数字人文、媒介考古与中国电影“源代码”

      

      近年来，在哲学社会科学领域，在加快建设中国特色知识体系以及自主构建中国理论、中国学术与中国话语这一极具使命意识和战略高度的重大课题影响下，随着有关中国电影的主体性争鸣、中国电影学派的大力推进以及数字时代和时代场域里中国电影研究热潮的兴起，中国电影的史论建构问题又一次被提上了议事日程。

      笔者从计算机语言指令和具体电影作品亦即数字文化和媒介技术的话语交互中提炼出“源代码”概念，并将其置于数字人文与媒介考古学的方法论视野，试图为中国电影史论以至中国电影知识体系建构寻找一条可行的路径。

      作为程序指令和时间重置的“源代码”

      根据Google Scholar、Ebsco与中国知网(CNKI)等知识发现网络所展开的知识场景分析可以看出，迄今为止，“源代码”(Source Code)概念仍然主要应用于计算机软件、Java程序语言、信息通讯、神经网络与深度学习等领域，跟Linux、Android、开源软件、操作系统、知识产权、网络安全以及软件生态等相关问题联系在一起，并自动关联“源代码自由软件”“源代码著作权”“战机游戏设计源代码”“源代码分析”“源代码检测”“源代码安全”等次主题。基于2022年6月17日中国知网总库检索“源代码”主题词，所有文献的主要主题分布，如图1所示。

      图1表明，在大多数文献中，“源代码”主要指称一系列人类可读的计算机语言指令的示例“源程序”。或者说，在计算机应用、网络安全、人工智能等领域，“源代码”一直被理解为示例“源程序”或“程序源代码”。确实，尽管随着软件规模及其复杂性程度的不断增加，包括软件安全的根源在内的许多前沿问题，仍然取决于软件开发者开发的“源代码”或“核心的原始数据特征”，而基于机器学习的软件漏洞挖掘方法以及基于关系图卷积网络的源代码漏洞检测等方法，都可以进一步提高漏洞检测的精度，为网络安全提供保障。这一点，也为近期国内外学术界相关方面的研究所证实。①

      另外，基于2022年6月17日中国知网总库检索“源代码”主题词，所有文献的学科分布，如图2所示。“源代码”一词除了在计算机软件及计算机应用领域占据绝对统治地位之外，在自动化技术、互联网技术、电信技术、计算机硬件技术和生物学等学科领域也得到了较大关注。值得注意的是，随着“源代码”概念在工业经济、宏观经济管理与可持续发展、民商法、科学研究管理与企业经济等学科的日益铺展，其在外国语言文字、图书情报与数字图书馆、中国语言文字以及新闻与传媒等学科的逐渐渗透，也正在成为这些学科发展的重要推动力。

      

      图1 中国知网总库“源代码”主题词检索的主要主题分布

      

      图2 中国知网总库“源代码”主题词检索的学科分布

      其实，“源代码”跟“电影”的关联早在20世纪80年代前后欧美科幻电影里就有所呈现，而在科幻电影史与“源代码”话语史上最具标志性的事件是2011年上映的由邓肯·琼斯(Duncan Jones)导演的科幻电影作品《源代码》(Source Code)。在这部影片里，“源代码”即“时间重置”(time reassignment)。“源代码”世界是由死者的8分钟残留记忆(或许不止于此)重建而成的平行于电影中的现实世界的虚拟世界；已经在战场上死去的主人公每次都会通过接入源代码系统重新开始寻找恐怖分子并阻止火车爆炸，遭遇不同的人物关系和具体细节，但最终只能以自杀(终止大脑的维生装置并最终消除死亡的“悬置”)打破源代码设定的时间极限，在源代码世界中继续自己的生命。显然，“源代码”是一个出现于计算机编程时代，跟电影话语紧密联系在一起并指向原始性、根源性价值和程序性意义的基本概念。

      维基百科(Wikipedia)中的“source code”词条正是主要聚焦于基本的计算机语言指令和电影作品《源代码》两个义项。同样，在上述Google Scholar、Ebsco与中国知网等知识发现网络，依文献数量顺序，“源代码”主题搜索下的反馈性关键词“源代码电影”/Source Code(film)，也大约排列在“机器学习”与“开源软件”之间。针对影片《源代码》，从科幻电影的叙事、审美及其精神、文化等层面探讨“源代码”的时空建构和世界观，也已成为电影、文化乃至哲学等领域颇感兴趣的议题。在中国电影学术界，也有学者从《源代码》导演的电影作品作为科幻电影和独立制片所体现的类型变奏与“作者”特征，考察其相应的市场策略和文化内涵，②或从波德里亚视角尝试着去探讨《源代码》电影创作的“审美主题”。③

      实际上，“源代码”概念密切关联于数字文化、新媒体与计量电影学研究领域的编码实践、软件工具和数据分析。从20世纪60年代开始，计算机领域的科学家和工程师们就创造了一系列构成当代媒体软件基础的核心概念和实用技术，其中的想法和动机促使列夫·马诺维奇(Lev Manovich)对基于计算机的文化产品(“新媒体”)展开质询，并开始深入探讨“文化软件的符号学”。④作为一位应用数据科学分析当代文化的学者，马诺维奇成为全球数字文化理论研究的引领者之一，也愈益深广地影响着中国相关领域的研究实践。在2020年7月2日主要面向中国举办的一场名为“文化分析学：如何用计算机研究当代和历史的艺术”线上讲座中，马诺维奇表示：“在我的讲座中，我将讨论使用大数据和计算机来研究文化和个人艺术作品的优点，以及我们面临的重大挑战。我还将展示我们在实验室中创建的一些项目，其中包括对纽约现代艺术博物馆(MoMA)摄影作品的20000张照片的计算分析和可视化，奥地利电影博物馆纪录片制作先驱吉加·维尔托夫(Dziga Vertov)拍摄的电影，全球17个城市人们在Instagram上分享的1600万张图片，873个漫画系列的100万页，以及热门艺术网站DeviantArt的100万幅艺术作品。”⑤马诺维奇的文化分析实验室(http://culturalanalytics.info)及其倡导的“文化分析学”通过数据统计和神经网络对文化数据进行计算分析和建模，并试图解释其“产生意义”和“发生影响”的方式，确实有可能指向一种令人期待的“文化的科学”。“文化的科学”不仅可以避免文化研究中的印象化、主观化态势，弥合科学与人文“两种文化”之间的裂隙，而且可以提升文化、媒体与电影等研究领域的主动性、体系性和科学性。