2025年大学《数字人文》专业题库- 数字人文数字化科技创新

2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文数字化科技创新考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、填空题（每空2分，共20分）1.数字人文研究常利用________技术从图像或文本中自动提取结构化信息。2.为了有效管理海量非结构化数据，数字人文项目常采用________数据库。3.地理信息系统（GIS）在数字人文中的应用，能够支持________等分析。4.自然语言处理（NLP）技术可以帮助数字人文研究者进行文本的________、情感分析等。5.数字人文项目在数据收集和存储过程中，必须高度重视用户________和数据安全。6.虚拟现实（VR）技术能为数字人文研究提供________的沉浸式体验。7.确保数字人文资源的长期可访问性和完整性，需要遵循相关的________标准。8.机器学习算法在数字人文中可用于自动识别历史图像中的________，或进行文献分类。9.“数字人文2.0”强调跨学科合作，特别关注技术与人文方法的________。10.区块链技术可能被应用于数字人文领域，以增强数字资源的________和防篡改能力。二、名词解释（每题4分，共20分）1.大数据分析2.元数据3.数字人文叙事4.人机交互5.数字伦理三、简答题（每题6分，共30分）1.简述数字人文研究中使用OCR技术可能遇到的主要挑战及应对方法。2.比较基于规则的方法和基于机器学习的方法在文本分析任务上的主要区别。3.数字人文项目如何利用地理信息系统（GIS）进行空间数据分析？4.阐述将人工智能（AI）技术应用于历史文献研究可能带来的机遇和潜在风险。5.在数字人文研究中，进行数据可视化有哪些重要意义？四、论述题（每题10分，共40分）1.论述大数据技术为数字人文研究带来了哪些新的可能性，并举例说明。2.分析数字人文发展中，技术创新与人文学科方法融合的重要性及面临的挑战。3.探讨数字人文项目在设计和实施过程中需要考虑的关键伦理问题，并提出相应的应对原则。4.结合具体领域（如考古、历史、艺术史等），设想一个能够体现“数字化科技创新”的数字人文研究项目，并简述其核心目标、拟采用的关键技术和预期成果。试卷答案一、填空题1.光学字符识别(OCR)*解析：题目要求填写从图像或文本中自动提取信息的常用技术。OCR是数字人文中用于将印刷体或手写体文字转换为计算机可编辑文本的关键技术。2.NoSQL*解析：题目指向管理海量、非结构化数据的技术。NoSQL数据库因其灵活性、可扩展性，常被用于处理数字人文中多样化的数据类型（如文本、图像、音频、元数据等）。3.时空*解析：GIS的核心功能是处理地理空间信息。在数字人文中，GIS常用于分析历史事件的空间分布、人物迁徙、城市变迁等涉及地理和时间的复杂关系。4.分析与处理*解析：NLP是人工智能的一个分支，专注于计算机与人类（自然）语言之间的交互。在数字人文中，NLP用于理解、处理和分析文本数据，如情感倾向分析、主题建模、实体识别等。5.隐私*解析：数据隐私是数字时代的重要议题。数字人文项目在处理涉及个人身份、社会关系等敏感信息时，必须遵守相关法律法规，保护用户隐私。6.交互式*解析：VR技术创造虚拟环境，用户可以沉浸其中并进行交互。数字人文利用VR可以重建历史场景、展示文物细节，提供远超传统媒介的交互式体验。7.元数据*解析：元数据是关于数据的数据，用于描述、管理和发现资源。为了确保数字人文资源的长期保存和有效利用，必须遵循标准的元数据方案（如DublinCore,BIBFRAME等）。8.特征/对象*解析：机器学习在图像识别方面应用广泛。在数字人文中，可以训练模型自动识别历史照片、版画中的特定人物、建筑、符号等特征或对象。9.结合/融合*解析：数字人文2.0强调打破学科壁垒，推动信息技术与人文研究方法的深度融合，实现研究范式的创新。10.可信度/真实性*解析：区块链的去中心化、不可篡改特性，使其可能用于确保证数字人文资源的原始性、真实性以及权属记录的可信度。二、名词解释1.大数据分析：指运用分布式计算、存储和智能算法，对规模巨大、类型多样的数据集合进行高速处理、深度分析和知识挖掘的过程。在数字人文中，用于处理海量历史文献、考古数据、地理信息等，发现隐藏模式与关联。2.元数据：描述数据资源属性的信息，用于解释、管理和发现资源。数字人文项目依赖丰富的元数据来组织和利用数字化的文本、图像、音频、三维模型等资源。3.数字人文叙事：指利用数字技术（如交互式网页、数据可视化、虚拟现实等）来构建、呈现和传播人文故事与知识的过程。它结合了叙事结构与数字媒介特性，增强用户体验和传播效果。4.人机交互：指人与计算机系统之间进行信息交换和交互的过程。数字人文领域关注如何设计有效的用户界面和交互方式，使用户能便捷地探索和分析数字资源。5.数字伦理：指在数字技术的设计、开发、使用和治理过程中应遵循的道德原则和规范。数字人文研究需关注数据隐私、算法偏见、数字鸿沟、知识产权、信息真实性与伦理应用等问题。三、简答题1.简述数字人文研究中使用OCR技术可能遇到的主要挑战及应对方法。*解析：首先识别OCR技术的局限性作为挑战，然后针对每个挑战提出可行的解决方案。挑战包括：扫描图像质量差（分辨率低、模糊、光照不均）、字体识别错误（字体复杂、变形、未知字体）、文本噪声干扰（污渍、墨水扩散）、多语言混排识别困难、版面分析错误（文字位置判断不准）等。应对方法可涉及：提高原始图像采集质量（使用专业扫描仪、控制环境光）、选择合适的OCR引擎并对其进行训练或参数调整、进行图像预处理（去噪声、二值化）、处理多语言问题（选择支持多种语言引擎或进行语言标注）、利用版面分析技术辅助识别、对OCR结果进行人工校对或利用后处理规则进行修正。2.比较基于规则的方法和基于机器学习的方法在文本分析任务上的主要区别。*解析：明确区分两种方法的本质差异。基于规则的方法依赖人工设定明确的语法、词汇或模式规则来分析文本，优点是结果可解释性强、对特定任务效果可能很好，但缺点是规则制定耗时费力、难以处理复杂或未知情况、泛化能力差。基于机器学习的方法通过让计算机从大量标注数据中学习模式，自动发现规律，优点是能处理大规模和复杂文本、适应性强、发现潜在模式，但缺点是模型通常“黑箱”、需要大量标注数据、对数据质量敏感、结果可解释性较差。在数字人文中，两者各有应用场景，有时也会结合使用。3.数字人文项目如何利用地理信息系统（GIS）进行空间数据分析？*解析：阐述GIS在数字人文中的核心功能。GIS可以整合不同来源的地理空间数据（如历史地图、考古测点、地名记录、人口普查数据等），在电子地图上进行可视化展示。通过GIS的空间查询功能（如查找邻近点、包含区域内的要素），空间统计分析功能（如密度分析、网络分析、叠加分析），以及时空模拟功能（如重现历史城市扩展过程），可以揭示隐藏的地理模式、空间关系和动态变化。例如，分析历史事件发生地的空间分布特征，研究古代遗址的布局规律，复原城市历史变迁等。4.分析将人工智能（AI）技术应用于历史文献研究可能带来的机遇和潜在风险。*解析：辩证地看待AI应用的双重影响。机遇方面：AI（特别是NLP和机器学习）可以极大地提高处理海量历史文献的效率，如自动进行文献分类、主题提取、情感分析、实体识别、自动翻译、知识图谱构建等，有助于从大规模数据中发现新知识。AI还可以辅助进行古文字识别、手写体分类等。风险方面：需警惕算法偏见可能导致的错误解读或刻板印象的强化；模型的可解释性不足可能使得历史研究的严谨性受到质疑；过度依赖技术可能削弱研究者自身的分析和判断能力；数据隐私和安全问题（如涉及敏感个人信息）；AI生成内容的真实性认证难题；以及技术鸿沟导致的研究不平等。5.在数字人文研究中，进行数据可视化有哪些重要意义？*解析：说明可视化在传达信息、促进理解方面的价值。数据可视化将抽象的数据转化为直观的图形、图像或交互式界面，有助于研究者更清晰地观察数据模式、趋势和异常值；便于向非专业人士（如学生、公众）解释复杂的人文现象和研究发现，提高传播效果和参与度；可以揭示传统分析方法难以发现的隐藏关联和洞见；能够支持更有效的数据探索过程；并有助于激发新的研究灵感。良好的可视化设计能够增强信息的可读性和吸引力。四、论述题1.论述大数据技术为数字人文研究带来了哪些新的可能性，并举例说明。*解析：首先概述大数据技术（海量、多样、高速、价值密度低）的核心特征，然后阐述这些特征如何赋能数字人文研究。可能性包括：处理前所未有的数据规模和类型（如社交媒体文本、城市传感器数据、大规模基因数据与历史记录的结合等），进行跨学科、长时段、大规模的综合分析；发现传统方法难以察觉的细微模式、关联和趋势（如通过分析全球新闻报道数据研究历史记忆的传播）；支持更精细化的个体或群体画像（如结合人口统计数据和地方志进行个体命运追踪）；实现大规模、自动化的人文数据分析，解放研究者从繁琐事务性工作中解放出来，专注于更高层次的分析和解释；推动数字人文研究范式的转变，从个案研究向数据密集型、计算密集型的研究转变。举例可说明：利用网络爬虫抓取全球新闻库中关于某历史事件的数据，通过大数据分析技术，可视化其传播路径、情感演变和地域差异；整合多源地理信息数据（历史地图、卫星影像、GPS数据），利用GIS和时空分析技术，研究数百年间某城市空间形态的演变规律；分析大规模数字化的地方志文本，结合人口统计数据，利用NLP和机器学习技术，绘制特定人群（如女性、少数民族）在历史长河中的社会网络和活动范围变化图景。2.分析数字人文发展中，技术创新与人文学科方法融合的重要性及面临的挑战。*解析：首先强调融合的必要性，指出数字人文的活力在于技术与人文的互动。融合的重要性体现在：技术创新可以为传统人文学科研究提供新的工具、方法和视角，拓展研究边界，提升研究效率和深度（如利用计算方法进行风格分析、利用GIS重构历史空间）；人文学科的方法（如批判性思维、历史语境分析、对意义的探究）可以引导技术的设计方向，确保技术应用的合理性和伦理性，避免技术至上；融合有助于产生真正具有创新性的研究成果，推动人文学科自身的发展，并更好地回应时代挑战；促进跨学科对话与合作，形成新的知识生产方式。面临的挑战包括：数字人文研究者普遍缺乏系统的技术训练，技术专家对人文学科的理解又可能不足，导致合作困难；如何确保技术应用不偏离人文学理，避免技术决定论或纯粹的技术展示；如何设计出既符合技术逻辑又尊重人文研究规律的交互界面和分析流程；如何评估融合研究项目的成果，建立合适的评价体系；数字鸿沟可能加剧学术不平等；以及融合过程中可能出现的理论和方法论上的冲突与调适问题。3.探讨数字人文项目在设计和实施过程中需要考虑的关键伦理问题，并提出相应的应对原则。*解析：识别数字人文实践中主要的伦理风险点。关键伦理问题包括：数据隐私与匿名化处理的有效性（尤其是在分析包含个人信息的数据时）；数据所有权和使用权界定不清；算法偏见可能导致的不公平或歧视性结果（如在分析历史文本或构建模型时）；数字资源长期保存和访问的可及性问题（数字鸿沟、格式过时、资金投入不足）；数字人文研究对象的知情同意权（如涉及活体访谈或使用他人作品）；数字成果的知识产权归属和传播方式；研究过程中的人为干预（如对文物进行数字化修复时）可能带来的风险；以及研究结果的呈现可能引发的敏感社会或文化争议。应对原则应涵盖：知情同意原则（充分告知研究目的、数据用途，获取参与者或权利持有者的同意）；隐私保护原则（采用有效的匿名化技术，最小化数据收集，遵守相关法律法规）；公平性原则（警惕和检测算法偏见，确保研究过程的公正性）；可访问性与可持续性原则（采用开放标准，确保长期可访问，关注资源分配的公平性）；负责任创新原则（进行伦理风险评估，公开研究过程和局限，尊重研究对象）；透明度原则（公开数据来源、处理方法、算法细节）；以及对话原则（与受影响社群、伦理专家保持沟通）。需要建立明确的伦理审查机制和规范。4.结合具体领域（如考古、历史、艺术史等），设想一个能够体现“数字化科技创新”的数字人文研究项目，并简述其核心目标、拟采用的关键技术和预期成果。*解析：构建一个具体的、具有创新性的项目设想。例如，项目名称可设为“基于多源数据融合与AI的宋代城市生活重构研究”。领域：历史地理与城市史。核心目标：利用数字技术和人工智能，超越传统文献记载的局限，从多源异构数据中重构宋代（以汴京为例）城市生活的空间形态、社会结构与日常细节。拟采用的关键技术：1）GIS与时空大数据分析：整合历史地图（如《清明上河图》数字化）、地方志文本、考古发掘报告、人口普查数据（若能获取）、商业广告、文学作品中的地理信息，进行空间分布、密度分析、网络关系分析；2）计算机视觉与图像分析：利用AI技术分析《清明上河图》等图像资料，自动识别人物活动区域、商铺类型、建筑特征，量化城市景观元素；3）自然语言处理（NLP）：从大量宋人笔记、词赋、小说中提取关于城市生活、商业活动、社会风俗、交通出行等方面的信息，进行情感分析、主题建模