“实验室”的形式,或者是不同专家学者之间的远程协作。您能谈谈自己在这种不同情况下的学术研究方面的经历吗?您与其他学者合作吗?


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我现在大多数工作都是与人合作展开的。我还有一些项目主要由自己来完成,但我越来越多的工作是与其他同事一起完成,也涉及到和学生们的合作。有时候,我与计算机科学的人合作,许多情况下也跟其他人文研究者合作。这跟所谈研究的社会属性有关系,如果是要理解大规模的人类社会行为,就会与其他人合作展开。如果研究的是形式方面和美学方面的问题,我就倾向于以较为个人的形式开展。看起来是所研究问题的属性使得我有兴趣与别人合作。


我发现跟学生一起工作最让人享受。我现在跟学生合作更密切了。我们一起展开某些观点,在这个过程中,他们也学会了如何做研究。他们其实更能说拥有这些研究。我发现这样做给了学生许多力量,对作为导师的我也很有启发。这样也并不总是利他性质的,因为这意味着我可以比单独一个人的时候展开更多的研究项目。





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您能跟我们的中国读者讲一讲“小说文本数据库挖掘”(NovelTM)这个项目吗?这个项目涉及到来自许多学者间的合作,这有什么意义?它在宽泛意义上的学科内是如何定位自身的?而且,您能简单地介绍一下数字人文的新期刊《文化分析学》(CA: Journal of Cultural Analytics)吗?


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NovelTM涉及北美14位来自不同机构的研究者,还有三位合作者并无学院的背景。这项研究的目标是产生出历史上第一部大规模的、涉及多个文化的、量化的小说史。与非学院背景人员合作,因为这会迫使我们思考我们的工作如何能在学院之外产生更大的影响。与其他学院派研究人员合作则会带来真正多元的思考模式,我们一起来思考如何重新理解小说史。我们主要的贡献会是开启一场如何从计算角度思考复杂文学文本的谈话。我们该更努力一些,发展出一个跨文化的方法。


《文化分析学》是一个致力于以计算的方法来研究文化的期刊,它是开源的,以网络为主。我们的目标是推出这样新类型的学术:认真思考文化研究的问题,但是使用计算来产生关于文化的新的认识。我曾经写过一篇简单的介绍(题为《这里会有数字》“There will be numbers”)[2],那里的描述更有深度一些。我谈了为什么我觉得计算可以对文化研究有许多的贡献(以及为什么文化研究也会影响计算模型的发展)。这个期刊并不仅仅只对计算机科学家和社会科学家有用,而是优先考虑那些针对人文研究的论题。





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我们来谈谈刊登在本期的您最近的一篇文章《小说信仰:皈依阅读、计算建模及现代小说》(“Novel Devotions: Conversional Reading, Computational Modeling, and the Modern Novel”),在这篇文章中,您谈到“细读”和“远读”之间的辩证方案,可以让我们以新的更有生产性的方法,来思考技术是如何促使某些新的阅读方法的产生。您是如何想到这个方案的?您觉得,在我们目前日益多媒体的环境中,这个方案是如何在变化着的?


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“阐释学的循环”这个观念非常古老。将其应用于计算分析,这看起来很合适。这个辩论目前为止也很二元对立。二元对立的模式并不存在于我自己的方法之中,我的方法本质上是很循环式的。我们不能只赋予某一类别的阅读特权,相反,我们应该欢迎不同的、互为补充的观察。阅读这项活动总是比学院派倾向于认为的更多元。你提的这个问题很有意思,因为不同类型的媒体决定不同的模式。这在某种程度上是这样的。但是,更重要的是集中在“实践”这个方面,即我阅读的时候我究竟是在做什么,这与所阅读材料的媒介材料无关。最后,我们需要在“发生效果”(“validation”)方面做更多的研究,我们需要努力理解我们建立的模型在告诉我们什么事情。你所谈到的这篇我写的文章中,建立了那个图表,我那样做的动力在这里。我觉得那是一项新的激动人心的研究领域,希望看到有人会在这方面做更多探索。




责任编辑  |  陆晓芳



注  释:

[1] 本文系栏目主持人戴安德、姜文涛对安德鲁·派博所作本刊独家访谈,由原新华社英文编辑曾毅翻译。

[2] 参见:http://culturalanalytics.org/2016/05/there-will-be-numbers/



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