在数字人文领域推广可复制的地理信息系统（GIS）：基于工作流程的历史空间分析方法（使用KNIME工具）

《Annals of GIS》：Democratizing reproducible GIS in digital humanities: a workflow-based approach to historical spatial analysis using KNIME

　　**摘要**
地理信息系统（GIS）为数字人文学科研究提供了强大的分析能力，然而技术障碍和可重复性挑战限制了人文学科学者对其的采用。本文提出了一种基于工作流的方法，通过使用开源的KNIME平台将复杂的GIS操作转化为易于访问和执行的工作流，从而实现可重复的空间分析的普及。我们的方法论框架解决了三个关键问题：通过直观的工作流设计应对技术复杂性，通过完整的过程文档化实现可重复性，以及通过基于浏览器的部署实现可访问性。该方法将专门用于历史数据处理的组件（包括时间不确定性和空间歧义消除）整合到标准化、可共享的工作流中，同时保持分析的透明性，而不需要GIS专业知识。我们通过一个全面的案例研究来验证该框架的有效性，该研究分析了前现代中国文人的空间流动模式，研究人员利用基于工作流的工具成功进行了复杂的网络分析、轨迹可视化和时空模式检测。结果证实，这种方法能够在显著降低人文学科研究者的技术障碍的同时，实现精确的分析复制。该框架的模块化设计支持适应各种历史空间研究背景，为数字人文学科中GIS的普及建立了一种可复制的方法论。这种基于工作流的方法通过使高级地理空间分析对研究人员更加友好，促进了更具包容性和可重复性的空间人文学术研究。

**关键词**
数字人文学科；可执行工作流；空间流动；前现代中国文人

1. **引言**
将空间分析整合到数字人文学科研究中，揭示了关于历史模式、文化运动和文学地理的深刻见解，但仍受到基本可访问性挑战的限制（Murrieta-Flores和Martins 2019）。虽然地理信息系统（GIS）提供了理解人文学科研究空间维度所需的高级分析能力，但其技术复杂性、成本障碍和可重复性挑战限制了通常缺乏专业GIS培训的人文学科学者的采用（Blundell, Lin和Morris 2018；Gregory 2009）。在数字人文学科中普及空间分析需要方法论创新，以在消除技术障碍的同时保持分析的严谨性。目前使GIS更易于访问的方法往往会在分析的复杂性和可重复性之间做出妥协，未能满足人文学科研究中对透明、可重复空间方法的基本需求。挑战在于开发能够使非专家执行复杂空间分析的框架，同时保持学术验证和复制所需的方法论标准。可执行工作流通过将完整分析过程封装在透明、可共享和可修改的格式中，提供了一种变革性的方法。与传统GIS应用程序不同，后者掩盖了分析步骤，基于工作流的方法将从数据处理到可视化的每一个分析步骤都以文档化、可复制的格式保存。这种方法能够精确复制结果，同时允许研究人员根据不同的研究背景调整方法，同时解决可访问性和可重复性的问题。由于计算环境的日益复杂性和对方法论透明度的需求，可重复的地理空间分析研究实践受到了越来越多的关注（Gil等人2016；Kedron等人2021；Kedron等人2026）。强大的数字研究环境的发展需要系统的工具集成和方法论共享方法（Waters 2023）。在数字人文学科中，跨学科合作通常涉及数据分析师、开发人员、GIS专家和人文学科学者，可执行工作流促进了沟通，并使研究方法的协作验证成为可能。分享、修改和扩展分析工作流的能力支持了人文学科研究的迭代性和协作性，同时保持了分析的严谨性。本文提出了一种基于工作流的方法论框架，通过战略性地使用开源的KNIME平台，在数字人文学科中实现可重复的空间分析的普及（Berthold等人2009）。我们的方法将复杂的地理空间操作转化为专为历史研究背景设计的易于访问和执行的工作流。该框架解决了三个关键问题：通过直观的工作流设计和基于浏览器的部署应对技术复杂性，通过完整的过程文档化和自动化共享机制应对可重复性挑战，以及通过基于服务器的平台消除软件安装需求，实现协作可访问性。通过一个关于前现代中国文人空间流动模式的全面分析，证明了该框架的有效性，其中具有有限GIS背景的研究人员成功进行了复杂的网络分析、轨迹可视化和时空模式检测。这个案例研究表明，基于工作流的方法可以将复杂的空间分析转化为适用于多种数字人文学科应用的可访问和可复制的方法论，为更加包容和严格的空间人文学术研究奠定了基础。

2. **相关工作**
2.1. **数字人文学科中的GIS**
地理信息系统（GIS）越来越多地被用于数字人文学科研究，以分析文学和历史文化作品的空间和地理方面（Faust和Shweka 2023；Gregory 2009；Murrieta-Flores和Martins 2019）。例如，GIS中的高级空间分析，如成本表面分析（CSA）和最小成本路径分析（LCP），可以用来构建经典作者作品中记录的旅行的连贯空间模型（Murrieta-Flores, Donaldson和Gregory 2017）。这使得对这些文学作品中表现的地理体验和空间关系有更细致的解释。链接开放数据（LOD）服务和语义门户FindSampo结合了公民科学考古数据和GIS，以实现数字人文学科研究中的时空数据分析（Rantala等人2021）。欧洲的研究图书馆越来越多地参与数字人文学科，主要参与数字化、存储和提供数字收藏等活动。美国的图书馆也在其DH活动中包括分析，经常聘请GIS专家（Wilms 2021）。虽然GIS在历史研究中已经得到了广泛应用，但仍有将其应用于人文学科的呼声（Wang和Liu 2023）。需要开发适用于文本的GIS方法，因为文本是人文学科的主要信息来源类型。GIS可以应用于文学研究等领域，以分析文学作品的空间方面（Gregory 2009）。GIS是数字人文学科研究中的宝贵工具，它能够对文学和历史文化作品进行空间分析，整合多种数据源，支持图书馆中的研究活动，并跨人文学科领域分析文本。前现代文学和历史的研究需要分析空间和时间维度（Brennan 2019；Kim 1970；Pasin 2022；Schilling 2023；Webb 2015）。前现代文人的空间流动是一个体现了这种方法的动态研究领域（Gregory 2009；Paek, Park和Lee 2022）。在时空研究领域，研究人员开发了GIS理论和工具来研究人类流动性（Barbosa等人2018）。然而，这些数字方法尚未应用于古代人类流动性的数字人文学科研究。主要原因在于人文学科学者难以开发此类工具和方法。这些研究中缺乏多样化的方法论工具。目前主流的方法是文献分析、历史调查和传记研究，定量研究、空间分析和社会网络分析尚未得到充分利用。

2.2. **可复制的数字人文学科和可执行工作流工具**
可执行工作流工具领域拥有许多可适应的平台，每个平台都体现了独特的属性和能力。这些工具涵盖了数据科学领域的多种需求，从基础的数据挖掘、处理和可视化到复杂的机器学习和预测建模应用。例如，像RapidMiner（Kotu和Deshpande 2015）这样的强大数据挖掘解决方案强调了工作流设计中可视化接口的重要性，同时提供了大量数据处理和分析算法的支持。某些平台甚至通过整合丰富的数据可视化和模型部署功能，增强了处理数据的可理解性和实用性。开源平台（如Orange（Dem?ar等人2013）和Weka（Hall等人2009）的兴起，归因于其出色的数据可视化能力、直观的用户界面以及广泛的数据处理组件和机器学习算法选择。以用户为中心的设计理念，如拖放式工作流编辑器和命令行界面，使复杂的数据任务对更广泛的受众更加友好。某些工具专门设计用于管理大数据。像Apache Spark（Salloum等人2016）这样的平台在提供分布式和内存计算能力方面表现出色，从而加快了海量数据集的处理和分析速度。这些平台通过支持多种编程语言和展示专为数据处理、机器学习和流处理设计的专用模块，展现了多功能性。像Dataiku DSS（Campos和Campos 2023）这样的综合数据科学解决方案采取了一种全面的数据分析方法。这些平台在一个界面中整合了数据准备、模型开发、部署和监控等功能，并提供了多种机器学习工具。这些平台强调团队合作和自动化工作流，提高了运营效率并简化了项目管理。
在这些平台中，KNIME平台作为一个协作和研究工具脱颖而出。KNIME Analytics平台采用“无代码/低代码”的编程理念，包含超过2000个具有不同功能的节点，简化了工作流构建（Liu等人2024；Liu等人2025；Fu等人2025）。这减少了人文学科学者在将其数据科学工具整合到研究中面临的技术挑战。该平台使学者能够轻松进行数据读取、处理和可视化，通过API功能节点访问在线数据资源，并使用Python和R等编程语言扩展功能。KNIME Web Portal和KNIME Server通过促进工作的共享和重用，提高了协作效率（Liu等人2024）。

3. **案例研究和数据准备**
3.1. **研究背景和数据来源**
在本研究中，我们考察了从元朝晚期到明朝早期的前现代中国文人的流动模式。研究时间跨度为1341年至1368年，共28年。尽管我们的目标是分析这些年份中国各地的文人活动，但主要关注的是东南地区的文人。这一重点基于两个因素：一方面是由于时间原因，许多历史记录丢失或无法获取；另一方面是东南地区在中国经济和文化动态中的重要性日益增加，尤其是在元朝晚期和明朝早期。然而，这一时期文人的广泛空间流动仍然是我们研究的基本要素，为未来数字人文学科工具和基础设施的发展提供了重要参考。
我们的主要数据来源包括传记编年史、个人传记细节和前现代诗歌。由于这些文本使用的是古典中文且没有现代标点符号，因此需要经过训练的研究人员手动提取以确保数据的真实性，但这限制了数据集的规模。

3.2. **数据处理流程**
我们的基于工作流的框架通过六个系统阶段处理历史流动数据：
- 第1阶段：源处理——手动转录和数字化古典中文文本，进行字符编码标准化和来源可靠性评估。
- 第2阶段：实体提取——系统提取人名、地点、日期和活动，并在多个来源之间进行交叉验证。
- 第3阶段：空间处理——使用文本批评和CHGIS数据库进行历史地名消歧，并分配坐标（Bol 2007）。
- 第4阶段：时间标准化——根据朝代将日期转换为标准日历格式，并计算年龄和量化不确定性。
- 第5阶段：数据整合——进行交叉验证和质量控制检查，确保逻辑一致性和历史合理性。
- 第6阶段：数据集准备——为KNIME工作流格式化，并附带完整的方法论文档。
提取位置数据至关重要，因为它提供了关于文人旅行时间和地点及其活动的信息，提供了关于这些地点的历史和个人视角。虽然许多文本直接说明了地点，但其他文本使用了别名或地标参考。在位置不明确或缺少的情况下，我们使用详细的文本批评和文人传记来进行识别。一旦确定了位置，就可以确定相关的时间和活动。这种方法保证了数据在位置、时间和事件三个方面的完整性。我们还利用CHGIS数据库（Bol 2007）来确定已识别地点的纬度和经度坐标。
尽管元朝晚期和明朝早期文人数量激增，但我们的研究集中在选定的子集上，这些文人的作品具有持久性。这个时代的广阔性意味着许多贡献已经丢失，但我们研究中的文人不仅代表了文学意义，也可能代表了他们同龄人的更广泛的流动模式。根据传记和文学作品，我们的研究捕捉到了该时代多样化的流动趋势，如因公务频繁旅行或与家乡的紧密联系。

3.3. **数据集结构**
表1展示了最终数据集中的样本记录，说明了通过系统处理实现的数据结构。前现代中国文人的空间流动数据样本。下载CSV格式文件或查看表格。除了ID和姓名之外，其他列的内容如下：Time表示文人进行空间流动行为的年份；Reign代表该年份对应皇帝的年号；Age表示文人当时的年龄；pre-modern_place表示文人经过的前现代地点；modern_place表示与前现代地点对应的现代地点；X和Y是现代地点的经纬度信息；Province表示现代地点所属的省份；Description包括文人在当地的各种活动；Notes是对描述的注释和解释；Reference是该数据条目的文献来源。根据上述格式，整理了18位文人的生平事迹后，共获得了2140条可用数据条目（详见附录中的表A1）。通过分析这一数据集，可以在一定程度上反映元末明初文人流动的空间特征。利用KNIME Analytics平台提供的各种功能节点，可以将多种数据科学工具应用于人文学科研究。

4. 基于可执行工作流的方法论框架
我们的基于工作流的方法论框架通过将复杂的GIS操作转化为易于访问和执行的工作流，使数字人文学科中的可复制空间分析变得普及。该框架解决了三个关键挑战：通过直观的工作流设计实现技术上的可访问性；通过完整的过程文档化实现分析的可复制性；通过基于浏览器的部署实现协作灵活性。我们通过一个关于前现代中国文人空间流动模式的综合案例研究来展示我们的基于工作流的框架。该框架架构包含四个集成的方法论组成部分，如图1所示。

4.1. 系统化的工作流设计与实现
工作流设计是我们平台的核心，主要利用开源的KNIME分析平台。该过程主要包括将相关数据节点（包括数据读取、处理和可视化节点）引入KNIME画布。复杂的数据处理和可视化任务通过Python脚本节点来完成，这需要编写Python脚本。然后根据分析目标将这些节点相互连接。这些节点可以根据数据应用需求进行合并，形成组件节点，作为工作流中视觉化元素的构建块。运行并调试工作流，直到所有节点信号灯都变为绿色。我们设计的工作流提供了一套功能，包括数据管理、空间分布、城市OD网络构建、文人轨迹可视化、文人 movement 动画、城市访问频率统计和空间网络分析。基于研究问题的具体需求以及KNIME Analytics平台提供的功能，为这项研究设计的工作流如图2所示。

该工作流具有四个主要功能：分析文人的目的地、分析文人经过地点之间的相关性、分析文人流动轨迹的空间特征以及分析文人流动轨迹的时空特征。工作流从‘Page1_read_data’开始进行数据导入，接着是数据管理预处理，标准化编码、验证数据类型并更新数据记录。处理后的数据随后流经三个平行的分析分支：
- 分支1：人口分析 – ‘Count people’ Python脚本执行人口级的统计分析，计算不同地区文人的分布情况，并将结果输出到组件节点‘Page2_people_count’进行人口可视化（结果用于数据应用）。
- 分支2：流动轨迹分析。通过两个Python节点依次处理，计算地点之间的空间关系（文人经过的地点），然后输入到组件节点‘Page3_official_OD’中进行轨迹交互式可视化和动态地图展示（结果见5.5节）。
- 分支3：城市连接性分析 – ‘Get_city_ODs’节点将个体移动汇总为城市级别的连接模式，生成用于‘Page4_city_OD’城市网络分析的城市间移动矩阵（结果见5.1节）。

我们的工作流通过三种集成机制确保了分析的可复制性：
- 完整的过程文档化：每个分析步骤都保存在带有嵌入元数据的工作流中，包括处理逻辑、参数设置和方法论依据。
- 版本控制集成：工作流支持通过版本跟踪进行协作开发（借助KNIME服务器的支持），使研究人员能够保持完整的变更历史记录并促进同行验证。
- 参数规范：所有分析选择，从数据处理参数到可视化设置，都在工作流结构中明确记录和保存。

4.2. 数据应用
这种基于工作流的方法通过消除传统的GIS使用障碍来普及空间分析。与传统需要专门培训的GIS软件不同，我们的框架使人文研究者能够通过简单的网页浏览器交互进行复杂的空间分析，无需安装软件或编程知识。工作流被上传到KNIME Server，自动转换为数据应用。通过KNIME Server Web Portal进行管理、浏览和使用，该数据应用包括地图、表格视图、直方图、图表视图和动画组件等数据可视化元素。除了动画组件外，所有其他可视化元素都提供了丰富的交互选项，如弹出窗口、缩放、平移、悬停、表格排序和图例交叉过滤等。应用程序的用户界面如图4所示。该应用程序主要在浏览器环境中运行，通过KNIME Server支持多用户操作。这一特性使来自不同背景的研究人员能够登录、访问数据应用并执行数据分析和交互式可视化任务。这种可访问性不需要安装KNIME或具备使用KNIME和编程的先前经验（不受特定硬件和软件的限制），从而显著提高了用户便利性并扩大了潜在用户群体。研究人员可以根据模板调整数据，并在同一页面上使用各种功能及其对应结果。

5. 结果
我们的基于工作流的框架通过中国文人案例研究成功展示了空间分析的普及化。主要的方法论成就包括：(1) 通过可执行工作流实现完全的分析可复制性；(2) 消除了人文研究者对GIS专业知识的依赖；(3) 通过基于浏览器的协作访问实现无需软件安装的多用户分析。该框架通过系统化的工作流处理了2140条流动记录，生成了通常需要专门GIS培训才能完成的交互式可视化和统计分析。

以下部分展示了验证该框架在历史空间分析中有效性的分析结果。

5.1. 文人的主要目的地
通过对文人频繁光顾的目的地进行全面分析，可以发现他们在地点选择上的明显偏好。利用精心策划的数据集和KNIME工作流中的后续数据处理，图5提供了这些文人选择的主要目的地的详细空间可视化。统计发现具有双重意义：首先，它们证实了关于元末明初文人主要目的地的现有知识，这些信息在前后现代文献和当代研究中都有记载。例如，数据显示苏州和松江等地是文人喜爱的目的地，这与当时学者的普遍认知一致。杨伟桢（公元1296–1370年）说：“张志成的官邸（位于苏州）现在是吴地区的中心，来自各地的客人络绎不绝，人数接近七千人”（Weizhen Citation2004）。曲友（公元1347–1433年）说：“张志成在中国东南部占有富裕的地区，并喜欢培养学者。那些在前元朝未能实现目标的人都纷纷追随他。他们享受着良好的官职、财富和荣誉”（You Citation2017）。许多现代研究文章也关注了这一地区外国文人的聚集。例如，崔志伟的《元末明初松江文人团体研究》提到，在元末明初有许多文人和学者聚集在松江，“江苏和浙江的文人占到了总数的四分之五以上，上述文学界的领军人物都来自这两个省份”（Zhiwei Citation2013）。统计数据及其可视化提供了关于元末明初文人流动模式和背后动机的深刻见解。首先，通过分析文人穿越各城市的频率，可以推断出这些地点的文化意义以及从当时文人的角度来看它们的优先级。数据和其地理表示突显了东南地区在元末明初作为文化中心的崛起。相反，尽管地理位置偏远，北方城市大都（今天的北京）仍保持着显著的地位，这归因于它作为元朝首都的角色。其次，从穿越频率来看，那个时期的首要城市中心包括苏州、南京、松江和北京。这种模式的形成与这些城市积累的政治、经济和文化资源、战争经历、城市地理位置以及实际控制者的文人政策有关。例如，苏州超越了元朝首都大都和明朝首都南京以及南方的重要城市杭州，成为元末明初文人最受欢迎的目的地，这与它的沿海位置、优越的自然条件、发展中的当地经济、战争期间的相对稳定以及实际控制者张志成的偏好等因素有关。另一方面，杭州和大都的衰落主要是由于战争。

5.2. 文人经过地点之间的联系
通过总结文人从一个地方到另一个地方的流动关系数据，可以绘制出文人经过地点之间的关系图（见图6）。在考察元末明初文人的主要目的地时，可以看出这些焦点地点通常与其他许多城市有着重要的联系。这一观察结果与该时期普遍的看法一致。然而，松江却是一个例外。松江表现出有限的城际联系，表明迁往松江的文人主要来自少数几个城市。离开松江后，他们大多返回这些特定地点。这种独特趋势可能归因于松江当时的政治地位。虽然大都（北京）成为元朝的政治核心，南京和苏州分别因朱元璋和张志成的影响而变得重要，但松江并未成为任何重要政权的中心。这种政治定位可能限制了松江对更广泛文人群体的吸引力。相反，它确保了迁往松江的文人不必因政治原因分散到其他地方。这种模式表明，大多数前往松江的文人可能是非官方学者，与当时的政治格局保持一定距离。

5.3. 文人流动轨迹的空间分布特征
图7展示了元末明初18位重要文人的流动情况。对元末明初文人跨省流动的分析表明，他们主要集中在东部地区，尤其是在东南沿海地区。南北迁移模式的数量显著多于东西方向的运动。这一趋势可以归因于几个因素：这些文学人物的出生地分布、社会资源的分配以及大运河的存在。值得注意的是，在这个时期，东南地区成为了文学人物的主要聚集地。根据《中国文学人物词典：辽、金、元卷》和《明代卷》的统计数据显示，共有575位文学人物在元末明初活跃，他们的出生地相对明确（Shaoji和Lian引用2006；Shiren引用2018）。这些人的省份分布详见表2。其中，404人（约占总数的70%）来自浙江、江苏和江西三个省份。现代人口流动研究表明，“省际流动表现出明显的‘距离效应’，相邻省份之间的流动强度更高”（Xiaomin引用2008）。这种效应在近代社会更为明显。浙江、江苏和江西三个省份都位于中国东南部，当地的文学人物主要因为‘距离效应’而在邻近省份之间流动。大量的文学人物和较高的流动能力是导致文学人物流动轨迹集中在东南沿海地区的两个重要原因。图7展示了文人移动轨迹的可视化。

元末明初重要的政治中心、经济中心和文化中心都位于大陆的东部地区，这也影响了当时文学人物省际流动的空间特征。“在人类发展的早期阶段，距离是影响人们流动行为的最重要因素之一。由于经济发展水平低下和交通不便，人们通常倾向于短距离移动。即使是长距离流动，也主要集中在较大的工商业中心城市”（Ji引用2009）。在元末明初，文学人物的流动不仅仅是为了追求经济利益，他们还受到文化和政治中心的吸引，寻求知识、认可和影响力。当时的国家政治中心是元朝的首都大都和明朝早期的南京。与此同时，苏州、松江、杭州和吴州等主要的经济和文化枢纽战略性地位于东部地区。因此，来自中部和西部的文学人物倾向于向东迁移，而南部的人则向北部迁移。此外，文学人物在前往省外特定目的地时，往往会根据不同地区的自然和文化景观来规划他们的旅行路线。例如，陈耆（公元1311-1370年）向北旅行时的路线是“登上松山和华山，经过秦汉时期的古都，寻找圣人的遗风。从郑和郭出发，经过孟津渡过黄河，经过河南和磁郡，到达燕赵地区与季叶会面。饭还没做好，我和季叶就过了聚勇关，经过云中，渡过滦河，最终到达上都”（Chen引用2009）。为了扩大旅行范围，陈耆从南方出发时，特意放弃了更方便更快捷的京杭大运河，选择绕道向北。他的旅行路线穿越了中国北部的西部、中部和北部地区，最终穿过了长城，到达草原地区。文学人物向南北流动的特点也导致了一定数量的旅行者出现在中部地区。

5.4. 学者轨迹模式：与政治权力的关联
本研究全面考察了18位学者的生活轨迹，重点关注他们在元末明初的旅行细节和模式，并识别影响这些移动的潜在因素。虽然每位学者的生活历程都有其独特的复杂性，导致个体化的旅行模式，但本文的篇幅限制要求采用更为简洁的方法。详细的分析可能会让读者接触到大量的具体特征，从而掩盖了总体趋势。因此，我们将这些学者分为两大类，依据他们的行为和与当时政治权力的关系进行划分。
第一类是那些与政治权力保持密切关联的学者，这影响了他们的流动性（图8）。在元朝向明朝过渡期间，和平与战争时期交替出现，最终政治控制权集中在朱元璋及其同僚手中。尽管政治局势动荡，许多学者仍被迫前往各种中心寻求教育、官职和经济利益。这些政治权力中心往往是文化和经济的繁荣中心，无论哪个朝代执政，都是学者们的主要目的地。到达这些中心后，学者的轨迹因具体情况而异。例如，被任命为官员的人通常会进行长途旅行以履行职责，而没有官职的人则一般会回到家乡（图8）。
与政治权力密切关联的学者的旅行跨越了元末、元明过渡期和明初时期。然而，受政治权力影响的他们倾向于长途旅行。例如，南方著名的学者傅若金、刘骥、魏苏等人，在元末时期前往大都（北京）寻求官职。根据不同情况，他们后来由于担任官职、执行皇帝命令或缺乏官职而返回南方。尽管朝代更迭，接近政治权力和展示才能的机会仍然是他们旅行的主要动机。
第二类是与政治机构保持距离的学者，因此活动范围较小（图9）。虽然退休到乡村的理想吸引了许多学者，但只有少数人真正实现了这一点。即使在元末明初动荡的时期，大多数学者仍在寻找展示才能和实现抱负的机会。选择乡村生活的人通常有其他方式来保障自己和家庭的财务稳定。例如，陆狄、高 queries 和 Tao Zongyi 拥有稳定的家族企业，郑元友和张瑜通过教学维持生计。这些人并没有完全远离政治；然而，他们很少利用政治关系来获取额外资源。这也是他们旅行范围较小的主要原因（图9）。
与政治权力相对疏远的学者的轨迹也受到政治之外的因素影响。休闲旅行或观光是另一个动机，尽管在元末明初时期的意义有限。对大多数学者来说，观光只是他们主要实用目标的次要活动。例如，高奇的诗作表达了他对家乡和家人的深深怀念。

5.5. 文学人物流动性轨迹的空间和时间特征分析
不同时代的文人流动性揭示了社会趋势（图10）。例如，在从元朝（1271-1368年）到明朝（1368-1644年）的动荡过渡期间，从1351年开始的战争到1368年朱元璋在南京建立政权，许多文人的活动受到限制。到1355年战争中期，许多人被限制在东南沿海地区，像魏苏这样的著名人物也被限制在附近地区（图10）。
相比之下，在相对稳定的时期，文人的活动范围更为广泛。1345年虽然预示着不稳定性的增加，但旅行模式更为分散。同样，到1370年和平恢复后，文人有了更广泛的旅行机会。
研究文人的生活和地理轨迹对于更深入理解他们的作品和思想至关重要。图11动态展示了刘骥的生活轨迹。刘骥出生于1311年，他的旅行轨迹反映了他的忠诚度的变化。在元朝时期，他的旅行范围较广；但在1360年与朱元璋结盟后，他的活动主要限于东南地区。这种地理轨迹的变化表明了生活经历的变化，可能影响了他的文学创作和观点（图11）。

6. 讨论
我们利用基于KNIME的工作流程方法框架，成功展示了数字人文研究中空间分析的民主化。这种方法不仅将复杂的空间流动性数据转化为图表、地图等易于理解的视觉形式，还通过便捷的分析程序揭示了新的解释潜力。这使得研究人员能够更深入地探讨空间流动性特征，促进对这一人文学科独特方面的系统性理解，同时消除了GIS分析的传统技术障碍。
尽管像Voyant（Sampsel引用2018）、Gephi（Bastian, Heymann, 和 Jacomy引用2009）和NVivo（Dhakal引用2022）这样的成熟工具使得数字人文分析更加容易获得，但它们在可重复性和空间分析方面提供的支持有限。我们基于KNIME的方法通过提供透明且完全可重复的工作流程来补充这些工具，该流程整合了文本处理、消歧义处理、地理编码和空间可视化。Voyant和AntConc（Anthony引用2005）在语料库语言学方面表现出色，而Gephi则提供了强大的网络可视化功能；但这些工具通常作为孤立的“方法论孤岛”运作。依赖这些工具的研究人员往往需要分别进行数据清洗（在电子表格中）、文本处理（在AntConc中），然后手动将结果导出到Gephi中。这种碎片化导致了“来源空白”，即在软件切换之间数据转换的逻辑丢失，从而影响可重复性。相比之下，基于KNIME的方法通过在一个自文档化的环境中统一数据导入、文本消歧义处理、空间坐标匹配和可视化，提供了关键优势。这种独特的视角使研究人员能够审核和重现从原始文本到地图的每个分析决策。
此外，基于工作流程的空间分析方法不仅限于文人空间流动领域，它还促进了与地理学、历史学和文化研究等其他学术领域的跨学科合作。这种跨学科协同不仅促进了知识的共享和交叉融合，还推动了关于不同历史背景下的空间流动性的多维度研究的发展。通过普及空间分析工具的使用权，我们扩大了复杂分析方法的覆盖范围，提高了可访问性和合作潜力。
尽管取得了这些成就，这项研究的学术意义远不止于将工作流程技术应用于空间流动性研究。本研究设计的方法论框架在克服阻碍空间人文学科深入探索的技术障碍方面发挥了关键作用。尽管空间是人类生活和社会发展的重要组成部分，但在人文学科研究中，它往往被时间维度所掩盖。这种偏见主要归因于两个因素：历史研究中宏大叙事理论的主导地位以及空间人文学科领域缺乏便捷的研究工具。然而，理解空间流动性的影响对于从空间角度探索哲学、文学、历史和人类学的新的维度至关重要。可执行工作流方法的出现为克服这些限制以及普及复杂的分析能力提供了一个可行的解决方案。传统的人文学科研究可能更侧重于时间维度，但仍然产生了包含宝贵空间元素的研究成果。这一点在前现代中国文学研究中尤为明显，学者们编纂了大量记录文人生平经历的编年史和传记作品，从而集中了相关的空间信息。本研究开发的工作流框架对于解决数字人文学科研究中的可访问性挑战具有重要意义。它为普及复杂的分析工具提供了一个模型，进而有助于降低使用这些工具的学习难度，提高其可用性，并促进更高效的协作研究实践。

7. 结论

本研究展示了基于工作流的方法论框架在普及数字人文学科中复杂空间分析方面的巨大潜力。通过分析前现代中国文人的迁移模式，我们发现可执行的、易于调用的工作流整合对于复杂的空间流动性研究特别有效。利用开源平台的方法，该研究成功克服了此前阻碍人文学科学者进行全面空间分析的技术障碍。这种方法不仅促进了对人文学科研究的更深入、更细致的理解，还推动了向更加系统化和协作化研究方式的转变。基于工作流的框架将复杂的流动性数据转化为易于使用的分析程序，从而在提升学术理解的同时，消除了对传统GIS专业知识的依赖，促进了跨学科合作。这种方法标志着数字人文学科方法论的重大进步，使研究人员能够在传统的时间分析基础上融入关键的空间维度。在分析文人迁移模式时成功实施可执行工作流，展示了普及化分析工具在推进人文学科研究方面的深远潜力。该框架建立了可复制、可访问的空间分析方法，同时保持了学术验证所需的分析严谨性。这一案例研究为人文学科领域提供了有价值的方法论贡献，并为未来的空间流动性研究建立了一个可复制的框架。基于工作流的方法表明，可以系统地消除技术障碍，而不会牺牲分析的复杂性，倡导更加包容性和方法论严谨的人文学科研究方法。这种方法为数字人文学科中的协作式、可复制的空间分析开辟了新的可能性，有可能改变人文学科研究者使用地理空间研究的方式，并促进空间人文学科研究的普及化。