算法批評視域下文學批評的分歧與融合

李 陽

依托于數字人文（Digital Humanities），以算法批評(Algorithmic Criticism)為代表的量化研究逐漸凸顯其力量，并與文本細讀的闡釋傳統形成了看似不可調和之勢。很多研究者將兩種文學批評模式的不可調和追溯到人文學科和自然學科中“人文范式”和“科學范式”本身的不可兼容性，也代表著質性研究和量化處理、主觀與客觀、審美和經驗之間的差異，由此衍生出了褒揚和批判之聲。褒揚之人如蘇珊?哈琪（Susan Hockey）認為，相較于某些批評方法，數字人文視域下的算法批評可以加強對文本的理解，矯正某些批評家的個人闡釋。而批評之人如霍爾（Gary Hall）則認為這不過是“從事幼稚而膚淺的學術工作的借口”①Gold,M.K.(2012).Debates in the Digital Humanities.Minneapolis: University of Minnesota Press.。相較于以上兩種截然相反的態度，也有學者認為兩種分歧仍然具有可以融合，或者應該融合之處。如C.P.斯諾（C.P.Snow）相信“人文科學和硬核科學的不同方法論和知識傳統可以而且/或應該趨同”②Thaller,M.(2012).Controversies around the Digital Humanities: An Agenda.Historical Social Research,37,7-23.。筆者認為，傳統文學批評方法③傳統批評方法指的是已經經典化、知識化和結構化的批評范式，如心理分析、女性主義、后殖民主義、性別研究等，它背靠著定性研究的傳統。和算法批評確實存在分歧和沖突，但二者也應存有可以融合之處，融合之處正是跨學科研究的依據和陣地所在。

一、算法批評的緣起和流變

（一）算法批評的歷時發展

在文學研究中，算法批評（Algorithmic Criticism）是計算機算法和文學批評相融合的跨學科研究范式，其基本含義是以計算機的算法功能進行文學批評實踐，對作品的量性和結構性關系進行考察。從歷史形成角度，算法批評經歷了無意識至有意識階段，中間也包含著“他覺”與“自覺”的交織，整體上呈現出人為計算主體至計算機為算法主體的過渡。（1）人為計算主體的批評階段：指無意識地將文學文本看作語料，對某一關鍵詞出現的位置、數量、結構和規模進行分析，并聯系文本進行闡釋。如不同時代的批評者在對曹雪芹的《紅樓夢》進行意象分析時，基于自身的計算本能，已然能夠覺察到“夢”出現的頻次和位置的特殊性，再結合文本的歷史背景和自身的批評經驗，總結出“夢”的意義包括賈寶玉的“云雨之夢”、功名利祿的“黃粱一夢”、虛虛實實的“人生如夢”等。無意識之處體現在，從將文本看作承載“開端—高潮—結局”的“敘事話語”轉而看作是以待計算的語料，以模糊的、非算法經驗的方式進行詞頻的計算。算法研究的“他覺”與“自覺”相交織?！八X”指的是其他領域研究者以算法切入文學研究。如語言學學者基于計算機科學和數學算法開始將文學文本做成語料庫，相繼出現了“計算文體學”“計量文體學”“統計文體學”等基于計算機“文本聚類和分類”的研究分支，其中也包含作品與作家語言面貌的分析。如19 世紀，T.C.門登霍爾(T.C.Mendenhall)通過詞頻計算對比分析了狄更斯和薩克雷的創作風格。20 世紀80 年代，對古典文學進行語料庫轉換的“帕爾修斯項目”被設想和開展。“自覺”則是立足于文學本體對算法覺察并進行有意識地研究。后現代主義敘事學家馬克?柯里（Mark Carrie）曾在敘事話語的研究中評價文學的定量研究：“計算文體學并不問諸如‘愛瑪可愛嗎？’之類的問題，而像問‘在康拉德的《黑暗之心》中like 這個詞出現了多少次？’”①[英]馬克?柯里：《后現代敘事學理論》，寧一中譯，北京：北京大學出版社，2003 年，第29 頁。也就是說算法批評分析語言出現的次數與人物意識、文本闡釋之間的關系。意大利耶穌會羅伯特?布薩（Roberto Busa）與IBM 合作，對圣徒托馬斯?阿奎那（Thomas Acquinas）多達1100 多萬字拉丁文《托馬斯著作索引》編制了索引。自此，文學批評者更加自覺地將量性關系納入文學研究的范疇內。“自覺”與“他覺”的交織使得文學與其他學科的交流互動愈加頻繁。（2）“計算機”算法批評的進一步發展階段：隨著計算機和互聯網技術對大數據管理應用的成熟，促使“算法”研究形成一股重要的力量。此時，算法批評圍繞著計算機為核心展開，主要在批評媒介、批評實踐和批評結果三個方面貫穿算法，包括文學數據庫的建立、計算機算法批評實踐、可視化系統下批評結果的呈現等過程。從批評媒介的角度來看，文學數據庫的建立將承載符號的物質化實在轉向數據化虛在，脫實向虛的媒介變更讓符號具有了實現算法的基本前提。從批評方法的角度來看，通過將文本看作確定性的語言總集，以計算機對關鍵詞識別和提取，以算法對文本數量和結構關系，對不同文本之間的互文性、作家身份等進行分析。從批評結果呈現的角度來看，傳統的批評依托于“話語的再現”完成其實踐過程，而算法批評多以可視化系統完成數據的輸出，以“數與圖的再現”來凸顯量性、位置和結構關系。與此同時，計算過程中算法對闡釋的主導問題逐漸凸顯。

（二）“算法批評”的典型論述

對“算法批評”進行較為詳細論述的代表學者是斯蒂芬?拉塞姆(Stephen Ramsay)，其代表作《算法批評》(Algorithmic Criticism)中幾個基本觀點如下：其一，數字人文是算法批評得以展開的基本背景。拉塞姆明確說明，與其他跨學科研究領域相同，數字人文促進人文科學與計算機科學之間發生革新和對抗，導致二者范式的破裂，其研究方法在社會融合中不斷發生形態的變化。宏觀的變化也牽動文學批評將計算機的算法功能納入研究的范疇，延續原本就已然存在的計算批評傳統。其二，算法批評可以起到繼往開來的作用。拉塞姆追溯了算法批評的研究歷史，分析了當下的研究現狀。他指出以計算機進行文本分析的傳統有將近六十余年的歷史，其中文本風格（style）、作者研究（authorship）、對比研究（comparative analysis）都是較為成熟的研究領域。而當下互聯網時代，計算文本的研究范式在自然語言進程（natural language processing）、數據計算（statistical computing）和人工智能（artificial intelligence）方面均有很大潛力。其三，算法批評的核心是圍繞文學數據庫中的數據進行計算而展開。算法批評的底層邏輯是將文學文本看作數據，通過計算機的計算功能對數據進行統計，并用某種算法進行詞頻計算，以實現對文本的解讀。其四，算法批評具有能為和不能為之處。從實際應用的狀態來說，算法批評可以用數據驗證人類假設，其數據事實確實具有抵抗主觀判斷的功能。但算法批評也因局限文本資料，被質疑只關注文本本身，對文學語言整體性的偏信，以及對作者意圖和讀者闡釋的忽視。在拉塞姆的眼中，算法批評有待實現認識論上的轉變。

除了拉塞姆對算法批評進行過較為集中的論述，其他數字人文工作者或是直接或是間接地對“算法批評”及其內涵進行過討論。如對算法批評背后的人文計算、計算機和數字人文之間關系的討論：“當下的數字人文學科源于人文計算的60 多年傳統，并且在某些方面仍然延續，從20 世紀中葉大型機的詞匯和語言工作開始，一直持續到該世紀末互聯網和萬維網的誕生。數字人文的關注點將注意力集中在對文化遺產、匯總檔案的數字化上?！雹貸ones,S.(2014) .The Emergence of the Digital Humanities.New York and London: Routledge.安妮?伯迪克等人說到：“數字活動的第一階段，主要是對文本和數據進行排序、搜索、計算和匹配等基本操作?！@些標簽的插入，意味著可以對解釋的內容和展開的方式進行操作?！雹赱美]安妮?伯迪克等：《數字人文：改變知識創新與分享的游戲規則》，馬林青、韓若畫譯，北京：中國人民大學出版社，2018 年，第17 頁。馬克?維澤(Mark Weiser)早在1991 年就在《科學美國人》（Scientific American）中提出“普適計算”（pervasive 或ubiquitous computing）③普適計算的不同英文名是對其不同特點的強調。pervasive 一詞更強調計算對日常生活的嵌入性，ubiquitous 強調計算的普遍性。，“強調把計算機嵌入到環境或日常工具中去，讓計算機本身從人們的視線中消失，讓人們注意的中心回歸到要完成的任務本身”④徐光祐等：《普適計算》，《計算機學報》2003 年第9 期。。亞當?格林菲爾德（Adam Greenfield）也提出了“普適算法”（everyware）指的是“無處不在或普適的計算已經在2005 年左右形成一種范式的轉變”⑤Greenfield,A.(2006) .Everyware: The Dawning Age of Ubiquitous Computing.Berkeley,CA: New Riders.。以上論述也表現出互聯網科技的背景、文本的數據化，計算與算法⑥算法指的是用于計算的方法，是解決問題的步驟和規范，在計算過程中起到主導作用，在計算機端以“數據結構+算法=程序”為構成。計算是按照算法進行的運算，得到數量結果的過程，二者不能分而用之。實際上，文學批評史中“計算批評”到“算法批評”的更迭表現出批評者從對計算結果的關注轉向對計算方法的關注，二者都指向定量的文學批評范式。內涵的互相滲透，共同指向計算機算法設定及數據計算的定量研究范式。

對傳統的文學批評方法來說，算法批評既像一個批評的內部成員也像一個外來者。因為算法批評承載著計算批評的傳統，又與計算機技術進行新的合作，為傳統批評方法注入了新的力量。因此，當下算法批評的意義源自跨學科的居間所帶來的新視角，正因為是外來的，在一定距離之外，才會成為傳統文學批評的一面透視鏡。它也提供一種不同價值，能喚醒一種新的批評意識，能夠給批評者帶來用數量關系“體驗事物自身的那種明晰，或體驗事物之本來面目的那種明晰”⑦[美]蘇珊?桑塔格：《反對闡釋》，程巍譯，上海：上海譯文出版社，2011 年，第15 頁。。但也正因為算法批評在科學和人文之間居中，其跨學科屬性帶來了研究的模糊和閾限，使得很多核心概念的歸總出現難以調和之處。

二、傳統批評與算法批評的沖突和分歧

（一）傳統批評與“算法批評”的表象分歧

從長久的爭論歷史看，傳統批評方法和算法批評的分歧有表隱之分。表象區別清晰地表現在批評媒介的數據化、批評實踐的算法化、批評結果的可視化。隱性之處表現在“因果邏輯”典型與“大數定律”典型的差異，也切合著闡釋客觀主義和主觀主義、語言“自明性”的歷史性爭論。

1.批評媒介的數據化。它的涵義指的是文學文本從印刷媒介轉變到數據媒介的過程。安妮?伯迪克曾說：“人文主義之勢的現代概念是建立在創作、敘述和印刷媒介組成的文本模型之上的。”⑧[美]安妮?伯迪克等：《數字人文：改變知識創新與分享的游戲規則》，第5 頁。而數字人文的概念則建立在文本的數據化之上。從文學批評的角度來說，承載符號的批評媒介正從實體轉向虛體，形成大數據的積累（accumulation of data）。當文本以數據的方式存在于互聯網時，編碼方式的改變導致文本既可以被粘貼，文本與文本之間又能以超鏈接的方式跳躍。特別是文學的數據庫被不斷地建立，進一步實現了對文本語句的提取和整合。比較典型的系統有 Infonetware Real Term Search，基于 Java 的開源Carrot2 搜索結果聚合聚類引擎 2.0 版，它“可以自動把自然的搜索結果歸類（聚合聚類）到相應的語義類別中，提供基于層級的、同義的以及標簽過濾的功能”①姚清耘、劉功申、李翔：《基于向量空間模型的文本聚類算法》，《計算機工程》2008 年第9 期。。如北京大學“吾與點古籍整理系統”，它通過計算機極高的處理速率和響應速率，對文本進行處理，進而實現字句識別、自動斷句等功能。由此可見，批評媒介的數據化是激發算法批評的重要力量，更迭了原有的話語結構。

2.批評實踐的算法化。傳統文學批評實踐多基于文本細讀的方法，在考察量性關系時，批評者本人承擔計算和批評的任務。但是算法批評下，批評過程發生了解離，分解成以計算機主導的“算法階段”和以人為主導的“批評階段”，人和計算機共同負責闡釋結果。在計算機主導的“算法階段”，由于海量的數據遠超人的計算能力，也由于計算機、數學和人文學科之間的知識壁壘，傳統的人文學科研究者很難插手到算法建構和數據計算之中。如拉塞姆在研究弗吉尼亞?伍爾夫 (Virginia Woolf) 的小說《浪潮》（The Waves）時，涉及了將文本數據化，并以“tf-idf=tf?（N/df）”進行算法的設定，最后依賴于計算機對算法的執行。“tf-idf”是信息檢索和數據分析的經典公式，tf 是詞頻（Term Frequency，縮寫為tf），“idf”是“逆文檔頻率”（Inverse Document Frequency，縮寫為idf）。該公式的計算結果數值越大，這個詞在文本中的重要性會越高。拉塞姆分別對《浪潮》中的路易斯、本納德、金妮等角色的詞頻進行計算，并結合數據闡釋了主要人物的性格愛好等。一般來說，該公式的計算結果也需要研究者進一步闡釋，這也代表著數據由“生”到“熟”的階段。由此為例，這個過程清晰地呈現出批評過程的算法化和批評職責的分裂。

3.批評結果的可視化。算法的輸出結果往往依托于可視化系統呈現，即批評的可視化?？梢暬傅氖菍祿D換成可見的“形象”或“圖形”，既包含文本相關“形象”的多維建立，也更偏重經計算后以“圖形”呈現數據。圖形、圖像和文本三者構成批評實踐的結果。如“數字亞述學”研究重點在于，以楔形文字為母本材料進行數字化建模，對巴比倫等遺址進行3D 全景重現和虛擬VR 應用。這一過程“不僅表現為對母本意義的遴選與重組，甚至是一種基于母本之上的顛覆性重構，圖像創作者掌控著頗為強勢的主觀能動性”②張偉：《視覺批評何以可能——圖像時代文學闡釋的視覺轉向與審美創構》，《河南社會科學》2017 年第3 期。，即是一種闡釋?！皥D形”呈現文本數據的含義是對單一或多個文學元素進行計算后，再以“圖形”來呈現，計算結果的表現形式往往是聚類樹狀圖、生命線、同心圓、矩陣、地圖等形式。如中國歷代人物傳記資料庫（CBDB）與中國歷史地理信息系統（CHGIS）關聯建立立體圖景，實現了空間信息可視化。闡釋結果的可視化包含著兩層含義：第一層是圖像與圖形已然是一種批評結果的可視化。第二層含義是圖形、圖像需要經批評者的進一步甄別與解釋形成闡釋結果。

（二）傳統批評與算法批評的核心分歧

由批評媒介的數據化、批評實踐的算法化和批評結果的可視化可看出傳統批評方法和算法批評之間確實存在較大不同，而二者的核心區別在于文本“典型”塑造的路徑以及定性與定量研究的分歧。以“作家”為中心的經典批評方法，以“社會”為中心的文化研究等，分別在方法層面體現出作家、社會歷史、文化研究的理論意識前置性，以及與文本之間定性因果律下“典型”的判斷。以“文本”為中心的新批評、結構主義等研究方法專注于文學文本自身的語言和結構。但在二元對立、人物功能、故事情節的提煉等又滲透著“重視抽象，輕視數據”的實證研究特點，具體表現在它更加“強調結構是一個被遮掩的，然而確實成型的更深的層面”③[澳]安德魯?米爾納、[澳]杰夫?布勞伊特：《當代文化理論》，劉超、肖雄譯，南京：江蘇人民出版社，2008 年，第90 頁。，但在實際操作時往往越過文本自身的量性和結構關系。以“讀者”為中心的讀者反應批評中，對文本的闡釋是基于個人的前經驗對文本進行體驗性理解，是個體圍繞自身的情況與文本之間的互動過程。文本自身的事實居于次要地位，以文本形成體驗的真實和共情式的“典型”居于主要地位。綜合現有的批評方法，均“強調以自然的、非參與和參與性的觀察為手段，注重對研究對象的過程和整體進行具有豐富性、生動性、深層性的描述，并在此基礎上進行想象、移情”①沃野：《關于社會科學定量、定性研究的三個相關問題》，《學術研究》2005 年第4 期。，再以不同側重點對典型進行提煉和研究。算法批評則是基于“大數定律”下的定量研究方式。在研究文本內容時，它主張對某一目標詞進行頻率的計算，以詞頻反應小說中的人物意識、身份、關系網絡，并以此來建立“概率性”典型。兩種樹立文本典型的路徑各有不同，其結果便存在一定區隔。正如以不同視角對《浪潮》的解讀包括女性主義、女性意識、意識流等結果，而拉塞姆通過算法得出的結論則是：“許多人注意到路易癡迷于埃及和尼羅河”②Simens,R.&Schreibman,S.(Ed.).(2013) .A Companion to Digital Studies.New Jersey: Wiley-Blackwell.，言談中不斷提及“西方”，反映出他的民族意識。

定量和定性之別包含著二者對彼此方法論不足的指摘。傳統批評方法者普遍認為，要基于文本的體驗尋求字面背后意義的“有沒有”，指責文學的定量研究根本問題就在于對“有”的基本假設。這也是對意義所進行的先驗假設，好像意義只等待數據來揭示。而定量研究則相信通過數據即可以觀察到文本中的固有規律以及背后代表的意義。它也批判傳統研究方法，容易因為文本互動而產生過量的個人情感與審美意識，滑向闡釋個人主義。正如伊格爾頓尖銳地指出了傳統批評方法在論據方面的不足：“過于關心概念而很少關心堅實的論據，因此它在非常脆弱的基礎上建立起它的不穩定、頭重腳輕的知識系統”③[英]特里?伊格爾頓：《現象學、闡釋學、接受理論》，王逢振譯，南京：江蘇教育出版社，2006 年，第54—55 頁。，忽視了文本本身就可以確定的東西。實際上，在人文研究傳統內，兩方的指摘自古有之。其一是源于經驗哲學家亞里士多德對經驗事例和辨別細微區別的研究傳統，后經孔德、實證主義、羅素的語言分析等一脈的發揚。這一派別的闡釋傳統堅定“任何有價值的哲學都必定是嚴格科學性的”④[愛爾蘭]德爾默?莫蘭：《現象學：一部歷史的和批評的導論》，李幼蒸譯，北京：中國人民大學出版社，2017 年，第27 頁。，闡釋的結果具有理性。第二股力量是闡釋的主觀主義。闡釋的主觀主義指的是對研究對象進行具體視角下的詮釋，強調文本的個人體驗，而體驗的結果與闡釋者的主觀心境、視域等密切相關。二者呈現出客觀和主觀兩股闡釋力量的糾纏，也是對闡釋的絕對理性和絕對自由的追求。

而以上分歧的底層邏輯切合了歷史上對語言本身“明晰性”認知的爭論。此番爭論由來已久：語言學領域有索緒爾提出的語言的任意性，喬姆斯基的表層結構與深層結構，哲學領域有語言學轉向，“語言說人”中暗藏的文化支配性，再到不同學者對基于話語形成歷史闡釋問題的爭辯，都是圍繞著語言展開的。格林布拉特以歷史的文本化為論點也提出：“方法論的自覺意識是新歷史主義在文化研究中反對另一種歷史主義的特殊標志，這種歷史主義以對符號以及解釋程序的透明性信任為基礎。”⑤Greenblatt,S.(1990).Learning to Curse: Essays in Early Modern Culture,London: Routledge.一方面，算法批評程序的建立大部分是基于各種語言模型上實現的，如深度學習語言模型。它依賴于語言的此在，對語言出現的頻率進行計算。語言之間的邏輯聯系是先于經驗而存在的，并可以通過語言頻次總結出理論命題。因此，意義在語言中、意義也在語言出現的頻率中，這凸顯了對語言所指功能、語言明晰性、整體語言系統共享性的信任，也代表對大數據規律的信任。另一方面，傳統批評方法承認文本也存在語言的表象規律，但不是自然科學領域的大數法則，而是一種類似休謨式的因果關系（Humean Causation），其含義是“兩個事件之間的因果關系僅僅在于第一個事件總是伴隨著第二類事件”⑥Beebee,H.(2006).Hume On Causation.London and New York: Routledge.。在文本空間中，休謨因果觀指批評者在對某些觀念和意象覺察時，一般將知覺下的第一個因素稱為原因，把后出現的稱為結果；在批評的過程中，則指批評者多以作者、社會文化、自身經驗為因，文本創作為果，以此類邏輯來驗證文學命題。更重要的是，文學批評經歷了后現代主義、哲學的語言學轉向等，傳統批評家們都對語言的任意性達成了基本的共識，對語言的明晰性持保留意見。他們相信文學性語言不依賴語言的此在，不用對語言本身進行過多關注，而是關注語言自身能指與所指的延異、語言與語氣之間的反諷張力、語言與行為之間的斷裂、語言的空指造成的“模糊性”等。傳統批評家們大多也擅長解讀語言背后的象征、隱喻和留白?？傮w來說，算法批評對語言達意和文本意義澄明性有著基本的信任。而傳統批評者多以“邏輯因果”觀，將批評者、作家、社會文化等納入與文本的間性關系中，倡導文本的意義是在批評者與文本之間的互動中生產出來的，語言是間性和交往關系的中介，而非意義本身。

三、定量批評與定性批評的融合

以上的分歧顯示出科學主義與人文研究之間看似堅實的壁壘，正如希利斯?米勒（Hillis Miller）在其《現代性、后現代性與新技術制度》中提及當下各學科的研究都依賴于“相對嚴格的壁壘，邊界和高墻”①[美]希利斯?米勒：《現代性、后現代性與新技術制度》，陳永國譯，《文藝研究》2000 年第5 期。。但是壁壘也會導致伊格爾頓（Terry Eagleton）所描述的“科學似乎已經縮成以一種枯燥的實證主義與另一方面站不住腳的主觀主義之間發生了分裂”②[英]特里 ?伊格爾頓：《現象學、闡釋學、接受理論：當代西方文藝理論》，王逢振譯，南京：江蘇教育出版社，2006 年，第 53 頁。。因此，破墻之錘是融合的開端，在后續的研究中還需要以跨學科的范式和態度進行研究。但跨學科并不如布拉格學派的穆卡洛夫斯基（J.Mukarovsky）所認為文學的純然性形成了與社會諸多元素的天然屏障，只能將定性和定量研究機械地放置于文學批評辯證法的兩端。而應以文學批評的飽滿性、復雜性和多維性為目標，將批評的實踐和標準的建構反復地放在不同系統中加以應用和評估，如庫恩（Thomas Kuhn）對范式形成的論證一般，將文學批評的本質論變成持續的建構論，以形成整體的、揚棄的批評史觀。因此，二者會從淺表性接觸過度到深度的融合，以期在今后的發展中形成“定性—定量”共同體的批評成長模式，形成“質感—信度”并存的批評標準。

（一）文學批評“定性—定量”的現階段融合

定性—定量融合的現階段批評實踐包括以下較為成熟的方面：（1）作者身份研究。基于作家基本的文化面貌和較為穩定的寫作特點，可以通過算法對作家常用詞匯的頻次及其分布進行分析，以確定其身份。如利用計算機人工智能中的支持向量技術，以44 個文言虛字頻率為特征向量對《紅樓夢》的作者身份進行分析，“結果證明，從第81 回開始的后40 回和前80 回在寫作風格上存在明顯差別，從技術的角度確認了《紅樓夢》前80 回和后40 回為兩人所作”③施建軍：《基于支持向量機技術的〈紅樓夢〉作者研究》，《紅樓夢學刊》2011 年第5 期。。（2）人物意識研究。不同的詞頻可以確定文本人物性別意識、種族意識和共同體意識。如麥克爾?斯特布斯（Micheal Stubbs）對康拉德的《黑暗之心》進行定量分析，通過詞語分布研究、文本結構搭建、互文關系“為文學闡釋提供更加細節性描述”④Stubbs,M.(2005).Conrad in the Computer: Examples of Quantitative Stylistic Methods.Language and Literature,14,5-24.，總結分析馬洛敘事不可靠性下的種族偏見。（3）空間研究?；谧髌分谐霈F的地點，對文本空間所有的地理數據進行挖掘計算，可以較為精準地繪制出文本地理空間。如一批學者試圖以克里斯托弗?哥倫布、雅克?卡地亞圣勞倫斯海灣的旅程記錄、約翰?史密斯于1612 年繪制的弗吉尼亞地圖等建立可搜索的數據庫，以“差異化制圖”的方式建構并還原原住民的生存空間，進一步研究其心理呈現與文化表征。其他領域的學者也在進行語言學與文學的結合研究，如麥克?布克（Michael Burke）希望通過回到文學的結構主義中汲取理論資源再進行更符合文學研究需要的語料庫建設。如2003 年在蘭卡斯特大學召開的“比喻性語言基于語料庫的研究方法”（corpus-based approaches to figurative language），將文學語言的模糊性特點與讀者心理反應納入語料庫和可視化系統研發的重點。

在以上若干“定性—定量”融合的研究現狀中可見：一方面，部分文學研究者對批評方法“質”“量”的結合已然從認知—接受進入到應用階段，為獲得闡釋的公共性和理性，他們愿意讓渡部分的闡釋主導權力給計算機的算法，接受以實證數據驗證自己的闡釋結果，進一步規定自己的闡釋路徑。而語言學的研究者也已經注意到文學性語言與日常語言在傳情達意方面的區別，試圖在語料庫的建設中尋求解決文學的無序、偶然和主觀的辦法。另一方面，當下大部分的融合仍然未能破除思維定勢。如在文學批評意識中，一部分學者仍然將定性等于主觀的無序，將定量等于客觀的有序，忽視二者辯證共在的狀態。在批評方法運用中，局限在以數據“盡可能減少分析和解釋中的任意性和循環性”①O’Halloran,K.(2007).The Subconscious in James Joyce’s Eveline’: A Corpus Stylistic Analysis That Chews on the Fish hook’.Language and Literature 16,227-244.，以語言的確定性驗證闡釋的確定性。但是未來的融合方向是打破既定思維，以共同體的成長模式實現認識論和方法論上的轉變。

（二）文學批評“定性—定量”的共同體成長模式

“世界上科學發展的總趨勢是走向綜合與交叉。走向一體化，不再區分自然科學方法論與社會科學方法論。”②樊柯：《科學主義與20 世紀中國文學史寫作研討會綜述》，《文學批評》2005 年第2 期。傳統批評與算法批評之間的融合也是二者不斷凝視對方，又在被凝視中回看自身，在實踐中共同發生了轉向性、價值性、顛覆性的變化，形成文學批評方法論層面“系統關系體”的共在狀態。

“耗散結構理論”對未來文學批評“定性—定量”融合研究的啟示。如果研究者基本承認算法批評和傳統批評之間本就具有截然不同的屬性，質性研究的文學批評多是主觀的、情感的、模糊的、偶然的，量化處理的算法批評是客觀的、規律的、確定的和結構的，那么“耗散結構理論”會對必然與偶然的關系形成顛覆。它是伊?普里戈金（I.Prigogine）在其《從混沌到有序》(Order Out of Chaos)中提出的觀念，主張“偶然的必然性”和“必然的偶然性”辯證關系。（1）書中列舉了“化學鐘”的實驗和DNA 復制。“化學鐘”實驗是海量的黑球和白球混合在箱子里亂跳，觀察者通過孔洞觀察箱子應該是符合可視窗口樣本分布，預測出現的球或是白或是黑。但是實際上，白球和黑球的顯現隨著時間規律地、交替地出現。這是從無序到自顯的有序。而在遺傳學研究中DNA 進行生物信息復制時，外界的微小干擾可能導致DNA復制時發生巨大的結構性破壞。這是從有序到自顯的無序。（2）基于若干類似的觀察，普里戈金認為任何系統都有兩個走向：有序的系統不會永遠延續其定勢，而是會進入新的混沌與無序。無序的系統不會永遠保持其亂勢，它會躍遷到新的有序高階階段，即其所說的“耗散結構”。整體的過程體現了：低層次的混沌會形成高層次的有序，有序則會因變量的出現散落為新的無序，形成偶然中走向必然，必然中走向偶然的一體化進程。阿爾文?托勒夫認為普里戈金的研究價值是把“必然性和偶然性重新裝到一起，把自然科學和人文科學重新裝到一起”③[比]伊?普里戈金、[比]伊?斯唐熱：《從混沌到有序：人與自然的新對話》，曾慶宏、沈曉峰譯，上海：上海譯文出版社，2005 年，第1 頁。。

再以耗散結構回看文學批評的定量和定性之別，以及二者融合的問題。其一，文學的定性研究不再等于主觀的差異性，它也會逐漸造成闡釋的固步自封。在西方精細化發展的批評歷史中，如精神分析對人物心理的力比多還原、性別研究中的二元對立性別結構等，均是一種被經驗構造并加以抽象的批評模式，它在具體視角的觀點中被進一步先驗，又循環地前置成批評者的范式居于意識之中。當批評者本來混沌的文本體驗被固定的批評范式強制聚焦，尋找的文本證據都會向聚焦的視角靠攏，進而陷入自我封閉的闡釋循環之中。這一封閉的狀態需要引進大數據的變量來激發其闡釋的活力。定量研究不再等同于有序的確定性，算法也會造成闡釋的混亂。正如斯坦利?費什（Stanley Fish）在《數字人文及其不朽》中對經數據計算后的“過程性文本”的批判性反思，他認為數字化計算后的文本像《失樂園》中的神秘舞蹈，逐級遞增的數據增加了闡釋的噪音，在某種程度上并沒有起到聚合闡釋的作用而是加深了分歧。因此，在闡釋的混亂中需要為數字錨定具體的人文價值。斯科李莫夫斯基（H.Skolimowski）也認為：“任何現代技術文明的人文化嘗試，首先都會把人類的價值觀貫徹其中”④[俄]B.M.羅津：《技術哲學——從埃及金字塔到虛擬現實》，張藝芳譯，上海：上?？萍冀逃霭嫔?，2018 年，第6 頁。，實際也應該貫徹其中。其二，普里戈金的耗散結構理論明確地把系統的“必—偶”運動歸結為自發性生成，它“是一個‘自組織’的過程，真的從無序和混沌中‘自發地’產生出來”①[比]伊?普里戈金、[比]伊?斯唐熱：《從混沌到有序：人與自然的新對話》，第6 頁。。但文學批評的實踐不能依靠自發變化，或者它表現為自發的運動，實際上也是人的主導實踐在宏觀層面被觀測為自發無意識進程。綜合以上兩個方面，具體的融合實踐路徑，就不是從方法論共時天平的兩端，擇其一而用。而是讓主觀的文學判斷融合實證意識，讓數字技術研究貫穿人文價值，抑或主動地在定量中引入變量，在變量中把握定量，在歷時性批評實踐中保證有序與無序的并存和轉化，以形成文學批評共同體的成長模式。它會成為對文學“原生式的把握，不是線性的，而是非線性的；不是決定論的，也不是純粹偶然論的，而是有序與無序的統一，偶然與必然的統一。隨機中有著有序，有序中又有著隨機；無序中孕育著有序，有序復分為隨機”②王鐘陵：《論文學史運動的內在機制及其展開形式》，《中國社會科學》1995 年第5 期。。

最后，共同體成長的文學批評可能更加切合拉塞姆說所的“認識論轉變”，“‘算法批評’拒絕將計算機的經驗主義觀點視為可以驗證批判性解釋的一種手段，而是尋求將計算過程定位在豐富的傳統或解釋性努力中（相較于批評，它通常與藝術更一致），這種尋求不限制意義，而是保證其多樣性”③Simens,R.&Schreibman,S.(Ed.).(2013) .A Companion to Digital Studies.New Jersey: Wiley-Blackwell.，形成“質感—信度”并存的批評標準。

綜上所述，從印刷業到互聯網行業、書籍到數據庫，正如波茲曼曾對媒介更迭進行評論：“一種重要新媒介會改變話語的結構”④[美]尼爾?波茲曼：《娛樂至死》，章艷譯，桂林：廣西師范大學出版社，2004 年，第33 頁。。而文學作為人文研究的子部分，同樣受到了大數據下算法的撥弄。這種撥弄是否會成為一股強大的力量并與傳統批評方法形成融合之勢，研究者確有積極的預測。算法批評對“人文的科學化、科學的人文化”趨勢更加敏感并進行積極回應。它代表了定量和定性的融合，有打破闡釋的封閉性，又使其獲得一定秩序性的潛力。算法批評研究不僅僅局限于發揮其實證作用，最終目的更不是打破文學的中心性，而是共生于傳統批評方法之中，助力形成更加具有“質量”的批評成果。