对撞机｜数字人文领域女性学者的影响力研究

作者简介：高瑾，女，博士，伦敦大学学院数字人文中心，jin.gao.13@ucl.ac.uk。

原文刊载于《图书馆论坛》：高瑾. 数字人文领域女性学者的影响力研究——以合著网络分析为例[J].图书馆论坛, 2021

内容摘要：

为探究数字人文学者间交流合作的群体特点和影响力，本文对数字人文领域内的3,382名作者进行了合著网络分析，实现了对作者性别信息的数据分析和网络可视化。合著数据收集自数字人文国际核心期刊，数据时间横跨52年（1966～2017）。研究发现，尽管女性学者占比（28.86%）明显低于男性学者（66.62%），但其在合著网络中扮演着比男性学者更为重要的角色。在促成数字人文学术交流与合作的活动中，女性学者不仅充当了主要的桥梁，同时也是更为优秀的沟通者与合作者。

关键词：

数字人文  合著网络  性别研究

0

引言

随着数字人文（Digital Humanities）这一交叉领域在国际上的蓬勃发展，讨论其学者间“差异性”的研究也越来越多（如性别、种族、国家）[1-4]。这些研究指出，在国际数字人文组织联盟（简称ADHO）举办的一系列活动中，少数群体（如女性学者、非英语语言学者）的代表性仍然严重不足。近年来，人们逐渐开始关注数字人文学者在国际舞台上的多样性、代表性和全球化等主题[5]。相关问题也逐渐得到广泛讨论，如《女权主义从何而来？数字档案学对女权主义的干预》[1]、《数字人文是什么，为什么人们说如此可怕的话？》[6]。

许多学者和组织正不断致力于争取更广泛的学者群体包容性和多样性，以使各类不同的学者群体更具代表性 [7]。尤其是在过去的几年中，来自不同背景的数字人文学者逐渐登上国际舞台，他们的声音也得以被更多人听到 [8][2][4]。有学者试图重新梳理数字人文历史和重建鲜为人知的数字人文贡献[7]；还有学者揭示了曾被忽视的女性学者对数字人文的贡献。例如，在“数字人文之父”布萨的一系列研究工作中，女性学者和助手均是中坚力量，但这些贡献在最初被选择性忽略[2]。这些新的发现和讨论促进了关于数字人文学者背景多样性的重要对话。同时，数字人文学者间跨背景、跨文化的合作交流活动也逐步成为一项重要的数据可视化研究题目 [9–12].

研究表明，学者们受益于他们所处的各类合作网络并从中建立了“社会资本”[13]。相比单一作者的论文，合著论文能吸引更多的引用数并产生更高的学术影响力[14]。合著研究不仅能促进不同背景学者间交流的，同时能为领域的整体发展带来好处[15]。

分析合著作者为研究学者之间的网络关系、社会交流和合作模式带来新的见解[16]。在数字人文领域中，Nyhan和Duke-Williams发表于2014年的《数字人文领域的合著作者出版模式》是已知最早的对数字人文作者合著进行统计分析的研究[17]。该研究发现，尽管单一作者的论文仍占主导地位，但合著发表的多作者论文数量在近年逐步增加。然而，多作者论文增加的原因和驱动力以及作者如何选择合著等重要问题仍有待深入研究。

合著关系一般是由两个或多个学者共同撰写出版物而形成的，通常可以通过社会网络分析（social network analysis，简称SNA）的方法进行提取和研究[18]。合著作者网络分析方法相对成熟，已用于研究许多其他领域中的合作结构[16][19]。作为研究主体，数字人文学者群体具有许多适合该方法的研究特征。首先，数字人文具有高度的多样性和跨学科属性，可视化合著网络能够更清晰地展示出不同领域和背景的学者间合作并合著论文的关系。其次，数字人文学者群体在过去20年间发展迅速，为研究其时间维度的纵向历史和未来的发展趋势提供佐证。

然而，目前几乎没有使用合著网络分析来研究数字人文学者群体的实践。究其原因，可能归结于数字人文所具有的高度跨学科性和动态性，使得界定与获取跟数字人文作者相关的出版数据变得艰难。例如，Web of Science和Scopus等数据库并没有专门的数字人文选项，对数字人文期刊的收录也并不完全。同时，在这些数据库中很难界定哪些论文属于数字人文，即便能手动确定所需的出版物，下载的作者信息也不完整，这使得相关分析难上加难。因此，本文在收集和扩增笔者先前研究数据集的基础上[20]，通过添加性别这一新维度来探索数字人文学者间合著关系的性别特点、驱动力、以及发展方向。

1

文献综述

性别是一个分类系统，其中包含区分男性和女性的多个属性。根据语义环境的不同，性别可以用来描述不同的模型，如生理性别、公认的社会角色、自主性别认同[21]。将人分为两个互斥的性别种类被称为性别二元论。在世界上大多数文化中，性别二元论是重要的分类标准。此外，尤其是在当代西方，还有许多其他性别分类体系，通常被称为“性别酷儿”，即除了“男性”和“女性”外，还有“跨性别”“双性人”等类别[22]。尽管据笔者所知，部分数字人文学者将自己归类于“性别酷儿”，但这些数据难以采集。同时，现有的性别研究基本采用性别二元制的方法来进行定量研究。因此，本文在进行研究时只关注于二元模式的数字人文作者性别研究，在适当时使用“其他/未知”标签对未知或不确定的性别种类加以标注。

尽管年龄和学历通常会对学术合作和论文发表产生更大影响，但其他变量（如性别）也起着重要作用[23]。研究表明，在自然科学、医学等许多领域，男性和女性学者的论文发表量存在显著差异[24]。在自然科学领域，如果其他变量均保持不变，则男性学者比女性学者多发表22％的论文。这一比例在工程技术领域占15％，在医学领域则为8％[23]。

除论文量的显著差异外，学者性别在学术交流与合作上也有一定的影响力。例如，有研究表明女性学者在学术合作网络中扮演着核心且重要的角色[25]；也有研究发现女性学者在合作网络中的位置非常边缘化，其重要性显著低于男性学者[26]。尽管有研究认为女性学者在合作中的贡献率较低[27]，但还有研究发现女性学者更能够成为学术合作网络的核心力量并从中受益，因为她们具有更强的沟通能力以帮助她们突破性别障碍[28]。

虽然现存研究仍各持己见，但性别在学术合作中的差异已不容忽视。有些研究试图解释这样的差异，认为女性学者论文数较少的原因是因为进入学术圈“攀登学术阶梯”的女性本来就相对较少，女性学者的比例会随着学术职称的升高而递减[29][30]。其他研究则将这一差异解释为男女选择的不同。他们认为，女性学者将更多的时间分配给教学和行政工作，而男性学者则将更多的时间放在研究和项目上[23]。然而，还有研究发现年轻的女性学者在科研项目和出版物数量上远超同龄的男性学者[31]。尽管随着年龄增长，女性学者的数量减少了，但她们的发表率会随着年龄的增长而持续增长，尤其是在59岁以后。当学者达到70岁时（主要是教授或退休教授），女性学者的发表率会远远高于男性学者[23]。这也表明，在高龄研究者中，女性学者往往更加活跃。

性别差异在数字人文领域也尤为显著。就论文数量而言，男性学者仍占主导地位[32]。近年随着性别差异引起的批评声音越来越大，关于数字人文女性学者的研究引起了越来越多的关注，如明清女性作家研究[33]、#transformDH运动[34]、《黑人女孩索引》[35]、被忽视的数字人文历史项目[36]。

目前采用定量方法来研究数字人文女性学者的研究并不多。Weingart收集ADHO年会的参会人姓名并手动标记出性别信息[37]。他指出，与会者的性别比例显著不平衡，从DH2004到DH2013，每年均只有约30％女性学者参会。同时，他发现不同性别的学者更容易对特定研究主题感兴趣。例如，在有关“性别研究”主题的会议论文中，女性作者的数量是男性的2倍；在有关“亚洲研究”主题的论文中，男性作者的数量是女性的2倍；女性与会者的研究兴趣多集中在教育、艺术史、文化研究，以及数字人文机构支持与项目的设计、组织和管理；男性与会者的研究兴趣多集中在语言学、网络分析、文本分析、自然语言处理、编程、文体学、标准化、数字人文历史[38]。

然而，目前并没有研究统计过数字人文期刊上的作者性别比例，更不用说探索性别差异背后的原因。本研究旨在填补这一空白，在现有研究的基础上，厘清国际数字人文期刊中作者性别可能带来的不同影响，并探索性别分布对数字人文学术合作的驱动力。

2

作者合著网络

许多探讨学者关系与学术交流合作的研究都曾使用合著关系作为定量指标，而DH也不例外[17][39]。Lundberg指出，分析合著指标已成为衡量学术合作的标准方法[40]575。Kumar将这种关系解释为：“在研究者选择学术合作的对象时，其合作研究活动通常会以合著论文的形式留下书面足迹，该足迹可以方便之后对学者群体进行有效地追溯和评估。”[41]57数十年来，学术评价和政策制定者一直将合著关系视为体现学术合作的重要指标。这不仅是因为文献计量数据的结构化和实用性，而且还因为这一“书面足迹”确实能够反映出研究合作的大部分参与者[42]，虽然有些参与者不一定能署名[43]。

研究合著关系的定量方法有许多，如计算双边和多边合著、学校机构国家地区的合作关系以及多作者百分比的计算[44]。如前文所述，针对数字人文作者合著的研究均采用了描述性统计[45][17]。与描述性统计相比，从网络可视化角度研究合著关系则是一种相对新的方法。自Newman首次运用SNA探索大型合著作者网络以来，合著关系这一主题重新吸引了研究的兴趣[19]。相较描述性统计，网络分析能够更深入更直观地揭示学者群体的合著结构、合作范围、形成机制，因此，被更广泛地运用在许多领域的作者合著研究上[41]55。学者是网络中的节点（node），而合著关系则为边（edge）。与之合著过的学者越多、合著论文越多，则该学者的结点越大、边越多。由此形成的合著网络不仅提供了该领域内学者合作的直观网络图，还可以揭示其许多结构方面的特征，如宏观方面的学术连通性和领域发展水平，以及微观方面的核心学者或外围学者。

在数字人文领域，目前只有De la Cruz等使用过合著网络对学者进行合著分析，而且其数据非常有限，只是基于178篇论文的作者[46]。因此，本文在收集和扩增笔者先前研究数据集的基础上将数据量扩大至2,527篇[20]，并通过添加性别这一新维度来探索数字人文学者间合著关系的性别特点、驱动力和发展方向。

3

数据收集

本研究收集了3种数字人文国际核心期刊52年间（1966～2017）发表的所有文章（如图1）。这3种核心期刊依次是《计算机与人文科学》（Computers and the Humanities，简称CHum）、《数字人文学研究》（Digital Scholarship in the Humanities，简称LLC/DSH）、《数字人文季刊》（Digital Humanities Quarterly，简称DHQ）。它们均为ADHO的官方期刊，具有代表性，目前几乎所有的数字人文文献计量研究均采用其作为数据来源[47][17]。本研究总共收集到2,527篇论文，其中CHum期刊 1,035篇、LLC/DSH期刊1,195篇、DHQ期刊297篇。如图 1所示，在 1985～2017的32年间出版的论文数约占52年所有论文数80.69％，尤其是1986～1995年（26.59％）、2008～2017年（28.97％）这两个十年期间发表的文章数量最多。

图1 在CHum、LLC/DSH和DHQ三种期刊上所收集的逐年论文数量面积图（1966～2017）

图2和图3分别展示52年间多作者合著论文的逐年数量以及占比。总体来讲，从收集到的数据可以看出，数字人文领域内的合著论文正随着时间的推移而逐步发展壮大，学术合作的趋势也日益增加。在2,527 篇论文中，有960篇多作者合著论文，占总数37.99%。从时间来看，多作者论文的占比不断增加，从1966年的仅8.33%逐渐增加到2017年的63.70%（如图 3），特别是1998年之后多作者论文逐渐超过了单作者的论文数量，如2012年 (54.55%)、2013年 (55.81%)。然而，Nyhan和Duke-Williams也曾提出，多作者合著论文的增加并不是数字人文所独有的现象，地理学等大多数学科都有这一趋势[48]。那么什么才是数字人文的学术合作模式呢？为了具体探讨哪些学者对合著模式做出了贡献以及如何做出的贡献，如前所述，本研究旨在超越目前的描述性统计分析，采用VOSviewer和Gephi两款软件来构建数字人文学者间的合著网络。

图2   在CHum、LLC/DSH和DHQ收集的单作者及多作者逐年论文数量面积图（1966～2017）

图3  在CHum、LLC/DSH和DHQ收集的多作者论文数量占比折线图（1966 ～ 2017）

4

数据清理及网络可视化

首先，合著网络中的节点代表每一位作者。为有效地构建作者节点，需要进行数据清理及作者姓名识别。在文献计量数据的清理中，通常会遇到两种典型的姓名识别问题——多人同名（多个作者具有相同名字）、多名同人（同一作者拥有多个名字）。这两个问题在西方作者名，尤其是英语名中，更加常见[49]。为解决这些问题，本研究使用Strotmann的“作者多名消除法”来识别具有不同姓名形式的同一作者[50]。此方法的基本逻辑是，若多个姓名符合以下情况则被识别为同一作者：（1）两个姓名相似；（2）他们有共同的合作作者，都与某几个特定作者合著过论文；（3）这两个姓名并没有合著过任何论文。当然，由于许多文论只显示作者的姓氏和名的首字母，特别是2000年之前出版的论文，因此为避免作者识别错误，手动检查作者全名也是必要的流程。

截止2017年12月，共有4,623人次的作者在这3种期刊上发表过文章，每篇论文的平均作者人数为1.83人。经去重后，本文确定3,382位作者。节点的权重是通过计算每个作者所发表的论文总数对节点进行加权。值得指出的是，尽管论文数量不能直接与作者的学术能力挂钩[23]，但它仍能反映作者在本研究数据范围内的贡献。表 1 展示了52年间在3种期刊发表论文数量排名前20位的作者。

表1 CHum、LLC/DSH和DHQ发表论文数量排名前20位作者（1966 ～ 2017）

其次，合著网络两节点之间的边代表两作者的合著关系。如果任何两个作者共同合著一篇论文，则他们的边的值增加1。构建完整的合著网络需要计算每对合著作者的边并创建矩阵，然后将节点和边的计算结果输入VOSviewer软件，即可得到可视化网络图（图4-5）。

图4  3,382名数字人文期刊作者的合著关系图

图4展示了这3,382名作者的合著关系图，只有661位（19.54％）通过合著关系形成主要的合著网络，其余2,721位成为孤立的点或较小的网络分散在图中。许多著名学者虽然发文不少，但合著关系不多，无法连接到合著网络上。例如，John Burrows发表10篇论文，其中只有1篇是与Craig合著的论文[51]。因为他没有连接到主网络上的任何合著关系，于是无法出现在主合著网络上，只能成为孤立的点分散在图的边缘部位。当然，通常作者发表的合著文章越多，该作者能够连接到主网络的可能性就越大。图5是图4中的主合著网络放大图。如图 5所示，显然某些作者节点是合著网络中的重要桥梁，例如位于网络中间偏右的Susan Hockey。如果没有Susan Hockey的合著关系连接，图中位于右边的一整块作者群都无法连接到主网络上。这样重要的网络节点有时被称为“守门人”（gate keeper），在网络连接中起到重要的作用[52]。图中还有很多学者扮演着守门人的角色，如Julianne Nyhan、Melissa Terras、Edward Vanhoutte和John Nerbonne。本文将在图7和表2中详述守门人角色的量化方法。

图5 661名数字人文期刊作者所形成的主要合著网络图

5

作者性别收集与分析

在本数据集中，共有3,382位作者。理想情况下，如果作者可以自己提供性别信息，分析将更加准确。某些研究确实使用作者提供的数据进行分析[53]。但联系如此庞大的作者群体并获取其性别数据，显然不可行。另一些研究提出基于作者的使用词汇来判断作者性别的方法。例如，Rangel等分析了英语和西班牙语书面文本中的用词频率和语法风格从而判断出作者的性别[54]。这一自动识别性别的方法因其在在线取证、市场营销等领域中的潜力而备受学术界关注[55]。然而，由于学术论文常出现多个不同性别的作者进行合著的情况，不能根据这一方法来判断作者性别。因此，本文采取主流的基于手动推理和自动标注相结合的“性别猜测”方法来识别性别[56]。该方法将性别分为3类：“女性”“男性”“未知”。然后根据Larivière和Sugimoto研究中提供的姓名-性别比对列表，将作者姓名与特定语言进行自动比对，如英语姓名、法语姓名、波斯语姓名[57][58]。此外，其他未能识别语言的作者姓名则使用通用姓名列表进行性别识别。还有些姓名属于男女通用名称，本研究尝试在互联网上检索该学者的学校网页从而确定性别，若无法找到，则归为“未知”类别。在3,382位作者中，共有2,253位男性（66.62％）和976位女性（28.86％）。图 6显示52年间这种性别分布的逐年变化。如图6示，尽管女性学者仍然占少数，但尤其在近年来，女性学者的占比明显呈上升趋势。

图6  CHum、LLC/DSH和DHQ作者的性别占比（1966 ～ 2017）

女少男多的性别比例与文献综述中提到的前人研究结果相吻合，呈现出数字人文领域内性别比例失衡的现象[59][32]。无论是在数字人文的国际大会上还是在重要的核心期刊上，女性学者的人数均明显少于男性学者[32][36]。然而，除了女性学者占少数之外，本研究还对合著网络进行了性别信息的颜色填充，并有了新的发现（如图7）。

图7  661名数字人文期刊作者所形成的主要合著网络图（作者性别为颜色标注）

图7显示了填充性别颜色信息之后的合著网络图。在661人中，有187位女性学者（28.29％）和409位男性学者（61.88％）。虽然网络图上的性别分布与总的性别分布结果相似，女性学者仅占不到30％，但她们在许多关键的节点起着守门人的作用。例如，图 5提到的Susan Hockey、Melissa Terras、 Julianne Nyhan等人均为女性。另一方面，尽管男性学者占据了多数席位，他们却通常出现在合著关系网络的末尾节点，具有相对较少的合著连接。

为了更好地研究学者在合作中的影响力、界定哪些学者符合守门人的定义，以及量化学者在合著网络中的重要性，计算中心性（centrality）可以帮助进行网络图象的深入分析。在网络理论中，中心性是判断网络中节点重要性和影响力的指标，包括介数中心性（betweenness centrality）、接近中心性（closeness centrality）、点度中心性（degree centrality）等。研究表明，介数中心性更适合用来计算合著网络的作者影响力[52]。具体来讲，在网络图中任意两个节点均至少存在一个最短路径，而某一节点的介数中心性数值则是这些最短路径穿过该节点的次数总和。因此，穿过该节点的最短路径越多，则说明该节点在整个网络中连接的边越多，与其他节点间的互动程度也越高。本研究使用软件Gephi进行各节点介数中心性的计算，结果如表 2。

表2 合著网络图介数中心性数值排名前20位的作者

因为介数中心性代表的是网络中的重要性和影响力，所以表 2中列出的排名前20位的学者就是数字人文合著网络中位置最重要同时也是最具影响力的学者。在这20人中，有9名女性学者和9名男性学者，并且排名最高的两位学者Susan Hockey和Susan Brown也均是女性。尽管女性学者人数比男性学者少许多，但在合著关系形成和学者间学术交流与合作上，女性学者比男性学者重要得多。在连接到主网络的661位作者中，女性学者的平均介数中心性为10,646. 99，而男性学者仅为7,542.46。女性学者的平均介数中心性比男性高出41.16％，这表明女性学者在合著网络与合作关系中有着比男性学者更大的影响力和重要性。此外，在本研究所收集到的所有3,382位作者中，女性学者平均拥有2.62位合著作者，而男性学者平均仅有2.04位合著作者。这一数值反映出，数字人文领域内的女性学者比男性拥有更多的合作者。此外，值得一提的是，女性目前仅占总人数28.29％，但如果女性学者的占比与男性学者相同，那么排名最高的作者名单中还会出现更多的女性学者。

6

结果与讨论

总体而言，本研究结果表明，与男性相比，数字人文领域内的女性学者能够促成更多的学术交流，建立更多的合作关系，并对合著网络有更大的影响力。她们不仅是维持数字人文学术交流活动的中坚力量，而且还是连接孤立群体的“守门人”和打破隔绝的“破冰船”。

这一新发现揭示了数字人文社区形成中性别差异的影响和作用。尽管女性学者在数字人文领域仅占少数的现象一直为人们所熟知，但从未有研究从统计学的角度来探究她们在促进交流与合作方面所作出的重大贡献。当然，如果从另一方面来解释这种性别差异时，会发现男女学者在学术交流与合作上的不同表现其实也并没有完全在意料之外。

先前的实证研究已表明，学术界中众多领域内的女性学者均比男性拥有更多的合作者[60]。女性学者能够更好地建立学术交流关系、促成学术合作、并在这些活动中掌握和了解更多的知识[25]。她们通常会在学术交流与合作中扩展自己的研究领域并获取专业之外的联系，从而可以促成学者间更高水平的跨学科合作[61]。由于数字人文相较其他人文学科更具跨学科性，因此数字人文领域内的女性学者有更多机会建立这种学术联系并从而促成更多学术交流与合作的多样化网络。

为什么女性学者能在学术交流中做出更大的贡献？许多研究认为，女性比男性拥有更好的交流能力。通常女性在交谈中有着更好的表达能力并愿意尝试不同的交流方式，而男性的交流方式则更加单一，通常表现为自信但却更加专注于能力的交换[62]。此外，两者的交流风格也是不同的。女性通常将交流视为改善社会联系和建立人际关系的方式，而男性则通常使用语言表达的优势以达成交流的目标[63]。因此，许多学者认为，女性在沟通中往往更善于社交，而男性则更重视交流目的与个体独立性[64]。同时，Kuhn和Villeval针对团队合作的研究发现，女性更倾向于选择团队合作方式而非单独完成任务，而男性与之相反；而且女性能够更加积极乐观地评估队友的能力、吸引更多合作者[65]。

在学术环境中，女性学者通常比男性学者面临更多的困难。然而，正因为需要不断地解决这些困难，女性学者间接发展出可以使她们在合作网络中展现重要影响力的品质。研究表明，与同龄的男性学者相比，女性学者在学术和事业上获得的支持更少，面临更大的职业孤立和更慢的晋升速度，而且在获得晋升之前就离开学术界的可能性更大[66]。为了克服这些困难，女性学者需要提高自身的沟通技巧，并充分利用她们的学术交流网络。合作可以极大地帮助女性学者减少“社会资本”的缺乏，并更好地融入学术环境。而相较男性学者，与他人合著可以更显着地提高女性学者的话语权和学术生产力[67]。

由于女性学者通常是学术界中的少数群体，因此与在学术界占据更多席位的男性同行相比，她们更依赖于这些网络[28]。研究表明，女性学者不仅更能够对陌生且被孤立的学者伸出“合作之手”，她们也能从这样的学术合作中直接或间接地受益[68]。Mehra等人指出，通过连接到其他孤立的节点作者，女性学者不仅发挥了“守门人”的作用，而且可以通过交流合作而接触到更多种类的资源和信息并促进更多学术成果的产生[69]。

当然，也有研究认为性别差异在学术合作上的影响并非只是因为男女沟通能力的不同。Bozeman和Gaughan认为长达数十年的鼓励女性学者进入学术圈的相关政策正在发挥作用，女性学者可以逐渐从与家务相关的各种困难中解放出来，更好地投身学术工作[60]。此外，有研究认为，男性学者只是在职业生涯的最开始倾向于独立发表论文以建立良好的学术简历，从而在之后的职业生涯中能够更好地与其他学者合作[67]。还有研究并不同意性别差异在学术合作上的影响，认为促成合作的主要因素是有效的领导和团队配合，而团队成员的性别因素对团队合作影响微乎其微[70]。这些研究同样也是有益的，它们从另一方面提出批判性的意见，使得相关讨论和探索可以在未来继续下去。

7

反思与未来研究

本文通过对数字人文核心期刊的作者进行合著网络可视化，研究了学者性别对合著网络形成的影响力。这一发现为我们了解数字人文领域及其学者群体提供了新的视角，并有助于提出未来研究的新问题，例如，数字人文中的女性学者是如何促成学术交流与合作关系的？决策者如何鼓励这种交流的形成以促进更大规模的合作？随着女性学者比例的增加，合著论文的比例也在增加，如何界定和量化其相关性？

此外，随着中国数字人文领域的发展和学者群体的不断壮大，探究中国女性学者在数字人文学术交流中的影响力也显得至关重要。随着社会发展，中国女性的社会地位在不断地提升[71]。在朱本军与聂华对北京大学数字人文论坛所做的统计中发现，女性参会者人数占据主导地位（61.54％）[72][73]。这一数据与ADHO数字人文国际大会的30%和ADHO国际核心期刊的 28.86%大不相同。显然，就目前数据来看，中国数字人文活动中女性学者的代表性是高于国际水平的。未来继续探索中国女性学者在数字人文合作网络中的影响力等相关主题具有重要的研究意义。

需要指出的是，“合著”不等于“合作”。虽然许多针对作者合作的研究均使用合著作为判定合作的指标[74][17]，但两者并不能完全划等号。随意使用合著指标可能会导致对学术合作的误解、提供具有偏差的数据[40]。因此，需谨慎处理和解释量化结果和可视化网络。

另外，合作交流并不是完美无缺的，独立工作也不是一无可取的。交流并不总是等于合作，有时它也会带来相反的结果，而独立工作的能力也应得到认可和鼓励。团队合作虽然提供了不同的专业知识和想法，但同时也引入了协调责任和社交压力，并有可能降低工作效率[75]。Wuchty等人甚至援引Fitzgerald 和Wilson的名句——“任何伟大的想法都不是在开会的时候诞生” [76]，强调独立工作的重要性。他们指出，评价人类社会伟大贡献的奖励一般都是颁发给个人而不是团体的，如诺贝尔奖，而且牛顿和爱因斯坦等也都是以独居方式开展科研工作的[77]。因此，未来针对学者合作的研究可以以更加开放的态度辩证地看待多种科研工作模式。

参考文献

[1]  J. Wernimont, ‘Whence Feminism? Assessing Feminist Interventions in Digital Literary Archives’, DHQ: Digital Humanities Quarterly, vol. 7, no. 1, 2013, Accessed: Jul. 19, 2018. [Online]. Available: http://www.digitalhumanities.org/dhq/vol/7/1/000156/000156.html. 

[2]  J. Nyhan and M. Terras, ‘Uncovering “hidden” contributions to the history of Digital Humanities: the Index Thomisticus’ female keypunch operators’, presented at the Digital Humanities 2017, Montreal, Canada, Aug. 2017, [Online]. Available: https://dh2017.adho.org/abstracts/358/358.pdf.

[3]  S. B. Weingart and N. Eichmann-Kalwara, ‘What’s Under the Big Tent?: A Study of ADHO Conference Abstracts’, Digital Studies/Le champ numérique, vol. 7, no. 1, Oct. 2017, doi: 10.16995/dscn.284.

[4]  S. Mahony, ‘Cultural Diversity and the Digital Humanities’, Fudan Journal of the Humanities and Social Sciences, Mar. 2018, doi: 10.1007/s40647-018-0216-0.

[5]  A. Liu, ‘The state of the digital humanities: A report and a critique’, Arts and Humanities in Higher Education, vol. 11, no. 1–2, pp. 8–41, Feb. 2012, doi: 10.1177/1474022211427364.

[6]  M. Kirschenbaum, ‘"What Is “Digital Humanities,” and Why Are They Saying Such Terrible Things about It?.’, differences, vol. 25, no. 1, pp. 46–63, 2014.

[7]  D. P. O’Donnell, K. L. Walter, A. Gil, and N. Fraistat, ‘Only Connect: The Globalizaton of the Digital Humanities’, in A New Companion to Digital Humanities, First Edition., vol. 34, John Wiley & Sons, 2015, pp. 493–510.

[8]  I. Galina, ‘Geographical and linguistic diversity in the Digital Humanities’, Literary and Linguistic Computing, vol. 29, no. 3, pp. 307–316, Sep. 2014, doi: 10.1093/llc/fqu005.

[9]  M. Grandjean, ‘A social network analysis of Twitter: Mapping the digital humanities community’, Cogent Arts & Humanities, vol. 3, no. 1, p. 1171458, Dec. 2016, doi: 10.1080/23311983.2016.1171458.

[10]  J. Gao, O. Duke-Williams, S. Mahony, M. R. Bold, and J. Nyhan, ‘The Intellectual Structure of Digital Humanities: An Author Co-Citation Analysis’, presented at the Digital Humanities 2017, Montreal, Canada, Aug. 2017, [Online]. Available: https://dh2017.adho.org/abstracts/083/083.pdf.

[11]  J. Gao, J. Nyhan, O. Duke-Williams, and S. Mahony, ‘Visualising The Digital Humanities Community: A Comparison Study Between Citation Network And Social Network’, presented at the Digital Humanities 2018, Mexico City, Mexico, Jun. 2018, [Online]. Available: https://dh2018.adho.org/en/visualising-the-digital-humanities-community-a-comparison-study-between-citation-network-and-social-network/.

[12]  M. Kemman, ‘Boundary practices in digital humanities’, presented at the Digital Humanities Conference Benelux 2018, Amsterdam, The Netherlands, Jun. 2018, [Online]. Available: http://2018.dhbenelux.org/wp-content/uploads/sites/8/2018/05/kemman_boundary-practices-in-DH_DHBenelux2018.pdf.

[13]  J. Nahapiet, ‘Social Capital, Intellectual Capital, and the Organizational Advantage’, in Knowledge and Social Capital, Elsevier, 2000, pp. 119–157.

[14]  W. Glanzel, ‘National characteristics in international scientific co-authorship relations’, Scientometrics, vol. 51, no. 1, pp. 69–115, 2001, doi: 10.1023/A:1010512628145.

[15]  C. R. Sugimoto, S. Work, V. Larivière, and S. Haustein, ‘Scholarly use of social media and altmetrics: A review of the literature’, Journal of the Association for Information Science and Technology, vol. 68, no. 9, pp. 2037–2062, Sep. 2017, doi: 10.1002/asi.23833.

[16]  M. E. J. Newman, ‘Coauthorship networks and patterns of scientific collaboration’, PNAS, vol. 101, no. suppl 1, pp. 5200–5205, Jun. 2004, doi: 10.1073/pnas.0307545100.

[17]  J. Nyhan and O. Duke-Williams, ‘Joint and multi-authored publication patterns in the Digital Humanities’, Literary and Linguistic Computing, vol. 29, no. 3, pp. 387–399, Sep. 2014, doi: 10.1093/llc/fqu018.

[18]  X. Liu, J. Bollen, M. L. Nelson, and H. Van de Sompel, ‘Co-authorship networks in the digital library research community’, Information Processing & Management, vol. 41, no. 6, pp. 1462–1480, Dec. 2005, doi: 10.1016/j.ipm.2005.03.012.

[19]  M. E. J. Newman, ‘The structure of scientific collaboration networks’, Proceedings of the National Academy of Sciences, vol. 98, no. 2, pp. 404–409, Jan. 2001, doi: 10.1073/pnas.98.2.404.

[20]  高瑾.数字人文学科结构研究的回顾与探索[J]. 图书馆论坛, 2017,37(1):1–9.

[21]  D. Haig, ‘The Inexorable Rise of Gender and the Decline of Sex: Social Change in Academic Titles, 1945–2001’, Arch Sex Behav, vol. 33, no. 2, pp. 87–96, Apr. 2004, doi: 10.1023/B:ASEB.0000014323.56281.0d.

[22]  D. B. Hill and B. L. B. Willoughby, ‘The Development and Validation of the Genderism and Transphobia Scale’, Sex Roles, vol. 53, no. 7, pp. 531–544, Oct. 2005, doi: 10.1007/s11199-005-7140-x.

[23]  K. Rørstad and D. W. Aksnes, ‘Publication rate expressed by age, gender and academic position – A large-scale analysis of Norwegian academic staff’, Journal of Informetrics, vol. 9, no. 2, pp. 317–333, Apr. 2015, doi: 10.1016/j.joi.2015.02.003.

[24]  D. W. Aksnes, K. Rorstad, F. Piro, and G. Sivertsen, ‘Are female researchers less cited? A large-scale study of Norwegian scientists’, Journal of the American Society for Information Science and Technology, vol. 62, no. 4, pp. 628–636, Apr. 2011, doi: 10.1002/asi.21486.

[25]  D. J. Brass, ‘Men’s and Women’s Networks: A Study of Interaction Patterns and Influence In an Organization’, Academy of Management Journal, vol. 28, no. 2, pp. 327–343, Jun. 1985, doi: 10.5465/256204.

[26]  P. Tharenou, ‘Gender differences in advancing to the top’, International Journal of Management Reviews, vol. 1, no. 2, pp. 111–132, Jun. 1999, doi: 10.1111/1468-2370.00008.

[27]  H. Kretschmer and I. F. Aguillo, ‘New indicators for gender studies in Web networks’, Information Processing & Management, vol. 41, no. 6, pp. 1481–1494, Dec. 2005, doi: 10.1016/j.ipm.2005.03.009.

[28]  K. Badar, J. M. Hite, and Y. F. Badir, ‘Examining the relationship of co-authorship network centrality and gender on academic research performance: the case of chemistry researchers in Pakistan’, Scientometrics, vol. 94, no. 2, pp. 755–775, Feb. 2013, doi: 10.1007/s11192-012-0764-z.

[29]  S. Kyvik and M. Teigen, ‘Child Care, Research Collaboration, and Gender Differences in Scientific Productivity’, Science, Technology, & Human Values, vol. 21, no. 1, pp. 54–71, Jan. 1996, doi: 10.1177/016224399602100103.

[30]  G. Abramo, C. A. D’Angelo, and A. Caprasecca, ‘Gender differences in research productivity: A bibliometric analysis of the Italian academic system’, Scientometrics, vol. 79, no. 3, pp. 517–539, Jun. 2009, doi: 10.1007/s11192-007-2046-8.

[31]  P. van Arensbergen, I. van der Weijden, and P. van den Besselaar, ‘Gender differences in scientific productivity: a persisting phenomenon?’, Scientometrics, vol. 93, no. 3, pp. 857–868, Dec. 2012, doi: 10.1007/s11192-012-0712-y.

[32]  R. Risam, ‘Introduction: Gender, Globalization and the Digital’, 2015, doi: 10.7264/n3rn364r.

[33]  G. S. Fong and E. Widmer, The inner quarters and beyond: women writers from Ming through Qing. Leiden; Boston: Brill, 2010.

[34]  M. Bailey, A. Cong-Huyen, A. Lothian, and A. Phillips, ‘Reflections on a Movement: #transformDH, Growing Up’, in Debates in the digital humanities: 2016, Minneapolis London: University of Minnesota Press, 2016.

[35]  K. Bryant, ‘Black Girls Code’, imagine. build. create. - Black Girls Code, BlackGirlsCode, Women of Color in Technology, 2011. http://www.blackgirlscode.com/ (accessed Jan. 23, 2019).

[36]  M. Terras and J. Nyhan, ‘Father Busa’s Female Punch Card Operatives’, in Debates in the digital humanities: 2016, Minneapolis London: University of Minnesota Press, 2016.

[37]  S. B. Weingart, ‘Submissions to Digital Humanities 2015 (pt. 3)’, the scottbot irregular, Nov. 07, 2014. http://scottbot.net/submissions-to-digital-humanities-2014-pt-3/ (accessed Oct. 17, 2018).

[38]  S. B. Weingart, ‘Representation at Digital Humanities Conferences (2000-2015)’. Mar. 22, 2016, Accessed: Oct. 13, 2018. [Online]. Available: http://scottbot.net/representation-at-digital-humanities-conferences-2000-2015/.

[39]  M.-C. Tang, Y. J. Cheng, and K. H. Chen, ‘A longitudinal study of intellectual cohesion in digital humanities using bibliometric analyses’, Scientometrics, vol. 113, no. 2, pp. 985–1008, Nov. 2017, doi: 10.1007/s11192-017-2496-6.

[40]  J. Lundberg, G. Tomson, I. Lundkvist, J. Sk?r, and M. Brommels, ‘Collaboration uncovered: Exploring the adequacy of measuring university-industry collaboration through co-authorship and funding’, Scientometrics, vol. 69, no. 3, pp. 575–589, Dec. 2006, doi: 10.1007/s11192-006-0170-5.

[41]  S. Kumar, ‘Co-authorship networks: a review of the literature’, Aslib Journal of Info Mgmt, vol. 67, no. 1, pp. 55–73, Jan. 2015, doi: 10.1108/AJIM-09-2014-0116.

[42]  G. Melin and O. Persson, ‘Studying research collaboration using co-authorships’, Scientometrics, vol. 36, no. 3, pp. 363–377, Jul. 1996, doi: 10.1007/BF02129600.

[43]  S. Kumar, ‘Ethical Concerns in the Rise of Co-Authorship and Its Role as a Proxy of Research Collaborations’, Publications, vol. 6, no. 3, p. 37, Aug. 2018, doi: 10.3390/publications6030037.

[44]  J. Hudson, ‘Trends in Multi-Authored Papers in Economics’, Journal of Economic Perspectives, vol. 10, no. 3, pp. 153–158, Aug. 1996, doi: 10.1257/jep.10.3.153.

[45]  L. Spiro, ‘Collaborative Authorship in the Humanities’, Digital Scholarship in the Humanities, vol. 21, 2009.

[46]  D. M. De la Cruz, J. Kaupp, M. Kemman, and K. Lewis, ‘Mapping Cultures in the Big Tent : Multidisciplinary Networks in the Digital Humanities Quarterly’, presented at the IVMOOC 2015 - Visualizing the Digital Humanities Project, 2015, [Online]. Available: https://jkaupp.github.io/DHQ/.

[47]  X. Wang and M. Inaba, ‘Analyzing Structures and Evolution of Digital Humanities Based on Correspondence Analysis and Co-word Analysis’, Art research, vol. 9, pp. 123–134, Mar. 2009.

[48]  J. Nyhan and O. Duke-Williams, ‘Is Digital Humanities A Collaborative Discipline? Joint-authorship Patterns Clash with Defining Narrative’, http://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2014... <http://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2014/09/10/joint-authorship-digital-humanities-collaboration/>, Sep. 10, 2014. http://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2014/09/10/joint-authorship-digital-humanities-collaboration/ (accessed Jan. 08, 2016).

[49]  A. C. Goodman, J. Goodman, L. Goodman, and S. Goodman, ‘A Few Goodmen: Surname-sharing Economist Coauthors’, Economic Inquiry, vol. 53, no. 2, pp. 1392–1395, Apr. 2015, doi: 10.1111/ecin.12167.

[50]  A. Strotmann, D. Zhao, and T. Bubela, ‘Author name disambiguation for collaboration network analysis and visualization’, Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, vol. 46, no. 1, pp. 1–20, 2009, doi: 10.1002/meet.2009.1450460218.

[51]  J. F. Burrows and D. H. Craig, ‘Lyrical drama and the “turbid mountebanks”: Styles of dialogue in romantic and renaissance tragedy’, Computers and the Humanities, vol. 28, no. 2, pp. 63–86, Apr. 1994, doi: 10.1007/BF01830688.

[52]  A. Abbasi, L. Hossain, and L. Leydesdorff, ‘Betweenness centrality as a driver of preferential attachment in the evolution of research collaboration networks’, Journal of Informetrics, vol. 6, no. 3, pp. 403–412, Jul. 2012, doi: 10.1016/j.joi.2012.01.002.

[53]  S. Goswami, S. Sarkar, and M. Rustagi, ‘Stylometric Analysis of Bloggers’ Age and Gender’, presented at the the Third International ICWSM Conference (2009), 2009.

[54]  F. Rangel and P. Rosso, ‘Use of language and author profiling: Identification of gender and age’, Natural Language Processing and Cognitive Science, vol. 2013, pp. 177–186, 2013.

[55]  M. Fatima, K. Hasan, S. Anwar, and R. M. A. Nawab, ‘Multilingual author profiling on Facebook’, Information Processing & Management, vol. 53, no. 4, pp. 886–904, Jul. 2017, doi: 10.1016/j.ipm.2017.03.005.

[56]  S. B. Weingart, N. Eichmann-Kalwara, and J. Jorgensen, ‘Gender & Centrality DH 2000-2016’, presented at the Keystone DH 2016, Jun. 23, 2016, Accessed: Feb. 18, 2020. [Online]. Available: http://scottbot.net/wp-content/uploads/2011/11/weingart-Gender-Centrality.pdf.

[57]  V. Larivière, C. Ni, Y. Gingras, B. Cronin, and C. R. Sugimoto, ‘Bibliometrics: Global gender disparities in science’, Nature News, vol. 504, no. 7479, p. 211, Dec. 2013, doi: 10.1038/504211a.

[58]  C. R. Sugimoto, C. Ni, J. D. West, and V. Larivière, ‘The Academic Advantage: Gender Disparities in Patenting’, PLOS ONE, vol. 10, no. 5, p. e0128000, May 2015, doi: 10.1371/journal.pone.0128000.

[59]  S. B. Weingart, ‘Submissions to DH2017 (pt. 1)’, the scottbot irregular, Nov. 10, 2016. http://scottbot.net/?p (accessed Oct. 13, 2018).

[60]  B. Bozeman and M. Gaughan, ‘How do men and women differ in research collaborations? An analysis of the collaborative motives and strategies of academic researchers’, Research Policy, vol. 40, no. 10, pp. 1393–1402, Dec. 2011, doi: 10.1016/j.respol.2011.07.002.

[61]  E. Leahey, ‘Gender Differences in Productivity: Research Specialization as a Missing Link’, Gender & Society, vol. 20, no. 6, pp. 754–780, Dec. 2006, doi: 10.1177/0891243206293030.

[62]  S. A. Basow and K. Rubenfeld, ‘“Troubles Talk”: Effects of Gender and Gender-Typing’, Sex Roles, vol. 48, no. 3/4, pp. 183–187, 2003, doi: 10.1023/A:1022411623948.

[63]  C. Leaper, ‘Influence and Involvement in Children’s Discourse: Age, Gender, and Partner Effects’, Child Development, vol. 62, no. 4, p. 797, Aug. 1991, doi: 10.2307/1131178.

[64]  A. H. Eagly, Sex Differences in Social Behavior: A Social-role interpretation, 1st ed. Psychology Press, 2013.

[65]  P. Kuhn and M. C. Villeval, ‘Are Women More Attracted to Co-operation Than Men?’, Econ J, vol. 125, no. 582, pp. 115–140, Feb. 2015, doi: 10.1111/ecoj.12122.

[66]  M. H. Wasburn, ‘Mentoring women faculty: an instrumental case study of strategic collaboration’, Mentoring & Tutoring: Partnership in Learning, vol. 15, no. 1, pp. 57–72, Feb. 2007, doi: 10.1080/13611260601037389.

[67]  G. Abramo, C. A. D’Angelo, and G. Murgia, ‘Gender differences in research collaboration’, Journal of Informetrics, vol. 7, no. 4, pp. 811–822, Oct. 2013, doi: 10.1016/j.joi.2013.07.002.

[68]  R. S. Burt, Brokerage and closure: an introduction to social capital. Oxford ; New York: Oxford University Press, 2005.

[69]  A. Mehra, M. Kilduff, and D. J. Brass, ‘The Social Networks of High and Low Self-Monitors: Implications for Workplace Performance’, Administrative Science Quarterly, vol. 46, no. 1, p. 121, Mar. 2001, doi: 10.2307/2667127.

[70]  S. Ingram and A. Parker, ‘Gender and Modes of Collaboration in an Engineering Classroom: A Profile of Two Women on Student Teams’, Journal of Business and Technical Communication, vol. 16, no. 1, pp. 33–68, Jan. 2002, doi: 10.1177/1050651902016001002.

[71]  杨凤. 当代中国女性发展研究[D].广州：中山大学, 2006.

[72]  朱本军,聂华.跨界与融合：全球视野下的数字人文——首届北京大学“数字人文论坛”会议综述[J]. 大学图书馆学报,2016(5):16–21.

[73]  朱本军, 聂华.互动与共生:数字人文与史学研究——第二届“北京大学数字人文论坛”综述[J]. 大学图书馆学报,2017(4):18–22.

[74]  A. Gazni, C. R. Sugimoto, and F. Didegah, ‘Mapping world scientific collaboration: Authors, institutions, and countries’, J. Am. Soc. Inf. Sci., vol. 63, no. 2, pp. 323–335, Feb. 2012, doi: 10.1002/asi.21688.

[75]  R. Guimera, B. Uzzi, J. Spiro, and N. Amaral Luís A., ‘Team Assembly Mechanisms Determine Collaboration Network Structure and Team Performance’, Science, vol. 308, no. 5722, pp. 697–702, Apr. 2005, doi: 10.1126/science.1106340.

[76]  F. S. Fitzgerald and E. Wilson, The crack-up: with other miscellaneous pieces, excerpts from note-books and letters by F. Scott Fitzgerald together with letters to Fitzgerald from Gertrude Stein, Edith Wharton, T.S. Eliot, Thomas Wolfe, and John Dos Passos, and essays and poems by Paul Rosenfeld, Glenway Wescott, John Dos Passos, John Peale Biship, and Edmj d Wilson. 2009.

[77]  S. Wuchty, B. F. Jones, and B. Uzzi, ‘The Increasing Dominance of Teams in Production of Knowledge’, Science, vol. 316, no. 5827, pp. 1036–1039, May 2007, doi: 10.1126/science.1136099.