DOI: https://doi.org/10.1007/s42803-023-00079-6
تاريخ النشر: 2024-01-03
المؤلف: Béatrice Joyeux-Prunel
الموضوع الرئيسي: الإنسانيات الرقمية والدراسات الأكاديمية
نظرة عامة
يتناول هذا القسم مفهوم القابلية للتكرار المتطور في العلوم الإنسانية الرقمية، مع التأكيد على الحاجة إلى نهج دقيق يعترف بالخصائص الفريدة للبحث في العلوم الإنسانية. بينما أصبحت معايير FAIR (قابل للاكتشاف، قابل للوصول، قابل للتشغيل البيني، قابل لإعادة الاستخدام) وأوراق البيانات معيارًا، يجادل المؤلف بأن الالتزام الصارم بهذه المبادئ قد ينفر العلوم الإنسانية الرقمية من النقاش الأوسع في العلوم الإنسانية. يقترح البحث فحصًا تاريخيًا للقابلية للتكرار ضمن العلوم الإنسانية، لا سيما في تاريخ الفن والأدب، وينتقد قيود التعريفات التقليدية للقابلية للتكرار في ضوء تعقيدات النص، والطريقة، والتفسير.
في الختام، يدعو المؤلف إلى إطار عمل “القابلية للتكرار بعد الحوسبة”، والذي يتضمن معايير FAIREST (FAIR + الأخلاقيات والخبرة، ذكر المصدر، الطابع الزمني) للتعامل مع الطبيعة المتطورة للبيانات الرقمية. يركز هذا النهج على أهمية الاعتبارات الأخلاقية والمساهمات الخبيرة، مجادلًا بأن العلوم الإنسانية الرقمية يجب أن تتجاوز مجرد القابلية للتكرار الحاسوبية للحفاظ على أهميتها ضمن العلوم الإنسانية الأوسع. من خلال القيام بذلك، يمكن للباحثين الحفاظ على المسؤولية العلمية والاحتفاظ بخبراتهم، مما يمنع تراجع الاهتمام من التخصصات الأخرى ويحافظ على نزاهة البحث في العلوم الإنسانية الرقمية.
مقدمة
في سياق أزمة COVID-19، زادت المطالبات بالقابلية للتكرار في البحث العلمي، مما يبرز الحاجة إلى الشفافية والتبرير للمنهجيات. يؤكد هذا القسم على أن القابلية للتكرار أصبحت الآن متطلبًا أساسيًا في العلوم الصعبة ويتم دمجها تدريجيًا في العلوم الإنسانية الرقمية. المفتاح في هذه الحركة هو معايير FAIR، التي تنص على أنه يجب أن تكون بيانات البحث قابلة للاكتشاف، وقابلة للوصول، وقابلة للتشغيل البيني، وقابلة لإعادة الاستخدام لتعتبر قابلة للتكرار. تعكس ظهور أوراق البيانات في العلوم الإنسانية الرقمية هذا الاتجاه، حيث تفرض نشر كل من البيانات والشيفرة لضمان الشفافية المنهجية.
يثير المؤلف أسئلة حاسمة بشأن قابلية تطبيق معايير القابلية للتكرار الصارمة على العلوم الإنسانية الرقمية، مقترحًا أن مثل هذه المتطلبات قد تنفر المجال من المنح الدراسية الأوسع في العلوم الإنسانية. الثنائي المقدم هو بين الالتزام الصارم بالقابلية للتكرار التقنية، التي قد تجعل النقاش غير متاح للإنسانيين، وخطر إنتاج نتائج غير موثوقة تفتقر إلى الشرعية. يجادل المؤلف من أجل فهم دقيق للقابلية للتكرار يعترف بالخصائص الفريدة للبحث في العلوم الإنسانية—غالبًا ما تكون نوعية، زمنية، وتفسيرية—بدلاً من تقليصها إلى مجرد إجراءات تقنية. يدعو هذا المنظور إلى تقييم تاريخي وسياقي للقابلية للتكرار ضمن العلوم الإنسانية الرقمية، معترفًا بتعقيدها والتحديات المحددة التي تواجهها فيما يتعلق بالطرق الحاسوبية.
الطرق
في هذا القسم، يناقش المؤلفون الخطاب المتطور المحيط بالعلوم الإنسانية الرقمية (DH) والانتقادات التي تواجهها، لا سيما فيما يتعلق بالقابلية للتكرار والصرامة المنهجية. في البداية، كانت الانتقادات الموجهة لـ DH أيديولوجية إلى حد كبير، تركز على الثنائي المدرك بين النهج الإنساني والحوسبي. ومع ذلك، بحلول عام 2020، بدأ النقاد في الانخراط بشكل أكثر جوهرية مع الطرق الحاسوبية، معترفين بالحاجة إلى نقد أكثر وعيًا. من الجدير بالذكر أن بيان كلير بيشوب لعام 2018، “ضد العلوم الإنسانية الرقمية”، يمثل هذا التحول، حيث يجمع بين الحجج التقليدية ضد DH مع انتقادات جديدة للمنهجيات الإحصائية، مؤكدًا على الحاجة إلى التفكير النقدي في عمليات جمع البيانات وقيود التحليلات الكمية.
يبرز المؤلفون أن أكثر الانتقادات إقناعًا لـ DH تأتي الآن من داخل المنهجيات الإحصائية نفسها بدلاً من القيم الإنسانية فقط. يجادلون بأن التركيز يجب أن يتحول من مجرد مهاجمة الافتراضات المتعلقة بالنهج الرقمي إلى فحص نقدي للنص والطرق المستخدمة. على سبيل المثال، توضح انتقادات كاثرين بود لآراء تيد أندرود حول “الأدلة الرقمية” أهمية معالجة المبادئ الإحصائية والآثار الأخلاقية لاستخدام البيانات في الدراسات الأدبية. يختتم القسم بالإشارة إلى أن الطلب على القابلية للتكرار والشفافية في البحث أصبح أمرًا بالغ الأهمية، حيث يمكن أن تؤدي الإخفاقات في تلبية هذه المعايير إلى تقويض مصداقية كل من النهج الحاسوبية وغير الحاسوبية في العلوم الإنسانية.
المناقشة
في مناقشة العلوم الإنسانية الرقمية، يؤكد البحث على التعقيدات المحيطة بالقابلية للتكرار، لا سيما في سياق مشروعين بحثيين يستخدمان تقنيات حاسوبية لنشر الأعمال الفنية والصور. يجادل المؤلف بأن التعريفات التقليدية للقابلية للتكرار غير كافية بسبب الطبيعة المترابطة للنص، والطريقة، والتفسير في العلوم الإنسانية. بدلاً من ذلك، يُقترح “القابلية للتكرار بعد الحوسبة”، والتي تعترف بأن أنواعًا مختلفة من القابلية للتكرار قد تكون ذات صلة في مراحل مختلفة من البحث. يهدف هذا النهج إلى تعزيز وصول نتائج العلوم الإنسانية الرقمية إلى جمهور أوسع، بدلاً من عزلها ضمن دوائر أكاديمية متخصصة.
ينتقد البحث أيضًا ميل العلماء في العلوم الإنسانية الرقمية إلى اعتماد المنهجيات الحاسوبية بطريقة قد تنفر العلماء التقليديين في العلوم الإنسانية. يبرز التحديات التي يواجهها الباحثون في الدراسات الأدبية وتاريخ الفن، حيث غالبًا ما تثير النهج الحاسوبية مقاومة بسبب المخاوف بشأن تقليص القيمة الفنية إلى مقاييس قابلة للقياس. يشير المؤلف إلى أنه بينما قامت مجالات مثل اللغويات والتاريخ بدمج الطرق الحاسوبية بسهولة نسبية، تظل الدراسات الأدبية وتاريخ الفن مثيرة للجدل، وغالبًا ما تعطي الأولوية للتحليل النوعي على الكمي. تتفاقم هذه الفجوة بسبب تعقيدات الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، التي تقدم تحيزات وتحديات في القابلية للتكرار لا يمكن معالجتها بسهولة ضمن إطار العلوم الإنسانية. في النهاية، يدعو البحث إلى فهم دقيق للقابلية للتكرار يتناسب مع المنهجيات والمعارف الفريدة للعلوم الإنسانية.
DOI: https://doi.org/10.1007/s42803-023-00079-6
Publication Date: 2024-01-03
Author(s): Béatrice Joyeux-Prunel
Primary Topic: Digital Humanities and Scholarship
Overview
The section discusses the evolving concept of reproducibility in the digital humanities, emphasizing the need for a nuanced approach that recognizes the unique characteristics of humanities research. While the FAIR criteria (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) and data papers are becoming standard, the author argues that strict adherence to these principles may alienate digital humanities from broader humanities discourse. The paper proposes a historical examination of reproducibility within the human sciences, particularly in art history and literature, and critiques the limitations of traditional reproducibility definitions in light of the complexities of corpus, method, and interpretation.
In conclusion, the author advocates for a ‘post-computational reproducibility’ framework, which incorporates the FAIREST criteria (FAIR + Ethics and Expertise, Source mention, Time-Stamp) to address the evolving nature of digital corpora. This approach emphasizes the importance of ethical considerations and expert contributions, arguing that digital humanities must transcend mere computational reproducibility to maintain relevance within the broader human sciences. By doing so, researchers can uphold scientific responsibility and retain their expertise, thereby preventing a decline in interest from other disciplines and preserving the integrity of digital humanities research.
Introduction
In the context of the COVID-19 crisis, the demand for reproducibility in scientific research intensified, particularly highlighting the need for transparency and justification of methodologies. This section emphasizes that reproducibility is now a fundamental requirement in hard sciences and is gradually being integrated into the digital humanities. Key to this movement are the FAIR criteria, which stipulate that research data must be findable, accessible, interoperable, and reusable to be considered reproducible. The emergence of data papers in digital humanities reflects this trend, mandating the publication of both data and code to ensure methodological transparency.
The author raises critical questions regarding the applicability of stringent reproducibility standards to the digital humanities, suggesting that such requirements may alienate the field from broader humanities scholarship. The dichotomy presented is between adhering strictly to technical reproducibility, which may render the discourse inaccessible to humanists, and the risk of producing unreliable outcomes that lack legitimacy. The author argues for a nuanced understanding of reproducibility that acknowledges the unique characteristics of humanities research—often qualitative, diachronic, and interpretive—rather than reducing it to mere technical procedures. This perspective advocates for a historical and contextual evaluation of reproducibility within the digital humanities, recognizing its complexity and the specific challenges it faces in relation to computational methods.
Methods
In this section, the authors discuss the evolving discourse surrounding digital humanities (DH) and the criticisms it faces, particularly regarding reproducibility and methodological rigor. Initially, critiques of DH were largely ideological, focusing on the perceived dichotomy between humanistic and computational approaches. However, by 2020, critics began to engage more substantively with computational methods, recognizing the need for a more informed critique. Notably, Claire Bishop’s 2018 manifesto, “Against the Digital Humanities,” exemplifies this shift, as it combines traditional arguments against DH with new critiques of statistical methodologies, emphasizing the need for critical reflection on data collection processes and the limitations of quantitative analyses.
The authors highlight that the most compelling critiques of DH now stem from within the statistical methodologies themselves rather than solely from humanistic values. They argue that the focus should shift from merely attacking the assumptions of digital approaches to critically examining the corpus and methods employed. For instance, Katherine Bode’s critique of Ted Underwood’s views on “digital evidence” illustrates the importance of addressing statistical principles and the ethical implications of data usage in literary studies. The section concludes by noting that the demand for replicability and transparency in research has become paramount, as failures to meet these standards can undermine the credibility of both computational and non-computational approaches in the humanities.
Discussion
In the discussion of digital humanities, the paper emphasizes the complexities surrounding reproducibility, particularly in the context of two research projects that utilize computational techniques for disseminating artworks and images. The author argues that traditional definitions of reproducibility are inadequate due to the intertwined nature of corpus, method, and interpretation in the humanities. Instead, a ‘post-computational reproducibility’ is proposed, which recognizes that different types of reproducibility may be relevant at various stages of research. This approach aims to enhance the accessibility of digital humanities findings to a broader audience, rather than isolating them within specialized academic circles.
The paper also critiques the tendency of digital humanists to adopt computational methodologies in a manner that may alienate traditional humanities scholars. It highlights the challenges faced by researchers in literary studies and art history, where computational approaches often provoke resistance due to concerns over the reduction of artistic value to quantifiable metrics. The author notes that while fields like linguistics and history have integrated computational methods with relative ease, literary studies and art history remain contentious, often prioritizing qualitative over quantitative analysis. This divide is exacerbated by the complexities of artificial intelligence and deep learning, which introduce biases and challenges in reproducibility that are not easily addressed within the humanities framework. Ultimately, the paper calls for a nuanced understanding of reproducibility that accommodates the unique methodologies and epistemologies of the humanities.