崔倩倩

(南通大學圖書館，江蘇 南通 226019)

1 引 言

數(shù)字人文研究屬于跨學科領域，其核心是采用計算機技術、信息技術、知識組織技術來解決迄今常以偶然方式處理的人文學科問題。作為一個舶來概念，2009年武漢大學教授王曉光[1]在教育部人文社會科學研究方法創(chuàng)新論壇上發(fā)表了《“數(shù)字人文”的產生、發(fā)展與前沿》一文之后，“數(shù)字人文”才真正開始受到國內學者的關注。2011年，武漢大學成立了國內第一家數(shù)字人文研究中心，隨后臺灣大學、香港公開大學、南京大學等高校也相繼成立了數(shù)字人文研究機構，開始有組織有計劃地進行數(shù)字人文研究。在“數(shù)字人文”這個概念被翻譯到中國之前，國內已經存在數(shù)字人文實踐，但相關的研究大多處于一種自為狀態(tài)，缺乏相應的數(shù)字人文理論的有效支撐。本文采用文獻計量和科學知識圖譜方法，通過對CNKI和Web of Science核心數(shù)據(jù)集中收錄的主題為數(shù)字人文的相關文獻進行多層次剖析，以期為數(shù)字人文的深入研究提供參考。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

科學知識圖譜能夠對科學知識的發(fā)展進程與結果關系進行可視化分析，本文采用美國德雷賽爾大學陳超美博士開發(fā)的科學計量與知識可視化軟件CiteSpace[2]來進行知識圖譜的繪制，直觀地展現(xiàn)國內外數(shù)字人文研究的信息全景，并通過對數(shù)字人文相關文獻進行研究機構、作者合作關系分析、關鍵詞聚類、中心性分析等，探究和挖掘數(shù)字人文研究的熱點及其動態(tài)變化過程。

在保證查全率的條件下，采用相同的檢索策略分別在CNKI和Web of Science核心數(shù)據(jù)集中獲取代表國內和國外有關數(shù)字人文研究的數(shù)據(jù)集合。在CNKI中，“檢索主題”等于“數(shù)字人文”或“人文計算”，精確檢索，檢索范圍為2019年12月31日之前數(shù)據(jù)庫收錄的所有文獻，檢索到包括博碩士論文、期刊、專利等中文文獻共計725條，經人工篩選，去除與主題相關度低的文獻、人物訪談、選題指南以及一些會議綜述和報道后，獲得樣本文獻512篇。在Web of Science核心數(shù)據(jù)集(包括SCI-EXPANDED、CPCI-S)中，“檢索主題”等于“digital humanit*”or“humanities computing”，檢索范圍為2019年12月31日之前數(shù)據(jù)庫收錄的所有文獻，檢索到827條記錄，經人工篩選，去除與主題相關度低的文獻、書評、會議文摘等，同時也去除第一作者單位為中國地區(qū)的若干文獻，獲得樣本文獻489篇。

CiteSpace軟件可對Web of Science核心數(shù)據(jù)集中導出的數(shù)據(jù)進行作者、機構、國家、地區(qū)合作網絡分析，關鍵詞、術語、領域共現(xiàn)分析，文獻、作者、期刊共被引分析，以及文獻耦合、雙圖疊加分析[3]，但對于CNKI數(shù)據(jù)只能進行作者、機構合作網絡以及關鍵詞共現(xiàn)分析。本文為了進行國內外數(shù)字人文研究狀態(tài)的可視化對比，選擇了CNKI和Web of Science數(shù)據(jù)共有的分析字段，僅對樣本數(shù)據(jù)進行作者、機構合作圖譜分析和關鍵詞共現(xiàn)圖譜分析。

圖1 數(shù)字人文研究文獻統(tǒng)計

為考察數(shù)字人文研究成果，對2019年12月31日之前CNKI和Web of Science核心數(shù)據(jù)集中收錄的相關文獻進行統(tǒng)計，并繪制文獻發(fā)表的年限分布趨勢圖(見圖1)，直觀地展示國內外數(shù)字人文研究發(fā)展速度及趨勢。經分析，國內數(shù)字人文的研究文獻最早出現(xiàn)在2005年，而國外在2003年就出現(xiàn)了相關的研究報道。2003—2013年，國內外研究趨勢都較為平緩，國外一直保持著一定數(shù)量的研究，但國內的研究似乎才剛剛萌芽；2014—2016年，國內外研究均呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢，從趨勢線的走勢可以看出，國內研究的增長速度明顯要高于國外研究；2017—2019年，國內研究更是突飛猛進，不僅在增長的速度上超越了國外，在文獻的發(fā)表量上也明顯高于國外，而國外始終保持著平穩(wěn)的發(fā)展趨勢。可見，數(shù)字人文的研究越來越受到國內學者的重視。出現(xiàn)這一現(xiàn)象的原因可能是由于2014年在上海召開的“圖書館前沿技術論壇：數(shù)字人文與語義技術”專題研討會和2016年在北京大學舉辦的首屆數(shù)字人文論壇推動了數(shù)字人文在各個領域的實踐和發(fā)展。此外，國務院于2016年底發(fā)布《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃中明確指出要促進人文資源的數(shù)字化，實現(xiàn)優(yōu)秀人文資源的創(chuàng)造性轉化，同時，提高博物館、圖書館和檔案館等公共文化服務機構的數(shù)字化水平，將數(shù)字技術與文化服務深度融合來推動文化產業(yè)發(fā)展。隨后，原文化部在2017年4月先后出臺了《文化部關于推動數(shù)字文化產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的指導意見》和《文化部“十三五”時期文化產業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，這一系列政策的提出也為國內數(shù)字人文研究的發(fā)展提供了良好機遇。

3 可視化結果及分析

3.1 數(shù)字人文研究合作圖譜分析

通過對國內外作者、機構的合作情況進行圖譜繪制，探究數(shù)字人文研究學術領域的合作關系。首先，對樣本數(shù)據(jù)進行預處理，利用Notepad++軟件將國內外研究機構以及國外作者的名稱進行梳理(機構名稱保留到某大學，同一作者名稱格式統(tǒng)一)，再分別將樣本數(shù)據(jù)導入CiteSpace軟件，設置每一年一個時間分區(qū)，分析對象分別選擇作者和機構，分析對象節(jié)點之間連線強度選擇夾角余弦距離Cosine，篩選標準選擇Top50。由于預處理時發(fā)現(xiàn)網絡密度較低，所以這里對網格不進行修剪，運行后分別得到國內外數(shù)字人文研究作者合作圖譜和機構合作圖譜。

圖2和圖3分別是國內外數(shù)字人文研究作者的合作圖譜。圖中節(jié)點的大小體現(xiàn)了該作者的發(fā)文量，也代表了該作者在這一研究領域的活躍程度，節(jié)點間的連線體現(xiàn)了作者之間的合作關系，連線越粗表示合作越緊密。圖2的網絡密度為 0.002 3，圖3的網絡密度為 0.003 1，說明該領域的作者之間的研究比較分散，學術交流和科研成果上的聯(lián)系不緊密，但是，國外作者之間的聯(lián)系要比國內相對密切一些。國內外該領域的作者大部分是以個人或者小團體形式進行研究的，沒有形成權威性的大型學術組織。在國內數(shù)字人文研究領域中發(fā)文較多的作者有夏翠娟、趙宇翔、鄂麗君、朱慶華、李欣、曾子明、王濤、劉煒、楊曉雯、趙薇、王東波、王曉光、許鑫，其中夏翠娟和趙宇翔各有9篇相關文獻。國外數(shù)字人文研究領域中發(fā)文較多的作者有Richard Furuta，Tobias Blanke，Akira Maeda，Mark Hedges，Colin Allen，Biligsaikhan Batjargal，Seamus Lawless，Stefan Jaenicke，Robert B Allen，其中，Richard Furuta有8篇相關文獻。

圖2 國內數(shù)字人文研究作者合作圖譜

圖3 國外數(shù)字人文研究作者合作圖譜

圖4和圖5分別是國內外數(shù)字人文研究機構的合作圖譜。圖中節(jié)點的大小體現(xiàn)了該機構的發(fā)文量，也代表了該機構在這一研究領域的活躍程度，節(jié)點間的連線體現(xiàn)了機構之間的合作關系，連線的粗細體現(xiàn)了合作的緊密程度。圖4的網絡密度為 0.003 5，圖5的網絡密度為 0.005 3，說明國外機構之間的聯(lián)系要比國內密切很多。在國內數(shù)字人文研究領域中發(fā)文較多的機構有南京大學、武漢大學、北京大學、上海圖書館、上海大學、華東師范大學、中國人民大學、上海交通大學、南京農業(yè)大學、中山大學，其中，南京大學有46篇相關文獻。國外數(shù)字人文研究領域中發(fā)文較多的機構有阿姆斯特丹自由大學、倫敦國王學院、阿姆斯特丹大學、倫敦大學學院、烏得勒支大學、伊利諾伊大學、都柏林圣三一學院、立命館大學、得克薩斯A&M大學、牛津大學、印第安納大學、萊比錫大學，其中，阿姆斯特丹自由大學有14篇相關文獻。

圖4 國內數(shù)字人文研究機構合作圖譜

圖5 國外數(shù)字人文研究機構合作圖譜

縱觀國內外作者、機構合作圖譜可以發(fā)現(xiàn)，國外研究者、研究機構之間的合作更為密切，展現(xiàn)出積極交流與合作的態(tài)度，而國內獨撰作者較多，研究機構數(shù)量少且較為分散，還沒有形成良好的跨界合作氛圍。

3.2 數(shù)字人文研究共現(xiàn)圖譜分析

對國內外數(shù)字人文研究文獻的關鍵詞進行共現(xiàn)圖譜繪制，探究數(shù)字人文研究的熱點主題和熱點的演變。首先，對樣本數(shù)據(jù)進行預處理，利用Notepad++軟件將關鍵詞進行同義詞合并，再分別將樣本數(shù)據(jù)導入CiteSpace軟件，設置每一年一個時間分區(qū)，分析對象選擇關鍵詞，分析對象節(jié)點之間連線強度選擇夾角余弦距離Cosine，篩選標準選擇Top50，采用“PathFinder+Pruning Sliced Networks”算法對圖譜進行修剪，并生成唯一解，運行后分別得到國內外數(shù)字人文研究關鍵詞共現(xiàn)圖譜。

3.2.1 研究熱點分析。圖6和圖7分別是國內外數(shù)字人文研究關鍵詞共現(xiàn)圖譜。關鍵詞作為文獻內容的高度精練，在圖譜中出現(xiàn)的頻次高低能在一定程度上反映該研究領域的研究特點及現(xiàn)狀。共現(xiàn)分析方法作為一種能界定跨學科新興領域研究范圍、研究內容與研究方法以及構建該領域內學術生態(tài)系統(tǒng)的有效途徑，可以應用于數(shù)字人文研究熱點的捕捉與評價[4]。圖中節(jié)點大小代表關鍵詞出現(xiàn)的頻次，節(jié)點間連線粗細代表關鍵詞間共現(xiàn)的強弱，節(jié)點年輪的顏色和厚度代表研究出現(xiàn)的時間和對應時間出現(xiàn)的文獻量。在CiteSpace中，常以“中介中心性”作為測度節(jié)點在網絡中重要性的指標，中心性越高的關鍵詞在網絡中所起的“中介”作用越大，高中心性的重要節(jié)點在圖譜中由紫色外圈標注，表明與其他節(jié)點連接緊密。圖6中高中介中心性的節(jié)點有“數(shù)字人文、高校圖書館、圖書館、人文計算”，圖7中高中介中心性的節(jié)點有“digital humanity”，說明國內圍繞“高校圖書館”“圖書館”的數(shù)字人文研究比較多，而國外數(shù)字人文研究的內容比較分散。

圖6 國內數(shù)字人文研究關鍵詞共現(xiàn)圖譜

去除檢索主題“數(shù)字人文”，得到頻次大于9、中介中心性大于0.05的關鍵詞(見表1)。可以發(fā)現(xiàn)，國內數(shù)字人文的研究熱點，包括基于元數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)、檔案、關聯(lián)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫等研究對象，數(shù)字技術、可視化、數(shù)字化、GIS、知識圖譜等研究方法以及高校圖書館、圖書館服務、文本挖掘、遠讀、知識服務、閱讀推廣、跨學科服務等一系列的研究應用。

對關鍵詞共現(xiàn)網絡進行聚類(見圖6)，得到國內數(shù)字人文研究的熱點方向分布：(#0)高校圖書館、(#1)知識圖譜、(#2)人文計算、(#3)文學、(#4)徽學、(#5)圖書館、(#6)基礎設施建設。

表1 國內數(shù)字人文研究關鍵詞共現(xiàn)頻次、中介中心性及最早出現(xiàn)年份(部分)

圖7 國外數(shù)字人文研究關鍵詞共現(xiàn)圖譜

去除檢索主題“digital humanity”，得到頻次大于9、中介中心性大于0.05的關鍵詞(見表2)。可以發(fā)現(xiàn)，國外數(shù)字人文的研究熱點，包括基于文化遺產、本體、歷史、大數(shù)據(jù)、人文、關聯(lián)數(shù)據(jù)、藝術、語料庫等研究對象，可視化、GIS、機器學習等研究方法，以及數(shù)字圖書館、眾包、自然語言處理、信息檢索、評估、文本挖掘、語義網服務等一系列的研究應用。

對關鍵詞共現(xiàn)網絡進行聚類(見圖7)，得到國外數(shù)字人文研究的熱點方向分布：(#0)image retrieval，(#1)digital library，(#2)visualization，(#3)citizen science，(#4)humanities，(#5)big data，(#6)metadata。

表2 國外數(shù)字人文研究關鍵詞共現(xiàn)頻次、中介中心性及最早出現(xiàn)年份(部分)

通過國內外數(shù)字人文研究熱點分析，可以看出國內外研究熱點不盡相同：國內側重于圖書館服務的拓展研究，尤其是高校圖書館的知識服務、閱讀推廣、古籍文獻數(shù)字化等；國外側重于歷史、人文、藝術等文化遺產的可視化研究以及自然語言處理、語料庫建設、人文資料評估、語義網服務等。從研究對象和研究應用上看，國外數(shù)字人文研究所涉及的領域更廣，更能體現(xiàn)數(shù)字人文研究的學科交叉特點。從熱點方向分布上看，國內更注重高校圖書館、基礎設施建設等應用層面的研究，國外則更注重圖像檢索、可視化等技術層面的研究。

3.2.2 研究熱點轉移分析。為直觀的考察數(shù)字人文研究領域熱點的轉移情況，根據(jù)上文發(fā)文量的統(tǒng)計分析，將數(shù)字人文研究劃分為三個階段，即2003—2013年、2014—2016年、2017—2019年，分別聚類關鍵詞，分析這3個階段國內外數(shù)字人文研究的熱點及變化情況。將樣本數(shù)據(jù)導入CiteSpace軟件，時間跨度選擇所劃分的時間段，設置每一年一個時間分區(qū)，分析對象選擇關鍵詞，分析對象節(jié)點之間連線強度選擇夾角余弦距離Cosine，篩選標準選擇Top50，采用“PathFinder+Pruning Sliced Networks”算法對圖譜進行修剪，運行后分別得到國內外數(shù)字人文研究3個階段的關鍵詞共現(xiàn)詞頻/中心性。

(1)國內數(shù)字人文研究熱點的轉移

2003—2013年，國內研究表現(xiàn)出剛剛起步的狀態(tài)，發(fā)文量較少，該年段內的熱點關鍵詞(中心性≥0.05)有：數(shù)字技術、人文計算、人文精神、文本挖掘、人文研究、交叉學科、可視化、媒體。主要針對數(shù)字時代人文精神[5]以及對數(shù)字化、文本挖掘等數(shù)字技術在人文科學研究中的應用[6]的探討。隨著技術的發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來，人文資料被數(shù)字化，知識成為一種可以計算的數(shù)據(jù)，這不僅改變了知識的獲取方式和使用方式，也改變了人文學科研究的思維范式。

2014—2016年，發(fā)文量有了一定的增長，但仍處于摸索階段，該年段內的熱點關鍵詞(中心性≥0.05)有：人文計算、高校圖書館、圖書館、文學、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、新媒體、大數(shù)據(jù)時代、數(shù)字倉儲、博物館。主要針對圖書館、博物館、數(shù)據(jù)庫、數(shù)字倉儲等作為科研支撐的基礎設施建設研究[7]。國內目前還停留在數(shù)字資源建設層面，如各種方言數(shù)據(jù)庫、俗語數(shù)據(jù)庫、語料數(shù)據(jù)庫、少數(shù)民族特色數(shù)據(jù)庫、地方志數(shù)據(jù)庫、族譜數(shù)據(jù)庫、非物質文化數(shù)據(jù)庫以及各種檔案數(shù)據(jù)庫的建設。同時，高校、科研機構研發(fā)各種數(shù)據(jù)平臺，來支撐數(shù)據(jù)庫建設。

2017—2019年，發(fā)文量激增，國內數(shù)字人文時代正欣欣向榮，該年段內的熱點關鍵詞(中心性≥0.05)有：高校圖書館、圖書館、研究型圖書館、圖書情報、遠讀、檔案、大數(shù)據(jù)。主要針對高校圖書館的轉型研究，如數(shù)字人文資源建設、數(shù)字人文館員、數(shù)字人文素養(yǎng)[8]、數(shù)字人文教育等以及檔案、古籍等文獻的知識服務和可視化分析。

(2)國外數(shù)字人文研究熱點的轉移

2003—2013年，發(fā)文量較少。該年段內的熱點關鍵詞(中心性≥0.05)有：digital library，TEI，HPC，humanity，XML，art，semantic web，metadata，e-Research，repository，digital philosophy，infrastructure，attribute relationship graph，cloud computing。主要涉及：1)數(shù)字圖書館、高性能計算、云計算、知識庫等基礎設施建設研究[9]。在e-Research環(huán)境下，大量的傳統(tǒng)文獻和特色文獻被數(shù)字化，作為文獻資源的主要保留地，數(shù)字圖書館自然而然成為數(shù)字人文最初的基礎設施建設者，高性能計算、大數(shù)據(jù)技術等則成為數(shù)字人文基礎設施的技術保障，與此同時，高性能計算作為文學分析的新方法，被用來檢索和識別數(shù)字圖書館中大規(guī)模文本資源的主題、關鍵詞和語言模式等[10]。2)電子文本編碼研究[11]。TEI(文本編碼倡議)是一種建立在SGML(標準通用置標語言)和XML(可擴展標記語言)基礎上的語料庫文本標記模式，用于制定電子形式交換的文本編碼標準，提高電子文本的規(guī)范化和標準化，使編碼語言處理的文本能夠更加方便的傳輸和共享。3)人文與藝術研究。人文和藝術作為人類文明和文化的精髓，與數(shù)字技術和計算機技術相結合，進行數(shù)據(jù)化和數(shù)字化重構，從而挖掘新的研究方法、研究領域和范疇。4)語義網技術研究[12]。對人文資源進行語義描述和語義組織，從而實現(xiàn)人文資源的整合和共享，并在此基礎上進行深層次的知識服務。

2014—2016年，發(fā)文量明顯增長。該年段內的熱點關鍵詞(中心性≥0.05)有：visualization，cultural heritage，digital library，big data，ontology，linked data，history，machine learning，community model，crowd-sourcing，social media，augmented reality，archive，humanity，text mining。主要涉及：1)歷史、文化遺產等數(shù)字化重構和可視化研究[13]。將歷史上的手稿、語言、音樂、舞蹈等數(shù)字化，并建設數(shù)字化的文化遺產館藏，確保其長期保存和開放獲取。這一研究過程涉及了語義信息架構、內容組織、文本挖掘、3D建模、自動索引、數(shù)字化重構、語音分析以及對可視化成果進行信息檢索、信息增強、標注、注釋等。2)本體與關聯(lián)數(shù)據(jù)研究[14]。本體作為對文獻資源對象進行語義描述的規(guī)范，能將無序的原始人文資源轉換為結構化的數(shù)據(jù)，關聯(lián)數(shù)據(jù)再將結構化的文獻數(shù)據(jù)進行組織和加工，使其變成可以通過計算機統(tǒng)計并呈現(xiàn)可視化結果的數(shù)據(jù)平臺。3)數(shù)字建模[15]和增強現(xiàn)實研究[16]。借鑒自然科學研究中先通過計算機模擬分析再實驗的研究方法，在人文科學研究中，利用計算機技術和大數(shù)據(jù)建立數(shù)字化模型來模擬和分析各種人文現(xiàn)象。例如，傳播研究領域采用社交媒體(如推特、互聯(lián)網、物聯(lián)網)搜集大數(shù)據(jù)來進行社會關系方面的研究，或針對某一人文研究設定的虛擬空間，通過虛擬視覺技術和增強現(xiàn)實技術來推演一個活動或者一個事件的進程。

2017—2019年，發(fā)文量平穩(wěn)增長。該年段內的熱點關鍵詞(中心性≥0.05)有：cultural heritage，corpus，crowdsourcing，GIS，visualization，metadata，evaluation，machine learning，digital library，big data，linked data，distant reading，natural language processing。主要涉及：1)語料庫研究[17]。隨著數(shù)字人文研究的發(fā)展，語料庫研究隊伍不斷壯大，其研究內容也從早期簡單的詞匯、語法和詞典，擴展到信息處理、深度翻譯、社會語言、認知語言、抽象語言、話語分析等廣泛領域。2)眾包、大眾協(xié)同、人機協(xié)同研究[18]。在大數(shù)據(jù)和人工智能時代，通過對知識的開源，讓每個人都能參與到知識的產生、知識的發(fā)現(xiàn)、知識的組織和知識的服務當中，再通過人機協(xié)同、交互處理各種知識。

4 結論與思考

4.1 研究結論

本文通過CiteSpace軟件，對2019年12月31日之前CNKI和Web of Science核心數(shù)據(jù)集中收錄的主題為數(shù)字人文的相關文獻進行計量分析和圖譜可視化分析，得出以下結論：

(1)文獻計量表明：數(shù)字人文研究越來越受到國內學者的重視，且研究成果豐富，整體呈上升趨勢，2017年起發(fā)文量明顯超越國外，發(fā)展十分迅速。但國內外相關研究成果的總體數(shù)量仍略顯不足，還需要更多學者的投入和關注。

(2)作者合作圖譜表明：國內外數(shù)字人文領域的科研隊伍在不斷壯大，但科研人員之間的學術交流不緊密，多以個人或小團體形式進行研究，缺少權威性的大型學術團隊和領軍人物。雖然，在檢索外文數(shù)據(jù)庫時去除了幾條第一作者單位為中國地區(qū)的文獻記錄，但這幾篇文獻也僅是國內作者獨撰或是國內少數(shù)作者合著，并未有與國外研究者合作，這也反映了數(shù)字人文作為一個跨學科新興研究領域，還需要設立更多國內外重大研究專項(如重點基金項目)，促進國內外研究者之間的交流與合作。

(3)機構合作圖譜表明：國內形成了以南京大學和武漢大學為中心的機構合作團體，研究成果顯著，但是其他科研機構各自為政，合作較少。國外研究機構雖然總體發(fā)文量少，但是各機構之間聯(lián)系緊密，跨界合作多，研究成果具有較高的科技含量。同樣，由于缺乏國內外數(shù)字人文聯(lián)合項目的支持，研究機構之間也缺少該領域內深層次的交流與合作，需要更多政策上的宏觀引領，建立長效機制，保障科研機構對數(shù)字人文領域的關注度，逐漸形成主流研究方向，促進數(shù)字人文研究的科學發(fā)展。

(4)關鍵詞共現(xiàn)圖譜表明：1)國內數(shù)字人文研究側重在高校圖書館應用，如知識服務、閱讀推廣、文獻數(shù)字化等；國外數(shù)字人文研究側重技術發(fā)展，如文化遺產的可視化，以及自然語言處理、語料庫建設、語義網服務等。2)國內數(shù)字人文領域的研究熱點從人文精神探討和人文科學數(shù)字化，到基礎設施建設研究，再到高校圖書館轉型、數(shù)字人文素養(yǎng)、數(shù)字人文服務研究進行轉變；國外數(shù)字人文領域的研究熱點從數(shù)字圖書館、高性能計算、云計算、知識庫等基礎設施建設、電子文本編碼、人文與藝術、語義網技術研究，到歷史、文化遺產等數(shù)字化重構和可視化研究、本體與關聯(lián)數(shù)據(jù)研究、數(shù)字建模和增強現(xiàn)實研究，再到語料庫建設、眾包、大眾協(xié)同、人機協(xié)同研究進行轉變?？梢姡瑖鴥葦?shù)字人文研究主題比較單一，需要進一步發(fā)展，不斷開拓新的研究方向，國外在數(shù)字人文領域的研究范圍更廣，更能體現(xiàn)數(shù)字人文跨學科、跨領域的特點。

4.2 研究思考

本文通過知識圖譜直觀地展現(xiàn)了國內外數(shù)字人文研究領域作者、機構的合作關系，并通過關鍵詞共現(xiàn)挖掘研究熱點，不足之處是樣本數(shù)據(jù)只包括了主題為“數(shù)字人文”或“人文計算”的相關文獻，忽略了未實際命名“數(shù)字人文”的研究成果。但也從側面說明，數(shù)字人文研究機構傳播力不夠，只有涉及該領域的學者才會去了解數(shù)字人文，除了提高“數(shù)字人文”標簽的使用度以外，還應在核心期刊多展現(xiàn)數(shù)字人文的研究成果，提高數(shù)字人文的普及率。此外，學者的數(shù)字人文理念也不夠深入，數(shù)字人文研究思維還需要進一步提高，要從開放思維、量化思維不斷向著關聯(lián)思維、跨學科思維和協(xié)同思維轉變。

數(shù)字人文作為跨學科領域，涉及文學、社會學、歷史、計算機科學等，深刻地影響著人文科學的發(fā)展，也自然地與以知識組織為主要功能的圖書館相契合[19]。數(shù)字人文與圖書情報都是有關信息的學科，圖書館學作為數(shù)字人文產生的基礎科學和主要應用領域，應從內涵、研究對象、研究方法和實踐中始終保持與數(shù)字人文研究協(xié)同發(fā)展[20]。

目前，國外已有圖書館專聘數(shù)字人文館員以支持數(shù)字人文研究，并在圖書館內建立了數(shù)字人文研究中心，加強圖書館與其他科研機構的交流與合作[21]。雖然上文圖譜分析顯示，國內十分注重高校圖書館數(shù)字人文建設，但大多是一些探索性研究。國內的圖書館，尤其是作為科研支撐的高校圖書館，應當在深入研究的基礎上，加緊建立數(shù)字人文中心或明確提供數(shù)字人文服務的相關機構，通過與學院緊密合作，研發(fā)人文數(shù)據(jù)庫和基礎性應用軟件，改善數(shù)字人文研究平臺。此外，聘任專職數(shù)字人文館員，并加大對數(shù)字人文研究項目的資助力度，鼓勵科研人員積極參與國際會議和項目，創(chuàng)新數(shù)字人文研究內容、研究方法和研究范式，推動我國人文科學的進步。