作者：王兆鵬，系國家社科基金重大項目“漢魏六朝文學編年地圖平臺建設”首席專家、四川大學文學與新聞學院講席教授

面對空間分散、時間分離的海量文獻，人文研究如何破除只見樹木不見森林的學術屏障，發現未曾涉及的關聯并解決更多深層次問題？數字人文給我們提供了有效途徑和有益啟示。基于數字技術開發建構的數字人文知識平臺，數據容量大，可以把分散的海量文獻聚類集成，便于以快捷的字詞檢索甚至語義檢索搜羅所需資料，提高文獻資料使用的廣度、深度和效度，還可以把碎片化的資料轉化為結構性和關聯性數據，以發現其間的多元關聯和深層聯系，進而發現以前無法觀察到的潛在的、隱含的諸多問題。

新思路與新方法

學術研究中，既有宏觀層面學科發展的大問題，又有微觀層面個案個例的小問題。無論哪種，只要注意“瞻前顧后，左顧右盼”，在閱讀和實踐的雙向互動中尋找問題，就會有新的發現。

“瞻前”就是回顧過去，在總結已有研究成果的基礎上發現問題。人文學科特別重視文獻積累，既要關注前賢時彥解決了什么問題，更要留意和發現還有哪些問題沒有解決、學科發展過程存在什么問題。比如，20世紀80年代以前，中國古代文學領域重視作家個體研究，而不太關注作家群體研究；對個體作家的創作歷程、藝術特點相對熟悉，而對同一時期作家群體共同的創作心理、藝術追求和審美趨向缺乏了解。于是，部分學者開始嘗試打破這種研究格局，以詞人群體研究為中心，把各個時期的詞人群體放在同一線索、同一層面上考察，以清晰地描述唐宋詞史的發展進程，探索推動文學史研究從感性把握到理性闡釋的轉型。

“顧后”就是面向未來，以合乎學術發展趨勢的路徑發現問題。要想把握學術發展趨勢，人文學者要做到“左顧右盼”，關心相鄰學科或相關研究領域在研究什么新問題，理論上、方法上有什么進展和突破，是否可以吸收借鑒到本學科。比如，20世紀八九十年代，傳播學和接受美學理論傳入中國，啟發古代文學研究從作家、作品兩個維度轉向作家、作品、傳播和接受四個維度。21世紀以來，文學傳播和接受研究業已成為文學研究新的增長點。與此同時，計量歷史學和計量文獻學理論在國內興起，啟示文學研究注重定量分析，突破停留在定性分析層面的老路子。如今進入大數據時代，文學史的計量分析已逐漸成為學術熱點，為文學研究帶來大量的學術增長點。這些都是對學術發展趨勢的敏銳把握和主動結合。

人文學者天生帶有發問人、追問人的底色。在研究實踐中，一個有效的發現并探尋具體問題的方法，是不斷地追問“是什么”“怎么樣”“為什么”。文學史上許多現成的觀點、結論，只要追問其究竟是什么情況、怎樣形成這種情況、為什么會形成這種情況，厘清某個事件、現象的“來龍去脈、前因后果”，就會發現其中仍有很多未解之謎。比如大家耳熟能詳的蘇軾烏臺詩案，經過近年來中外學者不斷地追問“蘇軾究竟違反了哪些法令，被捕后經過了哪些部門的審訊”“不同部門之間是如何判決和較量”“最終蘇軾為什么會貶到黃州”等，深化了文學界對元豐年間政治環境的認識，得出了對蘇軾人生轉折和詩風變化的新理解。又如辛棄疾生擒張安國事件，當追問深究“這個事件發展的過程如何、原因是什么”“辛棄疾是在什么情況下完成這一壯舉的”等問題之后，也有許多新的發現，加深了對辛棄疾人生規劃意識、軍事思想及其特殊時代環境的深層理解。

引導新興技術的應用

在人文研究與新興技術手段不斷融合的當下，問題意識仍然起到決定性的引導作用。人工智能大模型只是一種技術手段，訓練有理解能力、分析能力、判斷能力和生成能力的模型是為了幫助我們更好地解決學術研究的實際問題。

應當意識到，生成式大模型的技術進步實際上對人文學者的問題意識提出了更高要求。就擁有知識、信息、史料的容量而言，個人無法與大模型匹敵。但大模型只能提取和整合已有知識，提供過往的有關資料和解決問題的經驗性路徑。至少在現階段，它還不能發現和解決未知的和未曾解決的問題，更無法提出引領學術研究的新問題。要言之，大模型等通用人工智能可以幫助我們解決問題，但無法代替我們發現問題，擁有問題意識的我們才是指令發出者和結論決定者。

問題意識建立在堅實的學術基礎之上。過去我們常說，做學術研究需要才、學、識，沒有豐富的學問修養、深厚的專業造詣，就不可能有卓越的洞見去發現所從事學科和研究領域的新問題。問題意識與研究增長點是互為因果的關系，問題意識會催生新的增長點，而新的增長點又會引發更多的問題和需求。比如，人文學科那些此前未能解答的疑惑，如今通過數字人文得以明晰；數字人文助推研究不斷深化拓展，幫助我們發現許多未能發現的新問題。在跨學科視野上，大模型打破學科界限，使不同學科知識深度交叉融合，從而幫助人文學者發現以前未曾關注的問題和研究面向。原本分散的海量文獻資料被轉化為聚類大數據，虛擬現實等技術手段將數據轉化為可視化圖形、圖像，有利于潛在問題的發現。如將作家經行地點與數字地圖結合呈現出的行跡地圖，可以描繪古代的交通路線，推動文學與交通的關系探討；由作家之間交往數據轉化而成的社網圖，可以直觀感受個體作家之間的友誼深淺以及作家群體的人際網絡，深化對文學場域、文壇生態的認識。

數字人文研究不僅使既有問題得到深化和解決，更能使未知問題不斷被發現和提出。新興技術與人文研究在這種良性互動中相互促進，為人文學科發展注入源頭活水。