数字人文视阈下清代科举进士群体时空网络结构分析

2022-02-11 13:21邓君常严予孙绍丹宋先智钟楚依
现代情报 2022年2期
关键词:数字人文时空分布社会网络

邓君 常严予 孙绍丹 宋先智 钟楚依

摘 要:[目的/意义]数字人文视阈下,运用数字技术剖析清代进士群体社会关系网络及时空分布规律,以期为传统人文研究提供新的研究范式。[方法/过程]通过中国历代人物传记资料库(CBDB)获取清代进士群体数据,利用地理信息系统(GIS)方法绘制清代进士空间分布图,借助社会网络分析方法(SNA)勾勒清代进士群体社会关系网络图谱。[结果/结论]研究借助数字技术直观展现清代进士时空分布特征,立体解读清代进士群体社会关系网络,并结合历史资料进行分析,借此为清代进士的分析与解读提供新的研究视角。

关键词:数字人文;清代进士;社会网络;时空分布

DOI:10.3969/j.issn.1008-0821.2022.02.001

〔中图分类号〕G250 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0821(2022)02-0004-10

Analysis of the Spatiotemporal Network Structure of the Imperial Examination

Jinshi Groups of Qing Dynasty From the Perspective of Digital Humanities

Deng Jun Chang Yanyu Sun Shaodan Song Xianzhi Zhong Chuyi

(School of Business and Management,Jilin University,Changchun 130022,China)

Abstract:[Purpose/Significance]From the perspective of digital humanities,this paper uses digital technologies to analyze the social relationship network and spatiotemporal distribution of Jinshi groups in Qing Dynasty,in order to provide a new research paradigm for traditional humanities research.[Method/Process]The data of Jinshi groups in the Qing Dynasty were obtained from CBDB,the spatial distribution map of Jinshi groups in the Qing Dynasty was drawn by GIS,and the social network map of Jinshi groups in the Qing Dynasty was sketched by social network analysis method(SNA).[Result/Conclusion]This study visually displayed the spatiotemporal distribution characteristics of Jinshi in the Qing Dynasty with the help of digital technologies,interpreted the social relationship network of Jinshi groups in the Qing Dynasty in a stereo way,and analyzed it with the combination of historical data,so as to provide a new research perspective for the analysis and interpretation of Jinshi in the Qing Dynasty.

Key words:digital humanities;Jinshi of Qing Dynasty;social network;spatiotemporal distribution

數字人文由人文计算演化而来,公认始自1949年意大利罗布特·布萨神父为圣托马斯·阿奎那著作制作的语词索引。近年来,数字人文研究如雨后春笋般涌现,掀起了人文研究的新浪潮。随着人文数据日渐丰富、数字技术日趋成熟,越来越多的人文学者通过“远读”方法,利用计算机技术解读分析超大规模的文献资料,在宏观层面把握文献资料脉络体系[1],这为人文资料的解读提供一种新的路径,推进人文研究进入全新阶段。传统人文研究是问题驱动式研究,依赖于人文学者自身对于事物的洞察、理解和感知能力。数字人文利用计算机技术对汗牛充栋的人文资料进行统计、处理,进而对数据进行解读、分析,借此发现某些潜在的现象、联系、规律,是一种数据驱动式研究[2],研究过程能够重复、数据可以验证,结论能够推广,这是一种方法论上的新的研究范式,并且展示出广阔的发展前景。

清代科举始于1664年顺治时期,废止于光绪三十一年(1905年),这期间在国家政策支持下,官学、书院和私学空前发展,培养了大批进士[3],但是因各地区经济、文化水平不同,导致进士数量存在显著差异。而且这些进士具有复杂的社会关系,依照不同的社会关系类型形成了大小各异的小群体,这些小群体对清代的政治、经济、文化、社会产生了深远的影响。因而,剖析清代进士群体时空分布和社会关系,能从整体上反映清代进士人才的地域结构,看出清代政治、经济和文化发展的大致轮廓[4],探究进士群体社会交往对其思想观念的影响,能对清代进士精英群体社会关系有更清晰的认识。

本文选取中国历代人物传记资料库(CBDB)中清代进士数据源。CBDB[5]中收录的清代数据主要来自清代人物生卒年表、中央研究院人名权威资料库、麦吉尔大学明清妇女著作资料库等经典文献资料和知名数据库,由此保证了清代数据的权威性,从而确保本文研究结果的可靠性。在此基础上,利用社会网络分析(SNA)方法和地理信息系统(GIS)方法,立足数字人文视阈,构建清代进士群体社会关系网络,可视化清代进士群体时空分布,并结合历史资料探究清代进士时空分布规律,解析清代进士群体社会关系网络特征,借此为清代进士的分析与解读提供新的研究视角和研究思路,促进人文研究的数字转向,提升人文学科的影响力。

1 相关研究

科举考试是中国古代选拔人才的一种重要方式,在清代发展到顶峰。进士在科举中扮演着重要的角色,科举是清代士子出仕的唯一正途[6]。进士具有极高的文化修养和政治素养,对朝代更替、政治发展具有举足轻重的作用,对社会、经济、文化等存在着深远影响,因而清代进士逐渐成为学术关注热点,成果不胜枚举,在清代进士时空分布和清代科举家族研究上更是星罗云布。

在清代进士时空分布状况剖析上,吴根洲和李润强基于全国视域,研究了清代进士的时空分布,认为时间维度上清代进士数量随历朝的科举政策而变化,明显受时局的影响,总体呈不规则的W形[7];空间维度上清代进士在各省之间的分布呈不均衡状态,主要是受到人口密度、经济发展水平、文化教育状况差异的影响[8]。在清代进士时空分布研究中,更多学者关注区域性研究。倪立峰[9]对安徽进士的时空分布进行了深入分析,发现地域分布主要受经济、文教设施和历史文化风俗的影响,时间分布主要受国家政策和战争因素的影响。任丽萍[6]厘清了陕西省进士时段分布、空间分布动态变化过程,以及影响其变动的因素。刘虹[10]总结了清代河北进士时空分布的特点。朱乐平[3]探究了清代福建进士时空分布状况。对于清代进士时空分布的探究还涉及甘肃、山西、湖南、河南、广州府等区域[11-15]。

在清代科举家族研究方面,安徽桐城是科举胜地,清代许多著名的科举家族诞生于此,因而吸引了许多研究者的关注。朱婷婷[16]对清代桐城张氏家族的科第、仕宦以及文化成就等方面进行了分析。吴婷[17]对桐城姚氏家族的科举功名状况、仕宦政绩、文化成就等方面进行了阐述。丁超睿[18]研究了清代桐城桂林方氏科举家族成员以及整个家族在清代时期的科第、仕宦以及治学创作等方面的成就。

综上可以发现,史学界对清代进士的研究成绩斐然,成果数不胜数,但是研究对象多聚焦于区域性的进士群体,研究内容多是分析某一省、府、县进士的时空分布状况和特点,相较之,从全国视角阐述清代进士的文章则是寥若晨星。研究方法以定性分析为主,多以论述、比较、统计等方法研究进士的时空分布特征[8],这样无法直观呈现出清代进士空间分布特点。

近年来,日趋完善的数字人文技术体系[19],为科举进士研究提供了新的路径,GIS、SNA等技术方法为进士时空分布、社会关系网络可视化展示提供了可能,也突破了传统研究依赖学者手工收集数据、人工整理史料的研究模式,在数据技术赋能下,科举进士数字化研究与实践成果相继涌现,如哈佛大学、北京大学等联合主持的CBDB数据库、浙江大学主持的历代进士登科数据库等。在逐渐丰富的进士数据背景下,数字人文为研究提供了新的契机,借助数字技术能够观察到隐匿在浩如烟海数据背后的历史现象,从而为清代进士研究寻求新的学术突破与增长点。刘京臣[20]以CBDB数据库中明清进士数据为基础,以中华寻根网数据为补充,借助社会网络分析呈现了以血缘、姻亲为核心的进士家族世系图谱,并探究了进士家族与经学、文学的关系。邓君等[21]选取CBDB数据库中明代进士数据,借助社会网络分析和地理信息系统方法,解读了明代科举进士群体的时空演变规律、亲属关系网络及社会关系网络的特征。潘俊[22]从知识库和科举文献中采集明代进士数据并构建进士社会网络,计算网络特征指标,分析核心进士的群体特征及关系子图,探微知著,与现有的史学观点相互印证。由此可知,在数字人文视阈下,一部分学者已经利用社会网络分析、地理信息系统方法对明代进士进行探索,这为科举进士研究提供了一种新的研究范式和思路。本文立足数字人文角度,对清代进士的时空分布、社会关系网络进行分析,以期从宏观的视角发现清代进士背后隐藏的历史规律和线索。

2 清代科举进士群体时空分布规律探析

2.1 数据来源与预处理

本文从CBDB数据库中检索清代进士信息时,在入仕法中选择科举—进士(笼统)、科举—武举进士和科举—正奏名进士,共得到28 361条数据,删除地理坐标值为空以及重复数据,最终得到25 902条进士数据,如表1所示。导入中华文明之时空基础架构——WMTS服务框架[23],抽取清代疆域地图作为底图。

2.2 清代分省取士制度后各省进士数量演变

清初,承袭明制按照南北分卷取士,南北分卷虽然大体保证南北方科举考试竞争的公平性[7],但在同一区域内各省之间争夺进士名额激烈,进士名额分布不均衡,有的区域甚至出现“脱科”即一省无人中举的现象。为了平衡各省进士人数,康熙五十一年(1712年),实行分省取士制,赋予了边远省份士人一举中地、入朝为官的机会。

为了直观展现分省取士制取得的成效,本文绘制各省进士数量桑基图,如图1所示,图中省份与时间连线代表各省进士数量,线条粗细代表进士数量多少,在某一帝王时期从该时期与省份连线的粗细直观判断进士数量的高低,进而可以确定进士数量的分布是否均衡。从图1可以看出,南卷各省进士分布不均衡现象比较严重,北卷次之。可以看出,康熙时期南卷中浙江、江苏线条粗,代表进士数量较多,湖南、广东等省份与之相比线条细,进士数量则微乎其微。实行分省取士制度后,雍正时期南卷各省进士人数线条粗细趋于同样宽度,说明进士数量不均衡问题得到明显改善;乾隆时期各省进士人数线条宽度虽不一致,但各省进士数量差距显著缩小;嘉庆、道光、咸丰、同治、光绪时期各省进士数量接近均衡状态,表明分省取士制度取得显著成效。在数字人文视角下,分省取士制度取得的效果能够直观地用桑基图各分支线条宽度进行判断,在可视化的基础上学者可以展开进一步研究,由表及里对清代分省取士制度进行深入分析。

2.3 清代科举进士群体分期时间序列分析

清代实行分省取士制度平衡各地进士人数,这一政策照顾了教育不发达地区,保证了科举考试的公平性。但是各帝王时期受政策、战争等因素影响,各朝進士数量存在差异,各省进士人数不尽相同。河流图能够清晰显示随时间流逝,各省进士数量波动趋势,以及同一时期各省之间进士数量的高低,如图2所示。横向来看,从整体而言能够看出清代进士总量随时间的变化,乾隆时期显著增加,雍正时期和咸丰时期总量锐减,顺治、康熙、嘉庆、道光、同治、光绪时期进士数量波动不断,但是起伏相对较小;从个体而言能够展现出每一个省份进士数量随着时间的起伏趋势。纵向来看,可以对比同一时期内每一个省份河流宽度进而判断进士数量高低,发现直隶、江苏、浙江河流覆盖面宽,

进士数量名列前茅。河流图的优势在于从全局的角度呈现进士数量随时间的变化趋势,以及直观展示出某时期进士数量最多的省份,横纵交织清晰刻画出清代进士在时间和空间上分布的状况,为人文学者从更高维度、以更贯通的方式分析和诠释该分布状况背后的影响因素提供助益。

河流图展现了清代进士数量随时间的总体变化情况,但是每位帝王在位时间对进士数量存在着显著影响。因此,为进一步探究清代进士数量随时间的變化细节,本文绘制各个帝王时期进士总人数和平均录取进士人数时间序列图,如图3所示,可以看出,进士总量随时间的变化呈现出与图2相同起伏情况。在各个朝代进士平均录取人数方面,顺治、康熙、乾隆、道光、咸丰、光绪时期进士平均录取人数呈现下降趋势,雍正、嘉庆、同治时期呈现上升趋势,平均录取人数最多的是顺治时期,最低的是康熙时期。

如图3所示,进士平均录取人数随时间波动不断,对照可以发现,康熙时期、雍正时期、乾隆时期进士总量和平均录取人数呈现相反的波动趋势。究其原因,李润强[7]认为,康熙帝在位61年,时间最长,因而进士总量较多,但是进士平均数量最低,主要因为康熙时期通过减少科举数额减少官员数量;雍正时期,实行恩科会试,增加了进士录取名额,所以,虽然进士总量低,但是平均数量高;乾隆时期,为了解决官员雍滞减少了科考数额,此外大兴文字狱,所以这一时期进士平均数量低。将平均录取人数和进士总量对照分析,使得清代进士时间分布研究事半功倍,在此基础上根据进士时间分布特点针对性地梳理史料,探究影响清代进士录取的因素,助力人文学者更加有的放矢进行研究。

2.4 清代各省、府进士空间分布

清代进士数量空间分布特点复杂,每个省份因经济、文化等因素呈现出不同的特征。因此,本文首先可视化清代进士整体空间分布状况,总结空间分布特点,接着以安徽省为例,细粒度研究安徽省、府的进士空间分布特征。

本文首先利用GIS技术可视化清代进士群体整体空间分布状况。从图4中可以看出,直隶省、沿海地区进士分布稠密,而西北、东北、西南地区进士分布比较稀疏。这一地区间差异主要是基于经济水平和文化发展所致,直隶省文化教育水平高、沿海地区经济繁荣,因而这些地区的士人容易考取进士[7]。空间是历史研究中的重要部分,传统清代进士空间分布研究多是定性分析,使用GIS技术可以将进士放在空间上进行考量,从宏观角度感知清代进士空间分布与地理因素之间的联系,如经济因素与进士分布的关系,借此跨越传统进士研究中的局限,将进士立体、全面展示于地图之上,使得分析清代进士空间分布特征时更加清晰、客观,因而引入GIS技术是促进人文研究走向数字之维的一次有益尝试,是人文研究的一次跨越式发展。

近代学者梁启超认为,清代的学术中心主要分布在苏、皖、浙三地[24],在学术上,以戴震为核心的皖派学者对清代学术产生深远影响;清代最大的文派——桐城派,产生于安徽。在政治上,张英、张廷玉父子深受皇帝青睐[9]。安徽省有诸多杰出人物与国家政策、文化氛围、经济发展水平密不可分,同时家风、学风对考取进士也具有重要作用。因此,本文在探究清代进士整体空间分布状况基础上,以安徽省为例从省和府的层面细粒度探究安徽省进士数量空间分布特点和影响因素,探究家风、学风、经济水平等因素与安徽进士空间分布的关联。

图5展示了安徽省进士空间分布,圆点大小代表进士数量多寡。从图5可以直观看出,进士在安徽各府分布不均衡,南部地区进士数量多。表2显示了安徽省进士排名前9位的县级地区,安庆府有3个,徽州府有3个,其余是庐州府和宁国府。因此,结合表2和图5,表明安庆府和徽州府是科举盛地,由此与倪立峰总结的安徽进士地域分布特征相互印证[9]。

从空间上可以看到,安徽省进士数量集中在安庆府和徽州府,通读史料可知,徽州科举史上有“连科三殿撰,十里四翰林”的佳绩,主要因为徽商

为徽州经济带来繁荣,从而为考取进士提供物质支持,提升了徽州的进士数量[25]。同样,安庆府是安徽的政治首府,交通便利,文教设施齐全[26],培育了大量的进士人才[27],印证了经济发展和文化教育水平对于科举考试的重要影响。

另外,家风、学风的养成也是影响进士数量的重要因素。安庆府桐城的张氏家族,代表人物张英、张廷玉深得皇帝青睐,家训读书明理代代相传[28]。徽州歙县曹氏家族,曹文埴、曹振镛父子俩始终秉承朱子之风。姚鼐辞官回归故里后,先后主讲安庆敬敷书院、歙县紫阳书院等[29],促进了教育发展,读书蔚然成风。吴汝纶同样注重教育,创办了桐城学堂,培养人才。

从以上分析可以发现,借助GIS技术可以从空间上直观地展示出安徽省进士聚集区域,在此基础上人文学者可以结合史料,透过这一空间表象解释进士汇聚的内在影响因素,由表及里,由浅入深,这一探索模式既彰显出数字技术的力量,又凸显出人文科学的魅力,进一步证明数字人文不是以数字技术替代人文科学,二者缺一不可。

3 清代进士群体社会关系网络结构研究

3.1 清代进士群体社会关系图谱

CBDB数据库系统性地收集了中国历史上重要的传记资料,从中提取历史人物的11类信息[30],对历史人物传记进行编码,在收集的11类信息中,社会关系这一类凸显了CBDB数据库的与众不同之处。本文将去重后的25 902条清代进士信息输入到CBDB数据库中查询社会关系,共得到社会关系1 249条,将其导入到Gephi中,绘制清代进士群体社会关系网络图谱,如图6所示,这一图谱既包括清代进士之间复杂交织的社会关系,又涵盖与进士联系密切的人物。可以看出,清代进士社会关系网络是由一个中央的大网络和周围无数小网络组成,中央大网络包含进士数量较多,周围每个小网络包含进士数量较少。由此可以认为,清代进士社会关系网络呈现出两级分化特征[8],在中央大网络的进士构成网络中的核心人物圈子,这些进士之间联系密切,在网络中占据重要资源,具有较高的社会地位;周围小网络中的进士是网络中的边缘人物,与其他进士之间联系稀疏,影响力薄弱,在整体社会网络中处于劣势地位。由此可以体现出社会网络分析方法的亮点在于,以可视化的方式展现传统人文研究中只能以语言文字描述的现象或状况,从而增强了传统人文结论的说服力和直观性,也体现出数字技术和方法在人文领域中的应用具有广阔前景。

3.2 清代进士群体核心人物分析

在绘制清代进士社会关系网络图谱的基础上,利用度中心性分析CBDB数据库中所收录的清代进士社会关系中的核心人物。度中心性指的是与某个节点相连的节点数量,是衡量网络中节点重要程度的指标之一。在清代进士社会关系网络中,度中心性越高说明该节点所代表的人物地位越高,影响力越强。图6显示了清代进士人物社会关系网络,按中心性高低对人物进行排序,用节点大小代表人物

中心性高低。在此基礎上,笔者绘制了清代进士社会关系网络中心性排序表,列举了网络中度中心性排名前30位的人物。

如表3可知,在CBDB数据库收录的清代进士社会关系中,度中心性排名第一位是纪昀即纪晓岚,进士出身,曾任《四库全书》总纂官;第二位钱大昕,进士出身,乾嘉学派重要代表人物;度中心性在12以上的人物中,全祖望、阮元、袁枚、朱珪、毛奇龄、朱彝尊、杭世骏均为进士出身且是清代学术大师。除此之外,黄宗羲、谭延献等虽然未能进士及第,但同样是清代著名思想家、诗人,且与清代进士之间联系非常密切,因而在清代进士社会关系中排名位居前列。

通过表3可以发现,在CBDB数据库中收录的清代进士社会关系中存在大量度中心性排名靠前的女性,这表明她们也是清代进士社会关系中的重要人物,与清代进士群体之间关系紧密,虽未能参加科举考试获取功名,但诗文流传古今。张英、左锡嘉、张允滋、郑兰孙、鲍之蕙、汪端、邹蕙珍等都是清代才女,善于诗词、精于绘画,出身名门,多以进士诗人为良师,家中父亲、兄弟、丈夫中进士颇多。因此清代女性文人、艺术家在清代进士社会关系网络中是不可或缺的角色。

本文用度中心性衡量清代进士社会关系网络中人物重要程度,与以往进士社会关系研究不同,传统研究依赖于学者对进士史料的整理、理解、总结、分析能力,学者囿于史料的限制和能力的制约,最终的研究结果往往差异较大。在数字人文视阈下,使用社会网络分析方法分析清代进士社会关系,区别于传统人文学科研究思路,将数据思维运用到人文学科之中,在数据支撑下利用度中心性刻画人物的重要性,结果既客观又精确,进一步结合史料对结果进行详细解读,这也表明数字人文不是数字技术和人文资料的简单拼接,二者如鸟之双翼[31],相辅相成,也体现出数据驱动式研究的价值。

3.3 清代进士群体小团体现象

为了更好探究清代进士社会关系网络中的关键人物,本文利用Gephi软件将度中心性小于1即没有与之相连的节点过滤,将过滤后的节点进行模块化处理,划分为不同社群,如图7所示。Newman M E J等提出模块化算法,用来衡量网络社群聚类程度,模块度值域为[0,1],模块度值越大,社群划分质量越高[32]。一般认为模块度值大于0.3,则网络具有明显的社群结构。通过Gephi计算得到清代进士社会关系网络模块度值为0.83,说明该网络社群结构良好。

经过模块化处理,清代进士中除去度中心性为0的进士之后,该社会关系网络被划分为24个社群,每个社群人数差异显著,如表4所示。通过计算,平均每个社群有37.25人,因此本文选取社群人数超过37人的社群展开分析。列举出人数超过37人的10个社群和社群中度中心性排名前十的人物,如表5所示,可以直观看出,在清代进士社会关系网络中每个社群中只有1~2个人物度中心性较大,即在社群中占据核心地位,其余人物度中心性分布相对平均。

在前十类社群中,以纪昀、朱珪、朱筠为首的第一类社群影响力最为显著,该社群总人数最多,人物关系交织紧密。乾隆时期,思想文化方面有了极大的发展,《四库全书》的修撰是重要标志。武亿对朱筠乾嘉朴学思想推崇备至,后中进士,成为著名金石学家。蒋士铨精通戏曲,辞官后在书院讲学。罗聘“扬州八怪之一”,善于诗画。第一类社群影响力显著,以思想家、书画家为主,进士之间通过共同修撰《四库全书》密切联系,同时反映了乾嘉思想在清代进士之间的传播。

清代进士学者依据地域、时间、研究对象等不同形成了许多独具特色的学术派别。第二类社群主要是浙东学派的学者,代表人物有全祖望、黄宗羲、毛奇龄等,在经学和史学方面颇具建树。邵廷采师从黄宗羲,顾炎武开启清代朴学,黄道周主张“经史并重,以史证经”的方法论,该类社群学术关联紧密,在经学、史学研究上互相影响、兼并包容。

第三类和第五类社群是以乾嘉学派为主的学者群体。钱大昕是重要代表人物,推崇汉儒,并经常同王昶、臧庸、王鸣盛、卢文弨等探讨学术问题,互为人师。第五类社群是以阮元为首的扬州学派,扬州学派作为乾嘉学派的重要分支,将乾嘉汉学推向顶峰。阮元、焦循、汪中在经学、史学研究中成绩斐然,并促进训诂学和考据学的发展。通过以上分析可以看出,他们虽然分属不同学术派别,但是在学术研究上具有继承和发扬的关系,在前人基础上融会贯通,并由此划分结果可以验证模块度算法的准确性。

第七类是以清代诗人袁枚为代表人物的社群。袁枚辞官后,创作了大量诗篇,广收弟子,尤其是女弟子,金逸、张玉珍、屈秉筠、骆绮兰等均在其门下。

第四类、第六类、第八类是围绕清代才女形成的社群。

第九类、第十类是以朱彝尊、杭世骏为主的清代文学家、学者等。

综上,社会网络分析方法实现了对清代进士群体的远读分析,首先,可视化清代进士群体社会关系网络整体状况,将数据转化为图形,直观且形象地展现出清代进士群体社会关系网络的“圈子”文化现象;其次,使用度中心性刻画清代进士中的关键人物,对关键人物详细解读;最后,从交叉视角探究清代进士小团体交织融合的社会关系,从纵向探究每个群体内部人物社会关系,从横向剖析各群体之间关系,从而分析清代进士群体社会交往对学术思想的重要作用。将社会网络分析应用于清代进士分析,一方面变革了传统人文学科分析进士社会关系的研究范式,研究利用社会网络分析方法对清代进士数据进行可视化,在此基础上解读清代进士中关键人物和小团体现象,从问题驱动式研究转变为数据驱动式;另一方面,这一探索分析过程具有借鉴意义,可以助力人文研究者利用社会网络分析进行更加广阔的探索,也说明数字人文不是以牺牲人文为目的,数字技术只是工具,人文才是灵魂,二者殊途同归,都是在寻求突破,让传统人文研究焕然一新。

4 结论与展望

本文以清代进士群体为研究对象,运用GIS和SNA方法,可视化清代进士群体空间分布,绘制社会关系网络图谱,解析其背后所折射的历史现象,这是在数字人文视阈下对清代进士群体进行探索的有益尝试。

1)在探究清代进士时空分布规律时,第一,利用桑基图以直观、生动的方式展示清代分省取士制度的效果;第二,绘制清代进士数量演变主题河流图,从纵横交叉视角助力人文学者快速厘清清代进士数量的整体变化趋势;第三,借助GIS技术探究清代进士空间分布与经济、文化因素的联系,突破传统进士空间研究范式;第四,以安徽省为例,细粒度剖析安徽省进士时空分布状况,就空间分布的表象结合史料深入解读,进一步证明数字人文不单单只关注表层数据,技术与传统人文并非相互对立,二者相辅相成、合作共生。

2)在分析清代进士群体社会关系网络时,绘制了清代进士群体社会关系网络图谱,以度中心性刻画清代进士中的关键人物,并将清代进士划分为不同小团体,结合史料解读每个团体之间的社会关联,分析清代进士群体对学术传播的重要作用。本文从3个视角切入到清代进士群体社会关系网络研究,逐渐细化,从而探究清代进士对清代文化、政治的重要影响,这是在数字人文视阈下探究清代进士社会关系的一次实践,是将数据思维引入人文学科的一次尝试,也是打破传统研究范式的一次创新。

本研究的价值是在数字人文视阈下,借助GIS和SNA方法探究清代进士时空分布规律和社会关系网络,从而为进士研究提供新的思路和探索模式,丰富和更新人文学者的技术手段和分析方法,进一步提升人文研究的效率。同时通过探索分析深刻认识到,数字人文中数字技术与人文科学并非是相互替代、此消彼长的关系,数字技术是焕发人文研究活力的手段,人文科学是数字技术开展实践的坚实土壤,二者需要迈向和而不同的多元共生关系[33]。

本文也存在一定局限性,数据来源于CBDB数据集,但到目前为止CBDB数据集还在不断更新。由于数据的不全面会对分析结果造成一定误差,后续研究可以添加更丰富的数据,进行更加全面的分析。另外,在解读清代进士时空分布规律和关系网络时,对于数据解读可能有局限性、挖掘不够深刻等,未来可以结合清代税收数据更加细致分析经济因素对进士空间分布的影响,也可以借助自然语言处理、机器学习等技术方法抽取清代进士更复杂的关系网络,从而丰富研究。

参考文献

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(责任编辑:郭沫含)

收稿日期:2021-09-17

基金项目:国家社会科学基金项目“数字人文视角下历史档案资源知识聚合与知识发现研究”(项目编号:19BTQ102)。

作者简介:邓君(1977-),女,吉林大学教授,博士生导师,中国人民大学档案事业发展研究中心研究员,研究方向:数字信息资源管理、数字人文与知识服务、用户信息行为、档案管理与应用。常严予(1998-),女,硕士研究生,研究方向:数字人文与知识服务。孙绍丹(1993-),女,硕士研究生,研究方向:数字人文与知识服务。宋先智(1990-),男,博士研究生,研究方向:数字信息资源管理,文本挖掘。钟楚依(1997-),女,博士研究生,研究方向:数字人文与知识服务。

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