检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杰弗里·德鲁因 王江(译) Jeffrey Drouin;Wang Jiang
机构地区:[1]美国塔尔萨大学 [2]重庆大学外国语学院
出 处:《数字人文研究》2024年第1期86-104,共19页Digital Humanities Research
基 金:重庆市社会科学规划项目“基于数字化档案的英美现代主义文学期刊研究(1880—1940)”(2019YBWX130)研究成果之一。
摘 要:数字人文视域下的文学研究通常呈现出两种倾向:一种是对大规模数据集进行宏观层面的“远读”,另一种则是对单部作品的语言特性进行微观分析。其中,“大数据”项目利用软件对数百万卷期刊的出版数据或文学语料所构成的大规模数据集进行可视化处理,进而揭示出学者们单凭自身的穷尽式阅读难以获知的各种历史模式。然而,这类方法无法深度阅读文学文本。与此同时,基于文本挖掘的微观分析也呈现出类似的优缺点。因此,本章旨在探索一种融合之道,即综合运用这两种方法解读1918年9月刊的《小评论》。The digital humanities tends either to distant-read enormous data sets or to microanalyze the linguistic features of single works."Big data"projects use software to visualize massive data sets of publishing information containing millions of volumes,revealing historic patterns that would be unobtainable by scholars.The main weakness of big data methodologies is their inability to read the works.The microscopic approach of text mining presents similar benefits and drawbacks.This article finds a middle ground by using these two techniques to read the September 1918 Little Review,examining the combined use of human markup and automated statistical techniques.
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