文獻計量學視角下的全球數字人文發展現狀研究

段力萌 魏 鳳

（1.中國科學院武漢文獻情報中心 武漢 430071；2.中國科學院大學經濟與管理學院圖書情報與檔案管理系 北京 100190；3.科技大數據湖北省重點實驗室 武漢 430071）

1 引言

數字人文（Digital Humanities），又稱人文計算（Humanities Computing），是由人文知識、計算機網絡基礎知識、數據分析和可視化技術以及算法模型等多種知識和技術相融合而發展形成的新興跨學科研究領域[1-5]。近年來，云計算、大數據、機器學習以及人工智能等新興技術的發展，為人文科學、自然科學和社會科學都帶來了巨大的變化和影響[6-7]。數字人文在全球大數據浪潮與技術革新的背景下應運而生，給傳統的人文科學、自然科學和社會科學的研究提供了新的研究方法和研究范式[8-9]。數字人文的發展，既是數字時代信息技術向社會各行業各領域全面滲透在人文科學領域的具體體現，也是人文科學自身響應時代發展要求，對思維模式、研究范式、研究平臺等進行變革的有益嘗試[10-12]。2018 年，伴隨著數字中國理念的興起和哈佛大學中國歷代人物傳記資料庫（CBDB）的示范效應，數字人文研究進一步受到中國人文學界的關注，催生了眾多領域的新研究，成為了2018 年度中國十大學術熱點之一，也成為了高校圖書館支撐與參與學術研究的新路徑[13]。

分析全球數字人文的研究現狀和發展趨勢，能夠把握當前數字人文領域的研究熱點，有利于推動國內在該領域的發展。本文運用CiteSpace 和Derwent Data Analyzer（TDA）對數字人文領域全球的文獻資源進行計量分析和挖掘，旨在揭示數字人文領域的研究趨勢以及各個國家、地區以及機構對該領域的研究現狀；文章還對全球數字人文領域的國家、機構和作者的合作網絡關系以及當前研究熱點進行分析，為促進我國數字人文領域的發展，提高數字人文研究水平提供意見和建議。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

文獻計量分析主要通過Web of ScienceTM核心合集數據庫進行，Web of ScienceTM核心合集數據庫是全球獲取學術信息的重要數據庫，收錄了各個學科領域中最具權威性和影響力的學術期刊、會議論文集以及學術著作[14]。筆者以“數字人文”和“人文計算”作為關鍵詞，檢索式為“TS=（Digital Humanities OR Humanities Computing OR （Computing in the Humanities））”進行檢索。檢索時間截至2019 年7月25 日，共檢索出1 610 條記錄。

2.2 分析工具和方法

為了反映數字人文領域的全球發展態勢與分布狀況，本文以全球數字人文領域文獻為研究對象，開展數字人文領域的發展趨勢分析。為了針對數字人文領域開展相關研究，本文主要采用了文獻調研法、文獻計量法和可視化分析等方法。①文獻調研法：開展數字人文領域論文調研，了解數字人文領域的相關研究內容；②文獻計量法：通過對文獻信息的檢索，對數字人文領域的發展趨勢、國家、機構等分布狀況開展文獻計量分析；③可視化分析：主要應用CiteSpace 和Derwent Data Analyzer 分析工具。 CiteSpace 是用來分析和可視共被引網絡的Java 應用程序，著眼于科學分析中蘊含的潛在知識，是在科學計量學、數據可視化背景下逐漸發展起來的一款軟件[15]。Derwent Data Analyzer?是一個具有強大分析功能的文本挖掘軟件，可以對文本數據進行多角度的數據挖掘和可視化的全景分析[16]。

筆者通過分析數字人文領域的研究趨勢、主要國家、地區和機構以及學科、來源期刊，并進一步對全球數字人文領域的國家、機構和作者的合作網絡關系、高被引論文進行探討，研究了數字人文領域關鍵詞、突現詞，以期把握目前數字人文領域的研究熱點和新興研究領域。

3 研究結果

3.1 全球數字人文研究趨勢及現狀分析

3.1.1 研究趨勢

數字人文領域出現的首篇文章是Duro A 在1968 年發表的《意大利的人文計算活動》（Humanities Computing Activities in Italy）[17]。該文描述了人文計算領域的先驅——意大利著名人文學者Roberto Busa 在20 世紀40 年代開始利用計算機分析文學文本，將計算機作為人文研究和社會科學的一種輔助手段[18]。該研究表明數字人文的產生本質上屬于一種方法論和研究范式的創新，其目標是將現代信息技術融入傳統的人文研究與教學過程中，從而在根本上改變人文知識的獲取、標注、比較、取樣、闡釋與表現方式[19]。根據圖1，可將數字人文領域的發展分為3 個階段：

圖1 全球數字人文領域Web of ScienceTM 核心合集論文年度分布圖

（1）第一階段：1968—2000 年。該階段發文量比較少，年均發文量均在10 篇及10 篇以下，處于理論積累期。該階段的計算機技術多用來處理人文資料，進行知識生產，主要進行人文知識的電子和數字化保存，使得知識的載體發生了根本性變革。

（2）第二階段：2001 年—2010 年。該階段發文量有了明顯增加，年均10 篇，到2010 年，發文量更是高達54篇，處于數字人文發展期。該階段發文量顯著增加受益于2001 年4 月布萊克維爾出版社（Blackwell Publishing）首次出版了一部以“數字人文”為書名的圖書《數字人文指南》（Companion to Digital Humanities）[20]。在此期間，數字人文組織聯盟（Alliance of Digital Humanities Organizations，ADHO）于2005 年成立[21]， 2007 年成立了國際數字人文中心網絡（centerNet）[22]，數字人文相關的組織和研究中心也相繼成立[23]。除計算機科學外，信息科學與圖書館學、文學、語言學等眾多學科也開展了數字人文研究。

（3）第三階段：2011年至今（2019年的數據還不完整）。發文量呈現快速增長的趨勢，處于數字人文發展的高速增長期。該階段出現大規模數字人文研究者，自從2010 年數字人文的概念正式被提出以來, 多個專業領域對它的關注和研究一直呈現上升的趨勢[24]。

3.1.2 國家和機構分析

（1）國家和地區分布

圖2 數字人文領域文獻的Top 10 國家/地區分布

根據國家、地區的分布情況（圖2—3），可以發現數字人文領域發文量最多的國家分別為美國和英國，占比分別達到32.86%和13.91%，二者已經超過了總發文數的40%。除此之外，數字人文領域研究成果最多的分別為德國（126 篇）、加拿大（95 篇）和意大利（74 篇）。中國在數字人文領域的發文數量為38 篇，排在第10 位。數字人文研究在全球范圍內均有分布，分布于76 個國家和地區。由于歐洲擁有多個數字人文領域的科研中心和聯盟，所以發文熱度較高的國家大多在歐洲，但是學術研究的重心卻是美國。中國在數字人文領域的研究成果比較少，仍有很大的發展空間，因此仍需加強在數字人文領域的科研投入。

圖3 數字人文領域文獻的國家/地區分布圖

（2）機構分布

通過對全球數字人文領域Top 10 的發文機構進行分析（圖4），可以發現英國的倫敦大學發文量最多，一共為103篇，占總發文量的6.40%。倫敦大學學院和倫敦國王學院是倫敦大學的主要發文機構，前者共發表47 篇論文，后者發表了44 篇，發文量總和占倫敦大學在數字人文領域總發文量的88%，可見這兩個機構是倫敦大學在數字人文領域的主要研究機構。發文量排名第二的機構是美國的加利福尼亞大學，發文數量為36 篇，其余的8 所機構分別為英國牛津大學、美國得克薩斯大學、美國伊利諾伊大學、美國紐約城市大學、美國印第安納大學、美國佛羅里達州立大學、荷蘭烏德勒支大學、美國馬里蘭大學帕克分校，發文量分別為24 篇、23 篇、22 篇、18 篇、18 篇、18 篇、18 篇、17 篇。

圖4 數字人文領域文獻的機構分布圖

全球數字人文領域發文TOP 10 的機構中，英國的倫敦大學高居榜首，其次是加利福尼亞大學，牛津大學緊跟其后，處于第三。全球發文前十的機構中，美國7 個，英國2個以及荷蘭1 個。與圖2—3 相呼應，美國的發文量和機構數量均遙遙領先，科研產出最多，也是在全球數字人文領域活躍度最高的國家。其次是英國，其中英國倫敦大學系統的倫敦大學學院和倫敦國王學院走在數字人文領域研究的前列。印第安納大學發文總數為18 篇，其中印第安納大學布魯明頓分校在數字人文領域的發文總數達到了16 篇，它是印第安納大學主要的發文機構。在全球TOP 10 的機構中，沒有出現中國的機構。

通過對全球數字人文領域的文獻分布國家和機構進行分析，可以看到，數字人文的研究受到全球頂尖大學的關注，是全球關注的熱點研究領域。中國目前在數字人文領域的研究文獻量相對不多，國內需加強對數字人文的研究。

3.1.3 學科分布分析

圖5 數字人文領域文獻的學科分布圖

通過分析數字人文領域文獻的學科分布情況，能夠了解數字人文領域的研究主要集中在哪些學科領域，從而揭示其研究所具有的交叉性與前沿性。

圖5 顯示，數字人文領域的研究成果主要集中在計算機科學（674 篇，41.86%）、圖書館學和信息科學（380 篇，23.60%）領域，同時還分布在藝術人文及其他專題、工程、教育教學研究、語言學、社會科學及其他專題、傳播學和文學等共86 個研究領域。這說明目前數字人文領域的研究集中在計算機科學和圖情領域，同時還在多個學科中活躍，展現出數字人文多學科交叉的特色。

3.1.4 來源期刊分析

圖6 數字人文領域文獻來源出版物分布圖

表 6 展示了數字人文領域被Web of ScienceTM核心合集數據庫收錄的論文發表TOP 10 的期刊。排名靠前的期刊分別為Lecture Notes in Computer Science（計算機科學會議論文集，80 篇），由牛津大學出版社出版的Literary and Linguistic Computing（文學與語言學計算，58 篇）以及Digital Scholarship in the Humanities（人文學科數字獎學金，56 篇），除此之外，還有Computers and the Humanities（計算機與人文科學，36 篇）、Debates in the Digital Humanities（數字人文的爭論，30 篇）等。這說明數字人文領域的文獻多數是在計算機科學領域、文學與語言學領域以及人文科學領域的期刊投稿和發文。這些領域是數字人文研究的重點領域，數字人文在其他領域雖然也有涉及，但是數量比較少，還存在著較大的發展空間。

圖7 數字人文領域Web of ScienceTM 核心合集論文國家合作網絡圖

3.2 全球數字人文領域合作關系分析

3.2.1 國家和機構合作關系分析

圖8 數字人文領域Web of ScienceTM 核心合集論文機構合作網絡圖

由圖8 可以看出，合作最頻繁的機構是英國倫敦國王學院和牛津大學，但尚未形成比較完整和成熟的機構合作鏈。機構之間的合作比較零散，多是參與數字人文聯盟和組織的成員機構之間的合作。英國倫敦國王學院對數字人文議題表現積極的同時，也展現了積極合作的態度。

3.2.2 作者合作關系分析

從發文作者和作者合作網絡圖（表1 和圖9）來看，數字人文領域還沒有出現最具權威的研究人員。在Web of ScienceTM核心合集發表論文的3 341 位學者中，發文僅1篇的學者有2 959 位，占總發文學者數量的88.57%；發文量為2 篇的學者有251 位，占總數的7.5%；發文量在3 篇及3 篇以上的有131 位學者，只占總數的3.9%。5 位學者的發文量超過了10，分別為倫敦大學學院的Nyhan J（15篇）、Flinn A（14 篇）、Terras M（12 篇），英國華威大學的Warwick C（15 篇）和美國克雷頓大學的Kokensparger B（11 篇）。其他發文量相對較多的學者有倫敦國王學院的Blanke T（9 篇）、Mccarty W（9 篇），美國亞利桑那大學的Carter BW（8 篇），美國得克薩斯大學的Furuta R（8篇）以及倫敦大學學院的Blandford A（7 篇）。全球數字人文領域發文量TOP 10 的作者均來自英國和美國，可見美國和英國在數字人文領域具有絕對優勢地位。

表1 數字人文領域Web of ScienceTM 核心合集論文TOP 10 作者

圖9 數字人文領域Web of ScienceTM 核心合集論文作者合作網絡圖

TOP 10 作者中有4 位來自于倫敦大學學院，再結合全球數字人文領域作者的合作網絡圖來分析，揭示出數字人文研究呈現出的合作為項目合作和同一學校研究人員的合作，合作強度并不大，更多的學者側重于獨立研究。數字人文作為交叉學科，最好是能夠多學科融合研究，增強合作能力，不斷在熟悉的領域進行新的創新，同一方法應用在不同領域進行創新研究。

3.3 全球數字人文領域高被引論文分析

高被引論文是ESI 中按學科領域和出版年統計的被引次數排名前 1% 的論文（Article 和Review）[25]，在數字人文領域共檢索出8 篇高被引論文。

由表2 所示，最高被引的是2011 年美國學者聯合發表的《iPlant 協作：用于植物生物學的網絡基礎設施》（The iPlant Collaborative: Cyberinfrastructure for Plant Biology）[26]，被引頻次高達201 次。該文主要描述的是美國國家科學基金會資助的一個項目iPlant Collaborative（iPlant），旨在創建一個創新、全面和基礎性的網絡基礎設施，以支持植物生物學研究。iPlant 在開發的是網絡基礎設施，允許不同領域（包括植物生物學）的科學家以新的方式應對重大挑戰，激發和促進跨學科研究，促進生物學和計算機科學研究的相互作用，培養下一代科學家在研究和教育中使用計算機及網絡基礎設施的問題。滿足人類對農業和森林產品的預期需求以及對自然生態系統可持續管理的期望將需要信息技術應用的協同作用。

表2 全球數字人文領域的高被引論文

其次是意大利、美國以及德國等國家的多名學者于2016 年發表的被引頻次為169 次的《人造夜空亮度新世界地圖集》（The new world atlas of artificial night sky brightness）一文[27]。該文提出將計算機技術應用到光污染領域，由于在全球范圍內缺乏對光污染規模的量化，為了克服這個問題，它提供了人造天空亮度的世界地圖集，利用自制的光污染傳播軟件，使用新的高分辨率衛星數據和新的精確天空亮度測量值進行計算。

3.4 全球數字人文領域關鍵詞分析

3.4.1 研究熱點和前沿

從文獻統計的子主題統計圖以及基于數字人文領域關鍵詞生成的圖譜（圖10 和圖11）來看，數字人文領域研究的熱點為：Digital Humanities（數字人文概念）、Humanities（人文概念）、Science（科學）、Ditital Libraries（數字圖書館）、Information（信息）、Culture（文化）、Digital History（數字歷史）、System（系統）、Big Data（大數據）、Collaboration（協作）、Artificial Intelligence（人工智能）、Model（模型）等。可見，數字人文作為一門跨學科研究，主要利用計算機系統、科學技術、人工智能、大數據等對人文、圖書館、歷史、文化以及政治等進行研究。目前廣泛參與的主要有計算機科學、圖情領域、歷史學、政治學、傳播學、文學以及藝術學領域。

圖10 全球數字人文領域的子主題分布圖

圖11 基于CiteSpace 的全球數字人文領域的關鍵詞圖譜

3.4.2 研究前沿和新興趨勢分析

表3 顯示，在數字人文研究領域，2010 年 Digital Humanity 突現值為5.73，這是因為從2010 年數字人文的概念正式被提出以來, 多個專業領域對它開始了關注和研究[28]。

近三年在數字人文領域首次出現的幾個主題詞主要有：Introductory Programming（編程入門）[9]、Python Assignment （Python 任務）[6]、Programming Assignment （編程任務）[6]和Digital Heritage（數字遺產）[5]。可見，數字人文領域的研究和計算機科學與人文科學研究的熱點保持高度一致，Python 作為近幾年科學計算和數據處理的熱門語言，與數字人文相結合，能更好地為人文科學服務。

表3 數字人文文獻關鍵詞共現頻次和中心度

在表4 和表5 中，評分最高的新興主題詞、組織，其出現次數基于新穎性、持久性、社區和成長性來計算。高評分主題詞顯示最近的使用率與數據集內的基線相比有所上升。高評分的組織經常使用高評分主題詞。通過對數字人文近三年的新興主題詞和組織機構進行分析，我們可以看出，知識、傳播學、數字獎學金、可視化和數字歷史是目前的前沿研究。美國的伊利諾伊大學、德國的萊比錫大學、美國的德雷克塞爾大學以及紐約大學等是近幾年研究數字人文的新興組織機構。

表4 數字人文領域近三年出現的主題詞以及新興趨勢得分

表5 數字人文領域近三年出現的組織機構以及新興趨勢得分

4 研究結論及建議

4.1 加快國內數字人文研究的建設

國外20 世紀60 年代開始數字人文相關的研究，目前已經日漸成熟，相關的研究方法、工具和數據庫以及軟件、平臺層出不窮，而我國目前仍處于數字人文研究的起步階段。因此，我們要充分借鑒國外的數字人文研究發展歷程。

加快建設數字人文研究中心和團隊。國內最早的數字人文機構是2011 年武漢大學建立的數字人文中心，2016年北京大學和2017 年南京大學相繼建立數字人文小組。在項目化、合作化的大趨勢下，國內開展數字人文研究，要做好數字人文機構和團隊建設，這樣才能更好地為數字人文項目服務，完成更有意義的數字人文研究。

多開展數字人文相關的學術活動、工作坊和相關培訓。開展任何領域的研究都需要交流活動和合作。因此，國內各機構和高校應該充分發揮自身優勢，利用人才優勢，積極開展活動交流和在數字人文領域的實踐，加強國內學者對數字人文領域的了解和探索，爭取形成國內的數字人文作者合作網絡。

加深對數據人文平臺、數據庫以及模型的研究。筆者通過分析全球數字人文的高被引論文，發現國外對數字人文的研究多是建立一個強大的網絡基礎設施或者是在一個新的領域建立圖集、平臺和模型，為后續的研究提供便利。國內應該充分借鑒此經驗，在進行數字人文研究的同時，保留研究過程中的平臺數據，對非結構化的數字文本內容按照某種使用目的進行結構化標注，建立專業領域數字人文研究的數據庫以及模型，為數字人文的后續研究者提供便利和服務。

4.2 促進數字人文領域研究者的合作

全球數字人文領域已形成了以英國和美國為中心的合作網絡群，英國和美國作為數字人文領域研究的先行者，其組織機構也有比較頻繁的合作。這也給國內的數字人文研究者帶來了啟示。

加強機構內部人員合作。這是目前國內外最常見的合作形式。不過目前合作多是在同一項目組或同一部門的研究者之間進行，仍然缺乏跨部門合作和跨專業合作的研究，未來應該加強機構內部不同部門、不同學科之間的合作。

加強跨學科合作。數字人文領域的研究集中在計算機科學和圖情領域，同時還在多個學科中存在，展現出數字人文多學科交叉的特色。國內的數字人文參與者應該加強跨學科合作，積極促進該領域學者的合著率。具體措施包括：①引入新的工具、方法解決傳統的人文問題。計算機科學領域的研究者根據人文學者的研究需求定制一些工具和軟件，引導人文學者使用并提出意見，通過不斷迭代共同優化工具和軟件，使其適應人文學者的需求，并供有類似需求的其他學科學者使用。②建立跨學科的橋梁。在不同學科之間進行的跨學科合作中，圖書館可以充分發揮優勢，充當“連接者”的角色。人文學者的數字技術短板，不僅體現在不會使用技術，也體現在思維方式 上[29]。因此，圖書館可以向人文學者普及人文領域常用的數據庫、數據集、數字工具等，同時向數字技術學者普及人文知識和需求，成為兩者之間進行跨學科合作的橋梁。可以充當該角色的還有雜志社、各種系統軟件供應商以及各大學會、學術中心和組織。③爭取政策支持。國家基金會或者立項組織開展數字人文項目征集，能夠從大方向上給予指導和支持。

開展跨機構合作。目前國內的科研合作大都是一種互利性的行為，跨機構合作越積極，說明相關領域的研究活動越活躍[30]。數字人文作為一個多學科交叉領域，進行跨機構合作可以更好地利用多機構的資源和基礎設施，促進科研成果的產出。

進行跨國家/地區合作。借鑒英國和美國的數字人文發展，進行跨國家/地區合作能有效促進國內數字人文的發展。近些年來，國內的數字人文得到了初步發展，但是全球性合作的機構中心還相當短缺。因此，國內數字人文領域研究者要全面推進跨國家/地區的合作，做好以下幾項工作：①加強國內機構特藏資源的共享和利用，用更開放的態度將特藏資源與其他國家的專家學者分享并充分挖掘其價值；②鼓勵國內學者走出去，與數字人文領域的先進交流、溝通，積極參加國際學術會議、論壇和工作坊等；③吸引國外學者走進來，使各個專業領域的期刊面向全球，向國內外數字人文領域內的專家約稿，實現學術成果全球共享，同時提高國內數字人文領域研究產出的水平。

4.3 把握研究前沿，實現資源再生和資源共享

數字人文領域研究的新興趨勢顯示，數字人文領域近期主要關注的研究方向是：①知識的傳播和共享；②新技術、可視化技術和數字化的新應用領域；③數字化技術、數字遺產以及數字化圖書館的深度建設。我國應加快國內數字人文研究的建設，促進數字人文領域研究者的合作以及把握數字人文領域的發展方向，立足于本身優勢，開展具有中國特色的數字人文研究。我國應該在數字人文發展迅猛之時，把握好數字人文發展的趨勢和各種資源的流向，在數字人文的浪潮中找準自己優勢，占據主動地位。數字化技術應得到更好的挖掘和利用，以促進資源再生和資源共享。

5 結語

本文通過文本挖掘軟件TDA 和科學計量軟件CiteSpace對全球數字人文研究領域的文獻進行分析，并直接運用Web of Science 的TXT 全紀錄格式，降低了數據清洗、數據處理和分析的難度。不足之處是未將國內外的研究進行對比，以便更好地為國內數字人文領域研究提供更有針對性的意見和建議。中國在數字人文領域的研究和其他國家還存在較大的差距，學者之間也未形成良好的合作網絡。因此，中國在數字人文領域的研究還有很長的路要走。我們希望通過對數字人文領域的研究前沿和新興趨勢進行分析，給中國數字人文領域的發展帶來有意義的啟示和影響。我國對數字人文領域的關注日漸增多，相信在不遠的未來，中國可以在全球數字人文領域占據更重要的位置，中國學者也會在國際舞臺上發揮越來越重要的作用。

（來稿時間：2019 年9 月）