2025年大学《数字人文》专业题库- 数字人文技术的革新与挑战

2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文技术的革新与挑战考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每小题2分，共10分。下列每小题选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确选项的代表字母填写在答题卡相应位置。）1.下列哪一项不属于数字人文研究的技术手段？A.自然语言处理B.数据挖掘C.知识图谱构建D.传统文献考据方法2.数字人文区别于传统人文学科的核心理念是？A.强调定量分析B.注重技术工具的应用C.跨学科研究方法的融合D.以计算机科学为主要研究范式3.“数据化”在数字人文研究中主要指？A.将文本转换为二进制代码B.将人文现象转化为可计算的数据C.使用数据库管理系统进行数据存储D.应用大数据分析技术进行预测4.下列哪一项是数字人文研究中常见的“数据孤岛”现象？A.不同机构共享数字人文资源B.同一机构内部不同项目数据无法互通C.数字人文数据与实体文物数据的高度融合D.开放获取的数字人文资源被广泛利用5.数字人文研究引发的伦理问题中，最核心的是？A.数据隐私保护B.技术鸿沟加剧C.知识产权归属D.人工智能算法偏见二、填空题（每空2分，共10分。请将答案填写在答题卡相应位置。）6.数字人文研究的核心方法论之一是__________，它强调将人文研究问题转化为可计算的问题。7.在数字人文领域，__________是一种常用的文本分析方法，通过计算词语共现频率来揭示文本主题和语义关系。8.数据可视化在数字人文研究中的作用是__________，它将复杂的数据以图形化的方式呈现，便于研究者理解和分析。9.数字人文研究对图书馆和档案馆提出了__________的要求，即如何有效地管理和利用日益增长的数字资源。10.人工智能技术在数字人文领域的应用，例如__________，为人文研究带来了新的可能性。三、简答题（每小题8分，共30分。请将答案填写在答题卡相应位置。）11.简述数字人文兴起的技术背景和社会背景。12.举例说明数字人文在历史研究中的一个具体应用案例，并简述其采用的技术方法。13.数字人文研究如何促进人文学科的跨学科交流与合作？四、论述题（30分。请将答案填写在答题卡相应位置。）14.结合具体案例，论述数字人文技术革新对传统人文学科研究范式带来的挑战，并分析如何应对这些挑战。五、开放题（20分。请将答案填写在答题卡相应位置。）15.设计一个数字人文研究项目，主题自选，需说明研究问题、拟采用的技术方法、数据来源以及预期的研究成果，并简要分析该项目可能面临的伦理问题及应对策略。试卷答案一、选择题1.D2.C3.B4.B5.A二、填空题6.计算思维7.共现分析8.揭示数据规律与模式9.数字化转型10.自然语言处理三、简答题11.解析：技术背景：信息技术（互联网、大数据、云计算、人工智能等）的快速发展，为数字人文提供了技术支撑。社会背景：全球化、信息化时代，人们对文化遗产数字化、知识传播方式变革的需求日益增长，促进了数字人文的兴起。12.解析：案例：例如，利用地理信息系统（GIS）和文本挖掘技术分析历史地图和文献，绘制历史地理信息图谱，揭示历史时期人口分布、经济活动、文化交流等空间格局及其演变。技术方法：GIS空间分析、文本挖掘、数据可视化。13.解析：数字人文打破了传统学科之间的壁垒，通过共同的技术平台和数据资源，促进了不同学科研究者之间的交流与合作。例如，历史学家、文学学者、艺术家、计算机科学家等可以共同参与项目，从不同学科视角出发，对文化遗产进行数字化保护和创新性研究。14.解析：挑战：1）技术鸿沟：数字人文技术门槛较高，可能导致研究者之间出现新的不平等。2）数据伦理：数字人文研究涉及大量个人和集体数据，引发隐私保护、数据安全、算法偏见等伦理问题。3）方法融合：如何将数字技术与传统人文学科研究方法有效融合，避免技术滥用或过度依赖技术，是一个重要挑战。应对：1）加强数字人文技术普及和教育培训，降低技术门槛。2）建立健全数据伦理规范和法律法规，保护数据隐私和安全。3）推动跨学科对话，探索数字技术与传统研究方法的有机结合，强调人文关怀。15.解析：主题：例如，研究明代江南地区商业发展与文学创作的关系。研究问题：明代江南地区商业繁荣如何影响了当时的文学创作？具体表现为何？拟采用的技术方法：文本挖掘（分析明代江南地区文学作品中的经济意象、商人形象等）、网络分析（分析明代江南地区文人之间的交往网络）、GIS空间分析（分析商业地理分布与文学创作地域的关系）。数据来源：明代江南地区的文学作品、地方志、商业文献、人口统计数据等。预期成果：构建一个数字化的明代江南文学与商业数据库，开发可视化平台，展示商业发展与文学创作之间的关联性，并形成相关研究论文。伦理问题及应对：1）数据隐私：使用公开文献和数据进行研究，如涉及个人隐私信息，进行脱敏处理。应对策略：遵守数据伦理规范，确保数据匿名化。2）算法偏见：文本挖掘和网络分析可能