当前，“新文科”建设方兴未艾，数字技术与信息技术发展迅速，不仅利于文科研究创新内容与方法，还有助于开辟新的研究范式（樊丽明，2021）。近年来，典籍文献的数字化整理、语料库语言学、文学批评的“距离阅读”以及地理信息系统数据库，都生动展示了数字人文时代人文学科的新发展。

严格意义上，“数字人文”并非新兴概念。1949年意大利神父罗伯特·布萨（Roberto Busa）最先提出“人文计算”（humanities computing）的设想，并在IBM公司支持下编撰容量为1100万古拉丁语词的《托马斯·阿奎那词汇索引》（Index T h o m i s t i c u s)(H o c k e y,2 0 0 8:2 0-3 9）。Unsworth于2002年首次明确了“人文计算”的概念，即使用计算机工具对人文学科数据进行高效计算及阐释，加强人文研究规范程度，最终服务人类沟通。经历了数十年的概念演变，学界对数字人文的界定各有侧重，但均强调指出，数字人文最显著的特点或根本性质是人文学科研究的数字化或数据化转型，最终形成人文学科研究的新方法、新领域和新范畴（杨丹丹，2019:209）。

数字人文的浪潮同样深刻地影响着翻译实践、教学及相关研究。数字人文性质的翻译研究目前虽未形成明确的定义，但相关学者一致认为（王克非，2012；胡开宝，2018；胡开宝、黑黟，2020；王赟、张政，2020；刘泽权，2021），数字人文语境下的翻译研究彰显数字技术、计算程序以及互联网语境，强调量化方法与路径，形成了不同于传统翻译研究的主题范围、研究设计，体现着数字人文的跨学科跨研究属性。

在此背景下，全面梳理数字人文理念与方法在翻译研究中的具体表现，客观分析数字人文性质翻译研究存在的问题，理性判断翻译研究在数字人文环境下的未来发展，既利于全面评价这一新兴研究模式，确保其合理且可持续发展，也利于整体认识翻译研究未来的多元化发展方向和路径。

数字人文的理念和方法全面地影响着翻译研究的全过程，具体包括：研究对象、研究方法、理论框架、研究模式。

（一）研究对象：侧重翻译文本特征和翻译心理过程

数字人文翻译研究更关注量化描述翻译产品的文本特征，更重视通过实证数据考察翻译心理认知过程，更强调数字技术引发的多元主题。

1）基于语料库的翻译文本特征分析。近二十年来，语料库翻译研究蓬勃发展，凸显了数字人文量化技术在翻译研究中的独特优势（Baker,1993）。语料库翻译研究融合描写翻译研究与大规模数据概率统计与分析，重点探讨翻译产品的普遍性特征（Bernadini&Russo,2018；胡开宝、黑黟，2020）。此外，翻译规范、译者风格、批评译学等基于翻译产品特征描写的话题也备受关注（Baker,2000;Olohan,2003；黄立波，2014）。

2）实验数据支撑的翻译认知机制探索。作为典型的数字人文跨学科交叉研究，翻译过程认知研究受到语言学、心理学、神经科学等不同学科影响，引入屏幕捕捉、键盘记录、眼动跟踪等认知科学领域的研究工具和方法，突出实验环境下量化数据的规范收集与分析，系统探索翻译中译者的认知能力、过程和策略（谭业升，2019:4）。此外，翻译认知研究还关注译者审美心理因素、民族文化心理因素对译者的影响等话题（胡开宝等，2018:180）。

3）数字/数据语境下的多元主题。国内学者倾向于将语料库翻译学视作数字人文视域下翻译研究的主要代表（王赟、张政，2018；胡开宝、黑黟，2020），而国外学者更关注数字环境下多样态翻译活动。其中，机器翻译的数字人文属性最明显，翻译记忆库等支持下的自动口译更成为这一阶段的新发展方向（O’Brien et al.,2014;Carl&Braun,2018）。此外，以众包翻译（crowdsourcing translation）、合作翻译（collaborative translation）、多模态/跨模态翻译为代表的多样态、规模化翻译正在成为翻译交易市场的常态行为，“基于网络”、“合作沟通”、“质量协商”已成为数字化信息交易环境下翻译实践活动的主要特点（Batchelor,2018;Shuttleworth,2018;Desjardins,2020）。

同时，在线与数字语境中“用户生成内容”（user-generated content,UGC）激增，与之密切相关的便是字幕翻译、粉丝翻译。在此过程中，翻译行为不再是简单甚至被动的信息传递过程，而是主动参与文本互动和解释的价值塑造过程，由此引发了对译者身份（如译者与作者的界限、译者的解释权）、翻译本质（如翻译与多重写作及改写的关系）、翻译质量评估（如翻译忠实的多维标准）、翻译伦理（如翻译行为的价值判断）等话题的广泛讨论（Hampshire&Salvia,2010;House,2015;Kapsaskis,2020）。

（二）研究方法：突出量化数据描述与统计

数字人文翻译研究的突出特点是倚重量化数据的收集与统计分析，强调基于客观实证数据的归纳分析与理性判断。

1）语料库翻译研究在语料收集、转写（及清理、对齐）、标注、检索等不同环节充分应用各种软件程序，进行基于主题词、（标准）类符/型符比、平均词/句长等数据指标的翻译普遍性、翻译规范、译者风格等主题的探索（Laviosa,1998;Olohan&Baker,2000;Jimenez-Crespo,2015）。此外，语料库翻译研究还借助R语言进行文本分类及聚类分析，包括共同树（consensus tree）、词云（word cloud）、高频词语、词汇差异等，完成文本数据挖掘（text mining）相关任务，量化呈现翻译与原文及其他文本的依存关系及相互影响（秦洪武、孔蕾，2019；秦洪武等，2020；徐欣，2020）。

2）翻译认知研究充分借鉴相关学科的量化工具与方法，数据来源和测量指标主要包括：言语报告法包括有声思维报告法（thinkaloud protocols）和回顾报告法，由译者在翻译任务过程中汇报思维过程或在结束后总结翻译问题；行为测量法包括键盘记录技术（keystroke logging）、眼动跟踪法等行为实验，界定翻译行为的阶段属性并测量翻译操作的时间、频率、类型和数量等信息；生理测量法包括脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（f MRI）、电流皮肤测试、认知电位（ERP）、正电子扫描技术（PET）、近红外光谱技术（f NIRS）等神经科学中应用的生理测量技术，通过生理和神经数据进一步了解译者大脑信息加工特点；民族志法包括情景调查法、问卷调查及访谈座谈、互联网介导调查等实验调查，关注翻译认知活动中复杂因素的作用及动态变化（谭业升，2019:8-44）。

（三）理论视角：依赖相关学科理论

数字人文翻译研究充分发挥跨学科、多领域特点，借鉴整合不同学科的概念或理论。语言学中的意识形态对称模型（van Dijk,1998）、评价系统（Martin&White,2005），形象学（imagologie)(Beller,2007），性别意识形态（Lakoff,1975;Baker,2014），民族意识形态（Niranjana,1992;Venuti,1995）等理论框架均应用于语料库批评翻译研究，关注翻译过程中的国家形象、性别身份、民族意识等因素的建构与变化。此外，还运用社会学、民族志、人类学理论，分析社会、文化、政治等复杂因素对翻译过程产生的影响（胡开宝，2018:25），以及翻译在语言接触的宏观社会环境及译者身份建构中发挥的作用（Angermeyer,2020）。翻译过程认知研究则主要利用了认知语言学中的隐喻概念（Lakoff&Johnson,1980），认知心理学的认知负荷/认知努力（Halverson,2017），认知科学中的情感认知、涉身认知和网络分布认知等理论框架（Walter,2014;E x t r e m e r a,2 0 1 5;M uño z M a r tín,2 0 1 7），深入探索翻译过程的认知加工机制。

（四）研究模式：重视假设验证

由上述研究对象、方法及理论视角可知，数字人文翻译研究的根本研究模式是以实践经验、前人结论或理论概念等为起点，利用量化方法收集实证数据，借此验证相关经验或假设在真实翻译环境（如语料库、调查）或控制性翻译环境（如实验）中的具体表现，强调研究的可重复性和可验证性。总之，这种研究模式反映并影响着数字人文翻译研究的概念体系、主题选择、理论应用、方法程序（Riazi,2016:278），而且呈现明显的产品导向、（心理）过程中心、控制环境（非自然翻译实践环境）等特点（Marco,2009;Saldanha&O’Brien,2014）。

如上所述，过去二十多年中，翻译研究在数字人文的新兴浪潮中不断突破传统翻译研究窠臼（特别是以经验总结为主的个人体悟、以单一质性阐释为主的研究方法，以及相对狭窄封闭的研究视野），开创甚至引领着翻译研究的跨学科发展。当然，数字人文的思路与方法并非翻译研究创新发展的“万用妙药”，其在价值取向、本体关照、实际应用等方面存在的诸多问题，尤其是“数字”外在功能与“人文”内在属性在翻译研究中的价值定位，都需要特别讨论。

（一）翻译本体中心观有待加强

归根到底，翻译研究是具有跨学科性质的人文社会学科，始终应聚焦翻译性质与特点、翻译功能与价值（特别是社会、历史、文化方面）、翻译实践技能培养等本体性核心话题范畴（许钧，2009）。也就是说，翻译研究要以翻译活动本身为终极关怀对象，不应沦为其它学科检验自身理论或方法的实验场所或素材，更不应成为炫耀现代技术或数字模型的舞台。由此而论，当前部分翻译认知研究（特别是口译）过于强调大脑生理结构或语言加工机制在翻译操作中的作用，自然科学式的设计模式及量化数据收集与分析貌似严谨精细，其实质仅是试图验证认知心理学或心理语言学既有甚至已被证明的理论或概念，具体发现或结论对翻译（尤其是口译）实践及教学以及上述翻译本体范畴的启发或参考价值难以确定。就语料库翻译研究而言，Tymoczko很早便呼吁，要尽量避免使用大规模的语料库验证显而易见的问题，更要避免盲目崇拜量化数据的“客观性”和“科学性”（Tymoczko,1998）。总之，如果不能摆脱对“数字浪潮”的盲目迷恋，翻译研究曾经面临的“本体论危机”可能会卷土重来（王克非，2012:31）。

（二）量化数据的理性分析尚需深化

随着语料库、有声思维、眼动仪、屏幕录制以及键盘记录等技术的广泛应用，翻译研究方法实现了从定性分析向定性与定量分析相结合的重要转变（胡开宝，2018:25）。因此，翻译数据资源的构建呈现显著的颗粒化、精细化特点，利于认识传统质性方法无法考察到的翻译现象或规律（如翻译文本特征、翻译认知机制、翻译行为规律等）（谭业升，2019）。但不容忽视的是，这些基于量化数据的翻译研究往往对数据的理性阐释并不深入，集中表现为以下两者类型或层面：1）量化翻译数据的归因分析并不系统深入，无法有效或创新地解释量化数据的形成机制（如翻译普遍性的内在动因、翻译策略选择背后的心理及社会联动体系）；2）量化翻译数据的影响或价值判断的理论阐释并不充分（如翻译语言特征的具体作用及其价值判断、翻译认知策略或特征的教学应用思考），导致了“从数据中来，到数据中去”的尴尬局面。

（三）数据驱动的探索性研究仍需强化

整体而言，量化特征的数字人文翻译研究主要表现为对既有理论、观念或假设的检验式分析，基于数据观察及描述的探索性研究尚不充分，削弱了（大规模）量化数据对于认识新事物及探索新规律的真正推动或启发价值。以语料库翻译研究为例，基于语料库（corpus-based）的假设检验模式依然是主流设计思路，而语料库驱动（corpus-driven）的探索式研究并不多见（梁茂成等，2010）。其后果是，语料库翻译研究关于翻译语言特征、翻译风格等话题的观察尚未产生令人期待的新发现，语料库翻译研究的传统优势如何保持成为必须正视的问题。此外，考虑到语义标注并不系统，且翻译语料库的描述性数据挖掘尚不充分1，语料库翻译研究的后续发展还要谨慎判断（傅琳凌、穆雷，2020）。

（四）翻译教学与实践的实际指导价值尚待明确

对翻译实践及教学的关注始终是翻译研究价值判断的重要标准，甚至“就学科整体而言，翻译研究的终极任务是解决实践的问题”（许钧，2018:91）。所谓“实践的问题”既是翻译转换层面的技术因素（即翻译操作实践的策略、模式、质量等），也是翻译教学环境中的设计思考（即翻译教学实践的方法、材料、效果等）。

由此而论，当前以语料库翻译研究及翻译认知研究为代表的数字人文翻译研究并未充分关注“实践的问题”，突出表现为：1）具体研究话题与翻译实践技能应用及教学并无关联（如口译员大脑皮层的特点、译者对困难或歧义语言现象的眼球注视）；2）对翻译实践或教学的参考意义并无创新（如翻译眼动研究发现，职业或专家译者更关注句子、语篇等宏观语境，而学生译者更关注词语等微观语境）；3）翻译实践及教学建议多停留在观念层面，实际应用状况及效果评价并未充分报告（胡开宝等，2018:213）。

总之，相当多的量化翻译研究（特别是部分口译认知研究）过于迷恋数据本身而缺乏对翻译实践与教学的深入思考，数字人文翻译研究实现“数据繁荣”的同时也面临着迷失自身家园的危险。

（五）具有学科特色的理论建构亟待突破

翻译研究因数字人文的交叉属性得以充分吸收不同学科的理论或概念，虽然能够丰富阐释视角，但与其它学科的交叉融合仍然停留在理论移植和概念嫁接的初级阶段，不同甚至相斥的阐释视角并不利于真正认识翻译本体特征（王克非，2012:31）。以翻译认知研究为例，翻译认知机制探索目前仍然借助并验证心理学、认知语言学等学科概念、模式，用以解释（并预测）翻译认知操作的翻译本体性理论尚未真正形成（谭业升，2019）。总之，通过键盘记录技术、眼动仪、脑电分析等技术记录的翻译过程数据，是否能够由那些“借来”的理论为译者翻译行为中的认知机制、翻译规律及翻译特征提供令人信服的解释，目前仍然未有定论（Extremera,2015;Muñoz Martín,2013）。

当然，直视当前存在的问题并非唱衰数字人文环境下翻译研究的未来发展，而恰恰是更为强调“数字”对“人文”的支撑及推动作用，特别要明确本体聚焦、设计优化、理论创新、应用价值和学科定位等方面的未来发展策略。

（一）警惕“本末倒置”，重申翻译本体的核心地位

充分发挥数字人文作为“术”和“用”带来的新方法和新思路，更重要的是凸显翻译研究作为“道”和“体”的核心地位，尤其警惕翻译活动退化为其它学科的“小白鼠”，成为检验这些学科理论或假设的简单数据源和实验场。应当充分利用新兴数字信息技术深入探讨翻译策略（意识、培养及应用）、翻译教学、翻译产品、翻译功能以及翻译质量评估等本体性现象与属性。此外，现代机器翻译、众包翻译、社区翻译（community translation）、“用户生成内容”翻译等数字人文背景下诞生的新兴翻译产品及过程也应成为关注对象，探讨其在翻译本质、定义、功能等核心范畴的创新思考中的独特作用（Baker&Saldanha,2020:70-75）。

（二）优化研究设计，有效平衡定量分析与理性阐释

基于量化数据收集与描述统计，围绕翻译本体话题，合理参考相关理论概念，积极阐释数据蕴含的规律及本质，这将是数字人文翻译研究区别于传统译学研究的显著特征。Baker(2012）特别强调，相较于量化程序的规范性及量化数据分析的精细性，研究者的理性解读才是决定（量化）数据意义的关键因素。

以语料库翻译研究为例，借助复合历时平行语料库等大规模数据资源（王克非，2012），参考英汉语言时空观念（王文斌，2013/2017；王文斌、于善志，2016）的相关理念，可以充分讨论汉外语言接触（特别是翻译）对汉语语法历时演变的影响，由此引发关于语言演变内在机制的理性讨论（Weinreich,1953；谢耀基，2001；王克非，2002；胡开宝，2006）。此外，字幕翻译、在线翻译等能够生成大量真实即时的翻译数据，均可以利用Python等工具进行数据挖掘和可视化处理，并结合意识形态（Venuti,2018）、接受美学（Jaus,1982）、多元系统（Even-Zohar,1990）等翻译理论，探讨译者风格、翻译共性、质量评价等翻译本体话题。

（三）突破传统译学惯例，探索翻译理论构建新模式

翻译活动的新方法、新程序、新环境必然催生翻译理性思考的新发展。而数字人文技术也必将推动形成翻译理论构建的新模式，主要包括以下三方面：

1）相较基于个人感悟、个案总结、纯理论思辨的传统翻译理论生成模式，数字人文技术环境能够高效汇集并生成大规模真实翻译数据，基于大数据挖掘描写的理论生成可能成为未来翻译理论构建的有效机制或模式，甚至翻译现象的数据化描述与统计本身就可成为新的理论样态，这将是语料库翻译研究重点思考的关键话题2;

2）数字人文的优势之一是规模化实证数据对理性思考的有力支撑（即启发或检验相关理论概念），减少或避免翻译理论与实践之间的隔阂或割裂状态，有利于形成翻译理论生成、检验、应用、反馈为一体的内部循环机制；

3）翻译定义是高度浓缩的理论形态，其自身“反映了特定的深层理论模式”（Shuttleworth&Cowie,2004:181），反映并决定着特定社会历史环境下的翻译实践与相关评价（Bassnett,2014:82、115）。数字人文环境颠覆了传统观念对翻译的认识，翻译与原文的复杂关系、翻译质量的多元评价、译者身份的多变性、翻译“忠实观”的复杂性等都成为当前数字人文翻译实践引发的理性思考话题，尤其可以触发关于数字人文语境下翻译新概念的讨论，推动翻译理论深入发展（王宁，2015；谢天振，2015）。

最后，正如Shreve&Angelone(2010）所强调，只有在强大的理论架构体系的支撑下，海量数据才能够在翻译研究中真正发挥作用，从而更为深刻地认识翻译过程及本质。Bassnett(2014:146）也呼吁，数字时代的翻译工作者应该积极探索具有时代特点的“独特理论”。这都意味着，数字人文性质的翻译理论范式将摒弃和突破“个体经验、理性反思、抽象假设”的理论生成路径，在大规模翻译数据中发现、分析、验证和总结兼具特征性与解释力的翻译规律，最终形成翻译理论建构的新模式。

（四）秉持“知行合一”，强调翻译实践、教学及教育的应用价值

数字人文翻译研究应以翻译实践及教学应用为重要目标，彰显社会价值。

1）关于翻译文本特征的语料库研究及关于翻译认知心理的实验研究均应特别强调翻译语言特征或翻译心理加工特点在翻译实践操作及教学组织中的具体作用，一方面因为翻译学习者是这些研究的主要研究对象，研究发现自然应该用于翻译学习者的学习过程或翻译教师的教育反思，另一方面因为基于语料库或实验数据的结论应回归到翻译实践及教学中加以验证3;

2）翻译研究者应具有丰富的翻译实践和教学经验，而不是站在其它学科立场解读翻译的旁观者。特别以口译认知研究为例，若研究者缺乏口译实践和教学感性认识，口译认知机制的执行程序虽然具有典型的量化研究特点，但主题性质对口译实践及教学并无明显参考价值，此类研究的应用价值和可持续性都值得怀疑；

3）数字人文翻译研究在研究方法上应确保翻译“生态效度”（ecological validity），即研究素材、研究环境、研究程序要充分体现翻译（特别是口译）实践或教学自然环境，谨慎判断为数据而创造数据的非真实翻译语境中研究结论的代表性和实用价值（Pöchhacker,2016:121）。

（五）重新思考跨学科定位，加强对其它学科的“反拨”作用

数字人文时代，对于“翻译是什么”这一问题的回答，将不再局限于抽象概念的验证和理论描述，而是更为凸显基于大规模数据描写的具像化理性提炼。毕竟，数字人文技术几乎能够帮助研究者获取可以预想的任何类别及规模的翻译数据，甚至重新定位翻译学科自身属性及其与其他学科的关系。因此，翻译研究将不再一味被动地接受其它学科的“馈赠”，而是成为其它学科发展的助推器甚至策源地，真正体现翻译研究跨学科发展的双向价值。

因此，沿着翻译与比较文学和历史学融合及相互影响的历史轨迹（Bassnett&Lefevere,1998;Lefevere,1992），可以预见，（历史）语言学的语言接触、演变及规范化、计算语言学的自然语言处理与深度学习、心理语言学的语码转换与心理动机、（社会及历史）批评话语分析的语言与权力及意识形态、计算社会学的社交媒体大数据与跨文化交流等，都将是数字人文翻译研究彰显推动性作用的重要领域。由此而论，翻译研究的跨学科属性将进一步凸显，数字人文的“翻译转向”又何尝不是一种可行可期的趋势？甚至，借助翻译跨语言、跨文化的独特属性，打造整合统计分析、建模、深度学习的数字智能研究平台，推动数据获取和存储为主的“数字人文”向凸显人文智慧的“数智人文”（Digital-Intelligent Humanities）跨越，也是值得憧憬和努力的方向（徐飞，2021）。

基于对数字人文翻译研究的反思，翻译研究是否出现了数字人文“转向”，可能目前无法给出确切答复。但需要明确的是，应当以客观平衡的态度看待数字人文视域下的翻译研究：既肯定新兴技术手段为翻译研究开拓主题、创新设计做出的贡献，也要避免为数据裹挟甚至陷入盲目数据迷恋。具体而言，翻译研究应充分拥抱并积极应用数字人文的相关理念工具，推动翻译研究多学科、跨学科和“融学科”发展，同时更要旗帜鲜明地坚持翻译本体核心，明确技术为翻译服务的基本原则，强调感性判断与理性思考的根本性作用，确保翻译研究在数字浪潮下的人文学科独立地位。