Pawlicka, U. (2017). Data, collaboration, laboratory: bringing concepts from science into humanities practice.English Studies, 98(5), 526-541.
作者：Urszula Pawlicka，Wellcome Trust 发现研究计划的研究经理
赵祥辉（北京大学教育学院博士后）摘译
编者按：
近年来，人文学者一直在寻找新的工具和策略，以克服所谓的人文学科“危机”。从“数据”的引入到“协作”的推进，再到“实验室”这一跨学科研究平台的广泛应用，科学化转向可以改变人们对人文学科晦涩难懂或无关紧要的普遍看法，从而展现人文学科的实用性、可接近性和可操作性。
在我国，从教育部推出的“新文科”建设到文科实验室的建立，各高校正在积极探索如何通过技术手段提升文科研究的社会影响力与应用价值。这是一篇兼具理论深度与实践洞察的文章，值得文科学术界与实践界深思与借鉴。
一、引言
近年来，人文学科面临着一场被称为“危机”的挑战。随着新自由主义经济政策的普及，大学逐渐被视为市场驱动的盈利机构，学术研究被要求符合“创新性”和“生产力”的企业标准（Braidotti, 2013）。这种转变直接影响了人文学科，其被认为“无用”且“过时”，在学术预算和社会地位方面迅速下降。这一现象并不仅仅是外部压力的结果，人文学科内部的理论转向和实践更新也使得学科的内在逻辑发生了深刻变化。理论的衰退和对跨学科实践的强调促使学者们寻求新的工具与策略来重新定义人文学科的目标与意义。
在此过程中，科学领域的一些核心概念，如“数据”“协作”和“实验室”，被逐步引入人文学科，形成了所谓的“科学化转向”（Stratilatis, 2014）。本文聚焦于数字人文学科，通过分析这些概念的引入对学科发展的影响，探讨其如何改变了人文学科的理论框架、研究方法和社会角色。
二、数据
数据（Data）的崛起是数字人文学科领域中最显著的特征之一，其影响渗透到工具、认知过程、研究实践以及出版和信息存储等多个层面。在数字人文学科中，数据驱动的研究已成为标志性特征。学者们不仅在研究中生产和管理数据，还开发了各种分析工具，这在某种程度上削弱了传统理论的核心地位。Owens（2011）提出了数据在人文学科中的四种定义方式：作为文本、人工制品、信息以及证据。这种多元化的定义使数据在研究中具有高度灵活性。例如，“文学作为数据”和“文化作为数据”等概念重新塑造了研究视角。文本不再是单一的研究目标，而是被纳入更广阔的研究图景，通过量化和协作的方式实现整体分析。然而，数据并非“天然”存在，也不是“原始”的。Drucker（2011）建议用“capta”（被抓取的数据）替代“data”，以强调研究者在选择和诠释数据时的主动性与批判性。
数据可视化作为数据研究的重要工具，不仅是一种展示方法，更是一种分析和整合研究材料的有效手段。人类大脑有约30%的皮层用于视觉处理，这种能力为数据的可视化分析提供了基础。然而，可视化实践也在悄然重新定义人文学科的研究方法。例如，传统上“阅读”指的是文本的解读，而在数据研究中，它可以包括对数据、算法和模式的“阅读”。这种新方法要求研究者具备量化素养，在协助传统分析的同时，也将分析过程逐渐转变为一种量化的程序化实践。
三、协作
协作（Collaboration）的核心在于团队化管理、共享工作、协商以及共同分享成果。尤其是“大科学”（Big Science）和“新大科学”（New Big Science）的兴起，这些项目往往依赖大规模资金支持以及昂贵设备和数据的获取，单人完成项目几乎是不可能的；然而，人文学科的研究传统却与此大相径庭。Willard McCarty 曾指出：“无论是传统的还是超越传统的，人文学者通常独自工作。这使他们特别容易忽略知识的社会维度”（McCarty, 2012）。这一观察得到了数据支持：根据Afeltowicz等人（2012）对1980年至2002年间加拿大研究引文索引的分析，自然科学领域中91.6%的文章至少有两位作者，而人文学科中仅有10%的文章是集体创作。这种差异反映了人文学科内传统的个体化研究模式。人文学者通常习惯独立撰写论文、处理研究材料或参加会议，即使在申请集体研究经费时，研究工作仍多由个人分开完成。协作在许多人文学科中的实际体现往往较为有限。
随着实践性研究的兴起，人文学科逐渐转向协作模式，这不仅提升了研究效率，也改变了学者之间的互动方式。数字人文学者通过团队合作共享数据、设计项目并共同解决复杂问题，协作性实践已成为学术工作的常态。在这一背景下，协作不仅限于学术圈内部，还扩展至公共领域。例如，学者们与博物馆、档案馆和社区机构合作，共同开展“公共历史”项目（Borgman, 2009）。这种模式标志着从“为观众展示”到“与参与者合作”的转变，学者不再仅仅是知识的传递者，而是共同参与文化生产与传播的合作者。通过协作，数字人文学科打破了传统学术界的封闭性，不仅促进了跨学科的深度合作，还推动了知识生产与社会需求的有机结合。
四、实验室
实验室（Laboratory）作为科学研究的典型场所，在协作性研究中发挥着重要作用。17世纪以来，实验室从个人的“手工作坊”逐渐演变为“科学之地”，这一转变奠定了现代科学知识的基础。在功能上，实验室不仅是一个通过专业仪器和技术操作来获取知识的“实践”场所，还为研究人员提供了一个共享设备、交流实验结果以及讨论理论和方法的平台。更重要的是，实验室一直是推动科学发现的核心力量。对此，Gina Hiatt 提出了一个发人深省的问题：“为什么硬科学和人文学科之间会有如此大的差异？”。她认为，原因之一在于科学研究通常依赖团队协作和昂贵设备，这些条件需要通过大型研究经费来支持。为了弥合这种差距，Hiatt 认为，人文学科需要实验室。这不仅是因为新研究和方法的出现需要全新的工作条件，更因为传统的人文学科模式已经不足以满足当代社会的需求（Hiatt, 2005）。
近年来，人文学科实验室的兴起，尤其是在数字人文学科领域，其功能已日益接近科学实验室。这些实验室不仅体现了协作性、实践性和工具驱动的研究模式，还传递了一个重要信号：人文学科正在通过“实验室”这一象征性空间重新定位自身的学术角色和社会地位。例如，Amy Earhart 强调，实验室不仅仅是一个物理空间，它更是协作精神的象征（Earhart, 2015）。在实验室的协作环境中，学者们得以打破学术机构内的传统边界，如图书馆、博物馆、档案馆和教室之间的分隔变得模糊。通过这一平台，传统的人文学术讨论形式（例如研讨会）被重新定义为更具合作性的场景，使学者们能够共同将理论应用于实践。
五、结语
在《科学在行动》（1987）一书中，Bruno Latour 表达了这样一种观点：“你对我写的东西有疑问？让我给你展示一下。” 那些极少数固执的反对者，如果没有被科学文本说服，也找不到其他方式反驳作者，就会被带到文本的来源之处——实验室。在这一框架下，“实验室”不仅是一个概念，也成为了代表协作、跨学科、生产性和工具驱动的研究模型。
本文的论点是，这一转型是从概念出发，逐步推动人文学科的全面变革。数字人文学科的目标是成为“应用人文学科”，通过在理论与实践、文本与工具、大学与公共机构之间架设桥梁，进一步实现其社会价值。这一转型不仅是对外部压力的回应，也是学科自身发展的必然选择。然而，数字人文学科的未来发展仍需注意，在新的工作流程中融入批判性思维、主观解释和解构分析等核心人文特性，确保这一领域在适应时代变化的同时，继续坚守其探索人类经验意义的使命与价值。
