对撞机丨文化分析学是增强版的人文学科，不是要成为没有阐释技巧的虚拟人文学科

作者

马克·阿尔吉-休伊特

《批评探索》杂志在2019年春季期刊出了笪章难的《以计算的方法反对计算文学研究》一文，这篇文章对计算文学研究领域提出了若干挑战。文中第一句话评论道：“本文意在从实证层面找出一个日益流行的文学研究分支的一系列技术问题、逻辑谬误和概念缺陷，该分支有各种名称：文化分析学、文学数据挖掘、定量形式主义、文学文本挖掘、计算文本分析、计算批评、算法文学研究、文学研究的社会计算、计算文学研究等。”文章刊出后，在数字人文计算文学研究领域引发了广泛的讨论。为了继续这一对话，《批评探索》邀请了几位数字人文和比较文学研究从业者和批评家对此作出回应。讨论围绕笪章难的计算方法和理论预设展开，并就数字人文文学研究对人文学发展的意义展开积极的回应。这是一次难得的既有统计技术方法，又有历史和理论意义的关于数字人文文学研究及其与人文学关系未来发展方向的学术讨论，会继续推动数字人文文学研究的朝着有利于人文学研究的方向发展。

本期讨论文章由汪蘅翻译，姜文涛审校。

马克·阿尔吉-休伊特

马克·阿尔吉-休伊特（Mark Algee-Hewitt），斯坦福大学英语和数字人文助理教授。研究领域包括18/19世纪英国文学、比较文学及数字人文等。

笪章难的文章《以计算的方法反对计算文学研究》中充满了一系列二元对立：计算或阅读；数字或词语；统计或批判性思考。从这些错误的对立出发，文章魔术般变出了计算和批评之间的冲突。但文化分析学领域却是依赖于发现这些二元项目间的可兼容性的：计算要有和文学批评手牵手一起工作的能力、从业者用批评性阐释去理解自己的统计。

笪章难假设的这些对立导致她把注意力完全集中在对验证数据分析（CDA）的零假设检验上：选择图表、提出假设、寻找显著性中的错误。[1] 但是，在探索性数据分析（EDA）的创始人、数学家约翰·图基看来，让数据自己说话、不带潜在假设地将之视觉化，能让研究者避开确认偏见的陷阱。[2] 这就是心理学家威廉·麦奎尔（1989）说的"假设检验神话"：如果研究人员一开始就相信一个假设（例如文学太复杂、无法用计算分析），那么，她或他就能通过对数据的简单操纵证明自己是对的（挑拣支持她的论点的例证）。[3] 拘束于本领域正统的从业者往往会在统计学整合到新研究领域时错过被揭示出来的新模式。

文学研究中，EDA产生的视觉化并不取代阅读，相反，它将阅读重新导向新的目的。[4] 统计显著性的每个场所都揭示出新的阅读中心：定量行为和任何解释一样并不特别简化。统计的严谨依然关键，但这些数据目标嵌入理论装备中的方式同样不可或缺，这一装备依赖文学阐释。[5] 然而在笪章难的文章中，她从平均长度10250个词的13篇文章中摘取简单的统计数字。她只有忽视这些万字文章、拒绝解读图表语境及论证、调整、异议，才能控制其论断。

由于笪章难坚持验证数据分析，她的批判就需要一个假设：如果缺席语境之外没有假设，她就被迫发明一个。就算粗略读一遍《维特拓扑学》就能发现，我们对于"《维特》对其他文本的影响"的问题不感兴趣：相反，我们感兴趣的是当语料库围绕《维特》的语言重新组织时对语料库的影响。[6] 这种拓扑学创造出新的邻接性、激发了新的解读：它并不证明或反驳、它不存在对或错--如果提出其他理解，那就是范畴错误。

文化分析学不是要用数学严谨性取代学者们数百年来发展出的阐释技巧的虚拟人文学科。它是增强的人文学科，在最好的情况下，能展现最仔细的细读读者往往也看不见的新类型的证据和仔细考虑过的理论观点，二者联手产生新的批评研究。

[1] 笪章难提到的许多文章都结合了CDA and EDA.

[2] Tukey, John. Exploratory Data Analysis, New York, Pearson, 1977.

[3] McGuire, William J. "A perspectivist approach to the strategic planning of programmatic scientific research." In Psychology of Science: Contributions to Metascience ed. B. Gholson et al. Cambridge: Cambridge UP, 1989. 214-245.

[4] Da, Nan Z. "The Computational Case against Computational Literary Analysis." Critical Inquiry 45 (3): 2019. 601-639.

[5] 例如我们关于"批评的模块化"的论证，见Algee-Hewitt, Mark, Fredner, Erik, and Walser, Hannah. "The Novel As Data." Cambridge Companion to the Novel ed. Eric Bulson. Cambridge: Cambridge UP, 2018. 189-215.

[6] Da (2019), 634; Piper and Algee-Hewitt, ("The Werther Effect I" Distant Readings: Topologies of German Culture in the Long Nineteenth Century, Ed Matt Erlin and Lynn Tatlock. Rochester: Camden House, 2014), 156-157.

END

主编 / 徐力恒

责编 / 李瑞芳

美编 / 李瑞芳