2024年1月，Angela Gibson正式出任美国现代语言学会运营战略高级总监一职。我们借此机会与她深入对谈，探讨她对MLA国际书目数据库（MLA International Bibliography）的见解及其在推动学术研究中的关键作用。下文将呈现她履职一年来的思考与对未来发展的展望。
请谈谈您在语言文学领域的背景以及您加入MLA的经历。
我拥有罗切斯特大学（University of Rochester）的中古英语博士学位。在加入MLA之前，我曾在大学教授写作与文学相关课程，参与了一项由国家人文基金会资助的项目，负责编纂和出版课堂教学中不易获取的中世纪文本，甚至曾在一家STEM期刊的编辑部短暂工作过。我在MLA的职业生涯始于手稿编辑，后来逐步负责监督出版项目的编辑、运营及业务板块。
语言文学研究者培养的能力为何在当下至关重要？
研究离不开对人类语言的解读，而这正是语言文学学者所受训练的核心。让我用一个实例来说明这种专业能力的重要性：我曾与一家大型科技公司的代表参加了一场关于生成式人工智能的会议。其间他提到，公司开发团队的核心目标只有一个：让用户使用他们创造的产品。仅此而已。而接下来他的话令人深思：这些开发者毫无动力去让用户了解信息的来源——它来自哪个文本版本、由何种实体赞助、创作者是谁，甚至无法区分内容是由人还是机器生成。
然而，这些问题恰恰是语言文学学者被训练去关注和重视的。那位代表坦言，我们的使命正是“推动”这些产品的创造者与使用者——去在乎这些议题，理解它们的重要性。因为除此之外，无人会承担这份责任。
当然，人类在研究过程中的参与首先体现在学者撰写论文的环节。尽管STEM领域的研究者正在探讨自动化文献综述的可能性，但在语言文学领域，这种自动化毫无意义：文字本身就是需要解读的数据。因此，在构建MLA国际书目数据库这样的学术资源时，人类的参与同样关键。事实上，MLA数据库拥有数十位受过专业训练的学者，他们持续评估入库材料，其中包括来自各领域的书目专家与研究员项目成员。这意味着，当一位新手或资深学者在此检索文献时，所有内容都已通过学科相关性的严格筛选。
学生研究者面临的最大挑战是什么？MLA国际书目全文数据库如何帮助他们应对这些挑战？
对于包括学生在内的大多数研究者而言，如何腾出时间进行研究始终是个难题。我们精心策划的全文馆藏能够简化学生的文献发现过程，让他们能将更多时间投入深度分析。
此外，我常听到学生反映需要研究方法的指导。为此，MLA国际书目数据库专门开设了免费在线课程，帮助学生掌握基础研究技能（点此链接）。对于学生而言，在一个经过专业筛选、明确由人类学者创建的资源环境中学习和实践研究方法至关重要——这既不同于互联网的"野蛮生长"，更区别于那些通过预测算法拼凑文本、甚至虚构文献来源的生成式人工智能工具。后者提供的词汇往往缺乏人类的思想意图。
MLA还针对学生研究者出版了两本指导手册：《MLA文学本科研究指南》（The MLA Guide to Undergraduate Research in Literature）与《MLA数字素养指南》（The MLA Guide to Digital Literacy）。这两本书均以MLA国际书目数据库（及其他资源）的应用实例，系统展示如何培养有效的研究能力。
您能详细说明美国现代语言学会（MLA）在支持语言和文学研究方面的作用吗？
除了上文提及的学生指导资源外，我们还从以下多方面推动该领域的研究：
- 主办领域权威期刊《美国现代语言学会会刊》（PMLA）；
- 组织年度学术会议，涵盖超过600场语言文学相关专题研讨；
- 出版语言文学教学专著，并通过《MLA手册》（MLA Handbook）提供文献评估与引用规范指导；
- 设立多项研究资助与学术奖项；
- 依托英语系学会及语言系学会，支持语言文学（乃至更广泛人文学科）学术项目负责人的专业发展。
总体而言，MLA的资源体系覆盖从中学生、研究生、教师、图书馆员到学术项目负责人及学院院长的广泛群体。其中，MLA国际书目数据库作为我们覆盖范围最广的资源，服务于全球众多机构，因而处于所有工作的核心位置。可以说，使用并订阅MLA国际书目数据库，实质上是支持了一个庞大而多元的人文学科生态体系。
您是否认为MLA国际书目数据库中有哪些未被充分利用但对研究者特别有益的功能？
MLA主题词表堪称一座学术宝库（事实上，“thesaurus”一词本就源自希腊语中的“宝藏”），值得研究者更广泛地应用。通过浏览“主题”标签页，研究者能够发掘出相互关联的主题词、人名与作品名称组成的知识网络。该词表不仅包含索引人员用以按主题组织文献的分类体系，更提供了经过严格规范的专业术语表，能精准引导研究者发现对其工作极具价值的文献资源。
另一项未被充分利用的工具是MLA期刊目录（MLA Directory of Periodicals）——这是MLAIB订阅用户专享的在线数据库。该资源详尽收录了超过25,000种期刊与丛书系列的信息，包括投稿要求、发行量、同行评审政策、联系方式等。学者可借此一站式寻找成果发表渠道，图书馆员也可用它来甄选值得纳入馆藏的期刊。
此外，有两项功能始终深受学者青睐：其一是按出版日期和期刊名称筛选文献，便于及时追踪领域最新研究动态；其二是由专业索引员撰写的注释说明。这些注释常能为文献提供重要背景信息，例如指明某篇论文是为回应早期研究而作，帮助研究者快速把握学术对话脉络。
展望未来，您关注语言文学研究领域的哪些趋势？MLA将如何适应这些变化以提供支持？
当我们从宏观视角思考研究趋势时，语言文学研究始终与更广阔的学术生态紧密相连。正如开放获取模式的发展轨迹所示，STEM领域形成的学术范式往往会影响人文学科，但有时会产生"水土不服"的现象。目前我重点关注同行评审与人工智能这两大议题——它们既相互关联又各有特性。
STEM领域面临的同行评审"规模化"难题，在人文学科中并不存在（至少程度截然不同）。任何针对同行评审的变革构想——更不必说围绕STEM形成的产业为此开发的工具——都可能不适用于人文学科。回顾之前关于"人类参与"的讨论，在语言文学这类以文本解读为核心的领域，将人工智能引入同行评审尤其需要审慎对待。
因此我们正在着手：第一，建立针对语言文学领域的同行评审效能评估体系，特别关注如何减少偏见、提升多样性与包容性；第二，开发配套的培训资源与支持系统；第三，明确界定并阐述同行评审的学术价值。在这方面，EBSCO新版界面能够标注"经同行评审"来源的功能创新具有重要意义，必将为研究者提供有效助力。
在生成式人工智能领域，这项技术显然将为研究者带来新型工具（EBSCO已在积极尝试开发）。我认为核心挑战在于：如何甄别研究者真正需要的工具，哪些工具能真正辅助人类决策过程，以及哪些工具有助于我们追溯信息来源、厘清人机协作边界。我们期待与EBSCO在此领域展开深度合作。