數字人文學者的技術就緒度調研及數字賦能策略*

練靖雯，王筱綸，趙宇翔

0 引言

近年我國迅速興起數字人文浪潮，各種數字人文研究機構開始涌現。與此同時，各類數字技術不斷發展，將數字技術與人文研究相結合的數字人文項目逐漸出現，比如由上海圖書館、南京大學和南京理工大學合作的“盛宣懷手稿抄錄”項目。不同學科背景和專業領域的學者均紛紛加入到數字人文研究的相關項目中。其中，很多傳統人文領域的學者正在不斷地接受并學習各種數字化工具和方法。從技術角度來看，數字人文領域涌現的數字技術正變得越來越復雜。雖然這些發展使得學者從中獲益，但學者在使用數字技術時存在障礙甚至會產生抵觸心理[1]。此外，與西方相比，我國人文社科領域對數字技術的應用較為滯后，在研究方法和工具的使用上存在一定的局限[2]。因此，了解當前我國數字人文學者的數字化技術水平，對推動數字人文領域的研究具有重要意義。

2000年Parasuraman首次提出“技術就緒度”(technology readiness)概念，他將之定義為“人們對接受和使用新技術來實現家庭生活和工作中的目標的傾向”[3]。應用到本文的情境下，由于信息素養(information literacy)[4]、數字悟性(digital savvy)[5]、領域知識結構(domain knowledge)[6]以及心智模式(mental model)的差異，不同數字人文學者的技術就緒度也大相徑庭。因此，數字賦能(digital empowerment)策略會隨著技術就緒度的不同而有所差異。數字賦能的概念由M?kinen于2006年提出，是指隨著信息技術發展，個人在網絡社會中獲得新的參與和表達自我的能力和方式[7]。在數字人文領域中，如何基于不同數字人文學者的技術就緒度水平，提出相應的數字賦能策略，成為亟待解決的研究議題。

鑒于此，本文提出3個研究問題：(1)我國數字人文學者特別是數字人文研究中傳統人文學者的技術就緒度水平如何？(2)技術就緒度是否影響數字人文學者在研究中使用數字技術和工具？(3)如何對傳統人文領域的數字人文學者開展數字賦能策略？本文對數字人文學者的技術就緒度展開調研，并結合數字人文項目特色提出相關的數字賦能策略，旨在幫助傳統人文領域的學者更好地擁抱數字技術，推動數字人文研究發展。

1 文獻回顧

1.1 數字人文相關研究

1.1.1 數字人文與數字人文學者

數字人文作為跨學科領域，涉及學科范圍廣泛。因此，數字人文學者群體的學科背景相當豐富，其組成結構和來源趨于多元化[8]。從數字人文領域發展初期至今，研究熱點也在不斷豐富，包括數字人文的理論概念、跨學科應用、所用工具與技術、研究平臺、數字人文實踐項目等方面[9]。通過研究熱點的演變可以發現，數字人文領域的研究對數字人文學者在數字技術方面的要求也在不斷提高。從信息傳播鏈視角看，數字人文的大部分工作處于傳播鏈的兩端，主要是信息與文檔的創造和使用等活動[10]。在這些過程中，數字人文學者對數字化原始資料、創造和使用數字化工具、借助計算機技術輔助分析數據等有較大的需求，同時不同學科背景的學者對數字技術的了解和掌握程度存在差異。此外，已有研究表明人文領域學者的研究較為獨立[11]，現階段的數字人文學者缺乏跨領域的合作；不同領域的學者和圖書館員在數字人文研究課題上的深度合作稀缺，推動數字人文走向成熟期的重要方面是“數字人文應以‘人文’為中心”[12]。由此可見，舉“數字人文”之旗而倡導傳統人文學者在一些交叉研究命題上的跨學科合作與交流，對于人文學科的自身發展也頗有益處。

總的看來，國內關于數字人文的研究比較多，而針對數字人文學者的研究少且較零碎[8]，大都只是在別的研究中稍有提及，鮮有專門研究。而事實上，數字人文學者這個多學科交融的群體非常值得關注，直接決定數字人文領域的發展方向、發展質量和可持續性。

1.1.2 數字人文技術體系

在數字人文發展過程中，數字人文實踐已經滲透到人文學科研究的諸多方面。作為數字人文基礎支撐，數字技術一直不斷更新、變化和完善。劉煒等根據這些技術在數字人文中發揮的作用提出數字人文的技術體系，包括數字化技術、數據管理技術、數據分析技術、可視化技術、VR/AR技術和機器學習技術[13]。

如表1所示，筆者嘗試對數字人文學者所使用的數字技術做一個簡單分類。縱觀數字人文發展，在其早期階段，數字技術的重點主要是數字表達和呈現[14]。數字技術為數字人文提供工具、技術和信息平臺，解決各種形式的信息數字化問題。而數字化的深入使得數字人文進一步發展，數字技術開始側重對數據進行管理和分析。在此基礎上，數字技術不再是簡單地介入，它給人文學科帶來更多的指引和可能性。劉煒等在數字人文基礎設施的劃分中，將計算設施、系統平臺、軟件工具等歸為數字人文研究活動的主體[15]。數字技術在參與研究的基礎上已融入人文學科和領域，成為數字人文不可分割的一部分。數字技術的這3個分類展現了數字技術的角色在人文研究中的深入，從基礎工具變為輔助性的研究工具，最后變成數字人文不可分割的一部分。數字人文學者能夠運用的數字技術在一定程度上反映其在人文領域的研究中對數字技術的理解和運用能力。這與Zurkowski(1974)提出的信息素養概念不謀而合[4]。從數字人文學者使用的數字技術所代表的數字能力角度來看，數字技術這3個角色和信息素養工具觀的4個層面是有所對應的。

表1 數字人文領域的數字技術分類

1.1.3 數字人文學者分類

關于數字人文學者的界定，目前學界還沒有一個清晰統一的標準。陳靜將數字人文學者分為傳統意義上的人文學者和非傳統意義上的人文學者[16]；Fitzpatrick認為“使用數字技術來研究傳統人文對象的學者”和“用當代人文學科方法來研究數字對象的學者”同時存在于數字人文領域之中[17]；Ramsay等則指出，數字人文學者身份多元混雜，包括學術編輯、文學評論家、圖書館員、科研計算人員、歷史學家、考古學家和經典詮釋學者等[18]。

筆者通過“數據庫”“平臺”“系統”“網絡”“數字”“數字人文”等關鍵詞對2016-2018年的國家社科基金重大項目名單和國家社科基金立項重點項目名單進行簡單篩選，整理出帶有“數字人文”標簽的項目清單。在此基礎上，筆者通過查閱資料，整理觀察這些項目負責人及其團隊組成人員的學科背景和研究領域，歸納數字人文學者的來源。從結果來看，這些學者的學科背景可分為3大類：人文社科領域、圖書情報相關領域和以計算機學科為代表的技術領域。

鑒于此，筆者從數字人文學者的領域來源考慮，將數字人文學者分為3類：從傳統人文領域出發去擁抱數字技術的學者、從技術領域出發去滲透人文的學者，以及起中介協調作用的人文和技術交叉領域的學者。出身于傳統人文領域的學者需要積極學習和掌握數字技術，逐步擁有使用數字技術的能力，并將其引入人文領域的研究中。出身于技術領域的學者需要運用其具備的數字技術能力去融入人文領域，為人文研究提供技術支持，注入新的可能性。圖書情報等交叉學科的學者因對人文和數字技術都有所觸及而能夠發起和參與一些交叉性強且融合度高的數字人文項目，并承擔組織和協調工作，如圖1所示。

圖1 基于學科背景的我國數字人文學者分類

1.2 技術就緒度與數字賦能相關研究

1.2.1 技術就緒度的概念及應用

Parasuraman于2000年首次提出技術就緒度概念，并設計了一個36項量表用以評估人們與技術互動的意愿。該量表從樂觀、創新、不適和不安全4個特定維度衡量個體接受和使用新技術的傾向。該版本的量表早期主要應用在那些較早基于技術的服務交付模式的行業，如金融服務和零售業，后期逐步擴展至政府、非盈利機構以及醫療保健領域[3]。隨著技術環境的變化，Parasuraman等更新了原有的技術就緒度指標(TRI)，提出一個更簡潔的16項量表(TRI 2.0)。相比原來的量表，TRI2.0適用性更廣，可用于評估特定人群中的技術就緒度水平(TR)，其人群可包括一個國家、一個特定群體(如青少年、老年人)、一個職業(如教師)或一個市場細分[19]。數字人文學者的技術就緒度指的是數字人文學者對接受和使用數字技術來實現研究目標或項目工作的傾向。從現有研究來看，還沒有相關研究對數字人文學者這個群體的技術就緒度展開調研。數字人文學者這個多元化群體作為數字人文學科的推動者，其技術就緒度對數字人文學科的發展尤為重要。

1.2.2 數字賦能的概念及策略研究

數字賦能(digital empowerment)不是一個擁有和使用數字技術的直接結果，而是一個多階段的過程[20]。個體可以通過數字賦能提高在信息社會的能力，以獲得更好的網絡、通信以及合作機會。不同的群體具有不同的特征，面對數字技術也有不同的需求，因而在數字賦能方面需要不同的策略。通過對已有文獻的歸納總結，筆者列舉了一些常見的數字賦能策略(見表2)。數字人文學者群體學科背景豐富、結構和來源多元，在研究中存在使用數字技術的需求，但使用各種數字工具和方法的能力大相徑庭，且研究較為獨立[11]。針對這些特征，有關數字人文學者的數字賦能需要從多角度考慮。

表2 不同群體的相關數字賦能策略

2 研究設計

2.1 研究模型

根據文獻調研和對數字人文學者的前期訪談，筆者發現數字人文學者對接受和使用數字技術存在復雜而矛盾的心態，這與技術就緒度模型提出的4個維度不謀而合。因此，本文結合數字人文領域特色，將技術就緒度模型運用到數字人文學者這一群體，將數字人文學者的技術就緒度置于4個維度進行解構和分析。(1)樂觀：對數字技術持積極看法，相信它可為研究提供更多可能性、靈活性和效率。(2)創新：有成為數字技術先驅和思想領袖的傾向。(3)不適：對數字技術缺乏控制，有被數字技術壓倒的感覺。(4)不安全：不信任數字技術，懷疑其正常的工作能力。4個方面中，樂觀和創新是技術就緒的激勵因素，而不適和不安全則是抑制因素。它們相互作用，共同決定了一個數字人文學者的技術就緒度。基于此，本文構建了圖2所示的實證模型，探討數字人文學者的技術就緒度對其在人文研究中使用數字技術的意愿的影響。

圖2 技術就緒度研究模型

2.2 研究假設

數字人文研究和發展離不開數字技術的使用[24]，因此其在技術就緒度上的差異可能會影響數字人文學者在人文研究中使用數字技術的意愿。

(1)技術就緒度總水平。根據技術就緒度的含義，技術就緒度越高，數字人文學者在人文項目研究中使用數字技術的意愿則可能越大。Meuter等通過實證研究證實在電子商務領域，消費者就緒度是影響其使用自助服務技術(SST)的關鍵因素[25]。Parasuraman等研究技術就緒度水平與23種在線行為的相關性，證實更高的TR水平與更高的技術采用率相關[19]。基于此，提出假設1：

H1：數字人文學者的技術就緒度總體水平與其在人文研究中使用數字技術的意愿呈正相關

(2)激勵維度。激勵維度主要呈現對數字技術所持的積極態度，主要包括兩方面：一是樂觀(如相信數字技術的作用)；二是創新(認可并想掌控技術)。Davis等發現，對技術的積極看法可能會增強對新技術的使用[26]。因此，如果能夠提高數字人文學者對數字技術的樂觀態度和創新傾向，其在人文研究中使用數字技術的意愿可能會得以加強。

樂觀指的是相信數字技術能夠給研究工作帶來更多的靈活性、可能性，以及更高的效率。這其實有點類似技術樂觀主義。它作為人類最古老的技術觀之一，在發現技術價值、激勵人們運用技術等方面發揮著極其重要的作用[27]。基于此，提出假設2：

H2：數字人文學者在樂觀維度上的技術就緒度與其在人文研究中使用數字技術的意愿呈正相關

創新指的是成為數字技術先驅和思想領袖的傾向。這種傾向是以認可數字技術為前提的，即認為數字技術是一種先進的研究方法或工具，并且有意愿、興趣和能力去了解和掌握數字技術。對技術的認可是對人們使用技術最大的激勵[27]。肖鵬等在研究學術型圖書館館員如何啟動數字人文項目時表示，數字人文在歐美學術型圖書館很大程度是依靠部分館員的個人意愿和研究興趣來推動的[28]。基于此，提出假設3：

H3：數字人文學者在創新維度上的技術就緒度與其在人文研究中使用數字技術的意愿呈正相關

(3)抑制維度。抑制維度呈現的是對數字技術所持的消極態度，主要包括兩方面：一是不適(如缺乏易用性)；二是不安全(如感知風險)。Davis等發現，對技術的消極態度可能會減少對新技術的使用[26]。因此，如果能夠降低數字人文學者對數字技術的不適感和不安全感，其在人文研究中使用數字技術的意愿可能會得以加強。

不適指的是對數字技術缺乏控制或者被數字技術壓倒的感覺。技術接受模型中提出了兩個決定因素是感知有用性和感知易用性，而感知的有用性又是由感知的易用性和外部變量共同決定的[29]。由此可見技術的易用性對技術采用起關鍵作用。反之，技術帶來的不適感則有可能降低技術采用意愿。基于此，提出假設4：

H4：數字人文學者在不適維度上的技術就緒度與其在人文研究中使用數字技術的意愿呈負相關

不安全維度指的是對數字技術的不信任，對其正常的工作能力的懷疑，以及對其潛在威脅的擔憂。信任對一種技術的使用非常重要。在國外成熟的數字市場，用戶趨向于缺乏信任度，如果網站加載慢或難以使用，他們趨向于切換網站，如果購買過程太復雜也會放棄在線購物[30]。可見消費者缺乏信任極有可能會影響產品和技術的使用。基于此，提出假設5：

H5：數字人文學者在不安全維度上的技術就緒度與其在人文研究中使用數字技術的意愿呈負相關

2.3 量表設計和問卷收集

2.3.1 量表設計

本研究采用Parasuraman等提出的16項量表(TRI2.0)，結合研究對象特征進行改進和補充，進而獲得適合測量數字人文學者使用數字技術傾向的量表。問卷包含3個部分：數字人文所涉及的數字技術的簡要介紹、受訪者的基本信息(年齡、性別、受教育程度、身份及其專業領域)和技術就緒度測量部分。其中，測量題項均采用7級量表形式，1-7分表示同意程度，1代表“完全不同意”，7代表“完全同意”。

表3 量表設計

2.3.2 問卷收集

本研究的調研對象有一定的限制要求，主要為3類學者：傳統人文領域學者、數字技術領域學者及圖書情報相關領域的學者。研究采用“立意抽樣”的方法抽取調研對象，數據中包含具體業務部門和教學部門的工作人員參與。在正式開展數據收集之前，采用小規模的預調研方法來保證問卷的可靠性和穩健性。經探索性因子分析方法(EFA)檢驗，發現有3個題項未能通過檢驗。因此，對相應的題項進行剔除，并進行正式問卷的發放。

正式問卷通過兩種渠道進行發放：(1)線上發放。在線問卷在問卷星平臺上制作，通過電子郵件、QQ、微信群和朋友圈向符合要求的對象(參與過數字人文競賽的群體)發送問卷填寫邀請。(2)線下發放。線下問卷主要通過師長向學術圈的相關學者發放。發放時間為2019年4月15日-5月1日，為期17天。問卷發放數量由于在線形式的開放性難以統計，問卷回收數量共計165份，其中線上問卷140份，線下問卷25份，剔除無效問卷7份，最終得到158份有效問卷。

統計受訪者的人口統計信息，包括年齡、性別、教育程度、身份和專業領域信息。18-30歲的人群最多，女性參與調研的人數高于男性；教育水平涵蓋本科、碩士和博士，身份包括學生、教師、圖書館員、檔案館員及情報機構人員等，涉及專業領域以傳統人文和藝術領域的居多，占比57.79%，這體現了數字人文的主要學科背景。

3 數據分析與結論

3.1 數據分析

3.1.1 信度分析

信度(reliability)是評價測量工具的重要指標，主要指測驗結果的穩定性、一致性、可靠性。選擇克隆巴赫α系數法，使用SPSS軟件對量表進行信度檢驗。一般認為，因子的Cronbach’s α系數大于0.7表明因子具有較好的可靠性。表4表明本研究的測量量表具有較好的信度。

表4 信度檢驗

3.1.2 效度分析

效度(validity)通常反映數據的正確性和有效性。本研究的效度分析主要分為3方面：內容效度分析、結構效度分析、聚合效度與區分效度分析。

(1)內容效度分析。內容效度是指問卷內容的適合性和相符性[31]。首先，本研究的量表是基于前人的成熟量表修改設計的，內容和維度結構大體上與參考量表TRI2.0結構相似。此外，筆者通過與專家學者探討的方式來確保量表的內容效度，并在初步制作出問卷后進行小規模的預測試和探索性因子分析，刪除部分無效測度項。因此，量表的內容效度得以保障。

(2)結構效度分析。在結構效度的評判上，先采用KMO(Kaiser Meyer Olkin)檢驗進行因子分析適合性評估。從表5中看到KMO值為0.790大于0.7，且顯著性水平p＜0.05，表明該數據較為適合做因子分析，原變量間相關關系和結構性明顯，具有較好的結構效度。

表5 KMO和Bartlett的檢驗

(3)聚合效度和區分效度分析。對于量表測度項聚合效度，采用因子載荷(Factor Loading，λ)、復合信度(Composite Reliability，CR)和平均提取方差值(AverageVarianceExtracted，AVE)來衡量。一般而言，λ＞0.4、CR＞0.7、AVE＞0.5均可說明問卷聚合效度良好。從表6看出本研究的測量量表具有較好的聚合效度。其中，平均提取方差值(AVE)衡量的是因子解釋的方差與測量誤差解釋的方差的比率。如果該量表中所有因子的AVE的平方根均大于各因子結構間的相關系數，則認為該模型區分效度良好[32]。如表7所示，本研究的測量量表具有較好的區分效度。

表6 聚合效度檢驗

表7 相關系數矩陣和區分效度檢驗

3.1.3 回歸分析與假設檢驗

在本研究模型中，運用SPSS Statistics 21對數據進行多元回歸分析，將數字人文學者在人文研究中使用數字技術的意愿作為因變量，技術就緒度及其4個組成部分作為自變量，性別、年齡、受教育程度、專業領域和身份5個個人特征作為控制變量。分析結果如表8所示，模型的5個假設中，3個假設得到了支持。

表8 假設檢驗結果

3.2 結果討論

3.2.1 數字人文學者的技術就緒度水平分析

表9呈現了整體技術就緒度及其4個組成部分的均值、標準差和分布特征。平均技術就緒度得分為4.33，略高于量表中點。數字人文學者普遍對數字技術持樂觀態度(均值=5.86)，在創新維度方面略高于中點(均值=4.29)。數字人文學者的不適程度也略高于量表中點(均值=4.21)，而不安全程度則較普遍高(均值=5.10)。此外，偏度(-0.01)、峰度(0.56)接近于零，可見數字人文學者技術就緒度得分接近于正態分布。總體來說，數字人文學者普遍對數字技術持樂觀態度，但對數字技術的安全問題抱有一定的擔憂。這一技術就緒度水平從側面反映了我國數字人文研究的發展水平還處在初期。

表9 技術就緒度及其組成部分的匯總統計

本研究在技術就緒度調研時收集了受訪者的個人基本資料，在此基礎上做數字人文學者的技術就緒度差異分析。

(1)年齡。數字人文學者的技術就緒度在各個年齡層的分布如圖3所示。總體而言，數字人文學者的年齡較小時，還沒有接受完整的技術教育和訓練；在30-40歲的人群中，技術就緒度達到頂峰；之后，年齡越大，其技術就緒度就越低。有學者提出，按照年齡的劃分，當下的網民可以對應到Prensky所提出的“數字原住民”(digital natives)和“數字移民”(digital immigrants)這兩個概念[33]。筆者認為數字人文學者亦是如此。年輕學者們是數字化生存(digital born)的一代，在成長的過程中已逐步適應數字環境，熟悉各種數字技術軟硬件的應用，他們無需做知識結構調整和補充，就能很自然地將數字技術應用于自己的研究之中[16]。相較而言，稍年長的學者則較難適應數字技術，甚至可能存在抵觸心理。要提高數字人文學者的技術就緒度，必須考慮到這部分年齡稍大的學者群體。

圖3 不同年齡層的數字人文學者技術就緒度

(2)受教育程度。一般而言，學歷越高意味學習能力可能更強。有研究表明受教育程度和個人能力密切相關，且兩者之間呈正相關關系。對非技術領域的學者而言，其學習和適應能力可能影響他們對數字技術的接受和使用傾向。但從結果來看，數字人文學者的技術就緒度并沒有隨受教育程度增加而增加。這可能是由于，除了教育程度以外，所學的教育專業也會起作用。比如，計算機專業本科生的技術就緒度通常高于人文歷史專業博士生，詳見圖4。

圖4 不同受教育程度的數字人文學者技術就緒度

(3)專業領域。數字人文學者學科背景復雜多樣，前文提出數字人文學者的分類，即從傳統人文領域的學者、人文和技術交叉領域的學者以及技術領域的學者。第一類所在專業領域包括英語、歷史、文學、哲學等，第二類主要為圖書情報與檔案管理領域，第三類則主要為計算機技術領域。如圖5所示，專業領域的差異也帶來了數字人文學者技術就緒度的差異。學者所在的專業領域其本身技術性越強，學者的技術就緒度越高。在數字人文豐富的學科背景之下，傳統人文領域相較而言是技術性較弱的領域，相應的該領域學者的技術就緒度較低。然而，數字人文學者很大部分出身傳統人文領域，因此要提高數字人文學者這個群體的技術就緒度，主要就是從出身傳統人文領域的學者入手，解決傳統人文領域學者如何更好地去擁抱技術的問題。

圖5 不同專業領域的數字人文學者技術就緒度

(4)性別。男性受訪者的平均技術就緒度為4.37，而女性的平均技術就緒度為4.30。對比表明，性別對技術就緒度差異的影響不大。

3.2.2 技術就緒度對使用意愿的影響分析

從假設檢驗的結果來看，整體情況下，技術就緒度水平對數字人文學者在人文研究中使用數字技術的意愿起正向作用，且顯著性較高。但在技術就緒度的微觀層面下，激勵維度比抑制維度的效果明顯。這意味著數字人文學者可能不會因為懼怕數字技術而不敢使用。筆者推測，這可能是因為目前我國數字人文還處于初期發展階段，而技術發展都是越往后越容易有負面影響的。換言之，目前階段的數字人文研究享受著技術帶來的便利，卻并不太在意技術可能導致的負面作用。但總體而言，學者的技術就緒度越高，其在人文研究中使用數字技術的意愿越強。數字人文的發展不可能脫離人文領域，也離不開數字技術的支持。因此，提高數字人文學者的技術就緒度，對加強學者在人文研究中使用數字技術的意愿從而推動數字人文的發展較有意義。

4 基于技術就緒度分析的數字賦能策略

基于上文所探索的數字人文學者的技術就緒度差異，筆者對部分數字人文學者做了小規模訪談，探討數字人文學者在運用數字技術做研究時遇到的問題和需求。根據訪談結果，數字人文學者使用數字技術的顧慮和問題集中在3個方面：相關的數字平臺使用感較差、對數字技術的了解和使用能力有限、對研究中所需的技術支撐難以自我滿足。

在此基礎上，本文提出數字人文學者的數字賦能需結合該群體的具體特征和需求，從多角度考慮，才能鼓勵他們更多地在人文研究中使用數字技術。比如，年齡較大的學者、傳統人文領域出身的學者技術就緒度相對更低，需要接受一定的技術培訓或通過跨學科合作來完成數字人文研究。本文基于數字人文學者的技術就緒度水平、特征、需求和我國現階段數字人文研究的特點，從平臺設計、技術培訓以及跨學科合作的角度提出相關數字賦能策略，具體見表10。數字人文研究應當“以人文為中心”，人文是數字人文的起點和根本[12]。此外，從數字人文學者的技術就緒度調研結果來看，出身傳統人文領域的學者技術就緒度相對較低。因此，本文關于數字賦能策略的考量會更多從出身傳統人文領域的學者角度出發。

表10 數字人文學者的數字賦能策略

4.1 平臺設計

人文和技術間的沖突是現代社會一直存在的難題，技術有時會被設計者過分關注和泛用，使得人文和技術失去平衡[34]。這種失衡的表現有二：一是傳統的人文意蘊未被表達甚至被破壞；二是技術運用于人文時不夠人性化。從數字人文學者出發，第二點會直接影響他們作為數字人文平臺用戶的用戶體驗，而這關系到他們會不會及愿不愿意使用數字人文平臺。因此，數字平臺軟件在設計之時應更注重人性化，考慮用戶需求和特點，以實現從數字平臺方面對數字人文學者進行更好的數字賦能。從平臺設計角度，筆者提出3個對策。

(1)為不同類型的數字人文學者提供不同的交互界面。在開發數字人文平臺時，可針對不同類型的數字人文學者設定不同的平臺登錄角色，使其獲得與自身技術能力更匹配的交互界面，提升用戶體驗；或直接允許用戶定制化，通過選擇需求和目的獲取個性化的交互界面。比如，針對技術就緒度較低的傳統人文學者設定一個登錄角色，該角色進入的交互界面相對簡單，只擁有該類型學者所需的基本功能；而技術就緒度更高的技術領域學者則可更換角色進入另一個功能齊全但復雜的界面，以滿足更高的要求。

(2)簡化工具或平臺的操作，提供簡單易懂的操作指南。對年長的學者，或難以調整知識結構的人文領域學者而言，適應新技術難度較大。工具或平臺的操作如果過于復雜，將可能對他們的使用造成極大的障礙，或將直接影響他們的使用興趣。因此，可以提供操作步驟更加簡單的工具或平臺(如無需編碼)，同時配以詳細易懂的操作指南以供人文學者自主學習。

(3)設立在線討論社區以供用戶互相交流。即使平臺界面的復雜度、操作的難度能夠調整降低，有詳細的指導說明進行解釋，難免還是會有學者在平臺使用過程中受阻，因為一個平臺在設計之初難以全面考慮用戶可能遇到的問題。因此，開放性的在線數字人文平臺可建立相關的在線討論社區。數字人文學者可在線反饋相關問題或通過他人的問答找到解決方法。

4.2 技術培訓

肖鵬等在探究學術型圖書館館員該如何啟動數字人文項目時指出，不少館員存在“技術畏懼”現象，這種畏懼感影響了許多館員參與數字人文研究的積極性[28]。在數字化時代中，數字技術的使用無法回避。由此，對這些非技術性領域的學者們開展技術培訓，進行“技術補習”是提高學者數字賦能的可行途徑。

(1)開展領域性的數字技術普及講座。針對傳統人文領域的學者可開展一些針對其領域的數字技術的普及講座，提高他們的信息素養，加深對數字技術的認識和了解，建立興趣，從而促進這部分學者將數字技術應用于該領域研究。比如，針對歷史領域開展數字技術的普及講座，幫助該領域的學者認識到有諸如地理信息系統(GIS)、歷史仿真等數字技術可以運用到該領域的研究中，能夠幫助其解決什么類型的問題，從而進一步提升他們的興趣和使用意愿。

(2)組織有針對性的技術培訓活動。盡管許多學者知道相關數字技術，甚至想將其運用到研究中，但往往由于不知道如何使用或復雜難懂、難以自學而放棄。對于業界流行或領域廣泛使用的數字技術，相關機構可定期組織特定的數字技術培訓，幫助相關學者掌握該技術的使用方法。比如，高校的人文學科可邀請技術領域的專家為其學者做相關的技術線下培訓，或組織大家進行線上學習。

(3)調整人文領域的課程體系，逐步加入數字技術相關的課程。許多人文領域在數字技術了解和使用方面存在障礙主要是因為學科差異。過往的人文學科教育界線分明，人文學科的課程涉及的技術課程極少，頂多只是普及性的計算機知識課程。數字時代出身的年輕學者相比上一代學者接受的計算機技術教育已更為廣泛，但依然不夠有針對性。數字人文浪潮下，如果能夠在傳統的人文學科課程體系中加入數字技術相關課程，從學生時代開始進行技術培訓，未來的人文學者自然擁有更高的數字素養和能力。

4.3 跨學科合作

目前不同領域的學者在數字人文研究課題上的合作深度稀缺，但事實上當不同學科領域的學者間建立合作關系時往往可以完成更具深度的研究課題[11]。以傳統人文學者為主導，由他們提出研究問題和需求，其他領域的學者提供支持，從而解決問題或實現創新，是一種理想的數字人文合作模式[12]。

(1)建立數字協調部門，為跨學科合作搭橋。建立數字協調部門，在數據分析、計算機等技術領域和人文領域之間搭建橋梁，促進跨學科合作。譬如，在高校中設立相關部門，或由已有的相關機構承擔這一職能角色(如信息中心、圖書館)，當人文學科的學者在研究上有技術性需求或遇到技術性難題時可以去咨詢該部門，該部門可以推薦相關技術學科的學者與其進行合作。在這樣的跨學科合作中，人文學者不僅能夠更有質量和效率地完成研究工作，也能在合作中逐漸熟悉乃至掌握數字技術，甚至能夠在交流中提出新的想法。這種跨學科合作有助于來自不同領域的數字融合。

(2)設置獎勵和評價機制，調動相關數字人文學者的合作積極性。部分領域的學者在研究中雖然有技術支持需要，但往往出于一些原因沒有較高的跨學科合作積極性。比如，數字人文學者中的圖書館員相比其他專業領域的學者，其學術地位往往低于其他學科專家[35]。有學者認為圖書館員是內容和服務的提供者[36]。這種學術地位的不平等使得圖書館員的合作積極性不高。此外，人文學者的研究一直較為獨立，且現有的獎勵和評價制度主要針對傳統研究而非跨學科的數字人文研究[35]，因此部分人文學者的積極性也不高。如果能設置相應的獎勵和評價機制，改變現有考核評價制度的局限性，則極有可能提升相關數字人文學者的合作積極性，從而解決技術支持需要。

(3)搭建獨立的數字人文物理空間，促進各領域學者跨學科對話。各組織機構(如高校、圖書館)可為數字人文構建一個獨立的物理空間，為各領域的專家學者提供一個方便交流的場所。可以定期舉辦系列研討會，邀請跨學科的專家學者齊聚進行平等交流和對話，分享各自的研究經驗、成果和需求，如人文學者表達其研究過程中的技術需求，相關技術領域的學者給予技術支持。通過這種交流磨合實現人文與技術的相對最優配置。

(4)開展數字人文競賽，吸引跨學科合作形成。相關組織機構可舉辦數字人文競賽活動，主辦方可提供精神和物質雙重獎勵。但要求跨學科組隊報名參與，以吸引跨學科合作模式形成。通過類似的競賽活動，來自人文領域的學者和來自技術領域的專家互相學習交流，既促進人文學者對數字技術的理解和運用，也提升技術領域學者的人文素養。

5 結語

本文對數字人文學者的技術就緒度調研發現，我國數字人文學者現階段的技術就緒度處于中等水平，雖普遍對數字技術持樂觀態度，但也對數字技術的安全問題抱有一定的擔憂。相較而言，傳統人文領域出身的學者技術就緒度更低。由此可見，傳統人文領域的學者更應該成為數字賦能側重的對象。此外，整體情況下，技術就緒度水平對數字人文學者在人文研究中使用數字技術的意愿起正向作用，提高數字人文學者的技術就緒度較為必要。基于數字人文學者的特征、技術就緒度水平和我國現階段數字人文研究的特點，本文從平臺設計、技術培訓以及跨學科合作的角度提出了相關數字賦能策略。

本文具有一定的理論和實踐貢獻。以往的研究僅重視數字人文的相關概念理論、數字人文實踐活動、數字人文的技術等，本文則更加注重數字人文學者本身的特征；基于前人在數字人文領域廣泛的研究成果，本研究對數字技術體系和數字人文學者進行分類，為今后研究提供了理論基礎；基于前人的成熟量表修改設計了適合數字人文學者的技術就緒度測量量表，為數字人文學者的研究提供了新的研究視角和方法；從平臺設計、技術培訓和跨學科合作角度為數字人文學者數字賦能提供了相關策略，對于幫助傳統人文領域的學者更好地擁抱數字技術，推動數字人文領域的發展具有實踐意義。

雖然本研究對數字人文學者的技術就緒度進行了一些研究，但還處于初探階段，存在一些局限性，在未來的研究中可基于此進行更深入的探究，比如自主開發更有針對性的技術就緒度量表，基于技術就緒度對數字人文學者進行更具體的分類研究，基于行動者網絡等定性方法提出更有針對性的數字賦能策略。

致謝感謝上海圖書館（上海科學技術情報研究所）、南京圖書館、南京博物院、南京大學、復旦大學、南京師范大學的老師和同學對本研究的支持！