讲座纪实 | 人工智能背景下的数字人文与计算文学批评

AI时代的数字人文与文学计算批评

2026年6月11日，中国社会科学院大学“之和知”午间学术沙龙（第二十六期）“AI时代的数字人文与文学计算批评”顺利举办。本次讲座由中国社会科学院大学科研处主办，我校美育中心、文学院、马克思主义学院阐释学研究中心联合承办，特邀中国社会科学院文学研究所数字信息研究室负责人、数字人文与计算批评实验室负责人赵薇副研究员主讲。讲座由中国社会科学院大学文学院赵菁副教授主持，全校六十余名师生到场参与交流。

赵薇老师首先界定数字人文的学科属性，指出它是技术驱动下的学科交叉领域，以量化建模和借助模型来推理、论证为核心研究方式，并对远读（distant reading）的学术发展历程进行介绍。赵老师指出，国内数字人文经过长期积累，在AI浪潮中迎来快速发展，但也存在现实瓶颈：量化研究成果认可度不足，很难和传统文学细读体系相融，如何让数字方法真正服务文学研究是当下核心课题。

接着她梳理研究方法的演变，对比远读与文学计算批评。远读依靠大数据统计长时段把握文学史宏观走向，解决了人力无法阅藏海量文献的难题，不过只能做浅层数据描述，甄别特殊文本的能力薄弱。文学计算批评实现迭代升级，构建“数据—模型—细读—理论”循环：依靠模型筛选特殊文本，再以传统细读校准修正模型，让技术量化和人文思辨彼此支撑、互补增效。

面对AI带来的新挑战，赵薇老师剖析两大核心难题：深度学习算法存在黑箱特性，无法溯源至具体特征层面，降低了人文研究的可解释性；不少研究者过度依赖工具，丧失学术主体性，变成算法的辅助者。对此她提出解决方案：人文学者要学习基础统计、简易建模知识，读懂算法逻辑；采用“可变焦阅读”，兼顾宏观量化全景与微观文本精读；坚守文学本位，将个人审美感悟、反思意识贯穿建模、分析、阐释全过程，实现人和算法良性协同。

讲座搭配两组团队实践案例具象讲解如何从建模走向推进文学理论研究。第一个案例介绍研究团队有关美国20世纪生态批评话语与生态小说写作之关系的研究。此研究在生态批评文集中找到489个高频关键词，计算这些关键词的词频序列在哥特小说、科幻小说、战争小说等对照组之间的相关性；之后对相关性的效度进行检验，再去细读几类极值文本，展现作为泛生态性之表征的生态话语跨越多种亚文类边界的历史趋势，并重提“作为生态批评的科幻文类”这一概念。

第二个案例涉及中国文学研究领域，赵薇老师展示了如何通过训练可解释的机器学习分类器，完成对现代汉诗节奏问题的研究。研究首先对三千余个新诗和散文诗样本进行音组标注，得到35万个音组。之后设计“句间组合”与“句内组合”（JN）这两种音组组合的表示法分别统计每个文本的顿组合特征，再让分类算法分别学习这些特征在两类文本中的分布，进而发现对于分别区分两类文本最高的特征，经过多次模型检验，在观念的层面重构了现代汉诗节奏层级的可能分布情况。研究最终的重心落在了如何借助这些高贡献度特征返回历史脉络中，对典型诗行与新诗格律、二十世纪的新诗散文化、新民歌的民族形式基因，以及什么是散文诗等诗学遗留问题展开思考。

讲座结尾，赵薇老师总结数字人文的立足根本：文本细读永远不能舍弃，唯有坚守文学本位，才能搭建稳定完整的“数据→模型→细读→理论→数据……”的阐释闭环，未来发展的关键在于打通技术、数据与学者自身文学经验，推动数字技术和传统文学研究深度融合共生。

赵菁老师对讲座进行了总结。赵薇老师向我们展示了如何在“数据→模型→细读→理论→数据……”的迭代学习中不断逼近认识的真相。在AI进入计算批评的过程中，要警惕无监督算法取代人工建模的过程，这一“算法黑箱”会导致研究者无法进入诠释过程，使得研究者丧失主体性。若以计算批评守住人文主体，真正在远读与细读、模型与理论中实现“可变焦的阅读”，人文学者就需要学习基础的量化研究逻辑，掌握统计分析能力，不能把一切都推给人工智能。相较于社会科学量化研究对均值或总体规律的关注，计算批评更关注异常值，进而通过对“异常文本”的细读，推动文学理论进展。在概念的操作化步骤，社会科学研究往往有较为成熟的量表进行测量，而人文学科领域更需要发挥研究者的想象力，在结合已有理论探讨的基础上，创造性地量化一个文学概念。我们对数字人文与计算批评的讨论刚刚开始，期待在下学期“人工智能时代的数字人文导论”课程中，赵薇老师带领大家打通计算批评与传统文学研究的壁垒，掌握新的研究范式。

“之和知”是指智慧之和凝聚成新知。海报上“之”的点突显出来，象征着午间学术沙龙主讲嘉宾都是在学术领域做出杰出贡献的大家，也象征着听讲者通过聆听学术大家的分享必定会有所收获。“之和”是指同学们能够集学术大家的知识和智慧，汇聚成提升自我学术素养的智慧，智慧之和即“新知”，也就是“之和知”的“知”。

中国社会科学院大学文学院

图文 | 学习部

排版 | 宣传部