(然而實際上) 並非如此，我從事的只是它經典化了的一小部分作品，它們甚至占不到(這個歷史時期和歐洲此地)已出版文學的百分之一，而且，有些人讀得比我更多，但關鍵在於有 3 萬種英國 19 世紀小說還並不在這個範圍內，或者是 4 萬、5 萬、6 萬，沒有人真正知道到底是多少，沒有人真正閱讀過它們，也不會有人去讀遍它們。

而除此之外，我們尚有法國小說、中國小說、阿根廷小說、美國小說等等， 讀得“更多”總是一樁好事，但卻並非解決之道，③作為一名普通讀者，去讀完民族文學的極小一部分都不過蜻蜓點水，更不要說世界文學了， 這一數量上的門檻也體現為質上的不同:

閱讀多了便會產生不同的感受和觀察， 在莫瑞蒂看來，解決的辦法是遠離“細讀”傳統，發展出一種新的“遠讀” (Distant Reading) 模式，通過量化的方法，對龐大的文本體系中的類別因素和形式元素作出解釋， 莫瑞蒂的遠讀概念直接來源於法國年鑒學派，特別是費爾南德·布羅代爾 (Ferdn and Braudell) ，這與梁啟超關於“歷史統計學”的提議驚人地不謀而合， 也許正是由於莫瑞蒂的文章出現在由互聯網帶來的新一輪全球性理想主義的巔峰時期。

或者，由於莫瑞蒂已經是一名文學研究界的傑出批評家。又或者，由於他方法範圍上的激進色彩，“遠讀”的概念成為某種信號，喚起了人文學界思考大問題的雄心， 這篇文章預言了以計算機和“大數據”來考察文化體系的做法， 對此，更為清晰的描述體現在他的《地圖、圖表、樹形圖———文學史的抽象模型》(Graphs，Maps, Tress Maps: Abstract Model for  Literary History，2007)一書中，在現今西方，此書已是任何一位預備成為比較文學和世界文學學者的必讀書了，“遠讀”概念的關鍵在於對文學研究中“ 證據” 之本質的理解， 正如馬修約克斯 (Matthew Jockers)———一位愛爾蘭文學學者和數字人文界的領先者所說的:

數字圖書館和海量圖書數字化的時代，“證據”的本質已經大大地改變了， 這並不是說我們不再讀書去搜集和記錄它裏面的隨機性的“事實” ，而是在強調，大量數字語料庫提供給我們前所未有的文獻記錄，也要求一種新形式的證據搜集方式與意義生成過程， 21 世紀的文學學者不能再滿足於軼聞式的證據，不能再從那些少量的、即使可以稱為“代表性”的文本中得到隨機的“事實” ， 我們發現的那些有意思的東西，我們必須努力將它們放置在文本的上下文中去理解，這些上下文包括大量“不那麽有意思”的文本，④一個人如果要就長篇小說、某種文類或一個文學主題作一個論斷的話，就需要讀多於一小部分樣本的文本。

我們通常將這一小部分樣本文本稱為文學經典，然後以此出發，對整體範圍上的文學檔案作出一項判斷，然而，莫瑞蒂、約克斯， 以及其他“遠讀”的提倡者們強調的是，遠讀並非是為了替代細讀，而是為了更好地補充或增多細讀。① 這兩種方法可能互相補充，也許有時候並不那麼明顯。

但已經很大程度上促進了計算機分析在人文學中的傳播了。事實上，與“人文計算”對文學研究的微小影響相比，“數字人文”被轉換為更容易為人所習慣接受的“遠讀”概念。盡管(或者說也許正是因為如此) “數字人文”自身界定模糊，且對於人文學本質的實際影響仍不甚清晰 (有關這一點，我們在將來的專欄討論中會涉及) 但在很多文學和歷史學系，這幾乎已成為主流。②

如果我們將數字人文置於“人文計算”的譜系中，會更明顯地看到一次根本性的範式改變人文計算處理的是“假設測試與材料證實” 。在數字人文中，人與計算機是“共同負責解釋行為的ꎬ包括提出假設、觀察、發現、分析、測試再次提出假設等材料證實(已經經歷了)從測試或證實到開始正式使用的階段”③。第二種形式的使用數據ꎬ更接近於傳統文學研究的創造性活動、相對自由的分析及其思索性的本質。如此說來，便到了將目光轉向數字人文研究成果的時候了。


四、研究領域現狀:擴張和多樣化

數字人文領域迅疾地變化著，變得更具整合性和擴展性，但是它的邊界卻並非總是那麽清晰:除了歷史學和文學史，它看起來還肯定包括書籍史、文學社會學、傳播學，以及社會網絡理論， 但有時，數字人文也包括了新的研究路徑，諸如更寬泛意義上的“平臺研究” “軟件研究” “媒介研究” ，以及新型的信息管理，像文本編碼、數據挖掘和其他形式的數據分析等， 它也從其他發展成熟的領域，諸如語言學、計算機科學、統計學、社會學、政治科學那裏吸取了相當多的經驗，在較少程度上也與遺傳學與生物學相關， 總體上說，針對數字人文的定義或範圍，學者們很少有統一的意見———很多從事數字人文的研究者們也傾向於完全避免回答數字人文是什麽的問題， 在一篇題為《數字人文的意義》 ( “ Ｔｈｅ Ｍｅａｎｉｎｇ of ｔｈｅ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｈｕｍａｎｉｔｉｅｓ” )④的文章中，加州大學聖芭芭拉分校英語文學學者艾倫·劉(Ａｌａｎ Ｌｉｕ)教授分析了斯坦福大學“文學實驗室”最近出版的一篇“小冊子” ，以此來指出今日數字人文工作的四種共同的特征:

( 1)使用已經存在的數字語料庫，“這意味著，(這種工作)並不屬於以往常規意義上的數字化、文本編碼、出版或存檔——而是處理和分析已經建設好的數據庫” (411) 。

(2)使用量化或模型的方式來規劃人文研究領域中的問題。

(3)選擇一個特定的學科去設計項目:正如艾倫·劉教授指出的，數字人文的方法在從歷史學到文學研究不同的學科中使用，產生不同的結果。