王若宸，母詠然，朱學芳，朱慶華

0 引言

數(shù)字人文(Digital Humanities)是一門融合了信息技術與人文學科的新興領域。數(shù)字人文起源于1940年代，最早的相關期刊誕生于1973年[1]，起初被稱為“人文計算”。2002年Unsworth 教授提出了對人文計算內(nèi)涵較為詳細的闡述[2-3]：“人文計算是一種由高性能計算和人性化通信需求決定的實踐活動?！彪S著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，來自人文學科領域的學者開始使用含義更為深刻的“數(shù)字人文”來取代原有的叫法[4]。2016年北京大學圖書館承辦了首屆“數(shù)字人文論壇”會議，并以“跨界與融合”作為主題，參與者的專業(yè)背景分布在社會科學、信息科學、歷史學和文學等不同領域[5]，已連續(xù)舉辦三屆，標志著數(shù)字人文作為新興的跨領域?qū)W科已經(jīng)越來越受到重視。數(shù)字人文為傳統(tǒng)的人文學科研究帶來了全新的研究方法、工具和平臺。朱本軍等[6]認為，這一概念對于人文學科意味著：文本資料的數(shù)字化、新的工具方法的引入、利用數(shù)字思維或工具提出新問題、利用數(shù)字思維對傳統(tǒng)人文領域進行創(chuàng)造性破壞和建設。

數(shù)字人文技術是能夠推動人文領域發(fā)展的數(shù)字化與計算化工具方法體系，如數(shù)據(jù)挖掘、可視化和音視頻記錄工具[7]。劉煒等[8]基于數(shù)字人文的“方法共同體”，對屬于該領域的技術體系進行總結，認為數(shù)字人文技術包括但不限于數(shù)字化技術、數(shù)據(jù)管理技術、數(shù)據(jù)分析技術、可視化技術、VR/AR 技術和機器學習技術等。數(shù)字人文技術為人文科學帶來了方法的變革，知識單元的細粒度化，知識組織的語義化，知識呈現(xiàn)的可視化[9]。

本文定義數(shù)字人文技術推廣過程中的兩種角色：人文學科研究者和圖情領域研究者。圖情領域研究者是數(shù)字人文技術與人文學科之間的溝通橋梁：圖書情報科學雖然偏向社會科學，但也帶有很強的人文傳統(tǒng)；圖情領域與數(shù)字人文均受到數(shù)據(jù)密集型研究的影響，這一領域的研究者吸納信息技術并將其推廣到人文學科，本質(zhì)上是將這種新型的研究范式引入人文學科[10]。如何更好地推廣數(shù)字人文技術為人文學科服務是當今圖情研究者們應當關注的重點。

本文以數(shù)字人文技術和人文學科的研究者(以下簡稱“研究者”)為研究對象，以技術接受模型及其擴展為理論基礎，通過引入系統(tǒng)質(zhì)量、社群影響和個體創(chuàng)新三種外界影響因素，建立數(shù)字人文技術的研究者采納意愿模型，并收集問卷數(shù)據(jù)進行分析，驗證提出的假設，探究影響接納數(shù)字人文技術額意愿情況，嘗試為數(shù)字人文技術和服務的設計推廣提供更廣泛更深刻的思路。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 數(shù)字人文技術

作為本文的關注點之一，數(shù)字人文技術在數(shù)字人文的理論體系中占據(jù)不可或缺的位置，圖情學科之中已有許多研究者對關于數(shù)字人文技術的議題進行了探討。在宏觀層次上，劉煒等[8]從數(shù)字人文自身的方法共同體層面出發(fā)，歸納數(shù)字人文的技術體系以及理論結構，高度概括了數(shù)字人文的方法論，旨在促進數(shù)字人文的整體發(fā)展。蔣萌[11]以圖書館數(shù)字人文為研究對象，指出數(shù)字人文跨界性、互補性和協(xié)調(diào)性的結構特征，并認為數(shù)字人文技術特指關鍵性智能化技術系統(tǒng)，是數(shù)字技術與人文精神的結合。Wang[12]采集WoS 核心數(shù)據(jù)庫中與數(shù)字人文相關的文獻，借助文獻計量和可視化的方法分析數(shù)字人文及其技術應用的學科背景、關鍵技術和高引作者情況，展現(xiàn)世界范圍內(nèi)數(shù)字人文研究的實景圖。

文本的挖掘以及可視化是長久以來較為成熟的數(shù)字人文技術之一，J覿nicke 等[13]從“遠距閱讀”的視角出發(fā)，總結了自2005年以來數(shù)字人文領域中文本挖掘與可視化的研究經(jīng)驗，并為未來的研究提出建議；McCurdy 等[14]則從傳統(tǒng)的“詳細閱讀”入手，將詩歌中的語言和韻律進行可視化形成聲韻拓撲圖；歐陽劍[15]以大規(guī)模中國古籍文本為研究對象，創(chuàng)建了以語言學、歷史文獻學、歷史地理學為主的古籍統(tǒng)計平臺。可視化技術是數(shù)字人文技術體系中核心的環(huán)節(jié)之一，可分為館藏實體資源和數(shù)字資源的可視化。張衛(wèi)東等[16]基于為數(shù)字人文的可視化技術建立了館藏資源的可視化模型；朱本軍等[17]借助Google 地形、Google 地球和ARC GIS 三種GIS 工具描繪戰(zhàn)國時期的史地情況，為戰(zhàn)國時期地理位置的描繪提供了新思路?！爸腔蹟?shù)據(jù)”是大數(shù)據(jù)技術在數(shù)字人文領域中進一步提煉[18]。因此，數(shù)字人文中知識挖掘的相關技術具有長遠的發(fā)展前景。李娜等[19]以方志類古籍為研究語料，抽取其中的關聯(lián)信息并借助社會網(wǎng)絡分析展示物產(chǎn)名與別名的關系網(wǎng)絡和知識關聯(lián)；針對圖像數(shù)據(jù)，曾子明等[20]提出一種圖像語義描述模型，根據(jù)用戶認知特征制定圖像語義結構化描述框架。

1.2 技術接受模型

技術接受模型(Technology Acceptance Model，TAM)模型最早由Davis 在1989年基于理性行為理論(TRA)提出[21]。在TAM 的基礎上，研究者后續(xù)進行了多次擴展，如Venkatesh 的TAM2、TAM3 模型[22-23]和整合型科技接受模型UTAUT[24]、DeLone 等[25]提出的DM 信息系統(tǒng)成功模型。技術接受模型被學者廣泛使用，以調(diào)查某項新技術在進入人們視野中時所受到的接納程度。

在圖情領域中，技術接受模型研究各個領域都有分布，并且近年來相關研究傾向于引入新變量和新理論來充實原始理論[26]，其中不乏針對數(shù)字圖書館中的用戶行為研究。例如，劉錦宏等[27]以用戶行為關系理論和科技接受模型等知識為基礎，構建移動數(shù)字圖書館用戶行為模型。宋文杰等[28]構建基于TAM 模型的移動圖書館用戶行為意愿研究，并引入個體創(chuàng)新、社會影響和感知成本等外界變量。郎宇潔等[29]基于圖檔博數(shù)字資源移動服務的融合，構造相應的用戶需求模型，分析融合用戶的需求習慣和需求功能。黃傳慧等[30]構建了基于TAM 的移動用戶學術采納模型，結果表明信息質(zhì)量和設備可靠性等因素是影響使用態(tài)度的重要因素。

從已有的研究看出，盡管有很多包含數(shù)字人文技術的針對性選題，但對數(shù)字人文技術的用戶接受行為卻鮮有提及。本文以TAM 為理論框架并在此基礎上進行調(diào)整，以人文學科研究者為特定研究人群，探究他們對數(shù)字人文技術的采納情況。

2 研究模型與假設

2.1 概念模型

立足于前人使用TAM 及相關擴展模型對新興技術研究的基礎之上，針對數(shù)字人文技術的特點，本研究從UTAUT 和DM 等模型中引入系統(tǒng)質(zhì)量、社群影響和個體創(chuàng)新三個因素作為外在變量，構建數(shù)字人文技術的用戶接受模型，見圖1。

圖1 數(shù)字人文技術研究者采納意愿模型

2.2 變量以及研究假設

系統(tǒng)質(zhì)量(SysQ)出自DeLone 和McLean 提出的信息系統(tǒng)成功模型，用來衡量信息系統(tǒng)的功能性、可靠性、可擴展性、數(shù)據(jù)質(zhì)量、完整性等特征。在數(shù)字人文技術語境中，系統(tǒng)質(zhì)量描述的是該系統(tǒng)是否可靠運行、功能是否齊全、是否可滿足研究者的科研需要，該變量會直接影響對感知有用性和感知易用性[31]。因此，提出以下假設：

H1a：數(shù)字人文技術的系統(tǒng)質(zhì)量對感知有用性有正向影響

H1b：數(shù)字人文技術的系統(tǒng)質(zhì)量對感知易用性有正向影響

社群影響(SI)來自Venkatesh 等[24]構建的UTAUT 模型，社群影響被定義為個體認為在他人影響之下自己應該使用新系統(tǒng)的程度，是代表了來自外部社會影響的綜合因素，社群中的互動會影響到用戶對于數(shù)字人文技術的看法。本文認為數(shù)字人文作為研究領域當中一種積極且重要的因素，社群的傳播會提高感知有用性和感知易用性。因此，提出以下假設：

H2a：社群影響的存在對數(shù)字人文技術的感知有用性有正向影響

H2b：社群影響的存在對數(shù)字人文技術的感知易用性有正向影響

個體創(chuàng)新(PI)是衡量個體愿意接受改變，采納新系統(tǒng)、新流程的程度，即這一變量測量的是個體的創(chuàng)新能力。根據(jù)前文所述，數(shù)字人文技術代表著一種新的研究范式和研究方法，以某種信息系統(tǒng)或軟件的形式呈現(xiàn)給研究者。個體創(chuàng)新能力強的研究者更傾向于使用新的數(shù)字人文技術，因此該變量對感知有用性和感知易用性有積極影響[32]。由此提出以下假設：

H3a：個體創(chuàng)新對數(shù)字人文技術的感知有用性有正向影響

H3b：個體創(chuàng)新對數(shù)字人文技術的感知易用性有正向影響

感知易用性(PEOU)是指用戶對于新興技術容易上手程度的使用感受。當研究者認為數(shù)字人文技術很容易上手，且不需要花很長時間去培訓學習的話，那么他們會很有可能去使用。因此對于數(shù)字人文技術的感知易用性對其感知有用性和對使用態(tài)度的影響提出以下假設，即：

H4a：感知易用性對數(shù)字人文技術的感知有用性有正向影響

H4b：感知易用性對數(shù)字人文技術的使用態(tài)度有正向影響

感知有用性(PU)是指研究者認為數(shù)字人文技術可以在多大程度上提高其生產(chǎn)力，提高他們的研究效率。本文認為如果研究者認為某項技術足夠有用，那么該變量會影響數(shù)字人文技術的使用態(tài)度以及直接影響使用行為。因此提出假設：

H5a：感知有用性對數(shù)字人文技術的使用態(tài)度有正向影響

H5b：感知有用性對數(shù)字人文技術的使用行為有正向影響

使用態(tài)度(UA)指研究者對使用數(shù)字人文技術的評價和感受，而使用行為(UI)是指研究者實際使用數(shù)字人文技術的行為[33]。由此，提出如下假設：

H6：研究者對數(shù)字人文技術的使用態(tài)度對使用行為有正向影響

3 數(shù)據(jù)分析

3.1 問卷設計與數(shù)據(jù)采集

基于前文所給出的假設和變量，借鑒前人的問卷設計，本研究在問卷中包含對應測量項的李克特5 級量表，數(shù)字1 至5 分別代表“非常不同意”“不同意”“不確定”“同意”“非常同意”。此外，為了解本次調(diào)查的人口統(tǒng)計學特征，問卷還設計了關于受試者性別、年齡、學歷、學科背景和職業(yè)等問題，以及關于數(shù)字人文的相關問題。

明確調(diào)查對象對獲得正確的數(shù)據(jù)具有重要幫助，在研究的語境中，作為研究對象的“人文學科研究者”在這里特指的是：(1)就從屬學科而言，調(diào)查對象應屬于文學、歷史學、語言學和藝術學等專業(yè)；(2)就學歷水平而言，調(diào)查對象至少應為在讀碩士及以上，若為本科生，則需有數(shù)字人文相關的研究經(jīng)驗；(3)就職業(yè)身份而言，調(diào)查對象應為在校學生、老師或其他研究人員。通過以上限定，確保調(diào)查回收的數(shù)據(jù)來源于真正具有研究能力和經(jīng)驗的人群，契合研究主題，同時也能夠提高數(shù)據(jù)準確程度。

本次調(diào)查的形式為網(wǎng)絡問卷，通過網(wǎng)絡社交平臺向南京大學內(nèi)的受試者發(fā)放問卷鏈接，為確保調(diào)查樣本符合本研究語境，問卷在發(fā)放的時候把范圍控制在了文學院、歷史學院、外國語學院等幾個人文學院，問卷調(diào)查的持續(xù)時間為2018年7月26日-8月17日，共收獲滿足前述要求的622 份問卷。為保證問卷數(shù)據(jù)的質(zhì)量，按照以下原則再次篩除：(1)答卷時間過短(低于3 分鐘)或過長(高于1 小時)的；(2)全部選擇1 或5 的。經(jīng)過篩選，一共獲得573 份有效問卷，問卷有效率為92.1%。

本調(diào)查中受試者的人口統(tǒng)計信息包括年齡、性別、教育背景、學術背景和職業(yè)等。(1)18-30歲人群占比84.3%，表明此次調(diào)查的對象主要是數(shù)字人文服務的青年用戶；(2)具有碩士及以上學歷的占比為42.9%，多于大學本科的40.1%。

3.2 信度分析

對設計的問卷測量項目，需要進行信度分析，以測試問卷結果的可靠性，目前問卷信度分析中最常用的方法為克隆巴赫系數(shù)法(Cronbach’s α)，一般認為0.7<α<0.8 時量表的一致性可以接受，α>0.8 時一致性良好。

使用SPSS 24.0 計算的指標結果如表1 所示。其中，為了提升問卷的整體信度，筆者檢查感知易用性中所設題項，剔除了題項PEOU1，此時指標提升至0.823，同時樣本整體數(shù)據(jù)達到了良好的可靠性和一致性。所有的變量一致性均良好，這時樣本數(shù)據(jù)整體達到了良好的一致性和可靠性。

表1 變量信度檢驗

3.3 效度分析

在效度指標中，使用KMO 和Bartlett 球形測試法計算問卷的結構效度。所得結果的Bartlett 值為9834.03 且顯著，KMO>0.5，表明該問卷總體上具有良好結構效度。

(1)收斂效度。本文使用AMOS 24.0 來計算模型參數(shù)，并且使用以下指標來評判模型的收斂效度，如表2 所示。

表2 模型參數(shù)估計摘要表

表2 中多元相關系數(shù)的平方值SMC(Squared Multiple Correlations)高于0.50，表示該信度檢驗良好，SMC 列除SysQ1 列以外其他檢驗值均大于0.50，總體來看模型通過收斂效度判別。CR 為組合信度，用作檢驗變量的信度大小，其數(shù)值應大于0.60 以上，結果中所有CR>0.60，表明模型質(zhì)量良好。AVE(Average Variance Extracted)為平均方差提取量，AVE 值也應高于0.50[34]，而所有AVE>0.50。綜上，判定模型中的潛在變量具有收斂效度。

(2)區(qū)別效度。如果與預設變量無關的假定測量項目實際上也沒有相關性，則認為該模型具有區(qū)別效度。效度存在的必要條件是AVE 值的算術平方根要大于其他所有潛在變量之間的相關系數(shù)，如表3 所示。表3 中數(shù)值，粗體數(shù)字是相應潛在變量的AVE 值的算術平方根，均大于所在列其余值，由此可判斷本文模型具有明顯的區(qū)別效度。

表3 區(qū)別效度檢驗

3.4 假設檢驗

本文使用AMOS 24.0 軟件計算上述模型的變量路徑系數(shù)，進行假設檢驗，軟件給出的關于模型擬合度指標如表4 所示，其中所列出指標基本已達標，表明模型具有良好的擬合程度。經(jīng)計算得到模型的檢驗結果如圖2 所示。在圖2 中，***表示P 值小于0.001，P 值大于0.01 的假設項為H1b、H3a、H4a 和H5b，說明它們沒有通過顯著性驗證(虛線為沒有通過驗證的假設)，即上列假設中正向影響效果并不顯著。

表4 模型擬合優(yōu)度指標

圖2 數(shù)字人文技術采納意愿模型檢驗結果

4 結果與討論

4.1 系統(tǒng)質(zhì)量對感知有用性有正向影響，個體創(chuàng)新能力對感知易用性有正向影響

圖2 中對應路徑系數(shù)為0.263 和0.217。系統(tǒng)質(zhì)量是指數(shù)字人文技術或軟件平臺、信息系統(tǒng)的功能和運行質(zhì)量，能否達到研究者的預期需求。從實證結果中可知，數(shù)字人文技術的質(zhì)量越高，那么感知有用的程度就會越高，從而間接影響到使用態(tài)度，與前人的實證結果一致，然而對感知易用的影響并不顯著。Xu 等[31]對數(shù)字服務的研究表明系統(tǒng)質(zhì)量在信息系統(tǒng)的設計中占有重要地位，系統(tǒng)質(zhì)量的提升能夠帶動信息質(zhì)量與服務的質(zhì)量，鑒于在實際中數(shù)字人文的項目和技術多以Web 頁面的形式進行呈現(xiàn)，因此網(wǎng)站的設計形式、網(wǎng)頁的響應速度、內(nèi)容檢索的查全和查準乃至提供的服務內(nèi)容是否滿足用戶的信息需求都是系統(tǒng)質(zhì)量的重要衡量，它們決定了用戶對系統(tǒng)有用性的主觀感受，高質(zhì)量的系統(tǒng)表現(xiàn)提高了用戶的潛在評價。

創(chuàng)新能力是指個體接納學習新興信息系統(tǒng)的能力。在本研究的實證結果中，個體創(chuàng)新實踐能力越強，那么就更加樂意付出時間及其他成本進行學習和掌握一門新技術，而同時數(shù)字人文技術的本質(zhì)是對傳統(tǒng)人文研究理論的一種創(chuàng)新，是研究范式向數(shù)據(jù)驅(qū)動的轉變，因此創(chuàng)新能力的提高從主客觀兩個方面提高數(shù)字人文技術的準入程度，從而提高易用程度，間接影響到使用態(tài)度，然而該因素對于感知有用的影響并不顯著。

4.2 社群對數(shù)字人文技術的感知有用性和感知易用性有正向影響

在圖2 中對應路徑系數(shù)為0.705 和0.447。數(shù)字人文技術通過在研究者社群之中傳播，使公眾感知數(shù)字人文服務可能帶來的潛在益處。根據(jù)Venkatesh 等[24]提出的UTAUT 理論，社群影響直接作用于使用意向，而本文在借鑒該模型的基礎上，探究社群是否會對數(shù)字人文技術有用性和易用性的感知程度有所影響，模型計算結果驗證了本文提出的假設。這充分說明，數(shù)字人文技術的有用和易用性不僅僅是其內(nèi)在屬性，用戶所處的社群的存在也會影響其認知，潛在改變對某種技術有用與易用性的看法。現(xiàn)如今學術研究者們憑借快速發(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)組織學術社區(qū)，研究者社群以學術共同體的形式呈現(xiàn)，一個更加以開放交流合作為主題的學術環(huán)境對新興數(shù)字人文技術的傳播具有極大的促進作用。例如Miller[35]為美國的中田納西州立大學的圖書館提出了一個數(shù)字學術和數(shù)字人文的交流中心的框架，并強調(diào)學術群體的合作效應對數(shù)字人文中心的建設基礎性作用，該框架能夠輔助在校師生參與數(shù)字人文實踐項目，通過研究者社群自我互助的方式，該校師生提高了對不同數(shù)字人文技術的理解程度，說明社群對改變觀念認知存在著潛移默化的影響。

4.3 感知有用性與感知易用性對研究者的使用態(tài)度有正向影響

在圖2 中對應路徑系數(shù)為0.900 和0.107。這與以往技術接受模型的實證研究結果相一致，但是從路徑系數(shù)的大小上可以看出感知有用性在影響過程中起更主要的作用。關于這一點最早就由Davis[21]所提出，在以往的技術接受模型的相關研究中，“感知有用性”因素無論是在影響使用態(tài)度還是使用行為意向上，通常都發(fā)揮出比感知易用性更大的作用，劉錦宏[27]、張玥[36]等在各自模型中也均得到這一點。本文實證結果表明，感知有用性對于新技術的使用具有更大的作用，換句話說，用戶大體上愿意支付一定的時間成本學習新技術，數(shù)字人文技術所帶來的新型研究方式會改變?nèi)宋膶W科的研究，促進人文學科的教學科研工作。同時在本文模型中，易用性對有用性的影響并不顯著(圖2 中以虛線呈現(xiàn))，這與往常的研究不一致，該因素可能由于調(diào)查對象以研究者們?yōu)橹黧w，從他們的角度出發(fā)，數(shù)字人文技術的感知易用性與有用性之間是相對獨立的，數(shù)字人文技術的易用性更多的是以友好的交互界面輔助用戶進行操作，但最終結果仍然是取決于系統(tǒng)核心的功能表現(xiàn)。例如在耶魯大學圖書館的數(shù)字人文項目實踐中，研究人員積極引進軟硬件設施，擴展數(shù)字人文技術的應用邊界，例如基于社會網(wǎng)絡分析、文本挖掘、可視化等技術的人文項目應用充分體現(xiàn)了數(shù)字人文技術在輔助研究上的有用性受到了研究者的重視，而經(jīng)過圖書館組織的指導培訓課程，以上技術的掌握門檻有所降低，研究者對技術的感知易用性提高[37]。

4.4 使用態(tài)度正向影響使用行為

在圖2 中對應路徑系數(shù)為0.697。如果研究者認為數(shù)字人文技術值得使用，那么最終這種態(tài)度會轉化為實際的使用行為，他們對某項數(shù)字人文技術的使用傾向和頻率便會增加，會親自嘗試某一種數(shù)字人文技術支撐下的軟件平臺，或是與他人合作開發(fā)數(shù)字人文相關項目，并且會推廣到身邊其他人來使用，并且在未來還會繼續(xù)使用[33]。這一結論與其他信息技術研究相類似，例如視頻直播產(chǎn)品、第三方支付平臺等。新興的數(shù)字人文技術由于其自身的易用性和有用性等特征，對研究者有很強的吸引力，最終他們很可能會采用該技術的輔助以轉變自身研究的方式。這一結果與往常技術接受模型相關研究保持一致。

5 結語

本文立足前人對數(shù)字人文技術的研究，創(chuàng)新地從行為科學角度出發(fā)，探究影響數(shù)字人文技術的研究者接受情況的影響因素，建立數(shù)字人文技術的研究者采納模型，收集問卷數(shù)據(jù)，利用軟件計算路徑參數(shù)并驗證所提出的假設。研究表明：系統(tǒng)質(zhì)量、社群影響和個體創(chuàng)新三種外在變量對于數(shù)字人文技術的研究者采納行為均有重要的影響，系統(tǒng)質(zhì)量對感知有用性有正向影響，個體創(chuàng)新能力對感知易用性有正向影響，社群影響對數(shù)字人文技術的感知有用性和感知易用性有正向作用，由此間接影響使用態(tài)度；感知有用性和易用性對使用態(tài)度均有正向影響。本研究結合實證結果提出以下建議：

(1)系統(tǒng)質(zhì)量是決定數(shù)字人文技術有用程度的關鍵，是一項新技術進入用戶視野的基礎保證。開發(fā)者可依托數(shù)字圖書館平臺，確保數(shù)字人文軟件或平臺的平穩(wěn)運行、靈活訪問，給用戶流暢的使用體驗，除提供基本的產(chǎn)品服務之外，資源建設同樣是影響系統(tǒng)整體的基礎性因素，不妨吸取歐洲數(shù)字圖書館Europeana 的經(jīng)驗，利用關聯(lián)開放數(shù)據(jù)(Linked Open Data)實現(xiàn)文化遺產(chǎn)資源整合，創(chuàng)建開放的語義數(shù)據(jù)網(wǎng)絡，為數(shù)字人文技術提供高效的數(shù)據(jù)支撐[38]，建立完善的系統(tǒng)質(zhì)量保障機制。

(2)個體創(chuàng)新會客觀影響研究者對數(shù)字人文技術易用性的感知，而社群會主觀影響數(shù)字人文技術的感知易用和可用。然而公眾創(chuàng)新水平不一，研究者社群中存在多種觀念。鑒于以上兩點，首先可以搭建面向所有研究者的數(shù)字人文主題在線交流平臺和線下的咨詢中心，普及數(shù)字人文的基本理念，構建相關課程體系，以此來培養(yǎng)研究者對數(shù)字人文的興趣，提高他們潛在的創(chuàng)新能力，例如美國亞利桑那大學圖書館建立的iSpace 創(chuàng)客空間為該校學生及館員提供數(shù)字人文項目指導，建立創(chuàng)新團隊[39]；其次立足于學術交流的角度，國內(nèi)數(shù)字人文中心應加強與國際數(shù)字人文機構的交流，共同開展數(shù)字人文研究，例如北京大學與哈佛大學等多所研究機構共同主持的中國歷代人物傳記資料庫(CBDB)，帶頭牽動整個研究社群接觸最新的研究熱點[40]。

(3)加強數(shù)字人文的技術創(chuàng)新，借鑒和引入人工智能、機器學習等技術的最新成果，進一步提高數(shù)字人文的功能性、輔助性，將“智慧數(shù)據(jù)”的概念與數(shù)字人文相結合。例如，對知識單元的語義化、關聯(lián)數(shù)據(jù)，以及館藏資源的跨模態(tài)檢索等，提高數(shù)字人文技術的有用性，同時精簡數(shù)字人文技術的操作界面，提高對普通民眾的交互友好性，將應用拓展至更多的人文學科領域[41]，全面提升數(shù)字人文技術有用性和易用性。

本研究的后續(xù)研究展望：

(1)性別以及年齡等統(tǒng)計因素可能會在模型中產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，尤其是用戶群體的年齡，不同年齡段的人群對技術創(chuàng)新的認知接受程度很可能存在差別。

(2)同時在將來可以針對具體不同的技術類別在研究者中是否有不同接受程度和影響，開辟新的研究課題。中介變量也可能產(chǎn)生影響作用。未來可以從以上角度入手加深研究的層次。