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2026 , Vol. 11 >Issue 1: 68 - 75

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.2095-5472.2026.007

研究论文

数字人文研究可复现性与学术期刊治理机制研究

  • 李少建
展开
  • 上海大学文化遗产与信息管理学院 上海 200444

李少建，讲师，博士，E-mail：。

收稿日期: 2025-09-13

  网络出版日期: 2026-02-28

收起

A Study on the Reproducibility of Digital Humanities Research and the Governance Mechanisms of Academic Journals

  • Li Shaojian
Expand
  • School of Cultural Heritage and Information Management, Shanghai University, Shanghai 20044

Li Shaojian, Lecturer, PhD, E-mail: .

Received date: 2025-09-13

  Online published: 2026-02-28

Fold

摘要

【目的/意义】 以数字人文研究中日益凸显的可复现性问题为背景，系统分析数据复杂性、方法异质性与成果多模态化对研究可验证性带来的挑战，探讨学术期刊在制度规范与技术治理中的关键作用。 【方法/过程】 从数据、方法与成果3个层面梳理可复现性困境，在此基础上引入“守界—破界—守破平衡”的分析框架，结合数据出版、平台化协作、智能化赋能与人机协同机制，构建期刊推动可复现性的现实路径。 【结果/结论】 期刊应通过标准化数据采集与元数据规范、集中化平台管理、智能化质量控制和人机协同审稿机制，实现对研究全过程的透明化与可追溯管理。结论认为，学术期刊需在守护学术规范与推动出版创新之间实现动态平衡，逐步形成“数据—方法—出版”一体化生态，以提升数字人文研究的可信度、复现性与学术影响力，为构建开放、透明、可持续的学术出版体系提供制度支撑。

关键词： 数字人文; 可复现性; 数据出版; 期刊治理

本文引用格式

李少建 . 数字人文研究可复现性与学术期刊治理机制研究[J]. 知识管理论坛, 2026 , 11(1) : 68 -75 . DOI: 10.13266/j.issn.2095-5472.2026.007

Abstract

[Purpose/Significance] Against the background of the increasingly prominent reproducibility issues in digital humanities research, this paper systematically analyzes the challenges posed by data complexity, methodological heterogeneity, and the multimodal nature of research outputs to research verifiability, and explores the critical role of academic journals in institutional regulation and technical governance. [Method/Process] From the three dimensions of data, methods, and research outputs, the paper examined the dilemmas of reproducibility and, on this basis, introduced an analytical framework of “boundary-keeping, boundary-breaking, and their dynamic balance”. By integrating data publishing, platform-based collaboration, intelligent empowerment, and human-machine collaboration mechanisms, it constructed practical pathways through which journals can enhance reproducibility. [Result/Conclusion] It is argued that journals should achieve transparent and traceable management of the entire research process through standardized data collection and metadata specifications, centralized platform management, intelligent quality control, and human–machine collaborative peer review. The study concludes that academic journals need to maintain a dynamic balance between safeguarding academic norms and promoting publishing innovation, gradually forming an integrated “data–methods–publishing” ecosystem, so as to enhance the credibility, reproducibility, and academic impact of digital humanities research, and to provide institutional support for building an open, transparent, and sustainable scholarly publishing system.

Key words： digital humanities; reproducibility; data publishing; journal governance

1 引言/Introduction

可复现性（reproducibility）[1]是指使用原始数据和代码，其他研究者能够得到相同的研究结果，即结果的计算过程和分析方法可以被完全复制。其强调数据分析和计算结果的一致性，要求研究的数据和代码具有可获取性和透明度，确保研究结果的计算过程是透明、可验证的。而随着人工智能、机器学习以及多模态数据处理技术在学术研究中的广泛应用，数字人文研究已经成为文化遗产保护[2-4]、历史文本分析[5-7]、艺术研究[8-10]等领域的重要方法论基础。与传统的人文学科研究相比，数字人文不仅依赖文本、图像、音频等多源异构数据，还高度依赖计算方法和算法模型进行分析、重建和模拟。因此，研究的可复现性问题逐渐显现，主要因为不同研究者在重复实验或重用数据时，由于数据格式不统一、处理流程不透明或算法参数缺失，往往难以获得一致结果。数字人文研究的可复现性问题因此不仅是方法论层面的技术挑战，更涉及学术诚信、知识规范以及文化遗产保护的伦理问题[11]。在此背景下，学术期刊作为学术规范的制定者与监督者，应通过制度与技术手段推动数据出版、方法共享与评审透明化，既承担守护学术真实性的“守界”职责，也需通过新型数据出版模式与技术赋能推动跨学科合作与创新“破界”。
本文将系统分析数字人文中的可复现性困境，探讨期刊在数据出版、方法共享与智能化支持下的可操作路径与守正创新策略，以期为构建可持续的学术出版生态提供参考。另外，可复现性在不同学科中含义各异：计算社会科学强调依赖公开数据、代码与分析流程，通过重跑计算环境获得一致结果，即计算可复现性；实验科学则强调在相同或相似条件下重复实验并得到一致结果（replicability）。数字人文兼具计算与诠释特性，难以套用单一范式。本研究在借鉴计算可复现性的基础上，进一步强调数据来源、知识组织、模型构建与参数选择等环节的透明化与可追溯性。因此，笔者提出双层复现性框架：其一为计算可复现性，即在公开数据与代码基础上获得一致计算结果；其二为方法路径可复现性，即通过清晰描述数据预处理、语义建模与分析流程，使研究者在不同环境下能够重建研究过程并得到一致的逻辑解释。这种框架更契合数字人文的跨学科特征，有助于在计算一致性与人文阐释可追溯性之间取得平衡。

2 数字人文研究的可复现性困境/The reproducibility crisis in digital humanities research

2.1 数据层面的挑战

数字人文研究高度依赖多样而复杂的数据，包括历史文本、古籍、碑帖、图像、音视频、三维扫描模型及其衍生的元数据与标注。研究往往需要跨媒介整合多种来源，如同时结合原始手稿、扫描图像与语料库标注文件。然而，数据来源与质量差异巨大，成为复现性的首要障碍：机构数据权威但受版权、隐私与文物保护限制，难以开放；研究者自建数据集则常缺乏统一标准，元数据不全、描述不规范且版本混乱，导致可获取性与可用性不一致。多源异构数据在预处理环节带来显著复现难题[12]。即便使用相同方法，不同研究者因清洗、格式转换、缺失值处理或图像分辨率调整等细微差异，往往会得出不同结论，削弱成果的可比性与稳定性。此外，文化遗产等数据还存在稀缺性与唯一性问题，许多文物、手稿不可再采集，一旦数字化存在瑕疵便难以纠正，研究者只能依赖单一数据源，从而影响研究的稳健性。因此，数字人文的数据挑战并非单一技术问题，而是获取受限、质量不均、标准缺失、异构难整合与资源稀缺等多重因素叠加。提升可复现性需从制度、技术与规范三方面推进：扩大数据开放共享，建立统一的数据管理与描述标准，并完善稀缺数据的保护与再利用机制，方能构建可信、可持续的研究生态。

2.2 方法层面的困境

如果说数据是数字人文研究的“原料”，那么方法与技术便是将其转化为知识的“工具”。但与数据层面的多样性相似，数字人文的方法体系同样面临多重挑战，问题既包括技术本身的复杂性，也涉及透明度不足、跨学科适用性存疑及缺乏系统化共享机制等。数字人文所依赖的计算方法往往来自自然语言处理、计算机视觉、机器学习等技术领域[13]，这些方法并未完全针对人文学科的数据特点进行优化。在实际应用中，研究者需要对参数、样本、模型迭代等环节进行大量调整，而这些操作若未被充分记录，后续复现就容易出现偏差。即便算法名称相同，缺乏完整实验配置也很难得到一致结果。跨学科方法移植的适配性问题同样影响复现性。许多项目直接套用计算机科学或社会科学的成熟模型，但忽视了人文数据的稀疏性和强语境性。例如，深度学习适合大规模语料，却在古文字、小样本或方言材料中容易失效；统计模型能揭示趋势，却难以捕捉文化现象中的复杂含义。这种方法不匹配不仅可能导致研究偏差，也提高了复现失败的概率。此外，方法共享不足进一步加剧了复现困境。许多研究仅提供对方法的概述，而缺乏代码、参数及数据处理脚本等细节，使研究过程仍呈现“黑箱化”。虽然开放科学推动了一部分代码公开，但也有因版权、伦理与技术安全原因，方法共享常常受到限制。方法快速迭代也带来了技术时效性问题。某些工具或库在几年后停止维护，或运行环境不再兼容，都可能导致原有研究难以被严格复现。该问题在高度依赖数字技术的数字人文领域尤为突出。方法层面的挑战涵盖技术复杂性、透明度不足、跨学科适配难题以及工具生命周期有限等多重因素。要提高研究的可复现性，需要推动方法规范化、代码与参数的完整公开、跨学科方法的适配评估，以及研究过程的长期存档。通过构建透明、共享、可持续的方法体系，数字人文研究的复现性才有望得到有效保障。

2.3 成果层面的制约

数字人文研究的成果形式远超传统论文，还包括数据库、知识图谱、数字平台、可视化工具、三维模型和多模态展示系统等[14]。多样化的成果拓展了学术表达空间，却同时带来了显著的复现性挑战。首先，多类型成果本身结构复杂，导致复现难度大幅提升。一个数字平台往往同时整合文本数据库、图像资源、检索系统与可视化组件，论文中难以详述其架构与实现细节，使后来者缺乏操作依据。其次，成果的交互性和动态更新也使复现变得更加困难。许多项目以在线平台形式呈现，维护团队会不断调整界面、算法或数据版本，原始系统往往不再保留，使早期研究难以再现。外部依赖的不稳定性进一步加剧了复现风险。数字人文项目常依赖特定软件环境、API、商业平台或硬件设备，这些依赖一旦过期、迭代或终止服务，原有研究成果便难以重新运行。技术生态的变化使复现高度依赖外部条件。此外，成果评价体系的不完善使问题长期存在。当前学界仍以论文为主要评价依据，对数据库、工具平台等非传统成果的学术标准不明确。这导致研究者通常强调论文结论，而较少对数据集、代码和工具的结构、版本及保存方式进行详尽说明，进而使复现路径模糊。成果层面的复现性挑战主要来源于成果形态复杂、更新动态化、外部依赖不稳定以及评价机制缺失。要改善这一局面，需要推动多模态成果的标准化记录和长期存档，建立与论文等效的评价体系，并构建可持续的成果共享平台。只有如此，数字人文研究才能在成果层面实现真正的可复现与可传承。

3 学术期刊的角色与责任/The role and responsibility of academic journals

尽管数字人文可复现性问题首先显现在研究实践层面，如数据不可得、代码缺失、方法不透明等均源于研究者在项目执行与论文写作过程中的不规范行为，但这些问题并非完全由个体能力或态度决定，而是在很大程度上受到学科生态与制度环境的结构性影响。换言之，研究实践中的可复现性困境，其根源并不止于“研究者层面的问题”，而是“缺乏有效治理机制”的系统性结果。在当前数字人文生态中，研究成果最终以论文形式进入学术出版体系。期刊作为知识生产的制度中心，不仅是科研成果发布的渠道，更是领域规范的塑造者。期刊通过投稿要求、审稿流程、数据与代码政策、出版后监督等机制，对研究者的行为具有强约束力。因此，要从根本上改善研究实践中的可复现性状况，仅依赖对研究者的倡导或个体意愿难以奏效，更有效的路径是通过制度化的出版环节进行治理。

3.1 守真之界：学术本真与规范的守护

学术期刊在数字人文研究中承担的首要责任，是守护学术本真与研究规范，即所谓“守界”。在可复现性面临多重挑战的背景下，期刊不仅是研究成果的发布平台，更是学术规范、方法透明和伦理约束的重要执行者。
期刊通过严格的同行评议机制维护学术质量。面对多源异构的数据、复杂算法和跨学科方法，期刊需要确保提交的研究在理论逻辑、方法论适用性以及数据处理过程上符合学科规范。这不仅包括对研究结论的审查，还涉及对数据来源、实验流程、分析方法的透明度评估。严格的评审标准能够在早期筛除潜在的错误或不规范操作，为学术共同体建立可信赖的知识积累基础。
期刊在数据和方法的规范化发布中发挥关键作用。数字人文研究成果往往依赖于大规模文本、图像、音视频和三维模型等多模态数据[15]，以及相应的分析脚本、算法参数和标注标准。期刊通过要求作者在投稿中提供详细的数据说明、方法记录和可访问的数字资源，不仅提升了研究透明度，也为后续学者提供了可复现的基础条件。这种规范化做法能够有效降低“黑箱实验”和不可验证研究的风险，保障学术共同体在方法论层面的信任度。
守界还体现于学术伦理与文化责任的维护。部分数字人文研究涉及敏感数据、少数群体文化权利及文物保护法规，期刊在审稿与出版过程中必须平衡学术公开与伦理合法。例如，期刊可以通过受控访问、分级共享、匿名化处理等措施，既保障研究透明性，又保护文化权益。这种守界实践不仅避免了学术失范，也为数字人文研究在社会层面的可持续发展提供了制度保障。
此外，期刊的守界职能还包括对出版过程的长期监督和知识积累的可持续性管理。通过标准化的出版格式、版本管理和长期存档机制，期刊能够确保即便研究所依赖的软件、工具或平台发生变化，读者仍可追溯原始数据与方法，从而维持研究的历史连贯性与可验证性。守界不仅是期刊在学术质量上的防线，也是维系数字人文研究可信度和学术共同体信任的核心机制。通过严格规范、方法透明、伦理约束与长期监督，学术期刊在复杂的数据环境中构建了可复现研究的基础框架，为学术创新提供稳定支撑。

3.2 破新之界：科研创新与方法的拓展

在守护学术本真与规范的基础上，学术期刊同样承担“破界”的使命，即通过创新出版模式、智能技术应用和跨学科协作，推动学术研究和知识服务的边界延展，为数字人文研究注入新活力。
破界体现为出版形式的创新。传统期刊主要以文字论文为载体，而数字人文研究成果呈现多模态特征，包括数据集、知识图谱、三维模型、交互式可视化平台等[16]。期刊通过接纳多样化成果形式，支持在线数据集发布、动态可视化展示和开放接口共享，使学术成果不仅限于静态文本，而是成为可探索、可交互、可再利用的知识资产。这种形式创新，既丰富了学术表达，也为研究复现和二次开发提供了技术条件。
智能技术的引入是破界实践的重要手段。随着生成式人工智能、大模型和自动化审稿工具的发展，期刊可以借助智能技术提升数据与方法的可追溯性。例如，自动检测数据集完整性、代码依赖关系和参数配置，或利用AI辅助生成研究流程说明和元数据描述，都可以降低复现障碍。同时，智能推荐和语义检索功能也有助于跨学科研究者高效获取相关文献和数据，实现知识的有效流动和学术对话的延展。
破界还体现在跨学科协作与学术生态的构建。学术期刊通过制定开放规范、推动数据和方法共享、建立学科间对话平台，为历史学、考古学、信息科学、计算机科学等多领域研究者提供交汇的空间。这不仅有助于整合多源数据和多样方法，也推动了学术创新，使研究成果能够在更广阔的学科语境中验证与应用。破界意味着学术期刊在价值创造与知识服务方面承担更主动的角色。通过探索开放获取模式、数据出版政策、知识图谱发布平台和科研协作工具，期刊能够在守护学术规范的同时，重塑学术交流、知识传播和科研评价的新生态。这种双重身份——既守界又破界——使期刊成为数字人文研究在技术、方法与制度层面创新的核心驱动力。破界强调学术期刊在创新出版模式、智能技术应用及跨学科协作中的引领作用。通过开放、共享与智能化实践，期刊不仅扩展了学术研究的边界，也为构建可复现、可信赖且富有创新性的学术生态奠定了基础。

3.3 守破之境：守与破的动态平衡

学术期刊在数字人文研究中承担的守界与破界任务，并非孤立存在，而是一个需要动态平衡的系统性实践。在守护学术规范、确保数据与方法透明的同时，期刊也必须推动出版创新、智能技术应用和跨学科协作。二者之间存在张力：过度守界可能束缚创新，限制多模态成果和新方法的应用；而过度破界则可能削弱规范约束，增加研究不规范或不可复现的风险。因此，守界与破界应被视为互补而非对立的策略，通过动态平衡实现学术质量与创新活力的双重目标（图1）。
图1 学术期刊守界—破解动态平衡

Figure 1 Academic journal boundary guarding - cracking the dynamic equilibrium diagram

（1）这种平衡需要制度化支撑。期刊可以通过制定清晰的投稿规范、数据与方法公开要求、伦理审查机制等，确保守界原则得到落实；同时设立多模态成果发布、智能辅助审稿、跨学科协作指导等机制，为破界实践提供制度保障。制度化安排使守与破在操作层面得以协调，从而在提升研究可复现性和学术透明度的同时，不抑制创新活力。
（2）动态平衡还体现在编辑判断与策略调整中。期刊编辑在审稿和出版过程中，需要根据研究类型、学科特征及伦理敏感性，灵活评估守界与破界的程度。例如，对于涉及稀缺数据的研究，应强调守界原则，通过受控访问和数据匿名化保护学术诚信与文化权益；而对于方法创新性强、成果多模态的项目，则应强调破界实践，鼓励数据开放、工具共享和交互式展示。编辑的动态判断能力，是守破平衡得以实现的关键。
（3）守破平衡也体现为技术与规范的协同。通过智能技术对数据、方法和成果进行自动化管理与追踪，期刊既可以保障实验流程的透明性与复现性，又能支持多样化成果发布与跨学科整合。例如，AI辅助的元数据生成、版本管理和可视化展示工具，使守界与破界在同一技术平台上得以融合，实现规范与创新的双向促进。守与破的动态平衡不仅是学术期刊在数字人文研究中提升可复现性与创新性的核心策略，更是一种制度、编辑和技术多层次协同的实践模式。通过这种平衡，期刊能够在保障学术质量和伦理规范的前提下，引领研究创新，推动学术生态向开放、透明、可信且充满活力的方向发展。

4 推动可复现性的数据出版路径/Data publishing pathways to promote reproducibility

在数字人文研究中，可复现性问题不仅源于数据稀缺、方法多样和跨学科差异，更与研究成果的出版与共享方式密切相关[17]。学术期刊作为知识传播和学术规范的重要节点，能够通过数据出版实践，有效提升研究透明度与可复现性。

4.1 标准化建设

在推动数字人文研究可复现性的数据出版过程中，数据采集与标准化是基础环节。数据的获取、组织和描述方式直接影响研究的透明度、可复现性以及跨学科共享的可能性。期刊应鼓励作者在投稿过程中明确数据来源，包括档案馆、博物馆、考古现场、数字化平台或自主采集的数据，并对采集方法进行详细说明。例如，对于文献类数据，应记录扫描分辨率、OCR处理参数及文字校对流程；对于图像、音视频或三维模型数据，应提供采集设备型号、拍摄环境、后期处理步骤及标准化编码方案。通过明确采集信息，后续研究者可以在相似条件下重现数据处理流程，降低不可控因素对结果的影响。标准化是数据可复现性的核心保障。期刊可以引导作者采用统一的文件命名、格式规范、元数据结构和标注规则。例如，文本语料可以采用UTF-8编码并附加结构化XML或JSON标注；图像与三维模型数据可以附带尺寸、分辨率、坐标系及材质信息；语音与视频资料应记录采样率、编码格式及剪辑流程。标准化不仅有助于不同研究者在同一数据集上进行验证，也便于跨机构、跨学科的数据整合与比较分析。而且数据采集与标准化应兼顾稀缺或敏感文物数据的特殊性，期刊可要求作者在遵守伦理规范的前提下，对数据进行脱敏处理或受控访问设置，并明确记录处理方法。这样既保障了文化权益，又为研究复现提供可操作路径。此外，期刊可鼓励作者采用可追溯的数据版本管理[18]，通过记录不同处理阶段的数据状态和元数据变更，确保数据从采集到发布的完整链条可被追踪。
标准化的数据采集实践还为后续的数据出版、方法共享和智能化分析奠定基础。统一规范的数据不仅便于附加方法脚本、分析参数和进行可视化工具的整合，也为AI辅助的质量检查、自动化标注和知识图谱构建提供稳定输入，从而在整个学术生态中形成可复现、可信赖且易于扩展的研究基础。数据采集与标准化是推动可复现性的数据出版路径中的首要环节。通过详细记录采集过程、统一标准与规范、兼顾文化敏感性，并结合版本管理与追溯机制，学术期刊能够为数字人文研究建立稳固的数据基础，保障研究成果的透明性与可复现性。如Journal of Open Humanities Data以“数据论文”为核心形式，通过要求作者提交可引用的数据集、详细描述数据处理流程，并将数据托管于可长期保存的开放仓储（如Zenodo、Figshare、SND等）[19]，建立起一套较为成熟的“数据—方法—元数据”三位一体的可复现性机制。其编辑政策明确规定：数据必须附带可追溯的版本号、结构化元数据及开放许可，且论文须说明数据生成的全部技术细节。Journal of Open Humanities Data的实践表明，数据论文不仅提升研究透明度，还为数据的二次利用与跨项目复用提供基础，从而有效降低数字人文研究的不可复现风险。

4.2 平台化协作

推动数字人文研究的可复现性，仅依靠单一研究者或机构的努力难以实现。平台化协作提供了一种系统化解决方案，使数据共享、方法交流和成果验证能够在学术生态中高效运行。学术期刊可以通过建立或依托专门的数字平台，将数据、方法、代码、文献及可视化成果集中管理，实现多方协作和透明追溯，从而在宏观上提升研究的复现性和可验证性。如一些期刊与Zenodo或OSF等预印本平台具有联动机制。平台化协作有助于多源数据的整合。数字人文研究通常涉及档案、博物馆藏品、考古数据、口述资料等多类型、多格式数据，这些数据常常分散在不同机构或研究团队中。通过构建统一的数字平台，期刊能够为作者提供集中化的数据存储、标准化上传和版本管理服务，实现数据的多源融合和格式兼容，降低因数据分散或异构导致的复现困难。
平台化协作支持方法与流程的共享。研究者可以在平台上上传分析脚本、算法模型、处理流程说明及参数设置，并通过可视化界面或文档形式记录操作细节。其他学者能够直接在同一平台上访问这些资源，复现实验结果，或在既有方法基础上进行二次分析。通过平台化的标准化管理，学术期刊不仅提升了研究透明度，也促进了跨学科合作与学术交流。
再次，平台化协作强化了审稿和同行评议的可追溯性。期刊编辑和评审者可以通过平台直接查看原始数据、分析过程和中间结果，验证研究结论的可靠性。这种可追溯的审稿机制，有助于提高审稿效率、降低复现性争议，同时为学术规范的维护提供技术保障。
平台还可以结合智能化工具，实现自动化质量检查和元数据生成。例如，平台可检测数据完整性、格式一致性和元数据规范性，也可辅助生成方法描述或实验流程记录。这种技术赋能不仅提升了平台运作效率，也使守界与破界在数据共享与创新应用中实现动态平衡。平台化协作是推动可复现性的重要路径。通过集中化管理、标准化流程、透明追溯和智能化支持，学术期刊能够在数字人文研究中建立稳健的协作生态，促进数据共享、方法透明和跨学科互动，为可复现性研究提供可持续的技术与制度保障。

4.3 智能化赋能

在推动数字人文研究可复现性的数据出版过程中，智能化技术的应用提供了关键支持。随着大数据处理、人工智能和生成式模型的发展，学术期刊可以通过智能化手段对数据、方法和实验流程进行管理、优化与辅助验证，从而显著提升研究的透明度、复现性和效率。
智能化工具能够辅助数据质量管理与标准化。AI算法可以对上传平台的数据进行自动化检查，包括格式一致性、缺失值识别、异常数据检测以及元数据完整性验证。这种自动化审核不仅减少了人工操作误差，也加速了数据整理与标准化过程，为研究复现提供可靠基础。例如，针对图像或三维模型数据，智能化算法可自动校正分辨率、统一坐标系，并生成详细的采集和处理记录。
智能化赋能能够增强方法与流程的透明化。通过AI辅助生成实验流程图、分析脚本说明或参数配置记录，期刊可以确保研究步骤清晰可追溯。研究者和审稿者可在平台上直观查看数据处理流程，理解算法逻辑，并在相同或类似条件下复现实验结果。这种技术支持有效弥合了跨学科方法差异带来的复现障碍，使复杂分析过程更加标准化和可验证。
智能化技术还可促进多模态数据的集成与可视化。数字人文研究涉及文本、图像、音视频和三维模型等多种数据类型，AI工具能够实现跨模态数据的自动整合、语义标注和可视化展示，为研究者提供交互式探索和分析功能。这不仅提高了学术研究的可操作性，也增强了研究成果的可理解性和可复现性。而且智能化赋能在审稿与同行评议环节同样具有应用价值。例如，AI辅助工具可对方法描述、数据完整性和分析逻辑进行初步评估，帮助编辑和评审者快速识别潜在问题，同时保留学术判断的最终权力。这种技术与人工审查的协同机制，既保持了学术质量的严谨性，也提升了审稿效率。智能化赋能是推动可复现性的重要手段。通过自动化数据检查、方法流程追踪、多模态集成与智能辅助审稿，学术期刊能够在数字人文研究中建立高效、透明且可复现的出版生态，为研究者提供可靠的技术支持和制度保障。

4.4 人机协同机制

在数字人文研究的可复现性治理中，构建“人机协同”机制不仅是技术发展趋势，也是提升期刊治理效能的关键路径[20]。为避免概念抽象化，需要明确“人”与“机”的角色定位、协同流程及伦理边界。在人机协同的治理体系中，“机”侧重于可规约、可重复、计算密集型的任务，如自动比对代码一致性、检查数据格式及生成标准化元数据；“人”负责不可完全形式化的判断活动，如研究设计的合理性、方法叙述的充分性、数据伦理风险的评估等。该分工使技术系统的高效处理能力与编辑、审稿人的学术判断力形成互补。典型任务分工包括：①AI辅助审稿，机器负责对数据链接有效性、代码可运行性、环境配置一致性进行初检，并生成结构化报告；②审稿人根据报告进一步判断研究方法是否透明、数据描述是否完整、解释是否合理；③自动元数据生成，对作者上传的数据集，系统可自动生成Dublin Core或DataCite格式的基础元数据，并根据文件结构推断变量含义，编辑人员对元数据进行质量审核、适当补充语义标签，确保在领域知识框架下的准确性与规范性；④可复现性验证，“机”自动运行作者提供的脚本与容器化环境，对结果一致性进行初步判断，“人”对运行失败的原因作出解释性判断，如依赖缺失、参数不明、步骤描述模糊等，并要求作者补充。
人机协同流程的操作逻辑在于为了确保协同机制真正可操作，期刊可通过以下三段式流程实现对投稿的复现性治理。①投稿系统的自动化校验，系统对作者上传的所有材料进行完整性检查，如数据是否附永久标识符，代码是否可调用，环境说明是否完整，文件格式是否规范，元数据是否符合最小描述标准，结果形成自动提示或警告，促使作者投稿前完成第一轮自检。②审稿阶段的人机协同评估。系统自动生成“可复现性审查报告”，包括链接可用性、脚本可运行性、结果一致性等量化指标；审稿人参考报告开展领域判断，包括研究逻辑、方法透明性、伦理可接受性等；编辑根据两者综合意见形成决策，实现“机器保证技术透明度，人类保证学术判断力”的双重审查。③出版与后期治理的持续监督。平台可定期监测数据仓储链接有效性；机器自动发现元数据缺失或版本冲突并提示编辑；对复现失败的用户反馈，由编辑与系统联合处理，促进持续改进。
但建立人机协同机制的前提是划定清晰的伦理边界，避免技术滥用或判断误置。AI不参与学术结论的价值判断，例如研究贡献、理论创新、结果解释的学术评价必须由人类学者完成。AI不处理涉及隐私的数据内容，仅进行结构化、格式化层面的校验。所有AI生成的报告必须由编辑或审稿人复核，技术不能取代责任主体。作者对其数据与代码的真实性承担最终责任。通过上述边界划定，可确保技术在可复现性治理中作为辅助力量，而非决策主体，从而发挥维持学术评价的人文与伦理底线的作用。

5 结论与展望/Conclusion and prospect

数字人文研究的可复现性困境源于数据复杂性、方法异质性与成果多模态化的共同作用。作为学术共同体的规范制定者与把关者，学术期刊必须在“守界”与“破界”之间寻求动态平衡：一方面以规范化流程、透明化要求和严格同行评审守护学术真实性；另一方面通过数据论文、方法论文、平台化共享以及智能辅助机制推动出版范式的创新，从而提升研究成果的可验证性与可复现性。然而，在实践层面，期刊推进可复现性治理仍面临现实约束：平台建设与长期存储所需的投入巨大，编辑团队在数据与代码处理方面能力不足，学界对于数据开放的认同度亦参差不齐。这些技术、能力与文化层面的瓶颈使得制度设计与实际执行之间可能出现落差。因此，可复现性治理的推进不仅依赖制度理念，更需构建可操作、可持续、分阶段落实的期刊实践路径。
面向未来，学术期刊应推动“数据—方法—出版”一体化生态的构建，强化基础设施，提升技术能力，完善激励机制，逐步形成可持续的数字人文学术出版模式。这将为数字人文研究提供更高的可信度与透明度，也为跨学科协作与国际化交流奠定基础。通过守正与创新并行，学术期刊将在人工智能驱动的新时代继续发挥桥梁与引领作用，推动数字人文研究的高质量传播与数字人文领域的长期发展。

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