计算技术提高了对大规模文学作品的整理和分析能力 。2010年，谷歌图书在全球范围内已经收集了1.3亿本图书，并且每年都在呈指数级增长 。因此，文学批评不再局限于对少数文学作品的分析，而是可以将批评的对象扩展到世界文学作品，让全球文学数据“自己说话” 。在此基础上，可以得出更客观、普遍有效的结论 。
其次，从确认因果关系到呈现相关性 。确认因果关系是指批评家通过对文学作品的分析，确认文学作品与特定历史和现实事件之间的因果关系 。这种批判性思维对于少量的文学作品是有效的，但是面对大规模的文学作品却很难实践 。例如，在解读20世纪30年代的乡土小说时，文学批评致力于确认乡土小说与日本侵华战争之间的因果关系 。因此，阐释的重点是乡土小说对日本殖民统治的反抗和强烈的民族意识 。这种批判性思维可以运用到萧红的《生死场》和萧军的《八月的村庄》，但不能用来解读沈从文的《边城》和师陀的《果园城》 。
而文学关联是指文学作品与历史和现实事件之间的数值关系 。当一部文学作品的价值增加时，相关的历史、社会和现实事件也随之增加，这意味着它们之间有很强的相关性，反之亦然 。例如，在互联网上搜索“乡土小说”时，出现的信息不仅包括鲁迅和彭等作家的作品，还包括五四运动和封建专制文化等历史事件和背景 。当这些作家的作品和历史事件一起、连续地出现在“乡土小说”的不同条目中时，它们之间的关联性就很强 。也就是说，文学计算不再需要主观确认文学、历史、现实之间的因果关系，而是可以通过分析文学数据之间的相关性来客观呈现这种因果关系，相对更加客观，不受主观偏见的影响 。
第三，从一维的文学思维到多维的跨文学思维 。从本质上说，文学批评总是在问“文学是什么”的问题 。答案的角度、逻辑、结论都和文学的审美、灵性有关 。但也忽略了文学之外的很多因素 。造成这种情况的一个重要原因是，在互联网和物联网兴起之前，没有真正的文学大数据，也没有分析它的工具 。随着这一困境的解决，非文学资料也可以参与回答“文学是什么？” 。这样，我们就可以突破文学的边界，进入自然科学、社会科学、艺术等其他领域重新定义文学及其相关知识，构建文学批评新的阐释框架和理论基础，重建学科体系、学术体系和话语体系 。
比如文学批评可以借助神经科学分析人的情感，用数学建模分析人的社交网络，用自然语言科学分析文学叙事语言的审美特征 。这样可以为研究者提供多维度、差异化的研究视角和材料，拓展文学批评的边界，增强重新解读文学的能力 。同样，文学也可以进入其他学科，以其特有的人文性为其他学科注入精神和审美因素，实现文学批评的跨学科发展 。
力求有效调和“人文文化”与“科学文化”的矛盾关系
文学批评的技术化有很多优点，但也有局限性，需要调整和修正 。文学计算的基本原理是根据计算模型分析文学数据是否符合计算规则，但无法判断数据真假，分析其中包含的主观概念 。换句话说，文学计算只负责回答规则对应的文学数据“如何”的问题，而不能解释“为什么”的问题 。比如，文学计算可以统计出哪些作家在40年代去过上海，写过文学作品，并以可视化地图的形式呈现出来，但无法回答这些作家的作品为什么会集中在此时的上海，与上海有什么关系等问题 。这样，批评家就有必要用自己的主观智能找出原因 。
文学计算指的是文学数据，而不是背后的精神意义 。比如文学计算可以算出鲁迅的《秋夜》里有两棵枣树，却无法呈现出这两棵枣树所蕴含的孤独体验 。这也是一直为人诟病的文学算计的致命缺陷 。因此，批评家有必要赋予文学资料以价值取向和精神内涵 。
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