2025年大学《数字人文》专业题库- 数字人文专业的学术竞赛

2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文专业的学术竞赛考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、简述数字人文的核心理念及其与传统人文学科研究的主要区别。二、数字文本分析在文学研究中有哪些具体应用？请列举至少三种，并简要说明每种应用的基本思路。三、描述一下使用网络分析工具（如Gephi或NodeXL）研究在线社群结构的基本步骤。在分析社群时，你通常关注哪些关键指标？四、数据可视化在历史研究中扮演着重要角色。请举例说明一种历史研究中可能使用的数据可视化方法，并解释其能够提供哪些独特的见解。五、某大学数字人文研究中心计划举办一场以“数字技术与地方记忆”为主题的学术竞赛，鼓励学生利用数字方法挖掘、整理和呈现地方历史资料。请设计一个简要的竞赛方案框架，包括赛题方向建议、主要评审标准和成果形式要求。六、在数字人文项目中，数据伦理问题日益突出。请列举至少三项数字人文研究过程中需要关注的数据伦理问题，并分别说明应对这些问题的基本原则。七、假设你需要为一个大型古籍数字化项目设计一个元数据方案。请说明在设计元数据时需要考虑的关键要素，并解释选择特定元数据元素的重要性。八、论述数字人文对人文社会科学研究的范式产生了哪些影响。结合具体实例，说明数字方法如何促使研究者提出新的问题或采用新的研究视角。九、描述一下使用Python进行基本文本分析（例如，分词、词频统计、关键词提取）的一般流程。假设你手头有一篇较长的研究论文，你将如何利用这些技术初步了解论文的核心内容？十、如果一个数字人文项目需要整合来自不同来源的结构化和非结构化数据（如数据库记录、社交媒体文本、访谈录音），你会采取哪些步骤来确保数据的质量和互操作性？请阐述数据清洗和数据融合在其中的作用。试卷答案一、答案：数字人文的核心理念是将数字技术、计算方法和人文研究的传统相结合，以研究人文领域的问题。其与传统人文学科研究的主要区别在于：1）更加注重数据的收集、处理和分析，利用计算方法进行大规模、系统性的研究；2）强调跨学科合作，常与计算机科学、数据科学等领域紧密结合；3）研究成果的呈现形式更多样化，包括数据可视化、网络平台、交互式应用等，强调可访问性和共享性；4）研究过程中对技术工具的应用更为依赖，要求研究者具备一定的数字素养和技术能力。解析思路：本题考查对数字人文基本概念和特征的掌握。解析需首先清晰界定数字人文的定义和核心理念，然后通过与传统人文学科在研究方法、学科交叉、成果形式、技术依赖等方面的对比，突出其区别和特点。二、答案：数字文本分析在文学研究中的具体应用包括：1）作者风格分析：通过计算语言学方法（如词频分布、句法结构分析）量化比较不同作家或同一作家不同时期作品的风格差异；2）主题与情感分析：利用文本挖掘技术（如TF-IDF、情感词典）自动识别文本中的关键主题和情感倾向，揭示作品的中心思想和作者态度；3）文献关系研究：通过计算共现、引用网络等方法，分析不同文献之间的influence和演变关系，构建知识图谱；4）读者接受研究：分析读者评论、社交媒体讨论等文本数据，了解不同读者群体对作品的理解和反应。解析思路：本题要求列举并说明数字文本分析在文学研究中的应用。解析需列举至少三种具体应用场景，并对每种应用的基本思路进行简要说明，解释其如何利用数字方法解决文学研究中的具体问题。三、答案：使用网络分析工具研究在线社群结构的基本步骤通常包括：1）数据收集：通过网络爬虫或API获取社群成员间的交互数据（如帖子回复、点赞、关注关系）；2）数据预处理：清洗数据，构建节点（代表成员或内容）和边（代表交互关系）的邻接矩阵或边列表；3）导入分析工具：将处理好的数据导入Gephi或NodeXL等网络分析软件；4）网络构建与可视化：根据数据生成网络图，初步观察社群的结构特征；5）参数计算与解释：计算关键网络指标（如度中心性、紧密性、社群划分等），识别核心成员、社群边界，解释网络结构所反映的社群特征；6）结果解读：结合社群背景知识，分析网络结构对社群组织、信息传播等方面的影响。解析思路：本题考查网络分析的基本流程和指标。解析需按逻辑顺序描述使用网络分析工具研究社群结构的完整过程，从数据获取到结果解读，并明确指出在网络分析中通常关注的关键指标及其意义。四、答案：一种历史研究中可能使用的数据可视化方法是地理信息可视化（GIS可视化）。例如，通过GIS技术将历史地图数字化，并结合人口普查数据、考古发掘点数据、事件记录等，在地理空间上直观展示历史时期的人口分布变迁、经济活动空间格局、军事冲突路线、文化传播路径等。这种可视化方法能够提供独特的见解，如揭示隐藏的空间关联和模式，直观展现历史事件的地域背景和影响范围，帮助研究者从空间维度理解历史进程，发现传统文本分析难以察觉的地理特征。解析思路：本题要求举例说明历史研究中的数据可视化方法及其价值。解析需选择一种具体的可视化方法（如GIS），提供一个应用实例，并重点解释该方法如何通过可视化手段揭示历史信息中的空间维度和关联，提供传统方法难以获得的独特见解。五、答案：简要的竞赛方案框架：1）赛题方向建议：围绕“数字技术与地方记忆”展开，可细分为：a)利用数字方法（如地理信息系统、网络分析、声音档案数字化）可视化呈现地方历史地理变迁、口述史记忆空间、地方文化传承网络等；b)对地方特色文献、实物影像资料进行数字化处理和知识化组织，构建地方数字档案库；c)设计交互式数字叙事项目，讲述地方历史人物故事或重大事件。2）主要评审标准：a)研究选题的创新性与意义；b)数字方法应用的恰当性与技术实现水平；c)数据处理与分析的严谨性；d)成果呈现的创意性与用户体验；e)项目报告/文档的逻辑性与学术规范性；f)项目对地方记忆保护、传承或传播的实际价值或潜力。3）成果形式要求：提交包含研究报告/论文、数字成果（如网站、交互地图、数据集、可视化作品等）和项目演示文稿。鼓励团队合作，提交视频演示或现场展示。解析思路：本题要求设计一个竞赛方案框架。解析需包含赛题方向的具体建议、明确的评审标准（涵盖内容、技术、形式、价值等多个维度）以及清晰的项目成果形式要求，体现对竞赛组织要素的全面考虑。六、答案：数字人文研究过程中需要关注的数据伦理问题包括：1）数据隐私保护：在收集、存储和使用个人信息（如访谈录音、社交媒体数据、个人信息档案）时，必须尊重个体隐私权，获取合法授权，进行匿名化或去标识化处理；2）数据所有权与知识产权：明确数字化的原始资料所有权、数字衍生品的版权归属，尊重知识创作者的权益；3）算法偏见与公平性：警惕算法设计和执行中可能存在的偏见，确保分析结果不因数据选择或算法模型而歧视特定群体；4）数据安全与保密：采取有效措施保护数据不被未授权访问、泄露或滥用，特别是涉及敏感信息的数据；5）数据获取的伦理合规：确保数据来源合法合规，尊重文化持有者的权利，避免文化挪用。解析思路：本题要求列举并说明数字人文研究中的数据伦理问题。解析需至少列举三项具体问题，并分别阐述其内涵，同时说明针对每个问题应遵循的基本原则（如合法授权、匿名化、公平性、安全保护、合规获取等）。七、答案：设计古籍数字化项目的元数据方案时需要考虑的关键要素包括：1）描述性元数据：涵盖古籍的基本信息，如题名、责任者（作者、抄录者等）、版本、出版信息（如有）、年代、语种、载体形态、尺寸、页数、内容概述、主题词等；2）结构元数据：描述古籍的内部结构，如篇章、卷次、图录、表格等；3）管理元数据：记录数字化过程的关键信息，如数字化单位、负责人、起止日期、使用的设备软件、数字化格式、质量检查信息等；4）技术元数据：说明数字对象的存储格式、分辨率、色彩深度、文件大小等技术参数；5）关联元数据：链接相关资源，如相关研究文献、原始馆藏信息、其他数字化版本等。选择特定元数据元素的重要性在于：确保数字化成果的准确性、完整性、可理解性和可检索性，方便用户查找、识别、评估和使用古籍资源，同时也为长期保存和管理提供必要的信息支持。解析思路：本题考查元数据设计的关键要素及其重要性。解析需首先列出设计古籍元数据时需要考虑的主要类别（描述性、结构、管理、技术、关联），然后解释每个类别的具体内容，最后强调选择恰当元数据元素对于提升资源质量、可用性和管理效率的核心价值。八、答案：数字人文对人文社会科学研究的范式产生了多方面影响：1）促使研究方法更加多元化，将计算、定量方法与传统的质性研究方法相结合，拓展了研究手段；2）推动了跨学科研究的深入发展，打破了传统学科壁垒，催生了新的研究领域和交叉学科；3）改变了研究数据的性质和来源，使得大规模、复杂数据成为研究对象，要求研究者具备数据素养；4）影响了研究过程，强调数据驱动的探索、迭代式的研究设计和开放共享的研究实践；5）改变了研究成果的呈现与传播方式，促进了知识可视化、交互式平台和开放获取的发展，增强了研究的可及性和社会影响力；6）引发了关于研究主体、知识生产方式、学术伦理等根本问题的反思。例如，文本挖掘技术使研究者能够分析海量的文学文本，发现传统阅读难以察觉的叙事模式或主题演变；GIS技术帮助历史学家在空间维度上重构城市变迁或人口流动史；网络分析为社会科学研究社会网络结构和信息传播提供了新工具。解析思路：本题要求论述数字人文对研究范式的影响。解析需从研究方法、跨学科、数据、过程、呈现传播、理论反思等多个维度进行阐述，并结合具体实例说明数字方法如何改变传统的人文学科研究方式，带来新的研究问题和视角。九、答案：使用Python进行基本文本分析的一般流程：1）导入数据：将文本文件读取为字符串或分词后存储为列表/数组；2）文本预处理：清洗文本，如去除标点符号、数字、停用词（如“的”、“是”、“a”等），进行分词（中文需使用jieba等库，英文按空格或标点分割），进行词干提取或词形还原（使用NLTK、spaCy等库）；3）特征提取：根据分析需求，计算文本特征，如词频（使用collections.Counter或手动统计）、TF-IDF值、N-grams；4）数据分析/建模：根据任务，进行统计检验、主题模型（如LDA）、情感分析、命名实体识别等；5）结果输出/可视化：将分析结果打印输出或使用Matplotlib、Seaborn等库进行可视化展示。假设手头有一篇长论文，可先使用Python进行分词和词频统计，筛选出高频词和关键词，再通过TF-IDF等方法提取核心主题词，初步把握论文的研究重点和关注领域。解析思路：本题考查Python在文本分析中的基本应用流程。解析需按步骤描述从数据导入到结果输出的完整过程，涉及预处理、特征提取、分析和可视化等关键环节。同时结合具体实例（分析论文），说明如何运用这些技术初步了解文本核心内容。十、答案：如果一个数字人文项目需要整合来自不同来源的结构化和非结构化数据，我将采取以下步骤确保数据质量与互操作性：1）明确项目需求和数据目标：清晰定义需要整合哪些数据、期望达到什么样的分析效果；2）数据探查与评估：分别检查各来源数据的格式、范围、质量（存在缺失、错误、不一致等问题），了解数据特征；3）数据清洗：针对各数据源进行清洗，处理缺失值（删除或填充）、纠正错误、统一格式（如日期、单位）、去除重复记录；4）数据转换与标准化：将不同格式的数据（如CSV、JSON、XML、数据库表、文本文件）转换为统一或兼容的格式（如CSV、Parquet），对文本数据进行标准化（如统一编码、大小写）；5）数据对齐与关联：识别不同数据源中可关联的字段（如人名、地名、时间、机构名），使用实体链接、模糊匹配等技术建立跨数据源的连接；6）数据融合：将清洗、转换、对齐后的数据按照分析需求进行合并（如通