交叉融合、双向互动:西方史学新趋势之分析******
作者:王晴佳(山东大学讲席教授)
一
进入21世纪以来,西方史学界推陈出新,出现了不少新变化,足以证明历史学这一传统学问,正在不断革新和更新。依笔者管见,这些变化或许可以用本文的正题来略加概括。“交叉融合”指的是新兴史学流派层出不穷,但相互之间又没有明显的界限,而是呈现借鉴融合之势;“双向互动”指的是专业史家与读者之间,产生了远比之前更为积极的沟通和交流。不过为了清晰阐明这两种最新趋势,我们或许还得从一个多世纪之前谈起。
众所周知,历史研究在19世纪下半叶开始走向职业化,其标志是专业历史学会和专业历史刊物的建立和出版。一批志同道合的学者,以历史教学和研究为业,通过学会活动和专业刊物,相互切磋、交流,以期增进历史知识的获取和呈现。史学工作者建立了自己的学术圈,历史学亦变成一门独立自主的学科。19世纪末于是出现了两本史学方法论的著作:德国史家恩斯特·伯伦汉的《史学方法论》和法国史家朗格诺瓦、瑟诺博司的《史学原论》,指导历史从业者如何习得和掌握历史研究的方法和本领。
也正是在19世纪末、20世纪初,历史学开始受到其他学科(经济学、地理学、社会学和心理学等)的挑战和洗礼,经历了一个“社会科学化”的过程。这一“社会科学化”的特征主要表现在,一些史家不满德国兰克学派所代表的、以批判和核实史料为主的历史书写模式,希望借助社会科学的方法,对历史演变的过程做更为宏观的概括和解释。兰克学派提倡运用档案史料,其研究重心便自然以政治史、军事史为主,而如果希望对整个社会做综合的描述,那么档案史料就不敷使用了。20世纪初出现的历史学“社会科学化”代表了一个国际性的潮流,德国有卡尔·兰普雷希特、美国有“新史学”派如詹姆士·鲁滨逊等史家,英国有亨利·巴克尔,法国则由亨利·贝尔首倡、而1929年崛起的年鉴学派集其大成。这一“社会科学化”的哲学前提是实证主义,其意图是在确证事实的基础上,对历史的演变做广博的综合解释。换言之,他们不满足只是核定史料,然后据此直书,就一个重要人物的某个或几个事件,讲述一个故事。年鉴学派自称有三大“敌人”:政治史、事件史和人物史,由此可见其突破、创新的志向。
从后世的眼光考察,正是这一“社会科学化”的潮流,促使史学界不同流派的出现,如经济史、文明史、思想史等。二战之后,史学界流派纷呈的态势更为明显。若以美国为例,“新史学”所倡导的思想史在20世纪60年代一枝独秀,而大西洋彼岸的英国则由马克思主义史家带领,开展了“眼光朝下”的劳工史、社会史的研究。到了70年代,美国亦掀起了社会史、劳工史研究的热潮。此时的法国史坛,年鉴学派独霸天下,代表人物费南德·布罗代尔以提倡“长时段”名世,成功地实践了超越“政治史、事件史和人物史”的目标。布罗代尔的弟子如埃马纽埃尔·勒华拉杜里甚至提倡不再以个别人物的事迹作为历史书写的对象。为了对一个社会做“全体史”的综合分析,计量方法得到了青睐。计量史学在70年代一度大有独领风骚之势。在兰克学派的大本营德国,二战之后也出现了新的变化。譬如基于比勒菲尔德大学的史家竭力赶超欧美同行,从事社会史抑或“历史的社会科学”的研究。
饶有趣味的是,也正是在历史学大踏步走向社会科学化的70年代,一股与之志向和取径颇为不同的潜流渐渐涌现,那就是新文化史(有些地方亦称新社会史)和妇女史的实践。具言之,20世纪60年代的史家出于描绘和解释社会结构变化的需要,提倡“眼光朝下”,为处于边缘(比如女性)和下层(比如劳工)的民众发声,为其写史,这些尝试,并不为一个流派所限。举例而言,北美著名史家娜塔丽·泽蒙·戴维斯的《马丁盖尔归来》,被誉为新文化史的开山之作之一,但就其内容而言,又可以归属于妇女史,因为其中的主角是盖尔之妻贝特朗。盖尔夫妇和冒名顶替的“盖尔”三人又都属于社会下层,因此将该书视作史家“眼光朝下”的一个实践,亦十分恰当。意大利史家卡洛·金兹堡的《奶酪与蛆虫》,也是新文化史的一个范例,同时也被称为“微观史”这一流派的开创之作。与戴维斯的取径类似,金兹堡从一个磨坊主的言论着手,以小见大,窥视和描述19世纪欧洲人宇宙观、世界观的变化,同样展现了“眼光朝下”的视角。上面已经提到,马克思主义史家首先提倡史家为普罗大众写史,譬如“眼光朝下”这一提法的首倡者就是英国的马克思主义史家爱德华·汤普森。汤普森的名作《英国工人阶级的形成》,无疑探讨的是一个社会变动、变革的大问题,但他描述的主角不但是处于下层的劳工,而且还从文化的角度分析“阶级意识”的形成。汤普森的著作被视为马克思主义史学之“文化转向”的代表作品,而这一尝试又与新文化史的关注点有着一定的可比性。
以妇女史的发展来看,流派之间的界限逐渐模糊这一特点表现得更为明显。妇女史研究具有明显的跨学科特点,是妇女研究的一个重要组成部分,经常兼涉法律、政治、社会、人文、思想等诸方面。1986年,劳工史出身转入妇女史研究的琼·W·斯科特发表了《社会性别:一个有用的历史研究范畴》,又将妇女史扩展到社会性别史,进一步促进了妇女史研究与其他流派之间的交流和互动。近年史学界出现的男性史的新研究,便是其中的一个结果。
同时,妇女史和性别史研究的开展,还推动了家庭史、身体史、儿童史和情感史等诸多新流派的兴起。这些新兴流派都将历史研究关注的对象,从之前的公领域转向了私领域,打破了两者之间的区分和界限。上述流派亦采用跨学科的方法,如家庭史的开展,与社会学关系密切。身体史、儿童史、情感史乃至最近20年发展起来的“深度史学”和神经史,不但采用了诸如心理学、人类学等社会科学,而且还借鉴了神经医学、生物学等自然科学的研究。由此缘故,这些流派之间的界限颇为模糊,比如情感史的研究,必然包含身体的层面,因为情感的表达,通常会诉诸肢体动作和语言。在开展情感史研究的同时,也有学者从事相关的感觉史研究;后者更与身体史的研究密不可分,几乎就是其一个有机组成部分。
如果说历史研究方法上的多元化和跨学科,促成了史学流派之间的融合,那么还有一个比较典型的例子就是环境史、气候史、动物史、“大历史”和海洋史等一系列探讨人类与自然和其他生物关系的学派。从其命名而言,读者便可以清晰地看出它们的研究手段,必然会借鉴自然科学的方法。同时,这些流派之间的相互关系,可以说是亲密无间、难分彼此。2022年8月在波兰的波兹南市举办的第23届国际历史科学大会,其主题发言的重点是“动物史和人类史的交互演进”,共有四个场次,分别是“动物的主体性”“人类记录中的动物”“动物的展现”和“野生和家养动物的管理”,后两场都涉及动物在人造和自然环境中的活动。而环境史、海洋史和气候史等流派之间,更是你中有我、我中有你。它们与“大历史”的研究初衷相似,希望弱化人类在历史上的中心地位,走向“后人类的史学”。上述例子充分表明,当今史学界各个流派之间的借鉴和融合,已经达到界限不分、畛域不明的程度了。
二
20世纪60年代以来史学界“眼光朝下”的思潮,加上近年来科学技术的大幅度革新,还带来了一个重要的发展趋势,那就是历史知识的获取和表述,已经出现专业学者和读者之间密切互动的局面。如上所述,19世纪下半叶历史学走向职业化,有力地促进了历史知识的深化和历史研究的学术性,与此同时也造成历史著作与读者之间产生一条明显的沟壑。历史学家希望成为人类过去的代言人,但其著作对于普通的阅读者来说,艰深难懂、枯燥无味。这一现象与18世纪史学大家爱德华·吉本的《罗马帝国衰亡史》既可以让学者在其书房研读,又能放在仕女的梳妆台上的情形,迥然不同了。
历史学的职业化在今天并无改变,对史学工作者的考核还出现日益加强之势,但从上世纪下半叶以来,专业学者与读者之间的互动,也出现了彼此积极沟通的趋向。譬如新文化史家的作品,在史学家劳伦斯·斯通眼里,就代表了历史学中“叙述的复兴”,因为其内容的铺陈颇具可读性。上面提到的《马丁盖尔归来》《奶酪与蛆虫》和勒华拉杜里的《蒙塔尤》,情节曲折生动,很具吸引力。另一位当代新文化史的名家彼得·伯克,著述不辍,文笔清新,亦反映了作者注重文字表达、普及知识的意图。
这一“双向互动”趋势的出现,并非史学工作者的一己之力或一厢情愿,而是有着双方的沟通和交流。借助互联网和其他新科技,当下历史知识的普及和传播,已经今非昔比。近年来世界各地出现的记忆研究和公众史热潮,便是显例。它们都试图在专业史家的视角之外或之下,自下而上地提供有关过去的知识,从原来的历史知识受众转变为历史知识的参与者。记忆与历史之间一直存在着某种张力:历史学者希图保持记忆,不让其遗忘,但其保存的方式,又自然和必然带有某种选择性。法国学者莫里斯·阿布瓦赫在20世纪上半叶提出“集体记忆”的概念,试图将人们对过去的记忆,不再局限于近代历史学提供的框架中,而其同胞皮埃尔·诺拉在70年代主持的《记忆之场》的大型项目,异曲同工,希图从各个方面扩大人们对过去的认知。自那时开始,记忆研究在各国蓬勃兴起,既丰富了人们对过去的认知,也对历史研究产生了积极的互动和互补作用。
公众史研究的开展,则是历史学“双向互动”的又一个范例,已经在国际史学界蔚然成风。从事和推动公众史研究的人士同时包括了专业史家和业余历史爱好者或志愿者,其研究手段也颇为多样,从文献资料整理到物质文化和非物质文化的保存,全面展开,充分体现了专业与业余之间的密切交流。总之,当代西方史学界出现的这些新变化,展现出历史学这一古老学问历久弥新的魅力。
《光明日报》( 2023年01月09日 14版)
你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******
在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!
甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!
一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。
其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。
当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!
不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。
因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。
(作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)