إمكانات النص الرقمي ترجمة عبده حقي

للحصول على فكرة دقيقة عن الإمكانيات التي يوفرها النشر الرقمي ، من الضروري أن تكون قادرًا على الأخذ بوجهة نظر القارئ: ما الذي يمكن فعله بالنص الرقمي؟ كيف يمكننا استغلالها؟ ما الذي يمكن أن نتعلمه من هذا باستخدام الأدوات التحليلية؟ يعد طرح هذه الأسئلة أمرًا ضروريًا عند التفكير في الممارسات الجيدة في إنتاج المحتوى الرقمي. إن إدراكنا للإمكانيات التي يوفرها النص الرقمي فقط سيسمح لنا بوضع الممارسات الجيدة. هذا الفصل يعرض مقدمة لهذه الموضوعات.

مقدمة

بالنسبة إلى شخص شغوف بالأدب ، قد يبدو التنقيب عن النص بواسطة الكمبيوتر غريبًا جدًا ، بل ومهدما: لماذا قد يرغب أي شخص في التخلي عن أدنى متعة من النص لآلة حاسبة؟ إن الجميع يدرك أن الكمبيوتر لا يفهم شيئًا عن العلاقات الإنسانية ، واللغة المجازية ، والمفارقة ، والعديد من المكونات الأخرى التي تجعل النصوص حيوية جدا . ما الذي يمكن استخدام الآلة فيه في الدراسة والنقد الأدبيين؟

سيحاول هذا الفصل الإجابة على هذا السؤال ، دون الرغبة في تحويل رأي أي شخص. إننا ندرك أن رد الفعل المتشكك في الأدب طبيعي تمامًا ، ونعتقد بالفعل أن جرعة جيدة من الشك ضرورية عند الجمع بين التحليل المحوسب والتأويل. بعد ذلك أريد تحدي الصورة السائدة التي يوفرها لنا مجتمع الكمبيوتر كمولد مذهل للبيانات والرسومات التي لا مفر منها. ما يتم تجاهله غالبًا هو أن الكمبيوتر ، بفضل الطبيعة الرقمية ذاتها ، يمكن أن يكون أداة مساعدة قوية جدًا في تكاثر عدد وأنواع تمثيلات النص. بعيدًا عن تقليل مرونته وثرائه ، يمكن استخدام أدوات الكمبيوتر لزيادة المواد الخام التي تؤدي إلى نتائج جديدة ، وارتباطات جديدة ، وبراهين جديدة. الآلة هي آلة الصدفة ، مقيدة فقط بخيال مستخدمها.

ينقسم هذا الفصل إلى قسمين. في القسم الأول ، سوف نتذكر بعض الخصائص الرئيسية للنصوص الرقمية ؛ من الضروري فهم طبيعة النص الرقمي قبل التمكن من تحليله. أما في القسم الثاني ، فسوف نقدم بعض المفاهيم الأساسية للقراءة المحوسبة للنصوص وسنشير إلى بعض أدوات القياس التي يتم تكييفها مع سياق العلوم الإنسانية (المهارات التقنية ، والتوجه المعرفي ، إلخ).

نص رقمي

إن العالم يتغير بسرعة: فوفقًا لجمعية الناشرين الأمريكيين [المرجع 1] زادت حصة سوق الكتب الرقمية (في الولايات المتحدة) من حوالي 1٪ في عام 2008 إلى ما يقرب من 23٪ بعد أربع سنوات [1]. يبدو أن هذا النمو الهائل قد استقر والوضع ليس هو نفسه في جميع المناطق ولجميع اللغات ولا لجميع الأنواع: يبدو أن نسبة غير متكافئة من القراء تفضل حرية التصرف في النسخة الرقمية المكونة من 50 لونًا دوغراي . de Grayعلى سبيل المثال [المرجع 2]).  وبالتالي فإن النشر الرقمي في طور الإعداد ، وهو بصدد وضع معايير لنفسه. إن سهولة استخدام القراء الإلكترونيين (وزنهم وشاشتهم وواجهتهم) وتوافر العناوين يعني أن الارتباط التاريخي بالصفحة الورقية المطبوعة قد تم فكه ، حتى لدى بعض القراءة وهم في الحمام.

بالنسبة للقراءة التقليدية (المتسلسلة) فإن مسألة التنسيق تبقى ثانوية. إذا كنت تقرأ نصًا من البداية إلى النهاية ، فلا يهم ما إذا كنت تقلب صفحة ورقية أو تضغط على سهم للمضي قدمًا. من المسلم به أن تجربة القراءة ليست متطابقة في الحالتين (يمكن للمرء أن يفكر في الإشارات اللمسية التي يمثلها عدد الصفحات التي يقرؤها المرء باليد اليسرى مقارنة بالصفحات المتبقية للقراءة في اليد على اليمين ، لكن العديد من العوامل الأخرى تلعب أيضًا دورًا في التجربة الشخصية (مكان القراءة ، والوقت من اليوم ، والغلاف الناعم أو الصلب وما إلى ذلك). من المثير للدهشة أن نرى مدى تعدد الأشكال في الإصدارات الرقمية ، أي مدى سعينا لطمأنة القراء من خلال إعادة إنتاج الخصائص المألوفة للمجلد المطبوع في النسخة الرقمية. وبالتالي قد تكون هناك أيضًا وظائف جديدة في النسخة الرقمية ، مثل الملاحظات العامة (التعليقات التوضيحية التي يضيفها القراء الآخرون والتي تتم على نطاق مختلف تمامًا عن الخربشات السرية القليلة التي يمكن العثور عليها في هوامش الكتاب المطبوع) .

السؤال الذي يهمنا هنا ليس كيف "يقرأ" المرء نصًا من البداية إلى النهاية ، بل كيف "يدرس" و"يحلل" النص. ستكون هناك دائمًا اختلافات في التفضيلات الخاصة باستهلاك النص التقليدي ، وسواء كانت الصفحة المطبوعة أو صفحة الويب أو شاشة القارئ الإلكتروني أو الكتاب الصوتي أو الوسائط الأخرى. يمكن أن تلعب التفضيلات الشخصية أيضًا دورًا في اختيار التنسيق لتحليل النص (سواء بالحاسوب أم لا) ولكن من الواضح أنه لا يتم إنشاء جميع التنسيقات على قدم المساواة. دعونا نتذكر منذ البداية أن أصل كلمة "تحليل" يثير تفكيك وتحليل. هذه هي بالضبط طبيعة الرقمية: أن يتم قصها ، وتمثيلها بوحدات منفصلة من المعلومات . إذا كانت الصفحة المطبوعة هي وسيط مشابه من حيث أنها تمثل تسلسلًا مستمرًا للنص (لا يجب الخلط بين وحدة الأحرف الفردية واستمرارية الصفحة التي تم تسجيلها عليها) ، فإن الوسيط الرقمي يعالج بالفعل كل حرف على أنه كيان مستقل ومتحرك.

في مقالته التي نشرها عام 1985 بعنوان "بعض الأفكار حول الحالة المعرفية للنص الإلكتروني" ، وصف سيرج لوزينيان تداعيات النص الرقمي كما يلي :

يتميز النص المغناطيسي أو الإلكتروني بخصائص المرونة التي يتجاهلها النص المطبوع. لا يمكن نقل الأحرف والكلمات المضمنة في الورقة أو إعادة ترتيبها أو تعديلها ، بينما الأحرف والكلمات الممغنطة متحركة تمامًا. هذه الميزة الخاصة بالنص الإلكتروني تجعل من الممكن تطبيق إجراءات التلاعب الخوارزمية المختلفة عليه وذلك بفضل الكمبيوتر [2].

لا شيء في التنسيق الرقمي يتطلب إعادة تنظيم الحروف والكلمات (كما يتضح من الغالبية العظمى من الإصدارات الرقمية). من ناحية أخرى من الممكن قطع النص المطبوع كما فعل الدادائيون بطريقة مرحة [المرجع 3] أو بطريقة أقل مرحًا ولكن قبل ذلك بوقت طويل ، رهبان القرن الثالث عشر الذين اخترعوا التوافق من خلال إعادة تنظيم النص من الكتاب المقدس من خلال كل تكرار لكلمة رئيسية مع القليل من السياق. ببساطة ، تجعل طبيعة النص الرقمي من السهل قصه وإعادة تنظيمه ، كما أنه يفسح المجال للتحليل بشكل طبيعي. استعارة المصطلحات من مجال التفاعل بين الإنسان والآلة ، يمكن للمرء أن يتحدث عن إتاحة [التعريف 2] للنص الرقمي: تقترح بنية المعلومات النصية في الوحدات المتنقلة نفسها استخدامها للتحليل.

وسنعود إلى إمكانيات التحليل المحوسب في القسم التالي ، لكن الأمر يستحق الخوض للحظة في البساطة الخادعة للنص الرقمي لأنه بدون فهم المادة الخام التي يعمل بها المرء ، يصعب فهمه. أي فهم حقًا ما يتم بناؤه.

كما ذكرنا سابقًا ، يعمل الكمبيوتر كنظام ثنائي يقوم بمعالجة المعلومات المشفرة على مستوى أولي في 0 و 1 والذي يمثل لاحقًا وجود أو عدم وجود التيار في الترانزستور الذي يتحكم في الدوائر المنطقية . من اللافت للنظر أن كل سحر الكمبيوتر أصبح ممكنًا من خلال هذه الثنائية الأولية ذات البساطة الكبيرة: الكلمات في نص رقمي ، والطلبات الفورية تقريبًا لمحرك بحث على مئات المليارات من الصفحات المفهرسة ، والرسومات الواقعية للعبة الفيديو ، النظام الذي يدير الحركات المعقدة لطائرة تجارية ، وما إلى ذلك.

إذا أخذنا 26 حرفًا من الأبجدية الرومانية ، فإن 5 بتات (5 أعمدة من 0 و 1) تكفي لتمثيل كل الاحتمالات [3]. في الواقع في فجر عصر الكمبيوتر (في الأربعينيات والخمسينيات من القرن الماضي) ، تم تمثيل النصوص على وجه التحديد باستخدام 5 بتات ، ولكن تم استخدام هذا فقط للأحرف الكبيرة. قد يتطلب الأمر 52 احتمالًا على الأقل لتضمين الأحرف الصغيرة أيضًا ، ناهيك عن الأحرف التي تحتوي على علامات التشكيل وعلامات الترقيم وغيرها من العلامات المطبعية ومتغيرات المسافة البيضاء (مسافة مفردة ، ومسافة غير منقسمة ، ومسافة علامة تبويب ، ونهاية سطر ، وما إلى ذلك) . يتتبع تاريخ الحوسبة أيضًا تقدمًا في مجموعات الأحرف الكبيرة والشاملة بشكل متزايد [المرجع 4]: 7 بت (128 احتمالًا) لـ ASCII [المرجع 5] في عام 1963 ، 8 بت (256 احتمالًا) لـ "ASCII الممتد [المرجع 6] ، وما فوق حتى 16 بت لـ Unicode يمكن أن يمثل UTF-32 ما يصل إلى 4،294،967،296 احتمالًا [المرجع 7] . قد يتساءل المرء لماذا لم ننشئ مجموعة شخصيات رائعة منذ البداية ، لكن دعونا لا ننسى أن الذاكرة كانت ثمينة في الحوسبة في ذلك الوقت. كان نفس المبدأ لتمثيل السنوات برقمين الذي تسببا في الكثير من القلق في نهاية الألفية [المرجع 8]. حجم 4 كيلوبايت المتاح في Apple II 1977 هو أصغر 1،000،000 مرة من 4 GB المتوفرة في طراز كمبيوتر محمول أساسي اليوم..

لا يقل توحيد حجم مجموعات الأحرف عن أهمية توحيدها. لا شيء من حيث التعريف يعرّف الحرف A على أنه الرمز العشري 65 مثل ASCII و ISO-8859-1 و Unicode [ref9]) ؛ إنها مجرد اتفاق. ببساطة ، لكي تتحدث الأنظمة مع بعضها البعض ، ولكي تكون هناك إمكانية التشغيل البيني للبيانات ، ولتجنب برج بابل ، فإن المعايير ضرورية للشخصيات.

الشيء نفسه ينطبق على تنسيقات المستندات. أبسط تنسيق هو مستند نص عادي ، لكن هذا التنسيق لا يسمح لك بتحديد مجموعة الأحرف المستخدمة ، مما يتسبب في مشاكل للنص الفرنسي الذي سيعرض بشكل مختلف اعتمادًا على ما إذا كان لاتينيًا. -1 [المرجع 10] ، Mac OS Roman  المرجع 11 ، Unicode  أو غير ذلك. يمكن أن يعبر النص المنسق عن ترميز الأحرف ، ولكن أي تعليمات تنسيق تأتي بتكلفة كبيرة لتعقيد التنسيق. وبالتالي فكلما كان التنسيق أكثر تعقيدًا ، كلما كان من الضروري أن يكون برنامج المعالجة أكثر تعقيدًا ، وكلما زادت استدامة التنسيق ، خاصة بالنسبة لما يسمى بالتنسيقات الاحتكارية أو المغلقة [ref12]. هذا المنطق بالذات هو الذي دفع مايكل هارت ، مؤسس مشروع جوتنبرج [المرجع 13] إلى تفضيل تنسيق النص العادي لمجموعته من نصوص المجال العام التي تضم الآن حوالي 40.000 عنوانا . لقد أثبت تنسيق ePub المفتوح الذي يستخدم جزئيًا نفس ترميز HTML المستخدم لصفحات الويب) نفسه كتنسيق مفضل لتقديم النص الرقمي ، خاصة لتخطيطه المرن الذي يسهل التمثيل عبر الأنظمة الأساسية على الشاشات. أحجام مختلفة جدًا (هاتف ذكي ، جهاز لوحي ، قارئ إلكتروني ، كمبيوتر ، إلخ). لقد ساهمت قدرة تنسيق ePub (اختياريًا) في إدارة حقوق الوصول بشكل كبير في النجاح التجاري للتنسيق [المرجع 14]. ينجح ePub في ترميز الأحرف الأساسية وبنية النصوص ، ولكنه لم يتم تصميمه لتمثيل التفاصيل النصية والفوقية الأخرى بطريقة موحدة ، مثل أنواع مقاطع الشعر في القصيدة ، والاختلافات في التهجئة بين الإصدارات المختلفة أو الثقوب غير المقروءة في صفحة مكتوبة بخط اليد ، لإعطاء ثلاثة أمثلة فقط من عدد لا نهائي تقريبًا. هذا هو السبب في أن الباحثين والمحافظين المهتمين بالتقاط نطاق أوسع بكثير من التفاصيل يفضلون مبادرة تشفير النص (TEI)  وهي لغة XML التي تتيح وصف الخصائص الدلالية للنص بدلاً من عرضه (بدلاً من أن تعبر سلسلة من الكلمات عن عنوان الكتاب ، على سبيل المثال ، وليس فقط أي قالب يتم عرضه بخط مائل [المرجع 15].

بغض النظر عن التنسيق ، غالبًا ما تكون الخطوة الأولى في تحليل النص المحوسب هي استخراج النص بتنسيق خام [4]. سيكون من الجيد أن تكون قادرًا على الاستفادة من العلامات الدلالية في ملف بتنسيق TEI  على سبيل المثال ، ولكن القليل جدًا من الأدوات مصممة للقيام بذلك (وبالتالي تصبح العلامات غير ضرورية أو حتى ضارة للتحليل).

القراءة المحوسبة

في بعض الأحيان ، يكون لدينا جميعًا مقطع سردي من كتاب ما وحتى نتذكر بعض الكلمات الرئيسية ، ولكننا نواجه صعوبة في العثور عليها عند تقليب الصفحات. أي شخص استخدم وظيفة "Find" في البرنامج للعثور على كلمة أو عبارة في ملف PDF أو مستند MS Word أو صفحة ويب يعرف بالفعل فائدة التنسيق الرقمي ؛ هذه عملية غربلة لا تقدمها الصفحة الورقية المطبوعة. لا ينبغي الاستهانة بقيمة الإجراءات البسيطة مع النصوص الرقمية. على سبيل المثال ، إذا رغب المرء في فهم الطريقة التي يتحدث بها موليير عن "أفكاري" بشكل أفضل في إصدار PDF من الأعمال الكاملة [المرجع 16] فما عليك سوى إجراء بحث عن عبارة (كلمات بين علامات الاقتباس) في برنامج المعاينة أو Adobe Acrobat   لرؤية توافق يجعل من السهل التنقل بين كل تكرار (أي أن بعض مميزات تحليل النص متاحة للجميع . يتيح لنا البحث عن الكلمات الرئيسية العثور على ما كنا نبحث عنه ، ولكنه يسمح لنا أيضًا بالعثور على ما لم نعرفه. علاوة على ذلك فإن الاكتشاف هو أول مبادئ البحث العلمي "الأوليات العلمية" التي حددها جون أنسوورث عند الحديث عن المنهجيات في العلوم الإنسانية (بعضها الآخر هو التعليقات التوضيحية والمقارنة والإحالة وأخذ العينات والتوضيح والتمثيل [5].

كما هو الحال عادةً مع تحليل النص ، يبدو البحث عن الكلمات الرئيسية واضحًا ، ولكن يمكن أن يصبح معقدًا بشكل مفاجئ. دعنا نعود إلى مثال "أفكاري: سلسلة من الأحرف التي يجب أن يتمكن البرنامج من العثور عليها في نص المصدر. ولكن ماذا لو كان التسلسل في بداية الجملة وكان الحرف الأول كبيرًا؟ أو إذا كان هناك مسافتان أو نهاية سطر تفصل بين الكلمتين؟ ونتجاهل متغيرات التهجئة والأخطاء المطبعية وما إلى ذلك. تهتم بعض البرامج بتطبيع الاختلافات (مثل المعاينة) ، بينما يقدم البعض الآخر معاملات بحث متقدمة مثل MS Word ولا يزال البعض الآخر يسمح بما يسمى بالتعبيرات العادية مثل TextMate  المرجع 17(وهي صيغة مرنة للغاية لإجراء عمليات البحث. لذا ، إذا أردنا العثور على "فكرتي" أو "أفكارك" بطريقة مرنة جدًا ، فيمكن للمرء تحديد تعبير عادي مثل: / \ b [mt] a \ s + mind \ b / i ( تبدأ الشرطة المائلة التعبير ، \ b يشير إلى حد الكلمة ، [mt]  يطابق أي حرف ، \ s +  يعثر على واحد أو أكثر من أحرف المسافات البيضاء ، والشرطة المائلة الثانية تنهي التعبير ، ويشير الحرف i إلى أن التعبير ليس حساسًا لحالة الأحرف).

يؤدي البحث بالكلمات المفتاحية بطبيعة الحال إلى شكل ثانٍ من تحليل الكمبيوتر الذي تسهله الطبيعة الرقمية للنصوص: عد التردد. الترددات الفردية لا تساوي شيئًا في حد ذاتها ؛ فهي تستفيد من المقارنة ، إما بمصطلحات أخرى في نفس النص أو بتكرار مصطلح في وثيقة أخرى. إن القول على سبيل المثال ، أن هناك 305 تكرارات لكلمة "سيدي" في طبعتنا من Bourgeois gentilhomme [المرجع 18] من تأليف موليير يفتقر إلى السياق والوزن. وبالتالي قد يصبح الأمر أكثر إثارة للاهتمام عندما تفكر في أن نفس النص يحتوي فقط على 180 تكرارًا لكلمة "سيدتي" ، أي ما يقرب من نصف تكرارات كلمة "سيدي". يمكن للمرء أن يبدأ في الافتراض حول الوجود النسبي للجنسين في هذا النص ، ولكن مع العمليات الكمية ، يجب أن يكون المرء دائمًا على دراية بخصائص البيانات.

إن Le Bourgeois gentilhomme  هي مسرحية بالطبع ، ويظهر إصدارنا النصي البسيط اسم كل شخصية أمام إشارتها - يمكن إحباط تكرار كلمات معينة من خلال وجود عناصر نصية (إشارة إلى إشارات من السيد والسيدة) جوردان. إن تضمين أسماء الأحرف في العد ليس خاطئًا بالضرورة ، ولكن عليك فقط أن تكون على دراية به وتكون قادرًا على تبريره (النسبة النسبية للمصطلحين "سيدي" و "سيدتي" تظل كما هي تقريبًا مع أو بدون إشارات شخصية).

يمكنك مقارنة الترددات المطلقة في نفس المستند ، ولكن أيضًا الترددات المطلقة أو النسبية فيما يتعلق بالمستندات الأخرى. مفهوم التردد النسبي مهم: إذا كان طول وثيقتين بالضبط 1000 كلمة ، فإن التكرارات المطلقة والنسبية هي نفسها. ومع ذلك نظرًا لأن النصوص دائمًا ما تكون ذات أطوال مختلفة ، فمن المفيد غالبًا وضع القيم في منظورها الصحيح: 10 تكرارات لمصطلح في مستند مكون من 1000 كلمة لا تساوي 10 تكرارات في مستند مكون من 500 كلمة - المصطلح أكثر تكرارا مرتين في النص الثاني. لذلك نحن نبحث عن مقياس نسبي ؛ يمكننا القول أن النص الأول يحتوي على 100 تكرار لكل 10000 كلمة بينما يحتوي النص الثاني على 200 تكرار لكل 10000 كلمة (المقياس لا يهم ، الشيء المهم هو إيجاد طريقة لمقارنة القيم).

بعض حالات المقارنة تصلح بشكل جيد لدراسة الترتيب المنظم للقيم. أحد أشكال الترتيب الممكنة (والشائعة) هو الترتيب الزمني للوثائق. إذا أخذنا التردد النسبي لكل من "سيدي" و"السيدة" في كل أعمال موليير المسرحية مرتبة بترتيب النشر ، فإننا سنلاحظ زيادة ملحوظة إلى حد ما في نهاية حياته المهنية [المرجع 19]. تسمح أداة Google Books Ngram Viewer [ref20] بمثل هذه الاستعلامات المتزامنة على نطاق غير مسبوق (أكثر من خمسة ملايين كتاب ، كل اللغات مجتمعة) حتى لو ظلت تفاصيل كل نص غير قابلة للوصول للأسفل [ref21] لقد سبقت Google Books Ngram Viewer عدة مشروعات نصية رقمية واسعة النطاق باللغة الفرنسية بما في ذلك "كنز اللغة الفرنسية " في أوائل السبعينيات [المرجع 22] والبحوث الأمريكية والفرنسية حول خزانة اللغة الفرنسية (ARTFL) في أوائل الثمانينيات وغاليكا في أوائل التسعينيات [المرجع 23].

يمكن أن تكون المخططات الخطية قوية جدًا لتصور البيانات "المقارنة" (مثل الترددات النسبية) ، وينطبق الشيء نفسه على البيانات "الترابطية" المتصلة بالشبكة. إذا أراد المرء فحص تجميع المصطلحات - أي قرب المصطلحات - فيمكنه استخدام المفاهيم السابقة للبحث والعد والمقارنة لإنشاء مجموعة من المصطلحات عالية التردد التي تميل إلى الظهور معًا. قد ترغب في فحص شبكة الكلمات المرتبطة (عن طريق القرب) بـ "سيدي" و "سيدتي": ما هي الكلمات الأكثر ارتباطًا بإحدى كلماتنا الرئيسية أو الأخرى؟ ما هي الكلمات المرتبطة بالاثنين؟ يشير الرسم البياني إلى أن "الزوج" و"الله" و "الابنة" أكثر ارتباطًا بكلمة "سيدتي" ، في حين ترتبط "السيد" و "الكوميديا" و "الفلسفة" أكثر بكلمة "سيدي" وأخيراً من "الكونتيسة". ترتبط كل من "Viscount" و "yes" بكليهما (من بين أمور أخرى). مرة أخرى ، الارتباطات غير حاسمة من تلقاء نفسها ، ولكن الرسم البياني قد يقودنا إلى طرح أسئلة لم تكن لتخطر ببالنا بخلاف ذلك.

تتوفر العديد من الأدوات للقراءة والتحليل المحوسب ، ولكن مع استثناءات قليلة ، فهذه هي أشكال مختلفة من الإجراءات الأساسية المعروضة هنا: البحث ، والعد ، والمقارنة ، والربط. قد يكون إعداد البيانات النصية أمرًا متطلبًا للغاية وغالبًا ما تكون هناك حاجة إلى بعض مهارات البرمجة ، خاصة لغات البرمجة النصية مثل بيتون وروبي  PHP  المرجع 24]. لكن أدوات مثل Voyant Tools [المرجع 25] توضح أنه من الممكن أخذ العديد من المستندات بتنسيقات مختلفة : نص عادي ، MS Word ، PDF ، إلخ وإضافتها إلى الأداة والبدء في القراءة والاستكشاف والتحليل. تمثل هذه الأنشطة المختلفة نقاط القوة في النصوص الرقمية.

استنتاج

إن النصوص الرقمية تحيط بنا أكثر فأكثر ، لكننا بالكاد نعرفها. لقد أردنا هنا إعادة النظر في طبيعة النصوص الرقمية وخاصة أن نرى كيف يسمح لنا تحليل المعلومات إلى وحدات منفصلة بتوسيع معنى القراءة إلى ما بعد النص المتسلسل ليشمل البحث والعد والمقارنة والارتباط [المرجع 26]. وبالتالي فإن فهم دور تكنولوجيا المعلومات في المؤسسة الأدبية أمر بالغ الأهمية: يمكن أن يساعدنا في الإجابة على الأسئلة الكمية ، ولكنها تميل إلى أن تكون عادية وتفتقر إلى السياق. تكمن الإمكانية الحقيقية للنص الرقمي في قدرته على تكاثر تمثيلات النصوص ودفعنا لطرح أسئلة تفسيرية جديدة.

ترجمة عن مقال بعنوان :

Les potentialités du texte numérique Stéfan Sinclair Geoffrey Rockwell

 

 

 

 

Posted in: أدب رقمي