2024年12月17日，英文期刊Digital Studies in Language and Literature（《数字语言文学研究（英文）》，简称DSLL）创刊号正式上线。该刊由重庆大学主办，由国际著名出版商De Gruyter出版，致力于推动数字时代语言文学学科的变革和发展，主要发表数字技术与语言、文学和翻译等学科交叉融合的前沿研究成果。
创刊号共收录八篇高水平论文，展示了数字技术如何深刻重塑语言学、文学和翻译研究的各个方面。研究主题广泛，从人工智能、大数据和机器学习在文学和语言分析中的应用，到数字设备对语言学习的影响，再到社交媒体和数字平台对文学创作的推动，这些研究不仅内容创新，还及时呼应了数字时代的学术研究变革需求。
创刊号文章目录
创刊号文章亮点：
1.The Semiotics of Latency: Deciphering the Invisible Patterns of the New Digital World
Massimo Leone*
*Professor of Philosophy of Communication and Cultural Semiotics, University of Turin
文章探讨了“潜伏的符号学”，分析了数字技术如何揭示当代通信中的隐性模式，提出符号学在数字通信中越来越重要的作用，尤其是在人工智能和数据驱动时代。
2.Everyone Leaves a Trace: Exploring Transcriptions of Medieval Manuscripts with Computational Methods
Estelle Guéville & David Joseph Wrisley*
Professor of Digital Humanities, New York University Abu Dhabi
本文关注将中世纪手稿转录为适用于机器学习的数据集，探讨转录过程中的技术挑战与创新。作者通过结合多种计算方法和文学研究方法，展示了如何识别手稿中不同抄写者的痕迹，为历史文献的数字保存与研究提供了新的视角。
3.Friend or Foe? A Mixed-Methods Study on the Impact of Digital Device Use on Chinese–Canadian Children’s Heritage Language Learning
Guofang Li*, Ziwen Mei, and Fang Zhen
Professor of Language and Literacy Education, University of British Columbia
本研究采用混合方法，分析了数字设备对加拿大华裔儿童母语学习的影响。结果表明，数字工具对早期语言学习具有积极影响，能够提升儿童的中文接受性词汇量。然而，随着年龄增长，数字设备的使用影响逐渐减弱，反映出家庭实践、家长态度及孩子数字素养的复杂互动关系。
4.OCR Approaches for Humanities: Applications of Artificial Intelligence/Machine Learning on Transcription and Transliteration of Historical Documents
Arsh Khan, Utsav Rai, Shashank Shekhar Singh, Yukinori Yamamoto,Xabier Granja Ibarreche*, Harrison Meadows and Sergei Gleyzer
*Associate Professor of Spanish, University of Alabama
本文探讨人工智能和机器学习在历史文档转录和音译中的应用，介绍了四种不同的OCR方法，并评估了它们在处理早期现代印刷文本中的准确性和效率。研究强调了高质量数据集、算法设计选择和预训练数据对于成功实施AI/ML OCR的重要性。
5.Applying Topic Modeling to Literary Analysis: A Review
Defeng Li* & Kan Wu
*Professor of Translation Studies, University of Macau
本文介绍了主题建模在文学分析中的应用，展示该方法如何通过计算技术揭示大规模文本数据中的潜在主题和风格趋势。文章还讨论了主题建模的理论基础、方法论步骤以及在文学研究中的多样应用，为文学批评提供了新的研究框架。
6.From Literature2.0 to Twitterature or Xerature: The Birth and Canonicity of Nigerian Xerature
Yohanna Joseph Waliya* & Franklin Ubi David
*Lecturer of Modern Literature and Translation, University of Calabar
本文研究尼日利亚“推特文学”（Twitterature）的诞生与经典化过程，分析了社交平台如何为文学表达提供新渠道，并探讨了这种新兴文学形式的特征、挑战及未来发展方向。文章通过个案研究，展示了社交媒体时代文学创新的独特路径。
7.Understanding CFL Learners’ Perceptions of ChatGPT for L2 Chinese Learning: A Technology Acceptance Perspective
Yanyan Wang* & Jialing Sun
*Professor of Business English, Shanghai University of International Business and Economics
本研究从技术接受模型出发，分析中国外语学习者对ChatGPT在中文学习中的接受度。研究发现，感知易用性、感知有用性、社会影响因素和成长心态等因素显著影响学习者使用ChatGPT的意愿。研究还揭示了学习者对ChatGPT的复杂态度，既有积极期待也有担忧，为AI辅助语言教学提供了实践启示。
8.Waiting for the Perfect Time: Perfectionistic Concerns Predict the Interpretation of Ambiguous Utterances About Time
Heng Li*
*Professor of Cognitive Linguistics, Sichuan International Studies University
本文简要报告完美主义与时间推理之间的关系，指出完美主义者的担忧程度会影响他们对时间表述的解读方式。研究发现，完美主义者更倾向于采用以自我为中心的时间视角来解读模糊的时间表述，这一发现揭示了完美主义不仅影响个体的心理状态，还与微观层面的认知过程如时间推理密切相关。
这八篇创刊号稿件内容充分涵盖数字技术在语言、文学和翻译研究中的多个方面：从符号学对数字世界隐形模式的解码，到中世纪手稿的数字化转录；从数字设备对母语学习的影响，到主题建模在文学分析中的应用；再到尼日利亚Twitterature的经典化过程和中国外语学习者对ChatGPT的接受度研究，这些文章展示了数字技术在不同学术领域中的创新应用和深远影响。
DSLL实行同行专家评审，报道范围涵盖人工智能在文学中的应用、文本的数字化保存与分析、计算语言学、数字叙事，以及社交媒体对语言教育和文学领域的影响等多个方面。此外，DSLL还欢迎关于大数据与文本/数据挖掘、语料库语言学、数字世界文学与比较文学的数字化方法、大规模文学语料库与文学文本“远读”、语言与文学教育中的教学技术、文学与语言计算、移动辅助语言学习与移动文学应用、多模态研究、自然语言处理，以及技术驱动的翻译研究等多方面的投稿。DSLL欢迎定量、定性或混合方法等多种研究范式，特别关注通过多样化方法体现大数据和人工智能驱动的语言文学前沿研究趋势。期刊将持续关注数字技术在语言、文学领域的最新应用与影响，促进跨学科交流，推动学术创新，努力构建一个多元和前沿的数字语言文学研究国际研讨平台。
期刊信息：
1)期刊网站：www.degruyter.com/dsll
2)编辑部邮箱：dsll@degruyter.com
