侯潇洁，东北师范大学历史文化学院博士研究生。
摘要：数字史学是当代西方史学研究的一种新兴史学形态。在兴起路径上，法国年鉴学派与美国社会科学新史学派的计量史学方法对数字史学的形成具有奠基作用，但数字史学在研究方法和应用领域方面拓展了计量史学研究。在研究方法上，数字史学采用人机交互、空间分析、数据挖掘等技术方法；在应用领域方面，数字史学以其交互性、共时性的历史叙事和解释模式，拉近了作者与读者、史学与公众的距离，在公众历史教育方面具有应用价值。数字史学研究以辩证的方式看待“历史”本体的位置和“数字”研究方法的作用，人工智能的引入在史料数字化、研究路径和历史解释方面进一步强化了“数字”与“历史”的融合深度，使历史研究逐渐呈现出由数据结构、算法逻辑和人类判断共同参与的复合形态，对史学主体性和方法自觉性提出了新的要求。
关键词：计量史学；数字史学方法；公众历史教育；人工智能
相对于政治革命、机器革命的轰轰烈烈，技术革命总是静悄悄的。随着数字化时代的到来，数字史学在国际学术界已然崛起，以美国为例，其关于数字史学的研究已经进入了2.0时代【1】，在研究机构的规模、应用实践项目的类型与数量、教育培养体系的设置等方面均有着丰富的学术成果。有别于1.0时代数字化处理历史档案、图片等文献资料，并辅以简单的数理统计分析，2.0时代的数字史学可以利用机器学习和数据挖掘等技术和工具进行更加深入的分析，研究成果可以通过互联网和社交媒体进行共享和互动。2022年11月，伴随着ChatGPT的横空出现，生成式人工智能进入学术视野，进一步引发了学界关于历史研究方法、研究主体边界、学术规范等层面的重新思考【2】。
反观中国数字史学的研究，整体上仍处于起步阶段。自21世纪初，学术界多围绕数字史学的概念内涵【3】、史料形态【4】、方法实践【5】、知识生产【6】、历史书写【7】、价值前景【8】等方面展开探讨；此外，也涉及“网络史学”【9】、“信息史学”【10】、“计算史学”【11】、“大数据时代下的历史研究”【12】、“人工智能与历史研究”【13】等议题。整体梳理归纳来看，国内学界总体肯定了数字史学之于当下历史研究的价值与意义，但目前对于数字史学的内涵认识不够充分。本文在学术界已取得的学术研究成果基础上，试图厘清数字史学与计量史学之间的关系，尽量说明“何为数字史学”以及“如何认识数字史学”的问题。
一、兴起：数字史学是在吸收计量史学经验基础上的再构
二战后，历史学与社会科学的重新结合引发了历史学的一种新的转向，杰弗里·巴勒克拉夫(Geoffrey Barraclough)写道：“就方法论而言，当代史学的突出特征可以毫不夸张地说是所谓的‘计量革命’。”【14】随着数字化时代的到来，历史研究的形式更加多样，“现在也还没有任何声明宣示又一种新史学的出现，量化历史的第三次复兴浪潮没有喧嚣地到来了”【15】。在各种高新技术飞速发展的当下，史学研究的与时俱进果真只是一种旧的历史研究范式的复兴或是延伸吗？答案是否定的。但要指出的是，数字史学的兴起与计量史学有着密切的联系，受到法国年鉴学派与美国新经济史学派、新政治史学派、新社会史学派的共同影响。
1950年前后至1970年甚至更晚，法国年鉴学派布罗代尔时代的一个重要史学发展趋势是计量史学的兴起，这种“计量革命”首先出现在经济史领域，尤其是价格史，之后扩展至社会史【16】。法国经济学家弗朗瓦·西米昂(François Simiand)是计量史学以及史学科学化运动的领导者，通过运用计量经济学的方法对欧洲价格总体运动进行研究，发现了15世纪以来欧洲经济发展和衰落的周期性规律，即价格上升导致生产发展与经济繁荣的A阶段和价格下跌造成生产紧缩与经济萧条的B阶段的相互交替构成了社会历史发展的过程。之后，和布罗代尔同期的法国历史学家恩斯特·拉布鲁斯(Ernest Labrousse)在西米昂的基础之上进一步完善了计量史学的理论与方法，其倡导的“系列史”(Histoire Sérielle)旨在从长时段中量化地考察历史，通过对具有共同特征的单位进行分类、比较，观察这些单位在长时间段内的变化，来了解它们所呈现的一系列周期性变化。这种系列可比性可以帮助历史学家识别出变动中的稳定，即使在长时间跨度下，这些单位的属性和特征可能会发生变化，但仍然可以观察到一种相对稳定的模式，发现隐藏在历史中的一些趋势和规律。如拉布鲁斯通过对农业、畜牧业、工业等资源的扎实描述、租金与工资收入的形式及其变动情况的批判性分析，证明了价格和工资的变动对于革命的爆发和发展节奏产生了刺激性影响【17】。这种创新的方法与思想为以后的史学研究提供了全新的方向，使得历史学家能够更加深入地了解历史事件和社会变迁的本质与规律。
美国计量史学的兴起比法国稍晚一些，源于1957年经济史协会的一次联席会议。计量历史学(Cliometrics)是经济学家斯坦利·赖特(Stanley Reiter)在1960年创造的一个术语。当时学界多使用经济学和统计学的理念来理解过去、重建历史，这种不同学科间的交汇融合促使计量历史学这一跨学科领域的出现【18】，现常指经济理论和定量方法在历史研究中的应用，旨在使用统计和数学技术来分析历史数据和检验经济理论。这与传统经济史学几乎不使用经济理论对经济进行解释和分析具有明显不同【19】。美国新经济史学派的研究先驱罗伯特·W.福格尔(Robert W.Fogel)和道格拉斯·C.诺斯(Douglass C.North)获得1993年的诺贝尔经济学奖，可见其开创的史学研究方法对经济学的现代化发展所做的突出贡献。尽管如此，这种方法在当时颇具争议，因为它挑战了依赖定性分析和解释的传统历史方法，对经济史领域产生了重大影响，但也为在历史研究中使用数字工具和方法铺平了道路。新政治史学派与新社会史学派兴起时间略晚于新经济史学派，但也是在“计量革命”的推动下出现的，注重计量分析方法在历史解释中的应用。
无论是法国年鉴学派的计量史学，还是美国社会科学新史学派的计量史学，其兴起背景都离不开技术方法的载体——计算机。从20世纪60年代起，经济历史学家开始使用“计算机、社会科学方法和统计分析来对过去进行论证”【20】。到20世纪80年代，历史和计算(History and Computing)领域开始兴起【21】，数字史学的最早表现形式即增强型书籍(Amplified Book)【22】和HyperCard卡堆(HyperCard Stacks)【23】便始于这个年代的超媒体【24】。到20世纪90年代，Web网和第一个现代浏览器Mosaic诞生，以前所未有的方式开辟了共享、网络和协作的新方式【25】。进入21世纪，随着互联网的普及发展和计算机技术的不断更新，历史学家能够更加便捷地获取、存储和处理大量历史数据，逐渐削弱了“历史叙事是过去现实客观反映”的潜在假设【26】，颠覆了传统历史叙事的内在结构，为史学研究提供了一种更加多元和自由的叙事方式。
但数字史学中的计算机更接近于一种“模式生成器”，而非计量史学意义上的“计数机”【27】。与计量史学主要依赖数学模型和统计方法验证既有假设、检验事件之间的因果关系不同，数字史学更强调借助算法分析与数据建模，对大规模历史数据进行批量处理与可视化呈现，发现隐藏其中的关系网络、空间结构与演化趋势，使得历史本身更加清晰可读。在这一过程中，计算机直接介入历史知识的生产，数据的结构与算法的逻辑成为研究问题生成的重要条件。相较之下，计量史学仍主要通过回归分析、时间序列分析等统计模型，对历史现象进行因果推断，计算机在其中更多扮演的是执行统计命令的工具，并不参与到历史问题的发现与解释之中。
基于上述技术方法的差异，不同于计量史学所注重的以解释与检验为核心的“解释型学术”，数字史学更多推动的是面向事实发现与问题生成的“求是型学术”【28】，研究者常常从实际问题出发，通过构建档案数据库，利用数字技术和计算工具处理分析海量的历史数据，以便从不同面向探索历史问题，发现新的历史事实、新的研究视角与历史解释。如蒂姆·希契科克和威廉·J.特克尔通过对“老贝利诉讼录，1674—1913年”(The Proceedings of the Old Bailey,1674—1913)【29】这一数字项目进行文本分析，指出“将审判演变的主要过渡时刻定位在18世纪的最后25年”的观点并不准确【30】。罗伯特·李和特里斯坦·阿赫托尼运用可视化技术揭示了美国赠地大学体系是直接建立在对原住民土地的掠夺基础之上，这一全新发现促使学术界重新反思美国赠地大学制度的历史根源【31】。“弗朗西斯·培根的六度空间”(Six Degrees of Francis Bacon)【32】数字项目则将弗朗西斯·培根与数千位其他英国历史人物之间的社会关系可视化，为了解早期现代英国社会网络提供不同的研究思路。由此可见，无论是方法路径还是研究取向，数字史学均在一定程度上拓展了传统历史学的解释框架。
更关键的是，相较于计量史学，数字史学更加强调开放性、互动性。始于1991年9月的“阴影之谷：美国内战中的两个社区”(The Valley of the Shadow：Two Communities in the American Civil War)【33】项目是美国最早的数字史学实践之一，由爱德华·L.艾尔斯(Edward L.Ayers)主导，描绘了美国南北战争期间两个社区的生活日常，被国际学界视为数字史学的经典之作。该项目同时面对专业历史学者和普通民众开放，读者可以根据自己的兴趣和问题意识通过多重路径浏览大量的原始图文资料，自主比较北方和南方普通民众如何经历和理解这场战争。这种平等展示对立双方历史经验的开放叙事，突破了封闭、单一、权威主导的传统历史书写框架的束缚，从而让历史研究回归其公共性、民主性。此外，如“最初时刻项目”(The First Days Project)【34】、“墨西哥农工历史档案”(Bracero History Archive)【35】等数字史学项目重视历史研究与公众之间的互动与交流，鼓励公众共享研究数据和成果。这打破了学术知识的专业边界，使得任何人都有机会参与过去，接触到“精英文化”，进行不再局限于史学家们的历史实践。在这样的开放互动机制中，历史研究者有机会使用多样的研究方法，多方位地审视历史问题；读者则可以接触到各种形式的历史叙述，进一步理解历史证据的问题本质和历史解释的建构本质，从单向接收历史知识的被动接受者转变为可以质疑、补充、重构历史解释的主动参与者。正如数字史学的先行者——罗伊·罗森茨威格(Roy Rosenzweig)所期盼的，“各种各样的历史学家——无论是教师还是学生，公众还是学者，专业人士还是业余爱好者，都需要在网络上发出自己的声音。我们所有人都有责任确保新的数字史学是一部民主的历史，一部能够反映过去和现在多种不同声音的历史，一部鼓励每个人参与撰写自己历史的历史，并在现在和未来触及多元化受众的历史”【36】。
最早使用“数字史学”这一术语的可能是威廉·G.托马斯三世(William G.Thomas Ⅲ)和爱德华·L.艾尔斯，他们在1998年创立弗吉尼亚数字史学中心(The Virginia Center for Digital History，简称VCDH)。目前学界关于数字史学的定义有诸多见解，大致分为两种：一种观点倾向于将数字史学视为探索数字技术发展的历史研究流派，强调技术进步的历史背景及其对历史研究的影响。丹尼尔·J.科恩提出，数字史学是一个动态的研究过程，催生出了新的研究角色分工，并发展出了专门的技术标准【37】。劳拉·K.莫里尔认为，数字史学应该拥有自己的历史，由此与学术界建立联系【38】。斯蒂芬妮·科尔等人更直接指出：“数字史学是历史学科中不断发展的一个分支领域……不仅涉及利用数字工具(如数据库、在线教学大纲、历史搜索引擎、数字化档案等)积累和传播历史知识与史实，还借助甚至依赖数字技术来构建历史叙事。”【39】另一种观点则倾向于将数字史学狭义理解为是一种运用数字技术对历史材料进行收集、整理、分析和呈现的研究方法。汉努·萨尔米(Hannu Salmi)指出：“数字史学是一种考察和呈现过去的方法，它利用新的传播技术和媒体应用，并尝试用以计算机为基础的研究方法来分析、生成和传播历史知识。”【40】道格拉斯·西费尔特和威廉·G.托马斯三世则认为：“数字史学可以广义地理解为一种利用计算机、互联网和软件系统等新型通信技术来研究和呈现过去的方法。一方面，数字史学是一个开放的学术生产和交流平台，涵盖了新课程材料的开发和学术数据的收集。另一方面，数字史学是一种方法论，它利用这些技术的超文本能力来构建、定义、查询和注释人类历史记录中的关联。”【41】这是目前学界引用最多的数字史学的概念。
据此可知，数字史学与数字媒体紧密相关，其不是一种表面的形式创新，而是触及认知结构重塑的深层探究。它不能被简单理解为计量史学的一种延伸或是计量史学以新的形式复兴，更应被视为在数字技术条件下形成的一种综合性史学实践形态。一方面，数字技术改变了历史资料的获取方式、组织结构与呈现形式；另一方面，这种变化又进一步影响了历史问题的提出、研究路径的选择以及历史叙事的生成。从方法论意义上来讲，计量史学通过定量的统计分析方法为历史问题提供客观证据，做出历史解释；数字史学通过应用计算机技术，使用诸如社会网络分析方法、主题模型方法、机器学习技术等对历史问题予以创新研究。两者都关注历史学研究方法，因时代的发展、技术的进步在方法的应用与选择上存在差异。但是从认识论层面考量，数字史学除了关注历史问题本身，讲究历史论证的完整性、逻辑性，也关注作者与读者之间的互动活动，例如通过提供作者研究问题的史料来源，使读者自身能够对研究结论予以验证，或者提出新的研究论点。并且，数字史学鼓励公众参与到历史的研究活动中来。这是以往计量史学研究未曾有的问题意识和实践维度。弗朗索瓦·傅勒曾指出：“系列史不仅仅是一种历史资料的转变，更是历史学意识的一场革命。”【42】计量史学之于数字史学的意义，以及数字史学之于今天的意义，或许也是如此。
二、方法：数字技术驱动下的多维动态历史叙事实践
1.史料：从纸质文本到数字化记录
进入数字化时代，世界各地的国家图书馆、各级档案馆与博物馆以及相关研究机构业已纷纷开展数字化项目，对包括古籍文献、手稿、照片、地图等在内的珍贵的历史文献和档案资源进行数字化制作、保存和传播。除了对传统史料的数字化转化外，诸如官方网络报道、微博互动、博客网站、电子邮件等直接诞生于网络环境中的“原生数字”(Born-Digital)内容【43】，也逐渐进入学术视野。2010年，美国国会图书馆宣布正式开始收集推特(Twitter)档案，并于2017年12月转为抽样存档【44】。尽管目前存档的这些推文尚未对外开放，但这一举措至少说明社交媒体内容作为史料加以保存和利用的可能性。也许在未来某一天，公众在网络上关于社会热点事件的公共化讨论可以作为一手的社会史研究资料。如此，史料文献的数字化建设不仅使得史料在数量上呈现爆炸式增长，那些在传统史料学中处于边缘的材料，如口述记录、非正式信件、族谱、私人日记等也获得更多曝光与被保存的可能。
史料作为对过去的见证，其形态既有出土器物、文字记载，亦包含当代的数字信息。在历史研究中，记录承担着对史料进行“具象化”的功能，通过文字、数字代码或是图像等方式，将历史事实组织整理为可阅读、可理解的形式并传于后世。不言而喻，传统的纸质记录和当代的数字记录背后所蕴含的意义是不一样的，有学者直接指出，“在数字世界中，记录并非简单地就是那些在纸张世界中所见事物的数字等价物”【45】。如路易斯·克雷文所说：“就纸质记录而言，纸张必须被保存，因为这是真实的记录；就电子记录来说，必须被保存的是信息，因为那才是真实的记录。”【46】在传统的纸质文本记录中，可以直接触摸、感知和使用物质媒介来获取信息，信息的存储依赖于物质载体的保存，如纸张、牛皮纸等承载着文字和图像，通过时间和环境的考验，将历史的片段保留下来。而在数字化时代，数字记录的重点已经从物质载体转移到了信息本身，其不再受到物理媒介的限制，经由数字化处理，可以转化为可被算法识别、程序操作的具有一定结构性的数据单元，实现了一种从“物”到“数据”的跃迁。这在某种程度上也改变了研究者使用以及理解文献档案的方式。
需要特别指出的是，数字化史料作为数字史学计算分析的起点，主要通过两种方式提供更多的历史数据：第一种方式是将原始历史记录转换成各种文件格式(如图像、视频和音频)并在线提供，以便人们可以随时随地访问和查看；另一种方式是将原始历史文本转换成机器可读的数据形式【47】。那么，在这一过程中，史料不再局限于以纸质为主的静态文献档案，而是逐渐拓展为以数字方式记录和组织的多模态历史信息，既涵盖文本、音频、视频、图像等多种表现形式，也包括地理坐标、时间等结构化数据要素。这些历史信息以数字编码的方式借助不同的数字平台被存储、传播和处理。
值得进一步区分的是，数字化并不等同于数据化，数字化“通常是数据化的初级阶段”【48】，主要改变史料的呈现形态，使其以文件形式得以保存和传播；数据化则通过对史料内容的抽取、编码与建模，改变了史料参与历史研究的方式。换言之，在数字史学研究中，数据逐渐取代史料文本成为一种全新的“历史语言”，担任起历史研究者和历史文献档案之间的中介角色，不仅为研究者提供了历史的直接证据，也构建了研究者与过去之间的一座桥梁。基莫·艾洛明确指出，历史研究数据包括“原始材料本身和从原始材料中衍生出来的附加描述性信息组成的语料库”【49】，数字史学研究者通过对历史事件和历史现象的数字化资源进行观察和记录，再加以适当的分析和解释赋予历史数据以涵义。这意味着既有可以证明历史真实的原始数据，也有通过理论分析、预测、模拟产生的数据。但数据本身并没有固定的意义或者唯一的解释【50】，“所有产生的数据集都被用来检验假设，质疑现有的知识领域，并开发新的解释性框架层”【51】，通过不断收集和分析历史数据，研究者可以不断对现有的认知进行挑战，获得新的见解。也就是说，数据“不仅仅是证明关于过去故事的合理性，而且会生成新的故事，产生新的视角，提供新的观点”【52】。这种反思和创新的过程反映了数据在历史研究中的潜在力量，在助推历史知识演进的同时，也为学科领域带来了更多的可能性。总之，数字史学通过使用技术工具将非结构化数据转化为结构化数据，使数据可视化，将数据的探索性使用和对数据来源的仔细阅读相结合，历史研究者由此可以结合历史背景深入内部理解数据，并且通过加入解释行为创造数据。这能够在一定程度上帮助研究者消除可能存在的“先入为主”的观念，更为客观地认识历史事实。
“如果历史学家要让自己‘反对遗忘’(用米兰·昆德拉的话来说)，那么他们可能需要探索新的途径来处理庞大的关于过去的数字化记录。当代历史学家在大量资料的重压下已经感到痛苦了。”【53】或许，史料在数字环境下的变化，已经对传统史学的知识结构与方法论发起了挑战，重构着人类的文化记忆和知识的积累、开放和可及。在这种意义上，数字史学不仅是史料数字化的结果，更是史料观念的根本转变。史料不再只是被动呈现过去的“记录”，而是成为可以被建模、分析、再现甚至互动的“数据”，成为了解决历史问题过程中的“能动”参与者。这促使历史学界重新思考史料的边界与核心，重新界定“证据”与“解释”之间的关系，当然，这也在提醒着学界：在“数字史料”这一新型史料中，保存的不仅是过去的痕迹，更是一种关于历史知识如何可能的新方式。
2.实践：历史教育与历史解释
随着历史学科的发展，仅仅采用抽样数据并不能完整地呈现社会的复杂性，这种扁平的方式可能会忽略历史研究中的重要方面。在数字史学领域，令人满意的历史解释一般是动态的、互动的【54】。数字工具的应用可以帮助学者发现“边缘”群体，注意一些不起眼的细节问题，更好揭示历史中的复杂性和多样性；研究者也能借助可视化界面在不同研究尺度上灵活切换，从宏观结构到微观个体进行多层次分析，构建更加立体、多元的历史叙事。目前数字史学常用的技术方法有人机交互、空间分析、数据挖掘等。
人机交互技术主要应用于历史教育领域，通过对历史数据的交互式呈现，改变传统以静态文本为主的知识传递方式，使读者在互动过程中更为生动地理解历史的发生与发展。例如，美国杜兰大学理查德·B.拉特纳(Richard B.Latner)做了一个名为“萨姆特堡危机”(Crisis at Fort Sumter)【55】的数字史学项目。这是一个交互式历史模拟和决策程序，使用文本、图像和声音重建了从1860年11月亚伯拉罕·林肯(Abraham Lincoln)当选美国总统到1861年4月萨姆特堡战役期间政策形成和决策过程。读者可以从内阁成员等官方顾问以及朋友、公共发言人等各种非正式渠道获得信息，从而评估每一个问题，权衡利弊，最终做出决策。在这一参与过程中，读者可以模拟林肯在每个关键时刻所面临的抉择，感同身受地体验和理解林肯当时的行动过程。这种创新的互动式叙事通过提供真实的史料信息，生动呈现了历史事件的复杂性，让读者不仅可以体验到历史人物所面临的压力和困境，对历史事件有更加全貌的了解，还能够深入思考决策背后的逻辑，获得一种具身化的历史体验。这是传统文字静态叙事无法实现的。
有学者指出，传统历史出版物侧重于历史叙述的文学呈现和基于证据的论证，这种出版形式往往造成数字搜索策略、数字工具以及数据集的方法论和认识论意义或多或少的“不可见”【56】。而数字出版通过新的叙事形式与叙述结构可以使其“可见”，并引导读者理解证据的生成逻辑和历史分析论证过程，为历史知识的生产、呈现、传播开辟了一条新的路径【57】。
2016年5月，斯坦福大学出版社第一本数字书籍《迷人的沙漠：空间生产的模式语言》【58】正式出版，目前已累计推出十余本数字专著【59】。这些作品通过整合文本、数据与多媒体元素，提供多种阅读路径，并支持读者进行自主探索，突破了传统学术著作以线性文字叙事为主的呈现方式。而由卢森堡大学“卢森堡当代和数字史学中心”和德古意特出版集团联合倡议的《数字史学期刊》(Journal of Digital History)【60】则是完全以数字化形式出版的历史学术期刊。该刊通过创新的出版平台【61】，探索并实践了历史研究中跨媒体叙事的学术新形式，其发表的数字文章主要包含三层内容：叙事层，重点展示作者的研究结果，主要用来探索数字媒体讲故事的可能性；解释层，着重阐明数字工具、数据和代码在研究过程中的方法论意义；数据层，主要提供文章数据的访问路径。除此，该期刊采用文章页面中的“纵向”目录和期刊概览页的“指纹”目录两种导航方式，读者可通过鼠标悬停预览单元内容，并一键跳转至相关部分，在无需逐段阅读的情况下快速把握文章结构与重点，进一步增强了历史数据的可访问性。在这种叙事、方法与数据相互嵌合的机制下，读者既能更深入地探索历史信息、亲自检验研究结论，又可以直接与研究者产生互动——质疑原文观点或提出新论点，甚至还能基于开放数据进行延伸研究。
空间分析也是数字史学研究中常用的一种分析方法。在数字史学项目中，“空间”不止是叙事的背景，也是历史事件、人物关系、社会互动等多重维度的交汇点，在多种资料、视角的层叠中，通过地图、时间轴等可视化技术手段，实现对历史表达空间化的探索。斯坦福大学的“空间历史项目”(Spatial History Project)【62】和弗吉尼亚数字史学中心的“德州奴隶制项目”(The Texas Slavery Project)【63】是两个经典案例，展示了空间分析方法在数字史学研究中的重要性。在城市史研究领域中，“镀金时代的平原城市：内布拉斯加州林肯市的希迪谋杀审判与助推者们”(Gilded Age Plains City：The Great Sheedy Murder Trial and the Booster Ethos of Lincoln，Nebraska)是一个具有代表性的数字史学项目【64】，其以1891年房地产开发商兼酒店老板约翰·希迪(John Sheedy)的谋杀案为核心，汇集了大量新闻报道、图像和地图等内容。蒂莫西·R.马奥尼运用空间分析方法将事件过程与相关人物的生活背景和行为轨迹相结合，试图构建出一种“空间叙事”(Spatial Narrative)，即通过重建个体的空间经验，探讨群体在城市语境中的表达方式及社会政治秩序的形成机制，同时强调个体在城市中的空间实践不仅塑造城市生活，也反过来受到社会、经济、政治与文化结构的制约【65】。这种非线性叙事结构使历史书写能够在多条时间线与多重社会背景之间自由穿梭，为历史的解释提供另一视角。
除此，数字史学广泛运用社交网络分析(Social Network Analysis)【66】、文本挖掘(Text Mining)【67】、地理信息系统(Geographic Information System,GIS)【68】等技术方法对大量史学资源进行结构化处理，从而实现对既有历史事实的佐证或补充。随着自然语言处理、机器学习等技术的进一步发展，数字史学在分析历史文献、发现历史信息方面将会发挥更大的作用，通过提供更为全面的历史研究视角，促进历史研究从静态叙述走向多维、动态的分析和解释之中。
总之，当史料以可计算、可连接、可重组的数字样态进入研究过程时，数字史学由此开启了一种全新的历史叙事方式。第一，这种叙事方式是动态的、协作的、交互的、多向的，破解了传统线性静态叙事的局限，在易于运用数字化手段进行研究的历史主题上也成为传统线性叙事的一个补充项甚至替代项。第二，这种叙事方式构建了一种作者、文本与读者三者关系的新样态，历史学家不仅可以提供与注释、索引来源有关的更详尽、更具互动性的信息，也可以将分析过程、研究项目置于开放共享的网络环境中，以更具协作性的方式进行历史写作，推动历史知识的生产从封闭走向开放，从单向传递走向多向互动。
三三、认识：人工智能助力融合“数字”+“历史”
从Web1.0静态时代到Web3.0人工智能时代，在这不过30年的光景里，从史料资源的数字化诞生，到数字化分析方法的层出不穷，毫无疑问，数字技术的发展已经改变了历史学的实践方式【69】。人工智能作为当下技术发展的前沿领域，其在史学中的应用或许尚未发展到可以被视为“一个史学领域”的程度【70】，但确是深度介入了历史研究的分析与表达过程，深化了“数字”与“历史”的融合。
其一，人工智能显著提升了数字化处理历史资源的能力。在海量文本、照片、地图、手稿等资料转化为数字对象的过程中，计算机视觉(Computer Vision)是关键的技术支撑。不同于早期需遵循固定模板或规则匹配的识别模式，基于深度学习的人工智能识别系统可以对图像特征进行逐层提取与训练，并具备随数据规模的扩增而不断优化的“学习”能力，从而可以有效处理复杂字体、手写文书甚至是保存状况不佳的历史档案。以Transkribus平台【71】为例，其已成为当下最具影响力的历史档案识别平台之一。通过引入人工智能模型，该平台实现了对多样化文本形态的自动识别和转录，大幅提高了历史文本的识别准确率和材料档案的可读性。美国学者马修·康奈利(Matthew Connelly)和其“历史实验室”(History Lab)团队则进一步展现了人工智能在挖掘史料方面的能力。他们利用人工智能开发了一个结合大数据、高性能计算和复杂算法的平台，对美国政府数十万份解密记录进行跨时段、跨主题的综合分析，揭示了政府不愿公开的档案信息及其原因【72】，重塑了史料处理的技术流程。
其二，人工智能在历史写作中逐渐表现出一定的影响力，开始介入历史表达的生产过程。在大语言模型的助力之下，计算机已经能够生成具有一定连贯性和说服力的叙事文本，甚至可以“写出原创的故事”【73】。有学者通过与ChatGPT的对话实验，在系统整理其自动生成文本的基础上，与其合作撰写了人工智能时代下应该如何保障学术诚信的文章【74】。同时，伍尔夫·坎斯泰纳进一步指出，人工智能为历史写作提供了一种前所未有的实验空间，“历史学者可以通过定制大语言模型，进行各种大规模的写作实验，这些实验在真正的历史学家身上是永远无法付诸实践的”【75】。从这一层面而言，人工智能“既不能取代传统的资料来源，也不能简化历史编纂的工艺”【76】，其更多是一种认知放大器，为历史学提供了一个可重组、可反复实验的分析空间，研究者能够在数据和算法的辅助下探索不同的研究路径、生成新的历史叙事。
在更深层次上，人工智能推动史学反思从“如何研究历史”延伸至“谁在解释历史”。人工智能具有自身算法的演绎更迭，通过学习既有语料库和调整其参数，能够在某种程度上输出“理解”，进行历史解释。这种通过处理过去理解当下的认知逻辑，与历史学家的工作有一定的相似之处【77】。但人工智能背后需要大量关于过去的数据支撑，也正是有赖于历史数据集，其可以从数据中学习出模式和规律，并在此基础上预测和分析过去【78】，使得历史认识从以经验与文本为中心，拓展为以数据结构与计算模型为中介的认知过程，为历史研究引入了不同于人类传统逻辑的解释视角。这意味着，历史解释不再仅由人类学者主导，而是部分由算法生成，历史书写也从单一主体的智识活动延伸至人类与算法的共同参与【79】。在这一意义上，人工智能不再只是外在于历史研究的工具，而是实实在在参与到了历史的建构与解释之中。
要进一步解释的是，与兰克的“如实直书”不同，人工智能生成的历史解释更接近于一种基于数据分布与概率推演的“统计性真实”，而非经验事实的再现，其输出往往遵循语料库中已有的叙事模式与修辞逻辑，本身并不产生历史洞察力，只是对过去的“回收与利用”【80】。因为人工智能不是真正的“思考”，本质上仍是一种由人类创造出的技术组合，其历史解释是建立在数据相关性而非历史语境之上，在文本背景、条件句、反事实推理与修辞性提问等方面存在明显局限，而这些恰恰是人类历史学家建构历史解释的重要手段【81】。尤为关键的是，历史研究的核心在于提出问题，而人工智能并不具备真正的问题意识，只能回应用户赋予的问题【82】。
总之，人工智能在历史研究中应当被视为一种机遇与风险并存的方法路径，它的介入为历史学研究提供了全新的思考方式和研究工具，同时也帮助历史学界重新审视自身的方法论基础。一方面，人工智能作为一种有用的工具，对于未来的学者们具有根本性的重要性【83】，可以在数据规模庞大、复杂度远超人类研究者处理能力的场景中展现独特优势，通过大规模的语料学习和概率模型的演算，可以快速识别出跨文本、跨语境的潜在模式，提出人类研究者在有限注意力与认知框架下可能忽视的联系与解释。另一方面，它可能带来“无意造假”的风险，就历史研究规范性而言，有时也会产生“幻觉”现象，生成虚构的参考文献、捏造史料来源，或是产生表面合理但实际无意义、不真实的解释【84】。正如有学者指出的，“不要停止担忧或学会热爱人工智能”【85】。对人工智能的应用我们必须保持审慎的态度，既不能盲目地将其视为“万能解释者”，也不能简单地拒斥其在方法论上的潜力，既要充分利用其在数据处理和模式识别方面的优势，也要注意保持对学术诚信与规范的高度敏感性。
特雷弗·欧文斯指出：“机器正在对文本进行篡改，而变形的文本引发了认识和思考。”【86】这不仅是对数字技术介入文本处理过程的直观描述，也揭示了数字时代下文本的本体性正经历深刻的转变。当计算机识别错误，当自动翻译软件误译，当生成式人工智能在复写史实时编造出不存在的文献与引证，我们不得不重新思考：文本是否仍然是原意的载体？史料是否仍具备其应有的真实性?在数字史学的语境中，文本的“篡改”并非总是负面现象，它更像是一种再编排、再编码、再诠释的过程。算法的介入将文本从线性叙述的逻辑中抽离，使其成为可以被切分、分析、重组的数据单元。这种“变形”生成了多义性的空间，也为批判性研究提供可能：研究者得以在传统文本无法提供的维度上展开观察，例如，词频的演化、上下文的语义网络、潜在的主题模型等，从而在“文本之外”重新发现“历史之中”。相应的，变形的文本也带来认知上的挑战。它提醒我们必须警惕技术中立神话的陷阱：数据不等于事实，机器的输出不等于客观真理。任何看似中立的建模、标注、可视化，背后都潜藏着算法设计者的价值取向与技术偏见。因此，在数字史学中，文本的真实性必须让位于对技术生成机制的反思，文本解读也必须超越“内容”，转向对其生成条件、技术路径与嵌入逻辑的深描。正是在这种张力中，文本早已不再是静止的对象，而是一种流动中的构建物。而历史学术的任务，不是对变形加以否定，而是在变形中寻找意义，重构解释，重塑史学与现实之间的通道。
在此基础上，即使数字史学强调数据和技术的重要性，能够帮助更新传统的研究方式或完善以往的研究结论，它也必须扎根传统史学思维，以历史思考为核心，如此才有可能意识到数据并不总是正确的，历史也绝非是数据的汇编与分析。历史研究涉及复杂的因果关系、人类情感、价值观以及主观经验等，这些无法单靠数据和技术进行理解和书写。就此而言，对于数字史学话语的把握不应仅仅限于方法形式上的创新，更应关注本身所传递出的“故事”和“解释”。正像珍妮特·H.默里所描绘的：“最终，所有成功的讲故事技术都变得‘透明’：我们失去了对媒体的意识，既看不到印刷品也看不到电影，只看到故事本身的力量。”【87】
需要进一步强调的是，作为21世纪历史话语的重要组成部分，数字史学不是简单的“数字+历史”的研究样式，不论技术如何演进，又如何与历史交融，“数字”始终是为了更好服务于历史问题的解决，历史仍然是人类的历史，人类的主体性地位不可撼动。在数字史学的研究实践中，人文学者始终扮演着至关重要的角色【88】，不仅需要凭借专业的知识和历史思维对文献资料进行解读，把握研究的核心问题；也需要在众多数字工具中做出专业的权衡，决定如何对历史数据进行清洗与重组以辅助历史分析。虽然数字史学“不适合每一位历史学家，也不应该适合每一位历史学家”【89】，但在许多方面已经改变了历史学家的手艺，“以这样或那样的方式把所有的历史学家都变成了数字历史学家”【90】。然而，这并不代表历史学家的工作世界将会完全数字化【91】，在运用技术工具时，历史学家需要谨慎评估其适用性和局限性，以批判和分析的态度看待和解释过去，将自己与过去(研究对象)和现在的受众分开，用历史的思维进行历史的判断，构建基于证据而不是假设或算法结果的叙事。
就整体而言，数字史学的现有研究虽然取得了一定的成果，但仍面临诸多挑战。首当其冲的是数字化史料的可信性问题。我们应该保留哪些档案？收集档案、整理档案的过程实际上就是选择档案的过程，这些选择受到“规范、制度和个人偏好构成的复杂概念”的影响【92】。而在将档案资源数字化的过程中也可能会出现错误，这就要求历史研究者注意数字化史料来源的审查以及档案选择过程中的局限。其次是数字媒介的不稳定性和迭代性问题。由于技术过时或更新、版权限制和缺乏全面的保存策略等因素，数字内容可能变得无法访问，甚至有些内容会丢失【93】。再次，历史学家对于数字分析方法的选用程度依旧比较低。一方面因为数字化资源的可用性有限【94】，尽管现在各种档案数据库的数量在不断增加，但依然有大量的历史文献档案没有被数字化，这就致使历史学家仍然需要采用传统的研究方法。另一方面因为数字研究在历史学界还未形成规模，学术认可度较低【95】。这是包括制度、资金等在内的多种复杂因素综合的结果。除此，数字史学的研究是面向全球的，但事实却表明，因为技术、资源、政策、文化等壁垒，其发展依然深受“数字鸿沟”的制约，史料资源的电子化程度和可访问权限在不同地区和国家之间存在明显差异。2024年9月，联合国大会通过《全球数字契约》(Global Digital Compact)，提出“消除所有数字鸿沟，加快实现可持续发展”等目标【96】。这一契约的颁布，可以为全球非西方国家和地区提供更多的机会，使得全球南方国家的历史研究能够在数字时代得到更好的发展和展示。最后，时代的车轮在不停向前，数字史学仍需与时俱进，不断汲取新知，为学习历史、理解历史提供更多的可能性。
四、结 语
当下，数字史学以数字手段和历史数据为基点，依托于计算机等电子设备和互联网等通信技术，运用计算机科学和信息科学等跨学科的工具与方法成为探索过去、书写过去的新兴史学范式，已经无处不在。虽然国际学界目前对于数字史学的认识还处于一个松散的结构，在定义、研究范围、理论框架、解释论证等方面还没有达成基本的共识，同时在方法的应用上也存在比较大的差异，但学界普遍肯定了数字史学对历史研究的重要程度和发展潜力，它可以成为改变历史领域和创造理解过去新方法的催化剂。
在计量史学的启发下，在人文科学的引导下，在数字工具和技术的加持下，数字史学为历史学带来了广阔的发展天地。研究者可以高效处理海量的历史资源，研究成果能以可视化、交互式的形式进行广泛分享，普通民众亦有机会参与到历史知识的生产与传播之中。这种去中心化的研究模式打破了传统学术圈的壁垒，推动了历史知识的普及和公众对历史话题的讨论，扩展了历史教育的民主边界。从这个意义上来讲，数字史学对于历史学的研究是一种积极的补充和开拓，可以看作是在做“加法”。然而，一般的历史学家最多称得上是数字化资料的被动使用者，从史料的筛选到方法的选择，数字工具与技术在一定程度上挑战了传统历史学者的研究习惯，重塑了历史研究的实践过程，人类不再是唯一历史解释主体，历史书写逐渐呈现出“人机协作”的新形态。这种变化可以看作是在历史学的研究中做“减法”。但这种“减法”并非削弱历史学，而是使其在数字条件下重新回到问题意识与学术判断的核心位置。诚然，数字史学带来了一些概念和观念上的挑战，既涉及史料的形态与来源，也触及历史学认识论和方法论的核心，展现了数字化条件下历史知识的复杂性与多维性，但在做“加法”的同时，也实实在在推动着历史学者做“减法”。可以预见，随着技术的进一步发展以及更多学者和研究团队的参与，数字史学将得到更多的关注以及更加完善的诠释。
本文注释
【1】“交融：数字史学的承诺”(“Interchange：The Promise of Digital History”)，《美国历史期刊》(Journal of American History)第95卷第2期(2008年9月)，第456页(这篇文献是一篇采访整理稿，作者不详)。
【2】《历史与理论》(History and Theory)2022年刊发“数字史学与理论”专题和《美国历史评论》(The American Historical Review)2023年刊发“人工智能与历史实践”专题均有论及人工智能对历史叙事方式、研究方法应用以及历史叙述者变化的影响。
【3】周兵：《历史学与新媒体：数字史学刍议》，《甘肃社会科学》2013年第5期，第63～67页。
【4】张作成：《新样态史料的符号学意义》，《北方论丛》2016年第4期，第64～68页。
【5】吴艺贝、李中清：《数字史学对历史研究的方法创新与实践路径》，《广东社会科学》2025年第1期，第137～143页。
【6】顾晓伟：《在“历史仿真”中坚持“如实直书”——历史知识生产模式的变革》，《史学理论研究》2024年第3期，第33～43页。
【7】王涛：《大语言模型时代的历史书写》，《历史研究》2025年第5期，第56～71页。
【8】展龙：《数智时代与史学革命——“数智史学”的提出及其构建历史学自主知识体系的理论意义》，《史学月刊》2025年第8期，第102～115页。
【9】焦润明：《网络史学论纲》，《史学理论研究》2009年第4期，第101～110、160页。
【10】王旭东：《信息史学建构的跨学科探索》，《中国社会科学》2019年第7期，第159～185、208页。
【11】陈加晋、卢勇：《发现更真的历史：中国计算史学的百年之路与时代使命》，《图书与情报》2023年第1期，第21～30页。
【12】《史学月刊》在2018年第9期刊发了一组题为“大数据时代史学研究的理论与方法”的笔谈。
【13】《史学理论研究》2024年第3期、《历史研究》2025年第5期围绕人工智能之于历史研究的功用分别刊发了一组笔谈。
【14】杰弗里·巴勒克拉夫著，杨豫译：《当代史学主要趋势》，北京：北京大学出版社2006年版，第104页。
【15】斯蒂芬·拉格斯：“量化的复兴：对‘旧新史学’的反思”(Steven Ruggles，“The Revival of Quantification：Reflections on Old New Histories”)，《社会科学历史》(Social Science History)第45卷第1期（2021年春季），第15页。
【16】彼得·伯克著，刘永华译：《法国史学革命：年鉴学派，1929—1989》，北京：北京大学出版社2006年版，第48页；约翰·布罗著，黄煜文译：《历史的历史：从远古到20世纪的历史书写》，桂林：广西师范大学出版社2012年版，第459页。
【17】米肖·克劳德：“评论：恩斯特·拉布鲁斯：《法国18世纪价格和收入变动概述（1984年重印版）》”[Michaud Claude，“Ernest Labrousse：Esquisse du Mouvement des Prix et des Revenus en France au 18e Siècle，coll，‘Réimpression’，1984(Compte-Rendu)”]，《十八世纪》(Dix-Huitième Siècle)第18期(1986年)，第484页；周小兰：《拉布鲁斯经济社会危机理论研究探析》，《世界历史》2017年第2期，第141～153、160页。
【18】兰斯·E.戴维斯、乔纳森·R.T.休斯、斯坦利·赖特：“经济史中计量研究的几个方面”(Lance E.Davis，Jonathan R.T.Hughes and Stanley Reiter，“Aspects of Quantitative Research in Economic History”)，《经济史期刊》(The Journal of Economic History)第20卷第4期（1960年12月），第539～547页。
【19】郑备军：《新经济史学方法论述评》，《史学理论研究》1995年第1期，第101页。
【20】卡梅隆·布莱文斯：“数字史学的永恒未来时态”(Cameron Blevins,“Digital History’s Perpetual Future Tense”)，马修·K.戈尔德、劳伦·F.克莱因编：《数字人文辩论2016》(Matthew K.Gold and Lauren F.Klein,eds.,Debates in the Digital Humanities 2016)，明尼阿波利斯：明尼苏达大学出版社2016年版，第310页。
【21】简·温特斯：“数字史学”(Jane Winters,“Digital History”)，马雷克·塔姆、彼得·伯克编：《关于历史研究新方法的辩论》(Marek Tamm and Peter Burke,eds.,Debating New Approaches to History)，伦敦：布卢姆斯伯里学术出版社2019年版，第278页。
【22】指传统书籍的数字版本，包含了丰富的多媒体元素，如音频、视频、互动图表和超链接。
【23】指用户利用早期的超文本系统HyperCard创建的交互式多媒体演示文稿。
【24】爱德华·L.艾尔斯：“数字史学的过去与未来”(Edward L.Ayers,“The Pasts and Futures of Digital History”)，《历史新闻》(History News)第56卷第4期（2001年秋季），第6页。
【25】希拉·A.布伦南：“数字史学”(Sheila A.Brennan,“Digital History”)，《包容性历史学家手册》(The Inclusive Historian’s Handbook)，https://inclusivehistorian.com/digital-history,2019—06—04/2023—04—23。
【26】卡梅隆·布莱文斯：“数字史学的永恒未来时态”(Cameron Blevins,“Digital History’s Perpetual Future Tense”)，马修·K.戈尔德、劳伦·F.克莱因编：《数字人文辩论2016》(Matthew K.Gold and Lauren F.Klein,eds.,Debates in the Digital Humanities 2016)，明尼阿波利斯：明尼苏达大学出版社2016年版，第312页。
【27】斯蒂芬·罗伯逊：“数字史学的特性”(Stephen Robertson,“The Properties of Digital History”)，《历史与理论》(History and Theory)第61卷第4期（2022年12月），第92页。
【28】梁晨、董浩、李中清：《量化数据库与历史研究》，《历史研究》2015年第2期，第113～128、191～192页。
【29】参见https://www.oldbaileyonline.org,[发布日期不详]/2023—07—08。
【30】蒂姆·希契科克、威廉·J.特克尔：“‘老贝利诉讼录，1674—1913’：使用文本挖掘法研究法庭行为证据”(Tim Hitchcock and William J.Turkel,“The‘Old Bailey Proceedings,1674—1913’:Text Mining for Evidence of Court Behavior”)，《法律与历史评论》(Law and History Review)第34卷第4期（2016年11月），第929～955页。
【31】罗伯特·李、特里斯坦·阿赫托尼：“掠夺型大学：被征用的原住民土地是赠地大学体系的基础”(Robert Lee and Tristan Ahtone,“Land-Grab Universities:Expropriated Indigenous Land is the Foundation of the Land-Grant University System”)，《高地新闻》(High Country News)，https://www.hcn.org/issues/52-4/indigenous-affairs-education-land-grab-universities,2020—03—30/2023—11—21。
【32】参见http://www.sixdegreesoffrancisbacon.com,[发布日期不详]/2023—10—10。
【33】参见https://valley.lib.virginia.edu,[发布日期不详]/2023—09—28。
【34】该项目通过公开征集移民者在美国第一天的生活记忆，建立了一个互动性强、可持续更新且易于访问的档案库，参见https://firstdays.saada.org,[发布日期不详]/2025—05—21。
【35】该项目以一种“众包”的形式通过线上平台邀请墨西哥劳工亲属及其后代上传家庭藏品、口述音频、历史照片等私人资料，参见https://braceroarchive.org,[发布日期不详]/2023—10—11。
【36】丹尼尔·J.科恩、罗伊·罗森茨威格：《数字史学：在网络上收集、保存和呈现过去的指南》(Daniel J.Cohen and Roy Rosenzweig,Digital History:A Guide to Gathering,Preserving,and Presenting the Past on the Web)，费城：宾夕法尼亚大学出版社2006年版，第248页。
【37】丹尼尔·J.科恩：“数字史学：原始与加工”(Daniel J.Cohen，“Digital History：The Raw and The Cooked”)，《重思历史》(Rethinking History)第8卷第2期（2004年），第337～340页。
【38】劳拉·K.莫里尔：“以历史为解药：数字史学中的文献论证”(Laura K.Morreale,“History as Antidote:The Argument for Documentation in Digital History”)，《历史与理论》(History and Theory)第61卷第4期（2022年12月），第64～76页。
【39】斯蒂芬妮·科尔等：《历史是如何形成的：学生阅读、写作和思考的学科指南》(Stephanie Cole,Kimberly Breuer,Scott W.Palmer and Brandon Blakeslee,How History is Made:A Student’s Guide to Reading,Writing,and Thinking in the Discipline)，德克萨斯大学阿灵顿分校开放出版平台2022年版，参见https://uta.pressbooks.pub/historicalresearch/chapter/digital-history，[发布日期不详]/2024—04—17。
【40】汉努·萨尔米著，徐艺欢译：《什么是数字史学》，北京：北京大学出版社2023年版，第10页。
【41】道格拉斯·西费尔特、威廉·G.托马斯三世：“什么是数字史学？一些典型案例”(Douglas Seefeldt and William G.Thomas Ⅲ,“What is Digital History?A Look at Some Exemplar Projects”)，《历史视角》(Perspectives on History)（2009年5月），https://www.historians.org/perspectives-article/what-is-digital-history-may-2009，2019—05—01/2023—02—24。关于这版定义最完整的讨论来自于“交融：数字史学的承诺”，《美国历史期刊》第95卷第2期(2008年9月)，第454～455页。
【42】弗朗索瓦·傅勒：“量化历史”(François Furet,“Quantitative History”)，《代达罗斯》(Daedalus)第100卷第1期(1971年冬季)，第160页。
【43】伊扎·A.卡瓦哈尔、米歇尔·卡斯韦尔：“批判性数字档案：基于档案学视角的评论”(Itza A.Carbajal and Michelle Caswell，“Critical Digital Archives：A Review from Archival Studies”)，《美国历史评论》(The American Historical Review)第126卷第3期（2021年9月），第1102～1120页。
【44】艾莉森·麦卡蒂：“美国国会图书馆精简推特档案”(Alison McCarty,“Library of Congress Slims Down Twitter Archive”)，https://publiclibrariesonline.org/2018/03/library-of-congress-slims-down-twitter-archive/，2018—03—02/2025—07—19。
【45】瓦莱丽·约翰逊、大卫·托马斯：《数字信息：“让一百多花儿盛开……”数字是一场文化革命吗？》，南希·帕特纳、萨拉·富特编，余伟、何立民译：《史学理论手册》，上海：格致出版社2017年版，第635～636页。
【46】路易斯·克雷文：“从档案员的毛衣到那只死透的羊：档案为何物？档案员是谁？他们的工作是什么？”(Louise Craven，“From the Archivist’s Cardigan to the Very Dead Sheep：What are Archives?What are Archivists?What do They Do?”)，路易斯·克雷文编：《什么是档案？基于读者的文化理论视角》(Louise Craven,ed.,What are Archives?Cultural and Theoretical Perspectives：A Reader)，奥尔德肖特：阿什盖特出版社2008年版，第21页。
【47】斯蒂芬·罗伯逊：“数字史学的特性”，《历史与理论》第61卷第4期（2022年12月），第88页。
【48】阿什利·霍金斯：“档案、关联数据和数字人文：通过语义网增加数字化和原生数字化档案的访问”(Ashleigh Hawkins，“Archives，Linked Data and the Digital Humanities：Increasing Access to Digitised and Born-Digital Archives via the Semantic Web”)，《档案科学》(Archival Science)第22卷第3期（2022年9月），第320页。
【49】基莫·艾洛：“大数据、坏的元数据：关于数字史学时代好的元数据重要性的方法论说明”(Kimmo Elo，“Big Data,Bad Metadata:A Methodological Note on the Importance of Good Metadata in the Age of Digital History”)，马茨·弗里德伦、米拉·奥伊瓦、佩特里·帕尤编：《数字历史：新数字史学中的新兴方法》(Mats Fridlund,Mila Oiva and Petri Paju,eds.,Digital Histories:Emergent Approaches within the New Digital History)，赫尔辛基：赫尔辛基大学出版社2020年版，第104页。
【50】约翰娜·德鲁克：“图形显示的人文方法”(Johanna Drucker,“Humanities Approaches to Graphical Display”)，《数字人文季刊》(Digital Humanities Quarterly)第5卷第1期（2011年），https://dhq.digitalhumanities.org/vol/5/1/000091/000091.html，[发布日期不详]/2023—05—10。
【51】安德烈亚斯·菲克斯、朱莉安娜·塔塔里诺夫、蒂姆·范德海登：“数字史学与诠释学：理论与实践之间：介绍”(Andreas Fickers,Juliane Tatarinov and Tim van der Heijden,“Digital History and Hermeneutics between Theory and Practice:An Introduction”)，安德烈亚斯·菲克斯、朱莉安娜·塔塔里诺夫编：《数字史学与诠释学：理论与实践之间》(Andreas Fickers and Juliane Tatarinov,eds.,Digital History and Hermeneutics between Theory and Practice)，柏林：沃尔特·德·格鲁伊特出版社2022年版，第3页。
【52】肖恩·格雷厄姆、伊恩·米利根、斯科特·温加特：《探索大历史数据：历史学家的宏观》(Shawn Graham,Ian Milligan and Scott Weingart,Exploring Big Historical Data:The Historian’s Macroscope)，伦敦：帝国理工学院出版社2016年版，第xvi页。
【53】罗伊·罗森茨威格：“稀缺还是丰富？在数字化时代保存过去”(Roy Rosenzweig，“Scarcity or Abundance?Preserving the Past in a Digital Era”)，《美国历史评论》(The American Historical Review)第108卷第3期（2003年6月），第757页。
【54】爱德华·L.艾尔斯：“数字史学的过去与未来”，《历史新闻》第56卷第4期（2001年秋季），第7页。
【55】参见https：//www2.tulane.edu/～sumter/index.html，[发布日期不详]/2023—06—07。
【56】安德烈亚斯·菲克斯、弗雷德里克·克拉韦尔：“关于金字塔、棱镜和可扩展阅读”(Andreas Fickers and Frédéric Clavert,“On Pyramids,Prisms,and Scalable Reading”)，《数字史学期刊》(Journal of Digital History)第1期（2021年10月），https://journalofdigitalhistory.org/en/article/jXupS3QAeNgb，2021—10—18/2023—05—24。
【57】威廉·G.托马斯三世：“计算与历史想象”(William G.Thomas Ⅲ,“Computing and the Historical Imagination”)，苏珊·施莱布曼、雷·西门子、约翰·安斯沃斯编：《数字人文导论》(Susan Schreibman,Ray Siemens and John Unsworth,eds.,A Companion to Digital Humanities)，牛津：布莱克威尔出版社2004年版，第56～68页。
【58】尼古拉斯·鲍赫：《迷人的沙漠：空间生产的模式语言》(Nicholas Bauch,Enchanting the Desert:A Pattern Language for the Production of Space)，纽约：斯坦福大学出版社2016年版，https://www.sup.org/books/history/enchanting-desert，[发布日期不详]/2023—12—24。
【59】参见https://www.sup.org/digital，[发布日期不详]/2023—12—24。
【60】参见https://journalofdigitalhistory.org/en，[发布日期不详]/2023—05—10。
【61】该刊主要依赖于代码笔记本(Jupyter Notebook)这个应用来实现文本的创建，以实现共享实时代码、图片、数据等信息。
【62】参见http://spatialhistory.stanford.edu，[发布日期不详]/2023—04—10。
【63】参见www.texasslaveryproject.org，[发布日期不详]/2023—05—03。
【64】参见http://gildedage.unl.edu，[发布日期不详]/2023—06—25。
【65】蒂莫西·R.马奥尼：“什么是空间叙事？”(Timothy R.Mahoney,“What is a Spatial Narrative?”)，https://gildedage.unl.edu/narrative/topics_q=theory.html，[发布日期不详]/2023—07—26。
【66】斯坦福大学主导的“绘制文人共和国”(Mapping the Republic of Letters)数字史学项目，http://republicofletters.stanford.edu，[发布日期不详]/2025—07—12。
【67】罗伯特·K.尼尔森(Robert K.Nelson)主导的“挖掘快讯”(Mining the Dispatch)数字史学项目，https://dsl.richmond.edu/dispatch/introduction，[发布日期不详]/2023—10—09。
【68】安妮·莎拉·鲁宾(Anne Sarah Rubin)创建的“谢尔曼的进军与美国：记忆图谱”(Sherman’s March and America:Mapping Memory)项目，http://shermansmarch.org，[发布日期不详]/2025—09—28。
【69】杰瑞米·D.波普金著，金嵌雯译：《从希罗多德到人文网络：史学的故事》，上海：上海三联书店2022年版，第205页。
【70】玛妮·休斯-沃灵顿：“对人工历史创造者的认识”(Marnie Hughes-Warrington，“Toward the Recognition of Artificial History Makers”)，《历史与理论》(History and Theory)第61卷第4期（2022年12月），第109页。
【71】参见https://www.transkribus.org，[发布日期不详]/2025—09—22。
【72】参见http://www.history-lab.org/declassificationengine,[发布日期不详]/2023—12—16；马修·康奈利：《解密引擎：关于美国最高秘密的历史》(Matthew Connelly,The Declassification Engine:What History Reveals about America’s Top Secrets)，纽约：万神殿出版社2023年版。
【73】迈克·夏普尔斯、拉斐尔·佩雷斯·伊·佩雷斯：《故事机器：计算机如何成为创意作家》(Mike Sharples and Rafael Pérez y Pérez,Story Machines:How Computers Have Become Creative Writers)，牛津、纽约：劳特利奇出版社2022年版，第xi页。
【74】黛比·R.E.科顿、彼得·A.科顿、J.鲁宾·希普韦：“聊天与欺骗：ChatGPT时代下的学术诚信保障”(Debby R.E.Cotton，Peter A.Cotton and J.Reuben Shipway，“Chatting and Cheating：Ensuring Academic Integrity in the Era of ChatGPT”)，《国际教育教学创新》(Innovations in Education and Teaching International)第61卷第2期（2024年），第228～239页。
【75】伍尔夫·坎斯泰纳：“历史学家的数字兴奋剂：历史、记忆和历史理论是否能被赋予人工智能？”(Wulf Kansteiner,“Digital Doping for Historians:Can History,Memory,and Historical Theory be Rendered Artificially Intelligent?”)，《历史与理论》(History and Theory)第61卷第4期（2022年12月），第119页。
【76】A.P.利梅·洛佩斯：“人工历史？探讨ChatGPT对史学的看法”(A.P.Leme Lopes,“Artificial History?Inquiring ChatGPT on Historiography”)，《重思历史》(Rethinking History)第27卷第4期（2023年10月），第744页。
【77】约书亚·斯特恩菲尔德：“人工智能作为历史学家”(Joshua Sternfeld,“AI-as-Historian”)，《美国历史评论》(The American Historical Review)第128卷第3期（2023年9月），第1372～1377页。
【78】托比亚斯·布兰克：“预测过去”(Tobias Blanke,“Predicting the Past”)，《数字人文季刊》(Digital Humanities Quarterly)第12卷第2期(2018年),http://digitalhumanities.org:8081/dhq/vol/12/2/000377/000377.html，[发布日期不详]/2023—09—24。
【79】罗德里戈·博纳尔多、安娜·卡罗琳娜·巴尔博萨·佩雷拉：“潜在的历史：从本土知识解读人工智能”(Rodrigo Bonaldo and Ana Carolina Barbosa Pereira,“Potential History:Reading Artificial Intelligence from Indigenous Knowledges”)，《历史与理论》(History and Theory)第62卷第1期（2023年3月），第3～29页。
【80】扬·伯兹拉夫：“碎片而非提示：人工智能时代历史写作的五项原则”(Jan Burzlaff,“ Fragments，Not Prompts:Five Principles for Writing History in the Age of AI”)，《重思历史》(Rethinking History)2025年9月14日在线发表，https://doi.org/10.1080/13642529.2025.2546174，2025—09—14/2025—09—23。
【81】玛妮·休斯-沃灵顿：“人工历史学家的伦理规范”(Marnie Hughes-Warrington,“Ethics for Artificial Historians”)，《历史与理论》(History and Theory)第64卷第2期（2025年6月），第159～177页。
【82】玛妮·休斯-沃灵顿：“从19世纪到生成式人工智能时代史学中的问题”(Marnie Hughes-Warrington,“Questions in Historiography from the Nineteenth Century to the Age of Generative AI”)，《历史与理论》(History and Theory)第63卷第3期（2024年6月），第259～271页。
【83】安德鲁·普雷斯科特：“大数据、机器学习和人工智能中的偏见：数字人文的启示”(Andrew Prescott,“Bias in Big Data,Machine Learning and AI:What Lessons for the Digital Humanities?”)，《数字人文季刊》(Digital Humanities Quarterly)第17卷第2期（2023年7月）,https://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/17/2/000689/000689.html，[发布日期不详]/2023—11—13。
【84】Open AI公司：《GPT-4技术报告》(Open AI,GPT-4 Technical Report)，2023年3月，第46页，https://arxiv.org/abs/2303.08774，2023—03—15/2023—08—24。
【85】斯蒂芬·杰克逊：“不要停止担忧或学会热爱人工智能：恳请谨慎”(Stephen Jackson,“Don’t Stop Worrying or Learn to Love AI:A Plea for Caution”)，《历史视角》(Perspectives on History),https://www.historians.org/perspectives-article/dont-stop-worrying-or-learn-to-love-ai-a-plea-for-caution-november-2023,2023—11—06/2025—08—18。
【86】特雷弗·欧文斯，“用Word Lens改变现实”，(Trevor Owens,“Deforming Reality with Word Lens”),https://trevorowens.org/2012/02/03/deforming-reality-with-word-lens,2012—02—03/2023—12—23。
【87】珍妮特·H.默里：《全息甲板上的哈姆雷特：赛博空间叙事的未来》(Janet H.Murray,Hamlet on the Holodeck:The Future of Narrative in Cyberspace)，纽约：自由出版社2001年版，第26页。
【88】约翰娜·德鲁克：“人文主义理论与数字学术研究”(Johanna Drucker,“Humanistic Theory and Digital Scholarship”)，马修·K.戈尔德编：《数字人文辩论》(Matthew K.Gold,ed.,Debates in the Digital Humanities)，明尼阿波利斯：明尼苏达大学出版社2012年版，第85页。
【89】托尼·韦勒：《数字时代的历史》(Toni Weller,History in the Digital Age)，牛津：劳特利奇出版社2013年版，第204页。
【90】佩特里·帕尤、米拉·奥伊瓦、马茨·弗里德伦：“数字和远距离历史：新数字历史的新兴方法”(Petri Paju,Mila Oiva and Mats Fridlund,“Digital and Distant Histories：Emergent Approaches within the New Digital History”)，马茨·弗里德伦、米拉·奥伊瓦、佩特里·帕尤编：《数字史学：新数字历史中的新兴方法》(Mats Fridlund,Mila Oiva and Petri Paju,eds.,Digital Histories:Emergent Approaches within the New Digital History)，赫尔辛基：赫尔辛基大学出版社2020年版，第3页。
【91】乔纳森·布莱尼等：《制作数字历史：使用文本作为数据的初学者指南》(Jonathan Blaney,Sarah Milligan,Marty Steer and Jane Winters,Doing Digital History:A Beginner’s Guide to Working with Text as Data)，曼彻斯特：曼彻斯特大学出版社2021年版，第6页。
【92】凯西·N.戴维森：“人文2.0：承诺、危险、预测”(Cathy N.Davidson,“Humanities 2.0:Promises,Perils,Predictions”)，马修·K.戈尔德编：《数字人文辩论》(Matthew K.Gold,ed.,Debates in the Digital Humanities)，明尼阿波利斯：明尼苏达大学出版社2012年版，第480页。
【93】罗伊·罗森茨威格：“稀缺还是丰富？在数字化时代保存过去”，《美国历史评论》第108卷第3期（2003年6月），第751～752页。
【94】斯蒂芬·罗伯逊：“数字人文与数字史学的不同”(Stephen Robertson,“The Differences between Digital Humanities and Digital History”)，马修·K.戈尔德、劳伦·F.克莱因编：《数字人文辩论2016》(Matthew K.Gold and Lauren F.Klein,eds.,Debates in the Digital Humanities 2016)，明尼阿波利斯：明尼苏达大学出版社2016年版，第289～307页。
【95】威廉·托马斯：《数字人文的前景和数字学术的争议性》，苏珊·施莱布曼、雷·西门子、约翰·安斯沃斯编，尹倩、肖爽译：《新数字人文导论》，北京：北京大学出版社2023年版，第630～645页。
【96】联合国：《附件1：全球数字契约》(United Nations,Annex Ⅰ:Global Digital Compact),https://www.un.org/pact-for-the-future/en/annex-1-global-digital-compact,2024—09—22/2025—06—06。
原文载《史学月刊》2026年第3期
