材料一：
“文学大数据”是指文学作品和文学研究文献在互联网、物联网和社交网传播过程中产生的文学数据，具有体量大、动态化、类型多、价值密度低和不易管理等特征。例如，一部文学作品在社交网络传播后，会产生关于此作品的海量评价，除了文字评价外，还包括图片、音乐、表情包、弹幕、点赞等多种数据。分析这些大数据，可以获取读者的年龄、职业和地域，读者是否喜欢这类作品，这部作品表达的思想情感与社会提倡的价值观念是否吻合等诸多内容。对这些海量数据的整理和分析单纯依靠人工难以完成，需要相关计算技术的支撑。因此，文学计算应运而生。
简单而言，文学计算利用计算机技术，以量化统计的方式研究文学，具有明显的跨学科性。文学计算的出现不仅是文学批评方法的转向，而且是文学批评思维的变革。
首先，是从主观理论建构到客观数据实证的变革。一般意义上，文学批评注重理论和审美建构，阐释对象以单篇或同一类型的作品为主，带有很强的个人主观性，这难免形成视域盲区，理论的有效性经常受到质疑。例如，文学批评在建构现实主义文学理论时，常以巴尔扎克的《人间喜剧》、托尔斯泰的《战争与和平》等作品为例。由此得出的观点适用于西方19世纪现实主义文学，对中国现实主义文学却不一定适用。或者说，文学批评的理论和审美建构因缺乏大规模文学作品的支撑，提出的观点只契合小部分作品，无法真正构建普遍适用于“世界文学”的理论。
而计算技术提升了整理和分析大规模文学作品的能力，文学批评不再局限于小部分文学作品，可以把批评对象延伸到世界文学作品，让全球文学数据自己“说话”。在此基础上，可以得出更为客观和普遍有效的结论。
其次，是从确证因果关系到呈现相关关系的变革。确证因果关系是指批评者通过分析文学作品，证实文学作品与具体历史和现实事件之间的因果联系。这种批评思维对小部分文学作品有效，但面对大规模的文学作品则难以实践。例如，文学批评在阐释20世纪30年代乡土小说时，致力于确证乡土小说与日本侵华战争的因果关系。因此，解读重心就放在乡土小说反抗日本殖民统治和表现强烈民族意识上。这种批评思维可以适用于萧红的《生死场》和萧军的《八月的乡村》，却无法用来解读同时期沈从文的《边城》和师陀的《果园城记》等作品。
而文学相关关系是指文学作品与历史和现实事件之间的数值关系。当一部文学作品数值增加时，相关历史社会和现实事件也随之增加，意味着它们之间的相关关系强，反之则亦然。例如，在互联网搜索“乡土小说”时，出现的信息既包括鲁迅、彭家煌等作家作品，又包括五四运动、封建专制文化等历史事件。当这些作家作品和历史事件共同且持续出现在不同的“乡土小说”词条中时，它们之间的相关关系就强。也就是说，文学计算不再需要主观确证文学与历史和现实之间的因果联系，只需通过分析文学数据之间的相关关系，就可以客观呈现这种因果联系，相对更客观且不受主观偏见的影响。
（摘编自杨丹丹《文学批评用数据“说话”的可能性》）
材料二：
文学研究的一个基本任务就是判定“影响”，即文学史上特定作品的影响力，解决这个问题可以借助数据分析。目前的方法是判别不同文本之间的相似度，由此断定一部作品到底与后世的哪些作品具有比较显著的形式重合。国外一位学者先统计歌德的《少年维特之烦恼》中出现的文体特征，比如作品中出现的比较独特的辞藻，再利用现成的电子文学数据库，用相关算法测量出数据库中同时代的欧洲小说和歌德作品在形式上的相似度，以此来考察传统阅读所无法勾勒的“散落”的文学影响。
用数据来分析“影响”问题不仅是为了追求更高的精确度，也是基于一种对“影响”的非人文主义理解。一般的人文主义者认为“影响”是发生在两个文本之间的过程，作者只是发生这种影响过程的媒介；但也认同作为媒介的作者在主观上也受到这种影响，经常会使用防御和否定的对策来遮盖自己的文学渊源。而数据分析所得出的影响与作者的主观感受已全无关系。一个文本中大多数形式特征并不是作家有意识的选择，而是由文化无意识所决定的，文学形式的传承和演变遵循着任何个体都无法控制的路径，即使是天才作家的传世经典也建筑在大量的重复现成语料和语言规范的基础上。也就是说，虽然人脑并不是机器，但与机器有着相似特点，两者都会机械地模仿固有的语用习惯，而一个语言文学共同体也会在社会历史因素的影响下有规律地改变这些习惯。
（摘编自金雯《“大数据”分析与文学研究》）
