文学批评的底线和意义是什么？作者:杨丹丹(河南师范大学文学院副教授)，我来为你解释一下文学批评的底线和意义？希望下面能有你想要的答案。我们来看看吧！

文学批评的底线和意义

作者:杨丹丹(河南师范大学文学院副教授)

十年前，《纽约时报》描述了大数据技术对社会生活诸多方面的影响，认为“大数据时代”已经到来，但并未引发大规模讨论和预期的轰动效应，受访者寥寥无几。这种平静说明人们已经适应并融入大数据生活，不再感到陌生和惊讶。“大数据”已经从一个全新的学术概念、政策体系、发展战略，变成了某种生活常识。在新的时代背景下，大数据技术也改变了文学创作，产生了新的文学形式和相关数据。比如游戏文学，界面文学，网络文学。这些文学的写作主体、叙事内容、审美原则、传播机制和读者接受都发生了创新。可以说，大数据技术对文学生态产生了颠覆性的影响。

利用计算机技术对文献进行定量统计研究是否可行？

为了应对这些新变化，文学批评需要及时调整批评方法。这也是文学批评技术化转向和文学计算兴起的重要原因之一。传统意义上的“文学数据”是指文学作品和文学研究文献电子化产生的数据，具有体积小、易分析、好管理的特点，体现在各种类型的文学数据库和文学研究数据库中。比如鲁迅文学作品和研究资料数字化后形成的鲁迅文学数据库和鲁迅研究数据库。

而“文学大数据”是指文学作品和文学研究文献在互联网、物联网、社交网络上传播产生的文学数据，具有体量大、动态性强、类型多样、提取难度大、价值密度低、管理难度大等特点。比如一部文学作品在微信、微博等社交网络上传播后，会对作品产生海量评论，包括图片、音乐、链接、表情、弹幕、赞等数据。通过分析这些大数据，可以得到读者的年龄、职业、地域，文学作品所表达的思想感情是否与社会所倡导的价值观一致，中外哪些文学作品与这部文学作品所讲述的故事相似，读者是否喜欢这类文学作品。这些海量数据的整理和分析单靠人工很难完成，需要相关计算技术的支持。因此，文学计算应运而生。

简单来说，文学计算是指利用计算机技术，以定量和统计的方式对文学进行研究，具有明显的跨学科性质。文学计算广泛应用于古代文学研究，尤其是唐诗和明清小说的研究，涉及版本考证、作者认定、人物作用分析等。比如80年代，陈达康、钱峰等人提出了文献研究与计算机科学相结合的概念，用定量统计的方法研究《红楼梦》。通过统计词频、词长、段落长度的变化，验证《红楼梦》作者，分析其审美特征。但限于计算技术，只分析了《红楼梦》一部作品。直到新世纪，随着计算技术和通信技术的飞速发展，以及文学计算理论的普及，文学计算才大规模兴起。刘石、赵薇、王鹤等一批学者在这一领域深耕细作，取得了开创性的成果，推动了国内文学计算的发展。

大数据介入文学批评，可能会带来思维的改变。

文学计算不仅是批判方法的转向，更是批判思维的转变。首先，从主观理论构建到客观数据论证。一般来说，文学批评注重文学理论和审美建构，阐释的对象主要是单一或同类型的文学作品。带有强烈的个人主观性，难免形成视野盲区，理论的有效性也经常受到质疑。比如，文学批评在建构现实主义文学理论时，往往以巴尔扎克的《人间喜剧》和托尔斯泰的《战争与和平》为例。这样得出的观点可以适用于19世纪西方现实主义文学，但不一定适用于中国现实主义文学。换句话说，由于缺乏大规模的文学作品，文学批评的理论和美学建构只契合了一小部分作品，不可能真正建构一种普遍适用于“世界文学”的理论。

计算技术提高了对大规模文学作品的整理和分析能力。2010年，谷歌图书在全球范围内已经收集了1.3亿本图书，并且每年都在呈指数级增长。因此，文学批评不再局限于对少数文学作品的分析，而是可以将批评的对象扩展到世界文学作品，让全球文学数据“自己说话”。在此基础上，可以得出更客观、普遍有效的结论。

其次，从确认因果关系到呈现相关性。确认因果关系是指批评家通过对文学作品的分析，确认文学作品与特定历史和现实事件之间的因果关系。这种批判性思维对于少量的文学作品是有效的，但是面对大规模的文学作品却很难实践。例如，在解读20世纪30年代的乡土小说时，文学批评致力于确认乡土小说与日本侵华战争之间的因果关系。因此，阐释的重点是乡土小说对日本殖民统治的反抗和强烈的民族意识。这种批判性思维可以运用到萧红的《生死场》和萧军的《八月的村庄》，但不能用来解读沈从文的《边城》和师陀的《果园城》。

而文学关联是指文学作品与历史和现实事件之间的数值关系。当一部文学作品的价值增加时，相关的历史、社会和现实事件也随之增加，这意味着它们之间有很强的相关性，反之亦然。例如，在互联网上搜索“乡土小说”时，出现的信息不仅包括鲁迅和彭等作家的作品，还包括五四运动和封建专制文化等历史事件和背景。当这些作家的作品和历史事件一起、连续地出现在“乡土小说”的不同条目中时，它们之间的关联性就很强。也就是说，文学计算不再需要主观确认文学、历史、现实之间的因果关系，而是可以通过分析文学数据之间的相关性来客观呈现这种因果关系，相对更加客观，不受主观偏见的影响。

第三，从一维的文学思维到多维的跨文学思维。从本质上说，文学批评总是在问“文学是什么”的问题。答案的角度、逻辑、结论都和文学的审美、灵性有关。但也忽略了文学之外的很多因素。造成这种情况的一个重要原因是，在互联网和物联网兴起之前，没有真正的文学大数据，也没有分析它的工具。随着这一困境的解决，非文学资料也可以参与回答“文学是什么？”。这样，我们就可以突破文学的边界，进入自然科学、社会科学、艺术等其他领域重新定义文学及其相关知识，构建文学批评新的阐释框架和理论基础，重建学科体系、学术体系和话语体系。

比如文学批评可以借助神经科学分析人的情感，用数学建模分析人的社交网络，用自然语言科学分析文学叙事语言的审美特征。这样可以为研究者提供多维度、差异化的研究视角和材料，拓展文学批评的边界，增强重新解读文学的能力。同样，文学也可以进入其他学科，以其特有的人文性为其他学科注入精神和审美因素，实现文学批评的跨学科发展。

力求有效调和“人文文化”与“科学文化”的矛盾关系

文学批评的技术化有很多优点，但也有局限性，需要调整和修正。文学计算的基本原理是根据计算模型分析文学数据是否符合计算规则，但无法判断数据真假，分析其中包含的主观概念。换句话说，文学计算只负责回答规则对应的文学数据“如何”的问题，而不能解释“为什么”的问题。比如，文学计算可以统计出哪些作家在40年代去过上海，写过文学作品，并以可视化地图的形式呈现出来，但无法回答这些作家的作品为什么会集中在此时的上海，与上海有什么关系等问题。这样，批评家就有必要用自己的主观智能找出原因。

文学计算指的是文学数据，而不是背后的精神意义。比如文学计算可以算出鲁迅的《秋夜》里有两棵枣树，却无法呈现出这两棵枣树所蕴含的孤独体验。这也是一直为人诟病的文学算计的致命缺陷。因此，批评家有必要赋予文学资料以价值取向和精神内涵。

文学计算总是坚持“非此即彼”的两极化思维。符合规则的就是“是”，反之亦然，这就把中间的、模糊的文学资料排除在了规则之外，使文学批评滑入了判断文学资料“真”与“假”的游戏。比如文学计算把“牺牲”定为评判革命英雄的准则，那么符合这个准则的就是“是”，反之亦然。然而，这一规则并不能判断像阿炳这样的人物在《风声》等间谍小说中成为具有特殊才能的革命英雄。

文献计算根据文献数据的最大公约数来解读文献。但文学本身是基于个体对现实的差异化理解和表达，充满了变化和偶然，这也是文学的重要魅力。因此，正如学者张所言，文学计算“从长时间的历史角度对文学史现象和作家作品作出相对先验的评价”是值得怀疑的，也是困难的。

虽然文学批评的技术转向存在很多问题，但这并不是我们否定它的理由。我们要辩证地看待这种转向，既要学习其合理性，也要找到解决问题的方法。这些问题实际上是“人文文化”与“科学文化”矛盾关系的体现。自从20世纪50、60年代提出人文与科学冲突的命题以来，这种二元思维从未得到有效调和。关于文学批评技术化的争议也与此有关。如果能够摆脱这种两极分化的思维，以文学大数据和文学计算作为验证文学人文思想的基础和方法，以人文思想丰富文学大数据和文学计算的精神价值，实现两者之间的对话与融合，那么文学批评的技术转向将会有无限光明的前景。

(本文是国家社科基金项目“人工智能写作本体研究”〔20BZW175〕的阶段性研究成果)

光明日报(2021年12月29日第14版)

来源:光明网-光明日报

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