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| Historical Studies of Translation: From Paratexts to Metadata |
| Geng Qiang, Chen Qiumeng, Qiu Siyi |
| Institute of Language Sciences, Shanghai International Studies University, Shanghai 201620, China |
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Abstract Translation history, which is a branch of history, commonly employs qualitative methods for in-depth, contextual analysis of a limited set of historical texts and archives. This typically results in a somewhat flat interpretation of textual information, which is heavily reliant on the researcher’s ability to establish semantic links. The advent of historical big data presents significant challenges to this traditional paradigm, both epistemologically and methodologically. Digital historiography enables “distant reading” techniques that disrupt the humanities and social sciences’ traditional focus on contextual specificity. Leveraging big data tools can uncover latent semantic patterns and historical development trends that are not readily apparent through conventional qualitative methods. This shift offers a valuable complement to traditional approaches by revealing new insights gained from distant reading of extensive datasets.A key limitation in applying big data to translation history research lies in the absence of specialized datasets. To overcome these limitations, the concept of metadata provides a promising new paradigm. Epistemologically, metadata allow researchers to expand analysis beyond small-scale case studies by treating paratexts around translations as data points within a larger dataset. As such, this shift facilitates a broader and more comprehensive examination of translation history. Methodologically, tools like R language enable the transformation of flat paratexts into multidimensional, structured metadata, thereby enhancing the scope of analysis and opening up new possibilities for research.In a practical application in this vein, over 1,000 translations of literatures from other countries than China especially published in series between 1978 and 1989 were collected and organized into a dataset with 44 distinct fields. Analysis using R language reveals that the majority of translations came from Britain, America, and France, while Russian literature continued to be a major focus. There is a noticeable trend towards the popularization of classic works, and despite the diverse range of translation forms and a vast translator community, only a small proportion of translators are highly active. Additionally, the overall volume of translation activity began to decline after 1987. Further research reveals a theoretical value for the metadata approach which provides important insights into retranslation studies. It helps identify previously overlooked participants in the translation process and clarifies the relationships between translators and their patronages.This R language-based analysis enhances the understanding of translation micro-contexts and reveals long-term historical trends. Overall, the integration of metadata into translation history research signals the beginning of a new era characterized by big data methodologies. This approach not only deepens the study of translation paratexts but also supports the development of robust data infrastructure and offers novel methodologies for interdisciplinary studies.
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Received: 22 July 2024
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2025, Vol. 55 
