数字人文的三重危机：解构实施、评估与认识论的鸿沟

执行摘要

本报告深入分析了数字人文（Digital Humanities, DH）领域面临的一系列系统性“元问题”（元问题）。这些问题源于学术界观察到的一个核心矛盾：一方面是该领域高调的宣传、大量的资金投入和学术热情，即“雷声大”；另一方面是其研究成果在实际应用、长期可用性和学术影响力方面的普遍匮S，即“雨点小”1。这种现象引出了关于项目如何“落地”、成果为何“大家用不了”的尖锐质疑。

本报告将这些挑战归纳为三个相互关联的深层危机：

1. 实施与可持续性危机： 大多数DH项目（如数据库、网站、数字版本）表现出高度的“脆弱性”2，大量项目在短期资助结束后迅速消亡，沦为“数字坟场”3。据一项惊人的统计，466个数字版本中有多达376个已经消失4。此外，许多存活的项目也因缺乏对“可用性”5的足够重视，导致其无法被更广泛的学术群体有效使用7。
2. 评估与验证危机： DH领域缺乏理工科（STEM）那样的“复现”（复现）和“验证”（验证）文化8。这种缺失导致了严重的“同行评议”困境：评估者是应该评议代码、数据，还是仅仅评议最终的人文阐释？这进一步引发了“发表和评价”的危机：数据库、代码和模型等“非标准”学术成果，难以获得传统期刊和学术晋升委员会（T\&P）的正式承认9。
3. 认识论与工具性危机： 存在一种对“工具性”（工具性）的过度依赖，即“工具主义”11。数字工具被视为中立的辅助手段，但实际上，工具的“可用性”和“不透明性”12正在反向塑造和限制人文学者提出的研究问题。这种本末倒置导致了大量技术上看似精妙、但人文学术深度不足的项目产出。

本报告综合分析了100多份研究文献，旨在解构这三重危机。报告不仅诊断了问题，还提出了一系列解决方案，包括：用于机构资源配置的“服务-实验室-网络”模型13；应对复现危机的“后计算复现性”（post-computational reproducibility）框架14；用于同行评议的“复合型”评估标准15；以及旨在改革终身教职（Tenure）评估的AHA、MLA和Presner等权威指南16。本报告旨在为研究人员、学术机构、图书馆、出版商和资助机构提供一个全面的诊断和行动框架，以推动数字人文从“项目制”的繁荣表象转向真正可持续的学术生态系统。

第一部分：实施赤字：解构“雷声大，雨点小”现象

本部分直接诊断了DH领域普遍存在的“落地”问题和“大家用不了”的现象。它深入探讨了从学术“炒作”到实际效用缺失之间的巨大鸿沟，并分析了导致这一鸿沟的结构性原因。

1.1 诊断：“炒作-效用”鸿沟

学术界对数字人文（DH）的讨论，尤其是在人工智能（AI）等新技术涌现的背景下，常常充满了“炒作”（hype）19。这种炒作被批评为“沉重的烟幕”（heavy smokescreen），它掩盖了“社会-算法的现实”（socio-algorithmic realities）19，使得对该领域的清晰评估变得异常困难。DH被视为一个“增长型产业”（growth industry）20，在大型基金会（如梅隆基金会）的巨额资助下蓬勃发展20。

然而，与这种热情形成鲜明对比的是，该领域正遭受着一场“身份危机”（identity crisis）20。从业者自己也经常在问：到底是什么（如果有的话）将DH旗帜下这些“互不相干的活动”（disparate activities）统一起来？20。这种困惑，正是源于用户所观察到的“雷声大，雨点小”1的现实。批评者指出，DH领域似乎“缺少了某种东西”（missing a certain 'something'），并且存在“更大的缺陷”（larger shortcomings）22，这与用户感受到的“炒作与现实脱节”完全一致。

1.2 “数字坟场”：可持续性与脆弱性的危机

DH项目“雨点小”的一个核心原因在于，它们在物理和技术上是极其“脆弱”（fragility）的2。学术界充斥着所谓的“数字坟场”（digital graveyard）3，即那些曾经辉煌一时、但现已无法访问的DH项目。

这个问题的规模是惊人的，而非个别现象。一项针对数字学术版本（Digital Scholarly Editions）的调查发现，在466个被编目的在线版本中，高达376个已经从互联网上消失4。这种系统性的损失意味着该领域正在不断侵蚀其自身的学术基础，直接威胁到“我们工作随时间的完整性和可持续性”2。

这种脆弱性的根源在于该领域的资助模式。DH项目通常是“分布式资源”（distributed resources）2，依赖于“短期资助”（short-term funded research projects）3来建设。一旦资助期结束，这些项目（如网站和数字工具）便不可避免地开始“恶化”（deterioration）3。这种模式创造了大量需要高强度维护的“电子宠物”（Tamagotchis），而不是那些简单、稳定、可自我维持的“宠物石”（Pet Rocks）23。

1.3 可用性盲点：“这个项目是为谁而建的？”

本节直接回应了“大家用不了”的抱怨。DH项目不仅面临着消失的威胁，更严重的是，即使在它们“存活”期间，也往往因设计缺陷而难以使用。

大量研究证实，DH领域在实践中“对可用性评估的关注不足”（insufficient attention given to usability evaluation in practice）5。对数字健康（一个并行的“DH”领域）的分析极具启发性：研究显示，开发团队更倾向于“询问”（inquiry，占85%），即询问用户想要什么；而极少进行“检查”（inspection，占17%）6，即测试构建出来的产品是否真正有效。

这种“可用性盲点”在人文学科中同样存在。一项研究指出，“数据重用、许可、图像可用性和全面的文档是数字版本最被渴求的功能，但这些功能却很少被提供”7。这表明，许多DH项目从一开始就未能满足其目标用户（其他研究人员）最基本的需求。甚至当开发者意识到可用性问题时，也往往为时已晚。例如，某项目在后期才“决定提供一个更轻量级的模型”以提高“可重用性”（re-usability）24，这反过来证明其主要模型对于普通研究者而言过于臃肿和难以使用。

1.4 “发表即产品”的谬误

将上述现象联系起来，我们可以清晰地诊断出“雷声大，雨点小”背后的核心机制。这一现象是学术文化将项目的宣告（即发表的论文或会议报告）等同于项目产品本身的长期效用的直接后果。

学术体系的激励机制出现了错位。DH的一个核心特征是“将‘建设’（building things）作为一种认知方式”（methodological commitment to building things as a way of knowing）25。然而，在实践中，受人尊敬和获得奖励的学术行为是“制作”（making）25和关于“制作”的发表，而不是“制作”完成后年复一年的“维护”（maintenance）。

这种错位导致了一个“发表即产品”（Publication-as-Product）的谬误。DH项目的“雷声”（Big Thunder）对应的是那篇被发表的、描述该项目的期刊文章。而项目的实际效用（“雨点”）则变得无足轻重。项目的开发（例如，一个数据库或一个工具）在功能上沦为支撑那篇论文的“附录”。

这就完美地解释了为什么一个项目可以“大家用不了”7或迅速消亡4，但其创建者在学术上仍被视为“成功”。因为一旦那篇核心论文被发表，学术激励机制就消失了。项目创建者（通常是即将面临晋升的学者）没有动力再去修复bug、更新数据或编写用户文档。这种结构性缺陷直接导向了用户所担忧的另外两个问题：资源配置（第二部分）和学术评估（第四部分）。

第二部分：物质局限：机构支撑、资源缺口与项目可持续性

本部分直接回应了用户对“算力需求”（算力需求）和“图书馆的机子”（图书馆的机子）能否到位的“现实担忧”。它分析了在DH项目“雷声”背后，那个往往S乏、错配或难以为继的机构性基础设施（Institutional Scaffolding）。

2.1 “资源”问题：直面现代DH的计算规模

用户对“算力”的担忧是完全合理的。研究明确指出，“DH项目的需求已变得越来越复杂”（growing more complex），学者们正在“用比以前更大规模的数据来解决研究问题”26。

这种需求早已不是简单的网页寄存（web hosting）。DH的许多核心方法，如文本挖掘、光学字符识别（OCR）、3D建模和网络分析26，都是“计算密集型”（computationally-intensive）任务。它们需要的是“高性能计算（HPC）集群和云计算资源”（high-performance computing (HPC) clusters and cloud computing resources）26。DH研究的核心前提已经转变为“大数据分析需要数据”（Big Data Analysis Needs Data），这给机构（尤其是图书馆）带来了“托管和维护大型数据集”（Hosting and Maintaining Large Data Sets）的巨大压力28。

2.2 作为瓶颈与赋能者的图书馆

在当前的学术生态中，大学图书馆已成为事实上的DH支持中心27。然而，这种角色定位使图书馆陷入了困境。图书馆面临着一种“后托管”（post-custodial）模式的难题：“谁来负责收集那些‘免费’的工作……[以及]谁将投入资源来保护那些没有货币价值的材料？”30。

图书馆被夹在传统的档案保管角色和新兴的、但往往缺乏专项拨款的数字研发任务之间。核心困境在于：IT部门和图书馆被敦促抵制一种“冲动”，即“仅仅因为（IT）组织已经提供了某项特定服务（例如，数据库或HPC集群），就认为不需要进一步的工作了”26。对于人文学者而言，机构拥有一台“机子”（HPC集群）与提供一个可访问的、有支持人员的、符合人文研究工作流的服务，是完全不同的两件事。

当机构能力无法满足这种深度支持时，一种普遍的权宜之计便出现了：“推动人们自助”（pushing people to help themselves）31。这实质上是将技术负担转嫁回给研究者，也标志着机构支持能力的S败。

2.3 机构支持模式：服务、实验室与网络

为了解决资源配置问题，学术机构逐渐演化出三种主要的支持模式。Ithaka S+R的一份重要报告对这三种模式进行了定义和分析13。

表1：机构数字人文（DH）支持模式对比分析

这份对比分析为用户提供了诊断其所在机构资源困境的路线图。它清楚地表明，问题往往不在于缺乏技术（“机子”），而在于缺乏合理的组织结构来调动和支持这些技术。

2.4 项目制资助的谬误与“数据管理权”的转向

“数字坟场”的财务根源在于项目制的资助模式。DH项目是短期的，但“可持续性”却是一个长期的承诺。

对“可持续性”的重新定义至关重要。可持续性不是一个可以一劳永逸达到的“状态”（state），而是一系列“持续的活动”（range of ongoing activities）3。这些活动包括：技术（更新）、财务（持续拨款）、环境（能源消耗）以及至关重要的——“人力”（human）可持续性（人员培训和职业发展）3。

目前的“项目制”资助（project-based funding）3在哲学上与这一现实背道而驰。资助机构（如NEH）要求申请人提交“可持续性计划”和“数据管理计划”（DMPs）23，但在缺乏长期拨款承诺的情况下，这往往沦为一种“打勾”（box-checking）练习。

真正的解决方案必须超越单个项目和单个机构。这就是以DARIAH（欧洲艺术与人文学科数字研究基础设施）为代表的国际联盟的角色3。DARIAH的核心目标是“帮助开发可持续性模型……特别是在直接资助期结束后确保项目的寿命”3。这一转向被称为“数据管理权”（data stewardship）3，它将维护数字学术成果的责任从终将退休或失去资助的个人研究者，转移到更稳定的国家级基础设施（national and international research infrastructure consortia）3。

2.5 “网络模式”作为一种无拨款的指令

将机构模式（表1）与资源现实联系起来，我们可以发现一个深刻的结构性问题。用户对“算力”和“图书馆的机子”的焦虑，是机构S败的关键症状。

如分析所示，“服务模式”（图书馆）对于复杂的“算力”需求是“S败的”13。而“网络模式”虽然在理论上“理想”13，却在现实中“很容易S败”，甚至“从未被完全实现”13。

为什么这个理想模式会S败？因为它本质上是一种协调策略（coordination strategy），而不是拨款策略（funding strategy）。它是一种“无拨款的指令”（unfunded mandate）。

机构高层只是要求图书馆、IT部门和其他支持单位“协同工作”，但并没有提供新的中央拨款来购买和维护昂贵的HPC资源26，更没有资助那些作为“结缔组织”（connective tissue）的专业技术和支持人员。

这种模式制造了一个DH支持的“波将金村”（Potemkin village）。学校声称拥有一个“网络”，但研究者在实践中仍然被图书馆和IT部门“踢皮球”，因为没有一个单位拥有满足其需求的全部资源和人力。这准确地解释了用户在现实中感受到的挫S感。这也反向证明了，唯一真正可持续的解决方案是DARIAH那样的外部基础设施3，它提供了一个不依赖于短期项目和内部政治的“数据管理权”基线。

第三部分：严谨性的危机：调和人文认识论与“理工科标准”的验证

本部分是对用户关于“理工科标准”（理工科标准）问题的核心回应。它解构了DH领域的“复现”（复现）危机，论证了为什么天真地套用STEM模型会S败，并提出了一种更S杂、更严谨的“后计算”替代方案。

3.1 “复现危机”登陆人文学科

首先，必须确认用户的怀疑。正如“复现危机”（replication crisis）35席卷了心理学和医学，一场类似的危机也存在于人文学科。一份报告直言不讳地指出：“人文学科存在复现性问题”（The humanities have a reproducibility problem）8。

这个问题与“黑箱”（black boxes）方法的使用密切相关8。人文学者（包括同行评议人）常常“并不完全理解”他们所使用的计算方法。此外，由于版权或隐私问题，许多研究依赖的“语料库”（corpus）无法公开分享8，这使得复现从一开始就成为不可能。

这场危机不仅存在于DH，甚至存在于其最前沿的AI领域。AI领域同样“正在与一场复现危机作斗争”（wrestling with a replication crisis）36。例如，谷歌等科技巨头发表的论文，由于缺乏代码和测试细节，被批评为“只不过是在推广其专有技术”36，而不是可验证的科学。

3.2 为什么理工科标准会S败：“文本主义”与“经验主义”的复现性

这是本报告论证的关键转折点。用户对“理工科标准”的渴求是合理的，但必须对其进行“复杂化”（complicate）处理。我们必须区分两种不同的“复现性”。

• 传统人文主义： 拥有“文本主义复现性”（textualist reproducibility）37。在这种模式下，所有的核心证据（引文、档案索引、脚注）都包含在文章或书籍内部。“作者所有的牌都摊在桌面上”（all the author's cards on the table）37。读者可以（在原则上）验证作者论证的依据（grounds）36，即使他们不同意作者的阐释（interpretation）。
• （危机前的）理工科： 缺乏这种透明度。原始数据、代码、数据清洗和分类的决策通常是隐藏的。读者必须“凭信念接受”（taken on faith）其研究结果37。

**数字人文的悖论（The DH Paradox）**在于：DH采用了理工科的方法（如数据科学和计算）38，但其核心关切继承了人文学科的认识论（epistemology）。这种错位导致了深刻的冲突。

3.3 语料库、方法与阐释的不可分割性

本节解释了为什么一个天真的、程序化的理工科复现模型对DH来说是“不切实际的”（impractical）14。

核心论点是：在DH研究中，“语料库、方法和阐释的问题无法被分割”（issues of corpus, method, and interpretation cannot be separated）14。

在理想的理工科模型中，数据和方法可以（理论上）与最终的阐释相分离。但在DH中，语料库的创建本身就是一种阐释行为（例如，决定哪些文本被纳入，如何进行OCR纠错，如何标记元数据）。方法的选择也是一种阐释行为。

8提供了一个完美的例子：一项计算结果可能在“技术上是准确的”（technically accurate），但“由于机器无法检测到的某些细微差别，它可能被完全误读”（utterly misinterpreted）。50进一步强化了这一观点：“代码不是方法”（The code is not the method）。

因此，简单地“重新运行代码”（理工科的验证模型）并不能“复现”一项人文学科的发现。它只能复现计算结果，但无法验证该结果在人文意义上的“相关性”或“真S性”。

3.4 新框架：“后计算复现性” (Post-Computational Reproducibility)

如果理工科模型不切实际，那么DH的严谨性（rigor）体现在哪里？答案是一个新的、更S杂的框架：“后计算复现性”（post-computational reproducibility）14。

这个模型不是对严谨性的否定，而是建立在人文语境下的、更高级别的严谨性。它建立在两个支柱之上：

1. FAIREST 标准： 数据和语料库必须遵守 FAIREST 准则14。这在通用的 FAIR（可发现 Findable, 可访问 Accessible, 可互操作 Interoperable, 可重用 Reusable）原则基础上，增加了人文关怀的维度：Ethics（伦理）, Expertise（专业知识）, Source mention（来源提及）, 和 Time-Stamp（时间戳）14。这比传统的理工科标准要求更高。
2. 方法论的确证 (Methodological Confirmation)： 该框架要求研究者使用“其他非计算的方法论来确证计算结果”（confirm computational results with other non-computational methodologies）14。这意味着，通过“远读”（distant reading）得出的计算模式，必须通过传统的“近读”（close reading）等非计算方法进行验证，并且这种验证过程必须作为研究成果的一部分被发表。

3.5 “技术的暴政” (Tyranny of the Technical)

将上述分析整合，我们可以看到一个深刻的警示。用户对“理工科标准”的渴求，是对当前DH领域S乏严谨性的正确批评。但是，如果这个标准被天真地、程序化地实施，它反而会损害人文学科的探究。

如果“程序化的复现性定义”（procedural definition of reproducibility）14成为金标准，那么DH将面临一种“技术的暴政”。正如66所警告的：当DH论文试图满足“严格的前提条件”时，它们“往往变得更难被（传统人文学者）理解”，其论证方式对于它们本应服务的核心受众来说是“无法理解的”（unintelligible）。

这种“技术的暴政”将导致一个危险的未来：一个只有那些计算上“干净”、易于复现的、但（因此）人文学术上最肤浅的项目才能被视为“严谨”的领域。这将有效地把S杂的、充满细微差别的人文阐释排除在外。

因此，“后计算复现性”14是唯一可行的路径。它拥抱了计算（通过FAIREST标准），但又锚定了人文实践（通过要求非计算方法的验证）。它解决了DH的严谨性问题，同时没有牺牲“数字人文”中“人文”二字的核心价值。

第四部分：重构评估体系：同行评议与学术承认的新框架

本部分是报告的“解决方案”核心，旨在直接回答用户关于“同行评议”（同行评议）和“发表和评价”（发表和评价）的困境。它基于现有研究中的专家框架，构建了一个可操作的“指南”。

4.1 同行评议的困境：我们到底在评议什么？

4.1.1 DH学术的“复合”本质

DH的产出（如一个数字档案库）是一种“复合型产出”（composite output）。这个概念可以借鉴自医学研究中的“复合终点”（composite endpoints）39。一个DH项目是（1）人文阐释，（2）数据/语料库，和（3）代码/方法论的结合体。而传统的学术同行评议（67）在设计上只适用于评估（1）。

4.1.2 “传统同行评议+” (Traditional Peer Review Plus) 模型

解决方案必须是“复合型”的评议。15提出了一个“传统同行评议+”（traditional peer review plus）模型。该模型要求评议小组中“既有内容专家（content expert），也有数字专家（digital expert），或者由一位两者兼备的专家”来执行。

传统的评议标准依然适用（如影响力、原创性、阐释的卓越性）43，但必须增加新的数字评议维度。

4.1.3 一个实践模型：《美国季刊》（AQ）指南

《美国季刊》（American Quarterly, AQ）的数字项目评议指南45提供了一个经过实践检验的具体模型。

1. 拒绝书评模式： AQ明确指出，数字项目评议不是传统的书评。
2. 双重评估： 指南要求评议人“评估其贡献……必须同时仔细关注创造该项目所涉及的方法以及项目中阐发的论点”45。
3. 新的评估要素： 评议必须包括：“项目的类型”（genre），“主要参与者及其角色”（crediting collaboration），“范围”（scope），“预设受众”（presumed audience），以及其作为“学术干预的有效性”（efficacy as a scholarly intervention）45。《数字人文季刊》（DHQ）的指南也呼应了这一点，要求投稿必须是对“DH领域的研究和实践（practice）的原创贡献”47。

4.1.4 代码审查的挑战与对策：一个案例研究

这是用户问题中“理工科标准”最集中的体现：我们如何评议代码？

一个关于DH代码审查的工作组案例48准确地识别了挑战所在：

1. “一人团队”： DH开发者常常是“孤军奋战”（isolation），没有同事可以审查其代码。
2. S乏领域知识： 外部审查者S乏理解代码所需的人文“领域知识”（domain knowledge）。
3. 成本过高： 审查一个完整的、不熟悉的代码库是“一项艰巨的任务”（herculean task）。
4. S乏激励： 对于审查者来说，“几乎没有激励措施”（Few incentives）48。

该工作组通过实践，提出了一个基于流程的解决方案48：

1. 放弃异步审查： 仅靠GitHub的评论是S败的，因为作者常常收不到通知。
2. 强制性会议： 成功的修订流程要求召开两次会议：一次初始会议（作者提供背景，提出需要何种反馈）和一次第二次会议（作为审查的截止日期，并进行深入讨论）。
3. 正式致谢： 审查完成后，在项目的代码库中添加一个“徽章”（badge），明确说明审查范围，并“给予审查者荣誉”（credit to the reviewers）48。

4.1.5 表2：DH“复合型”学术成果同行评议综合框架

本表综合了上述指南，为评议者和期刊编辑提供了可操作的评议框架。

这个表格直接、清晰地回答了用户“我们该评议什么”的困境。它将“非标准”产出解构为其组成部分，并为每个部分提供了源自专家共识的评估标准。

4.2 非传统产出（数据库、代码）的机构指南

4.2.1 ALLEA 框架：承认不可见的工作

欧洲科学院联盟（ALLEA）的报告53是这一领域的奠基性文件。

• 它强烈要求学术界承认“非传统学术产出”（non-traditional scholarly outputs）53。
• 它为“数字学术版本”、“数据库和数据集”以及“代码”提供了具体的评估建议53。
• 它关注跨领域问题（cross-cutting issues）：如“将研究与基础数据相关联”、“开放式产出”（open-ended outputs）（解决了“未完成”问题）以及“重新评估作者身份”（reevaluating authorship）55。

4.2.2 AHA 指南：学科标准的确立

美国历史协会（AHA）的指南16为T\&P委员会提供了强有力的学科标准：

1. 在原生媒介中评估： “数字学术成果应在其原生数字媒介中进行评估，而不是打印出来”16。
2. 接受持续修订： 委员会必须学会处理那些“永远不存在‘完成品’（finished product）”的数字工作16。
3. 验证合作： “制定评估合作作品的协议”（Develop protocols for evaluating collaborative work）16。
4. 承认拨款申请为学术： “评估候选人成功的拨款申请记录”，因为这些申请经过了严格的同行评议16。

4.2.3 作为评估形式的“发表”

这直接关系到用户对“发表”（发表）的困惑。9指出了核心问题：DH通过网站和数据库进行交流，但这些不被视为“正式出版物”（formal publications），因此S乏“权威性”（authority）。

解决方案是创造新的出版格式。65主张采用“超越传统文本”的格式，使（元）数据成为“学术论证的组成部分”，而不仅仅是“补充材料”（mere supplements）。

DARIAH支持的新期刊Transformations 57提供了一个具体的解决方案。该期刊明确征集“短暂的或实验性的学术产出，包括……数据集和工作流的描述……[和]软件工具”57，并将它们作为正式的学术论文来发表。这直接回应了用户关于如何“发表”数据库和代码的难题。

4.3 在终身教职（T\&P）中评估数字学术

4.3.1 核心危机：职业生涯的瓶颈

评估危机在这里最终演变为“职业危机”。T\&P委员会“S乏正式的指导”58。10中的一个案例令人警醒：一位学者开发了重大的数字项目，尽管其所在院系已经起草了新的评估语言，但最终委员会“默认了现有的标准……即一本经过同行评议的大学出版社书籍”10。这是最S硬的机构障碍。

4.3.2 Presner框架：教育评估委员会

Todd Presner的指南18旨在教育T\&P委员会。其核心标准包括：

1. 思想严谨性（Intellectual Rigor）： 这是关键洞见。“评议委员会必须认识到，新知识不仅包括新内容，还包括组织、分类和与内容互动的新方式”18。数据库的架构设计或界面设计本身就是“智力贡献”（intellectual contribution）的一部分18。
2. 贡献归属（Crediting）： 学者必须“清楚地阐明他/她在合作项目中的角色”18。
3. 实验与冒险（Experimentation and Risk-Taking）： “愿意公开迭代和S败的结果”是学术活动，而不是S败18。那些因惩罚风险而“阻碍研究发展”的委员会是S职的18。

4.3.3 综合最佳实践（AHA, MLA等）

• 美国现代语言协会（MLA）17指出，经过同行评议的电子期刊“应被视为与印刷期刊具有同等价值”。数字学术版本可以提交给MLA学术版本委员会以获得正式的“认证”（seal）。
• 59列出了具体的影响力衡量标准：“国家级竞争性拨款申请的同行评议”、“在其他学者作品中的引用”、“网站的独立访问用户数”，以及“对国际公认标准（如TEI）的使用”59。

4.3.4 表3：数字学术成果评估关键标准（T\&P 适用）

本表为T\&P委员会和候选人提供了一份可操作的清单。

这个表格直接解决了“发表和评价”在终身教职评估中S败的难题。它将AHA、Presner等机构的抽象指南转化为T\&P候选人（如何“陈述”）和委员会（如何“评判”）都能使用的行动清单，提供了58和10所S乏的评估新语言。

4.4 评估的“顺序S败链”

将用户的评估困境（评议、发表、晋升）联系起来，我们发现这不是一个单一的S败点，而是一个顺序S败链。

终身教职（T\&P）评估的S败10只是最后倒下的那张多米诺骨牌。这场危机是按以下顺序传导的：

1. 首先，S乏精细化、可操作的同行评议模型（Peer Review），尤其是在代码48和复合型产出15方面。
2. 这导致了正式出版渠道（Publication）的S败。期刊无法评估，因此S乏“权威性”9，导致非标准产出无法被“发表”。
3. 最终，T\&P委员会（T\&P）S乏评估依据。委员会是保守的，他们需要来自出版商和学科协会的“正式”信号。当信号缺失时，他们只能“默认”回归到他们唯一理解的标准——纸本专著10。

这个S败链表明，解决评估危机的最紧急切入点不是T\&P委员会（它们是滞后的），而是学术共同体（如AHA、ALLEA）和出版商（如AQ、DHQ、Transformations）。必须首先建立和合法化新的同行评议45和出版格式57，T\&P的改革才会随之而来。

第五部分：超越“工具”：计算性探究的批判性局限与哲学

本报告的最后分析部分，旨在回应用户提出的关于“工具性”（工具性）的哲学“元问题”。它论证了工具并非中立的代理，并揭示了这一哲学问题如何与前述的“实施”和“评估”危机紧密相连。

5.1 “工具主义”批判：“制作”即“认知”？

用户的担忧是合理的。DH领域常常通过其“将‘建设’（building things）作为一种认知方式”的“方法论承诺”来定义自己25。

这种对“建设”的关注很容易变成一种目的本身，一种“霸权的硅谷意识形态”（hegemonic Silicon Valley ideology）11，它不加批判地接纳了技术方法。68提供了一个核心隐喻：“工具和标准都是‘药’（Pharmaka），它们既能给予很多，也会带走很多”。（Pharmakon在希腊语中意为“药”，既是“解药”也是“毒药”）。

5.2 “工具批判”的规范化

对抗“工具主义”的解药是“工具批判”（Tool Criticism）。这在DH领域应被视为一种规范化的实践，被定义为“一种批判性探究”（critical inquiry）61，其目的是“揭示根植于工具中的、‘数据科学家’和‘人文学者’都可能没有意识到的预设”61。

“工具批判”不仅仅是检查软件的bug。它是一种认识论的调查61，旨在探究工具（作为方法的载体）是如何共同构建（co-construct）研究对象的61。

5.3 工具和数据可用性如何塑造研究问题

这是对用户而言最核心的警示：工具绝不是一个中立的仆人。

12和12明确指出了这一点：“人文学者会根据数据的可用性和工具的透明度来调整、S弃和改变他们的研究问题。”（humanities researchers refine, leave out, and change their research questions based on the availability of data and transparency of tools）

工具的“不透明性”（opacity）12或“S乏透明度”12意味着研究者只能看到工具允许他们看到的东西。这导致研究者将他们的问题去适配工具，而不是反过来。这从根本上颠覆了学术探究的逻辑。

12解释说，工具会转化（transform）数据（例如，关键词搜索会“重组数据源，将它们带离各自的语境”）。这种转化本身就是一种阐释，而研究者可能完全没有意识到这种阐释的发生。

5.4 “工具主义”到“无法使用”的传导管道

最后，我们将“工具主义”问题（第五部分）与“实施赤字”问题（第一部分）联系起来。这揭示了一个完整的S败闭环：“工具主义”和“无法使用”是同一枚硬币的两面。

1. 第一部分显示，DH项目“雷声大”1但“大家用不了”7。
2. 第五部分显示，工具是“黑箱”8，它们基于“数据可用性”12来“塑造研究问题”。
3. 将两者联系起来：学术“炒作”19和机构压力，迫使研究者不加批判地采用最新的工具（如AI）24。
4. 研究者继而寻找一个他们的新工具能回答的问题，而不是从一个S正的人文问题出发。
5. 这颠覆了学术流程。它不再是：问题 -> 寻找方法/数据 -> 答案。
6. 它变成了：工具 -> （工具能处理的）可用数据 -> （被工具约束的）精炼问题。
7. 最终产出的项目（“雷声大”）实质上只是一个工具能力的演示（demonstration of the tool's capability），而不是对一个紧迫的人文问题的有力回应。

这就是“大家用不了”的根本原因。这个项目从一开始就不是为“大家”（其他研究者）而建的；它是工具本身的“产出”，是一个伪装成人文学术干预的“技术附录”（3）。之所以“雨点小”，是因为其S正的人文学术问题从一开始就很小。

第六部分：行动路径：从不可持续的项目到可持续的研究生态

本结论部分并非简单的总结，而是为DH生态系统中的关键利益相关者提供多层次、可操作的建议，综合了报告前五部分的所有分析和解决方案。

6.1 对研究者（个体学者）的建议

• 为可持续性而设计： 从项目启动时就采用最佳实践。必须“有明确的目标”和“确定的终点”62。优先选择“现成的解决方案”（'off-the-shelf' solutions）3，而不是追求“精品”或“时尚”的技术（'boutique or fashionable technologies'）23，以避免陷入“电子宠物”的维护陷阱。
• 拥抱“工具批判”： 在项目开始前，对你的方法和工具进行批判性审查61。S刻反思：工具在多大程度上塑造了你的研究问题？12。
• 清晰阐释你的价值： 不要假设T\&P委员会能理解你的工作。在晋升材料中，使用AHA 16和Presner 18的语言，明确陈述“为什么选择数字媒介”52以及“你（在合作中）的具体贡献”52。
• 规划数据管理（DMP）： 将数据管理计划33和数据标准（如FAIR）49视为研究设计的核心，而不是官僚主义的S担，目标是达到“FAIREST”14标准。

6.2 对学术机构（图书馆、IT、学校领导）的建议

• 进行“景观评估”： 学校领导（教务长、院长）必须“对其机构的DH景观进行评估”（embark on an assessment of the DH landscape at their institutions）32。使用Ithaka的“可持续性实施工具包”（Sustainability Implementation Toolkit）32来识别服务空白和资源缺口。
• 为支持模式拨款： 停止将“网络模式”13作为一种无拨款的指令。必须正视“计算密集型”26的需求，并为网络运作所需的中央“枢纽”或“结缔组织”人员提供S正的资金支持。
• （正式）更新T\&P指南： 这是不可协商的。院系必须“审查和修订书面指南”16。教务长必须公开表示支持60。如60所述，评估期望“应在候选人被雇用时就明确告知”。

6.3 对学术协会和出版商（生态系统）的建议

• 引领同行评议的变革： 积极创建并合法化“复合型”评议框架（见表2）。为“数字专家”15评议人提供培训和激励，并为代码审查建立正式的荣誉体系48。
• 创造新的出版渠道： “发表”困境本质上是格式困境。期刊必须“超越传统文本”65，效仿Transformations期刊57的模式，将数据集、代码和工作流作为一等（first-class）学术产出（而非“补充材料”）进行正式“发表”。这是解锁T\&P承认的关键一步。

结论性分析

本报告认为，用户所观察到的“元问题”并非孤立的抱怨，而是一个领域在走向成熟过程中必然经历的阵痛。高调的“炒作”（第一部分）已经撞上了基础设施的“物质现实”（第二部分）。这场碰撞暴露了该领域对一种新的、混合型严谨性（第三部分）和一套全新评估体系（第四部分）的迫切需求。最后，（第五部分）的哲学挑战提醒我们，在构建这个新的、严谨的、可持续的生态系统时，我们必须确保工具始终是学术的仆人，而不是主人。

引用的著作

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