去年四月在清華大學與中華書局主辦的《數字人文》期刊接收了一篇論文，由於是季刊，今年五月才上線。
5月9號文章被期刊公眾號推薦，第二天忽然被朋友在朋友圈轉發並點名互動，才反應過來。
點進去鏈接一看，一天時間累計達1.7萬閱讀量，不少圈友點了推薦與在看。到今天為止過去了4天，閱讀量達5.8萬，估計比整個數字人文圈子都大，不曉得踩中了什麼流量密碼。附上全文，以備記錄。
《周易》有雲：“觀物取象”“立象以盡意”。意象承載著詩詞作者內心充沛的各種情感。在流傳至今的中華文化典籍中，唐詩的意象系統是較為豐滿的。文章以“中國歷代人物傳記資料庫”和《全唐詩》為樣本，結合社交網路研究方法，擬從量化角度分析唐朝詩人社交關係及其與常見意象的蘊情關聯。研究發現，詩人群體的社會關係以正向弱關係為主，主要社會活動為贈送詩文；詩人社群可分為五個模組，初唐詩人的社群結構並不明顯，且與盛唐詩人社群聯繫緊密，盛唐與中唐詩人群體之間存在過渡群體，晚唐詩人內部聯繫鬆散；詩人之間正向強弱關係對於意象情感的傳承有著不同的作用，正向強關係帶來意象情感的趨同，正向弱關係擴大意象蘊情的傳承範圍。基於此，文章構建了唐朝詩人社交網路的開放可視化平臺——“唐詩圖譜”，[1]以豐富數字人文的知識庫。
隨著數字技術在人文學科的深入探索及廣泛應用，有關人文計算的研究不斷湧現，跨學科領域的“數字人文”相關研究也逐漸延伸。如今，數字人文的概念已經快速演化，基於電腦的、在數位化的人文材料上使用計算技術的研究都賦以“數字人文”之名。[2]隨著社交網路分析、模型構建、數字分析等逐漸成為數字人文研究的手段和工具，人文學者因此獲得了觀察歷史、觀察文學與觀察人的新視角，也使得唐詩意象的數位化分析成為可能。
“意象”一詞，自古便有說法。《周易》中曾寫“觀物取象”“立象以盡意”。[3]《文心雕龍》也提及意象“獨照之匠，窺意象而運斤”。[4]近現代以來，外國學者也加入了此議題的討論，如華茲生（Burton Watson）以流行的《唐詩三百首》為樣本，對自然意象做了統計。司空圖曾寫道“意象欲生，造化已奇”，[5]意象一詞，簡單用現代漢語的拆字法來解釋，便是蘊“意”之“象”，即詩人用於寄託他們所思所想的物象。意象通常是人們用於判定文學作品是否含有“韻味”、是否別具一格的重要因素。而人們至今還能共情於千百年前的作者，很大程度上是因為意象的存在——意象之“蘊情”作用使其能作為我們判定作者創作時的情感的關鍵證據。在漫長歷史之中，唐詩總體數量龐大、名家篇幅眾多，因而其意象系統是較為豐滿的，相較於其他朝代體裁的文學作品，唐詩的意象蘊情更豐富一些。與此同時，本文觀察到，在不同時期、不同體裁作品的作者筆下意象還會有相似的情感傳承。本文通過探究這種意象情感繼承與詩人社交網路的關聯性，進而探究人類情感共鳴與社交網路的密切程度。
在以往的研究當中，雖有學者以小基數的《唐詩三百首》為樣本，探究高頻詞及其所代表的感情和韻味；[6]或基於唐朝應制詩人物社會關係網路研究探求應制詩的主題演化。[7]然而並沒有深入探討意象代表的情感是否存在共鳴，共鳴之下是否藏著更多關於社交網路關係的聯結。因此本文將通過收集唐朝詩人社會關係數據與常見詩歌意象，引入社交網路理論中的強弱關係分析視角，從量化角度去看詩人對常見意象的使用與蘊情及社交網路關係之間的聯結。
一、文獻綜述
隨著數字時代的到來與發展，資訊技術與人文科學交叉、融合的新研究領域——人文計算（Humanities Computing），或稱數字人文（Digital Humanities）產生。王兆鵬和邵大為[8]認為，古文學研究存在資料離散和時空分離兩大難題，非借助數字人文技術難以突破解決。數字人文技術包括但不限於數據可視化、智能檢索、關聯分析、文本挖掘、知識發現等技術和手段。[9]本文以“數字人文”“人文計算”為主題詞，在中國知網下設“中國期刊全文資料庫”進行主題檢索，截至2022年12月得到相關文獻4,559篇。結合蔡迎春的深入分析，可知數字人文領域的中國傳統文化研究主要集中在三個方面：一是以人文專案為案例的數位化轉型探索與研究，如古籍、不同時期的文獻、徽州文書等特藏資源整理與分析專案；二是數字人文概念的界定以及圖情檔領域在數字人文背景下的發展趨勢及服務轉型；三是關於傳統文化的數字人文技術、方法、平臺的研究、開發和利用等。[10]
數字人文視野下的詩詞研究致力於探索傳統詩詞研究的數位化轉型，主要指通過詩詞檢索和資訊統計技術，輔助挖掘詩詞的深層意蘊。例如，基於現代地理技術對古詩詞地名提及的系統統計與分析成因；[11]或是面向漢語詩文及其鑒賞實現大規模人文情感術語的自動化抽取與分析；[12]或是對詩人相關資訊的處理與可視化分析呈現，如數字人文視域下對詩人的時空情感軌跡研究進行可視化展示[13]和通過分析注釋、詩句和標題中是否對照其他詩人的名字進行社會關係網路的構建。[14]另一類研究則嘗試構建大規模的數字人文知識庫，如哈佛大學等推出的“中國歷代人物傳記資料庫”（CBDB）、北京師範大學設計的“唐詩別苑”知識問答系統、北京大學開發的“全唐詩/全宋詞分析系統”、中南民族大學王兆鵬團隊開發的“唐宋文學編年地圖”平臺、國家語言文字工作委員會的“中華經典詩詞知識圖譜構建技術研究”專案等。這些研究豐富了以文學視角為主的學科理論基礎，充實了以詩詞概況資訊或詩詞相關性資訊為研究對象的統計分析和可視化，為人們直觀瞭解中華傳統文化提供了新式的視角。此外，唐詩中的情感意象一直是人文學家的關注重點。關於各種意象蘊含情感的研究，如李森的《唐詩觀花植物意象研究》；[15]或系統統計各種意象使用的頻率，如葛四嘉提到《唐詩三百首》意象標注語料庫的構建及統計分析；[16]或是探討不同意象的翻譯，如朱李探討詩詞意象的可譯性；[17]又或是研究意象的文化內涵，如張瑩對“長安”意象內涵的探討。[18]這些研究都豐富了學界對於唐詩意象的理解，更是古今文化思維的碰撞，為唐詩意象被更廣闊的人群所瞭解奠定基礎。
儘管已經有豐富的數字人文視野下的詩詞研究，以及關於唐詩意象的研究，但是很少有人將唐詩意象與詩人社交網路關係聯結，從而探討這些意象代表的情感是否存在共鳴、共鳴之下又是否蘊藏著更多社交網路的聯繫。本文通過社交網路理論，對《全唐詩》詩人社會關係進行分析，構建出較完整的意象共鳴與社會關係的知識圖譜，以充盈數字人文資料庫，使唐詩傳統文化的傳承與不斷發展的時代同步。
二、數據和方法
本文主要數據來源有二：一是“中國歷代人物傳記資料庫”，二是《全唐詩》收錄的近三千名詩人的五萬餘首詩歌語料。“中國歷代人物傳記資料庫”是由哈佛大學費正清中國研究中心、北京大學中國古代史研究中心、臺灣“中研院”歷史語言研究所共同主持的學術資料庫，包含超過36萬個歷史人物，記錄了53,850個唐人的傳記（截至2015年底），被廣泛應用於數字人文研究。其關於唐代人物及親屬關係的資料來源包括京都大學人文科學研究所東亞人文情報學研究中心“唐知識庫”專案、《唐代墓誌彙編》（周紹良主編，上海古籍出版社，1992年）與《唐代墓誌彙編續集》（周紹良、趙超主編，上海古籍出版社，2001年），以及唐末五代初墓誌，[19]而唐代人物著述交往關係主要來源是《唐五代人交往詩索引》（吳汝煜主編，上海古籍出版社，1993年）。本文綜合了兩個資料庫，從中提取了詩人及其社會關係，形成一個由1,663個詩人節點、4,864個週邊節點、14,054條邊構成的社交網路。網路中的入度描述詩人被動接收的社會關係數，出度描述其主動發出的社會關係數。節點之間的連邊表示有文字記錄的詩人交互關係，交互次數越多，邊的權重越大，對應的線條越粗。
社交網路分析是計算社會科學的重要研究方法之一，本文則採用社交網路理論中的強弱關係理論與網路社群視角進行詩人社會關係和流派分析。強弱關係理論是經典的社交網路理論之一，由美國社會學家馬克·格蘭諾維特（Mark Granovetter）提出，其核心主張可概括為“強關係傳遞影響，弱關係傳遞資訊”，並通過四個測度來描述關係的強弱：互動頻率、信任度、親密程度、互惠交換。構建於數學圖論的網路分析指標已形成成熟體系，覆蓋網路直徑、節點中心性、最短路徑、模組度等常見測度，網路社群結構的檢測伴隨著1990年代複雜網路科學的興起並快速發展，已經被廣泛應用於社會階層、社會資本流動、歷史人物關係的研究。[20]
三、唐朝詩人社會關係網路中的社群流派
（一）強弱關係理論視角下的詩人社會關係網路
強弱關係理論視角觀察唐代詩人的社會關係及屬性，可幫助理解詩人社會關係與詩作意象的關聯。對於唐朝詩人正向強弱關係的編碼，本文參考了蔔長莉[21]文章中詮釋的由費孝通先生在《鄉土中國》一書中提及的“差序格局”理論。在倫理本位的中國傳統社會，人際關係在血緣關係和地緣關係的基礎上形成了“差序格局”。在情感上，儒學倫理通過君臣、父子、夫婦、兄弟、朋友等“五倫”將此格局展現。五倫中親緣關係明顯佔領主導地位，且在傳統父權制社會中，人與人之間的血緣倫理與社會等級關係都是父權制的衍生物，由此，君臣和朋友關係實際上是父子與兄弟關係的延伸，父子可以說是一切縱向關係的代表（譬如親如父子的師生等），而兄弟是一切橫向關係的代表（比如互贈詩文的詩友與文友、處於同一派系的同道、處於同一師門的同學等），夫妻則是男女兩性之間的關係代表，這些都屬於正向強關係。而在情感之外，傳統社會還以人情往來、利益交換拓展社交網路。李智超和羅家德[22]在他們的文章中提到“講利害”的生人關係便是正向弱關係的寫照。它在以情感為主導的關係之外形成了一個可以保持理性去算計利益的關係圈，講究對等交換與期望相符，是一種工具性為主的關係（譬如某人向某人獻策，實際是以計謀交換對等的利益，單方面贈詩大多因為對方與自己期望相符等）。而負向強弱關係中，以是否有明顯針對個人的情感（如厭惡、忌諱）和行動（陷害、排擠、得罪等）進行劃分。