天映泠然月

　　之前還是小碩一時，在某一堂較年輕的教授的課上，我們不太敢發表意見。

　　其中八成有文學粉絲都很內向的藉口在作祟，我們最怕的不是發言或講錯話，而是講出來的東西，讓老師覺得很無聊。

　　這就像你在家庭聚會上，有位同輩的瀟灑大哥，事業小有成就，見識比你廣闊，卻不像長輩那樣倚老賣老。你感覺自己能跟他聊很多東西，然後⋯⋯你交出了一篇論文給他看，他作為課堂老師不得不看，看了之後卻發現，你的論點跟結論都超級無趣⋯⋯

　　這恐怕，比你狗啃似的參差論文格式，還更有打擊力道吧？

　　但研究者的標準，恐怕比你想像的還要簡單。

　　科學方法，是先行假設後，以實驗或資料來驗證假說，然後反思假設的正確性，最後你就能做出更貼近事實的結論。這是人類在千年各式各樣的研究下，最能「找出最貼近真理的結論」的方法——科學方法只能貼近真理，無法呈現真理這種人類捉摸不透的東西，所以這種方法也會讓許多人感到不悅地說「客觀資料就應該是客觀、至高無上的理性真理」，但是科學方法就算是「半吊子」的真理透鏡，也是我們人類所擁有的工具中，最能看透世間萬物的選項了。

　　假說，驗證，結論。這個研究程序在理工科裡，是至高無上的標準。

　　換言之，你不能將自己的常識、想法，凌駕於實驗驗證的結果。

　　但是，文科就沒能如此清晰區分「實驗的方法」以及「研究者的論述」。譬如文學評析勢必會參雜評論者大量的個人意見與經驗，而較客觀者如文學史，雖然會考量到物質、社會、政治等——相較客觀的——外在因素，但它仍立基於文學評論的趨勢、脈絡性總結；換句話說，他依舊會有「評論」此種材料的主觀性，還會有「史論」這種論述的主觀意見。

　　即便如此，我們對任何的研究都有相似的標準：我所理解的文學研究，確實與科學方法不同，是針對「論述」劃定標準。

　　你想討論什麼東西，就討論什麼東西，但假如你研究後發現你個人的主觀興趣其實是在「研究範圍」外⋯⋯那你就不應在論述中，多扯些與學科、研究主題無關的題外話。

　　如，我們若想討論，台灣奇幻類型是如何發展，不論我們有多想抱怨台灣市場有多畸形，都不能討論這種畸形的市場本質為何、構成原因為何——我們只能討論台灣奇幻如何發展。

　　又如，前些日子，我老爸去幫人口考，回家時高血壓衝腦高談闊論，說你一個操作原來寫碩士論文，研究到最後，勢必發現這個研究的致命點是你或你的學科都無法解決的問題⋯⋯那你幹嘛追求這種論點？幹嘛假設大家都知道的致命之處並不存在？

　　「有問題」的現實，不是能讓研究者有更廣、更深的領域，可以繼續鑽研嗎？

　　這種概念，也適用於文科：在文學評論中「寫得爛」的作品，往往會比「寫得好」更難評論，因為你不只必須能判定「爛作品」，還要能判定「好作品的標準」以及「設定標準的人」是如何構成。此外，你必須看出「這篇糞作，原本是想寫成什麼樣的神作」，並清楚梳理「糞作」與「神作」之間的距離。

　　若要以論文形式來談糞作評論，你就不得不討論為何糞作所用的技術、概念、人物等等創作面向無法進入「認定神作的圈子」的視野；若是文學教育問題，那麼問題在哪裡？該怎麼解決？如果是圈子的問題，那該怎麼解決？如果是類型內部的發展問題，可能如何解決社群問題呢？

　　以台灣文學的研究來說，老師們八成都會問口考考生：你研究了這麼多東西，那麼你能跟我解釋這篇文學研究，會如何跟「台灣的文學史」互動嗎？大家都知道這是台灣人作者，以台灣文化材料，寫給台灣讀者看的作品，但這對現當代文學史的發展，有何影響？

　　假使沒有影響⋯⋯那你真的是在做台文研究？

　　從理工來看，論述文章必須指向的核心不會是文學史的這種史論，而是模型、機器、演算法——如果這個程式可以用隨意挑選的數據，跑出符合標準值的成果，那這就會成為本篇論文的主要貢獻。

　　強者我同學浩淳，他則會說：「這就是你的研究貢獻，是你論文的亮點」。

　　我想的卻更為直接：「這就是研究者的標準，這樣做研究，才不會讓他人感到無趣。」

　　如果你的文章落到標準以下，老師看完你的大作以後，會仰天長嘆，內心呢喃道：「幹，我為什麼必須看這麼無聊、完全沒講出重點的文章啊？」

寫於１２０２３０９２２

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