汉学家宇文所安（Stephen Owen）研究热点与趋势（2013-2023）——基于CiteSpace的可视化分析

何紫瑜 王 春

大连外国语大学 大 连 116000 中 国

引语

汉学家译者对推动中国文化“走出去”而言是很重要的力量，引起了学界对其的诸多关注（袁丽梅，2021：26）。汉学家对积极推动中国文化海外传播起了很重要的作用。正如黄友义教授在一篇文章中所说的，当今, 外国人比历史上任何一个时期都更加了解中国, 其中一个标志就是大量中国文学作品被翻译成外文（黄友义，2010：16）。中国文学的外译存在不可小觑的难度，汉学家译者对中国文学翻译所做出的贡献值得我们的认可与尊重。在知网中检索“汉学家”，会发现共有860篇学术期刊、97篇学术论文是围绕这一主题展开的。从1956年开始，汉学家相关的研究的文章数量逐年缓慢上升，2010年到2020年其增长趋势更加迅猛。由此可见，汉学家研究的热度只增不减。

宇文所安，本名Stephen Owen，美国著名的汉学家和翻译家。他的学术成绩令人瞩目，曾长期任教于哈佛大学东亚系，对诗歌的兴趣让他走进中国文学的世界，从而爱上了中国诗歌一发不可收。他的中国学研究在中国获得极佳的传播效果，他的全部著作几乎都被翻译成中文出版，研究著作、论文均为数不少，归结起来至少涵括跨文化、文本解读、文学史、翻译、文学理论、选本等六个领域的研究范围（田恩铭 陈雪婧，2022: 102）。宇文所安又是一位学者型的翻译家，诗歌文学史和中国文论是他学术研究的两大板块，他耗费八年时间于2016年完成《杜甫诗》，即杜甫全集的翻译（陈婷婷，2020: 91）。宇文所安可谓是美国汉学界毫无疑问的研究中国文学的权威人士，他最负盛名的两部著作：《初唐诗》和《盛唐诗》，引起了中国学者的充分关注（陈引驰，1996：115）。

在知网上进行检索，研究涉及宇文所安的学术期刊共有574篇，相关学术论文共有81篇。国内对于宇文所安的研究在1996年之后才开始慢慢热门起来，最早被记录的相关的研究是在1996年由陈引驰教授在《中国比较文学》上发表的《诗史的构筑与方法论自觉——宇文所安唐诗研究的启示》。宇文所安逐渐进入了国内译学界的视野。上述研究缺乏运用文献统计、可视化分析等定量研究方法，很难直观地体现研究的热点与趋势。本文将借助可视化分析工具CiteSpace对中国知网近10年（2013-2023）所收录的有关汉学家宇文所安的研究成果的题录信息进行包括时空图谱分布即时间图谱与文献合作作者和发文机构的分布、关键词聚类分析等可视化分析。通过可视化视图多角度地对相关研究文献进行计量分析和解读,客观地揭示近十年来国内关于宇文所安研究热点与趋势,为译学界研究宇文所安和关于其对中国文学翻译和文论著作相关研究提供一定的参考和借鉴。

一、研究方法和数据来源

数据可视化从诞生到发展的历史悠久，“可视化（Visualization）”一词来源于美国，可以追溯到20世纪50年代计算机图形学的早期。1987年，NSF（美国国家科学基金会）的《科学计算中的视觉化》把可视化首次作为一种组织性的次领域提出来，认为可视化是一种能够处理大量科学数据集的工具（史国举，2021：96）。帮助人们理解事物的规律是数据可视化的最终目的，而绘制的可视化结果只是直观的过程表现。随着大数据时代的降临，各种可视化分析工具层出不穷，比如人们所熟知的Python、Echarts、Tableau等数据可视化工具，以及近年来比较流行的CiteSpace。CiteSpace是一款由美国的陈超美教授开发的基于引文分析理论的科技文本挖掘及可视化分析软件。随着这一软件的日趋完善，它被更广泛地运用于各个学科领域，译学界也产出了不少基于CiteSpace的可视化研究。

1. 研究方法

本文将选择有关汉学家宇文所安的学术期刊数据作为研究内容，运用CiteSpace以及CNKI数据库提供的数据分析建立相关时空分布图谱、关键词共现图谱、文献共被引图表。通过数据的可视化解读分析，分析总结这一主题的发展过程、研究热点、研究前沿和研究的趋势。

2. 数据来源

本研究所分析的所有文献数据均来源于中国知网平台（CNKI）。为了确保数据更为客观全面，笔者进入知网的高级检索页面，在高级检索中选择“主题”，输入“宇文所安”，接着在时间范围区域将时间区间设置为：2013年1月1日——2023年5月31日，并且勾选“中英文扩展”选项，接着点击“检索”，手动选择“学术期刊”类别，最后得出有效数据372篇与“宇文所安”这一词条相关的文献。笔者选定372条有效数据，选择“RefWorks”格式导出，形成CiteSpace的输入数据库，供其进行预处理。

二、结果与分析

1. 时空知识图谱分析

时空知识图谱分析部分包括：在时间上，每一年各有多少篇相关话题文献；在空间上，笔者只能通过合作作者可视化关系图谱以及发文机构网络。研究时间和空间分布可视化图谱可用于对宇文所安研究的热点与前沿时空维度的分析和探究。

（1）研究时间分布及分析

根据图1所示，关于宇文所安的研究在近十年可以分为三个阶段：平缓期（2013-2018）；发展期（2018-2020）；骤降期（2020-2023）。

我们不难看出，从2013年至2018年分布的文献数量有增有减，起伏较平缓，根据图上统计的数据可知，从2013年-2018年每年发文数量各为：20, 26, 21, 28, 24, 21，数据在20-30篇之间波动，分布比较均匀。根据CNKI提供的信息，在这段时间，这些文献大多是应用研究，来自CSSCI以及北大核心期刊的总共有104篇，可见其权威性。这些文章大多聚焦于研究宇文所安汉学家身份以及他所翻译的《文心雕龙》《杜甫诗》《二十四诗品》等。涉及到对中国文论、文学史观等的探讨。

在发展期（2018-2020）的区间里，一年内关于宇文所安的期刊的数量就增长到了41篇，2020年也产出了36篇期刊，我们可以看出在这两年针对这一主题的研究热度猛增。在这一阶段，文献内容仍旧聚焦于宇文所安以及其英译的《文心雕龙》《杜甫诗》，但研究转向了对宇文所安译本中所采取的翻译策略的探讨。

在2020年之后，很明显，相关文章数量骤降，从平均40篇降至20篇以内。由于笔者将时间范围设定至2023年5月份，所以上图的2023年的数据只显示了上半年发表的3篇。从这我们可以看出，关于宇文所安的研究的热度有所下降。在这三年，文章研究的主题仍是宇文所安，以及《文心雕龙》和分析翻译策略。

（2）研究力量空间分布图谱及分析

生成合作作者图谱，我们首先将时间划分（Time Slicing）设置为2013年，1月-2023年，5月，接着在节点类型（Node Type）处选择“合作作者（co-authorship Network）”选项，最后开始运算，得出如下图的可视化图谱：

从图2可知，研究宇文所安的学者分布比较分散，除了图片中以胡作友为中心的合作关系网络，其他的作者之间的合作关系较少。由图中数据可知，胡作友和其他的学者合作研究的次数最多，共有26次，他周围的这些学者和他合作的次数多少可以从他们所占的圆点的大小看出，比如我们可以知道他与杨杰、张丁慧的合作次数相对较多。从学者的名字的标签大小我们可以推断，胡作友是近十年研究宇文所安次数较为频繁的学者，接着就是魏家海，杨杰、刘永亮、岳曼曼等的名字也较为突出，说明他们发表的文献相对而言也是较多的。

图2 合作作者关系图谱

获得机构分布图谱的操作基本同上，我们只需要在节点类型处选择“机构（Network of coauthors' institutions）”即可。可视化图谱图3所示：

图3 机构分布图谱

如图3所示，我们可以看到文献的出版机构分布较为分散，机构数量较密集，通过标签字体的大小，我们可以看出哪些机构经常出版关于宇文所安的研究的文章，比如合肥工业大学外国语学院在这方面可谓是“名列前茅”。

2. 内容知识图谱及分析

在这一部分，我们将提取所收集文献的关键词作为文本处理的词汇来源，以关键词作为节点类型，形成关键词共现和关键词突现的可视化分析图谱，从而分析近十年关于宇文所安的研究热点与前沿，以及它们之间的相互关联性。接着，我们将借助CNKI提供的引文索引数据库进行文献共被引分析。

（1）研究热点分析

一篇学术期刊的关键词能够直观地体现其研究所凝练总结的主要内容。关键词共现图谱能够体现这一研究领域近十年比较热门的话题以及该领域的研究前沿，出现频次越高，词条标签字体越大，说明该词条所代表的研究主题热度越高。首先我们以文献关键词、关键词Plus（Keywords Plus derived from the titles of the cited references）作为词汇来源，保持之前设置的时间范围不变，在节点类型中仅选择“关键词”，其他参数保持默认设置，在“精简”部分选择“各个时间段”，最后开始分析，得出可视化图谱后，在操作版块的标签部分，选择“By freq”,将阈值（Threshold）定为5，调整好节点的大小、字体、显示比例，其他设定保持默认，最后可视化结果如下：

在上述图谱中，一个小圆点表示一个关键词，笔者将阈值定为“5”，所以只显示共现频率为5以上的对应的关键词，比如，据CiteSpace统计，“宇文所安”这一关键词和其他词共同出现共148次。节点越大，则意味着这些关键词共现的频次（Frequency）越高。圆点之间的连线则表示关键词之间的关系，连线数量越密集说明关键词之间的关联越密切，意味着这些关键词经常一起出现。

以下是共现频次（〉5）最高的10个关键词的分布表：

从上述图4以及表1中，我们可以明显看出“宇文所安”这一关键词在近十年的文章中是最常被引用的，紧随其后的就是“翻译”“翻译策略”还有较靠后的“英译”。因为宇文所安作为著名的美国汉学家译者，他翻译了大量的中国著名古典文学作品以及文论，除了他翻译的《文赋》《楚辞》等，倍受译学界关注的便是他翻译的《文心雕龙》，“文心雕龙”这一关键词也是榜上有名。所以近十年很多研究是围绕着宇文所安的英译作品、通过不同的翻译理论视角探讨其运用的翻译策略、基于不同理论视角探讨其英译的某些现象展开的，比如胡作友与杨杰发表的《思想·风貌·底蕴——宇文所安〈文心雕龙〉编译策略分析》、胡作友与戴林杉发表的《〈文心雕龙〉差异性的异域重构——以宇文所安英译本为例》。

表1 关键词共现频次

图4 宇文所安研究热点知识图谱

之前曾提到宇文所安爱好中国诗歌，因而他对中国诗歌翻译的贡献也极其突出，比如他的译著之一《杜甫诗》是国内外第一部杜甫诗全集的英译本，具有载入中外翻译史册的开创意义，因此难免不会有人去研究这一方向，所以不难理解为何“杜甫”“唐诗”这两个关键词的共现频次也赫然在榜。比如袁湘生发表的《宇文所安杜诗全译本翻译策略研究》、谢云开撰写的《论宇文所安对杜甫诗的译介与研究》。

从中我们还会发现，共现频次较高的还有“杨国斌”这一词条，因为通过文献计量与检索，笔者发现近十年有不少研究是基于同一译本，对比宇文所安和其他译者的翻译，比如学者杨国斌，他与宇文所安分别翻译了《文心雕龙》，所以有些学者会对两者的不同译本进行对比研究，比如胡作友与陈萍发表的《语境,参与人和充分性——〈文心雕龙〉宇文所安和杨国斌英译本评析》。

接下来我们将通过中介中心性（Toggle spotlight, highlight critical paths of high centrality）进行下一步归纳分析。这一指标可以用于衡量某关键词在某一研究领域的重要程度。关键词中的介中心性越大，说明它为其他非中心节点提供的战略性中介作用越多,也就意味着它控制的关键词之间的信息流越多，分析中介中心性可揭示研究热点之间的突变或转化关系。以下是中介中心性（〉0.01）的14个关键词的分布表：

从表2中我们不难看出“宇文所安”“翻译”“翻译策略”“文心雕龙”“中国诗学”“中国文论”“汉学家”等关键词是这一领域研究的比较重要的存在，这意味着围绕这些关键词展开的研究是近十年这一领域的热点与前沿。

表2 关键词中介中心性

（2）文献最高被引分析

因为在CiteSpace中，笔者输入的项目的数据无法进行文献共被引可视化的运行操作，所以笔者只能借助中国知网的数据库查询最高被引文献。笔者截取了发表年份介于2013年至2023年的最高被引文献的标题、作者以及被引用次数，制成如下表格：

表3 2013-2023最高被引文献统计

以上统计的四篇文献均被收录进北大核心以及CSSCI期刊中，所以我们不难看出该领域的研究近十年主要聚焦于哪一方向。从最高被引文献我们可以推断关于宇文所安的研究主要集中在对他所翻译的《文心雕龙》的探讨，或是分析其英译本的翻译策略，其中也涉及到了副文本的内容，比如第二个文献，就是对比同一著作三种译本中的不同的译注。

通过以上分析，我们可以推断近十年关于宇文所安的研究趋势与热点集中在通过不同理论分析其英译作品的内涵与传播效果，尤其是《文心雕龙》《杜甫诗》，分析其翻译策略、对比分析他和其他译者，以及他撰写的与中国文论、诗学相关的作品。

三、结论

在当下全球化语境下,“他者视角”不仅有利于我们重新审视自身文学、文化,而且有助于学界更好地进行“走出去”语境下的外译思考（刘一鸣 张冰洁，2022: 169）。所以，从汉学家译者的视角去看他们对中国文化对中国文学艺术的理解是很重要的，他们的译作不仅有利于中西文化的交流，有利于传播中国形象，而且也为国内外学者提供了很丰富的研究素材与视角。

从上述的可视化分析中，我们可以将近十年关于宇文所安的研究分为翻译理论研究与翻译史研究两大类，研究趋势与热点集中在通过不同理论分析其英译作品的内涵与传播效果，尤其是《文心雕龙》《杜甫诗》，分析其翻译策略、对比分析他和其他译者，以及他撰写的与中国文论、诗学相关的作品。国内宇文所安研究文献的数量有待提高，质量稳中向好，但笔者认为对宇文所安的研究在基于语料库的研究，从“副文本”视角进行分析研究，关注宇文所安其他文论译作这三个方面还有很大的发展空间。比如，我们可以通过语料库综合分析宇文所安分别在文论、诗歌上采用的翻译语言有何区别，更加关注宇文所安翻译内容之外的各种副文本。针对其翻译的文论，我们也可以另辟蹊径，将重心从《文心雕龙》转移到其他文论译作上，比如宇文所安曾翻译了唐代诗人司空图的著名诗歌理论作品《二十四诗品》，可是国内在这一方面的学术文献却寥寥无几。笔者希望本研究能够为汉学家、宇文所安相关研究提供借鉴意义。