2025年大学《数字人文》专业题库- 数字人文研究的新思路

2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文研究的新思路考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每题5分，共20分）1.计算历史学2.算法伦理3.网络分析4.数据可视化二、简答题（每题10分，共40分）1.简述大数据分析在数字人文研究中的应用前景及其可能面临的挑战。2.比较文本挖掘与传统文本分析在研究思路上的主要区别。3.数字人文研究如何体现跨学科性？请结合具体实例说明。4.阐述将人工智能技术（如自然语言处理、机器学习）应用于数字人文研究的几种潜在“新思路”。三、论述题（每题15分，共30分）1.以你关注的一个数字人文研究领域（如计算文学、数字考古、数据史等）为例，论述如何运用一种“新思路”对该领域的研究范式或具体问题进行创新性探索。2.在数字人文研究中应用“新思路”时，研究者可能面临哪些主要的伦理困境？请选择其中一至两个困境进行深入分析，并提出可能的应对策略。四、案例分析与应用题（共30分）假设一个研究团队计划利用网络分析技术研究近代思想家之间的学术思想传播网络。请设计一个初步的研究方案，回答以下问题：1.研究目标是什么？（10分）2.需要收集哪些类型的数据？数据来源可能有哪些？（10分）3.计划采用哪些具体的网络分析指标或方法来揭示思想传播的特征？（10分）4.在研究设计过程中，需要特别关注哪些潜在的偏见或局限性，以及如何尽量规避？（10分）试卷答案一、名词解释1.计算历史学：计算历史学是历史学与计算机科学、数据科学等学科交叉融合的领域，它运用计算方法、数据挖掘、网络分析等技术手段，对大规模、结构化的历史数据进行分析，以揭示传统史学方法难以发现的历史模式、关联和趋势，旨在建立更加客观、系统和量化的历史认识。**解析思路：*定义需包含核心要素：学科交叉（历史学+计算机/数据科学等）、方法（计算方法、数据挖掘、网络分析等）、数据（大规模、结构化历史数据）、目标（揭示新模式、关联、趋势、建立量化认识）。2.算法伦理：算法伦理是指在人工智能和算法设计、开发、应用过程中所应遵循的道德原则和规范，关注算法可能带来的偏见、歧视、隐私侵犯、透明度不足、责任归属不清等问题，旨在确保算法技术的公平、公正、透明、负责和符合人类福祉。**解析思路：*定义需包含核心要素：主体（算法设计、开发、应用过程）、内容（道德原则和规范）、关注点（偏见、歧视、隐私、透明度、责任、公平、公正、透明、负责、人类福祉）。3.网络分析：网络分析是研究网络结构和网络行为的方法论，它将研究客体（如人物、组织、概念、事件等）视为网络中的节点，分析节点之间的连接（边）关系，通过构建和分析网络图，揭示网络的结构特征（如中心性、社群结构）、信息流动模式、影响力分布等，广泛应用于社交网络、信息传播、生物网络、经济关系等领域。**解析思路：*定义需包含核心要素：研究对象（网络结构和网络行为）、基本概念（节点、边、网络图）、分析方法（构建和分析）、研究目的（揭示结构特征、信息流动、影响力等）、应用领域（社交、信息、生物、经济等）。4.数据可视化：数据可视化是指将数据转化为图形、图像、图表等视觉形式的过程，通过视觉元素的组合和交互设计，使数据中蕴含的信息、模式和关系更加直观、易懂、易于比较和发现，是数据分析和知识发现的重要手段，广泛应用于科学研究、商业决策、大众传播等领域。**解析思路：*定义需包含核心要素：过程（数据转化为图形、图像、图表）、形式（视觉形式）、目的（直观、易懂、易比较、易发现信息、模式、关系）、手段（视觉元素组合、交互设计）、应用（科研、商业、传播等）。二、简答题1.大数据分析在数字人文研究中的应用前景及其可能面临的挑战。**答案：*应用前景：大数据分析为数字人文研究提供了处理和分析前所未有的海量、多源、异构人文数据的能力，可用于揭示大规模文本、图像、音视频数据中的隐藏模式与关联，深化对复杂文化现象的理解，推动跨学科研究，创新人文学术表达方式。例如，分析大规模古籍文本进行主题聚类，挖掘城市历史地理信息时空分布规律，追踪社交媒体上的舆情演变等。**挑战：*数据质量与偏见问题（数据本身可能存在偏差），数据获取与隐私保护难题（部分人文数据难以获取或涉及隐私），分析方法的人文化阐释（避免过度依赖算法导致“算法决定论”），研究结果的验证与解释（量化结果如何有效融入传统人文学术论证），以及研究团队需要具备跨学科的数据分析技能。**解析思路：*首先回答应用前景，需结合数字人文特点（海量、多源、异构数据）和具体应用实例（文本、图像、音视频分析，跨学科，创新表达）。然后回答挑战，需从数据层面（质量、偏见、获取、隐私）、方法层面（人文化阐释、算法决定论）、结果层面（验证、解释）、人才层面（跨学科技能）等多个角度进行分析。2.比较文本挖掘与传统文本分析在研究思路上的主要区别。**答案：*传统文本分析主要依赖研究者基于文本内容进行人工阅读、解读、归纳和比较，注重文本的细读、语境分析、风格判断和意义阐释，研究过程带有较强的主观性和个体性，适合分析小规模、高质量的文本样本。文本挖掘则利用计算机算法自动从大规模、结构化或半结构化的文本集合中提取信息、模式和知识，强调客观性和效率，可以处理海量文本数据，发现人眼难以察觉的关联和趋势，但结果需要结合人文学科理论进行解释和验证。**解析思路：*首先明确两种方法的主体（传统：研究者；文本挖掘：计算机算法）。然后对比核心思路（传统：人工阅读、解读、归纳、比较；文本挖掘：自动提取、模式发现）。再比较适用范围（传统：小规模、高质量；文本挖掘：大规模、海量）。最后指出侧重点差异（传统：主观性、深度阐释；文本挖掘：客观性、效率、模式发现）。3.数字人文研究如何体现跨学科性？请结合具体实例说明。**答案：*数字人文研究天然具有跨学科性，因为它融合了人文学科的传统知识与计算机科学、数据科学、信息科学、社会学、人类学、伦理学等非人文学科的理论、方法和技术。这种跨学科性体现在：一是方法论的融合，如运用计算机视觉分析艺术史作品，运用网络分析研究社会关系与信息传播，运用地理信息系统（GIS）研究城市历史与空间文化；二是理论视角的整合，如从社会学理论解读算法决策的社会影响，从伦理学角度反思大数据在文化遗产数字化中的应用；三是数据资源的共享与协同，不同学科背景的研究者共同处理和分析多源异构数据。例如，“数字荷马”项目就整合了古典学、计算机科学、语言学和历史学等多学科力量。**解析思路：*首先阐述数字人文跨学科性的内涵（融合知识、方法、技术、理论、视角、数据）。然后从方法论、理论视角、数据资源等不同维度结合具体实例进行说明（计算机视觉+艺术史，网络分析+社会学，GIS+城市史，跨学科理论应用，跨学科项目合作）。实例的选择要具有代表性且能清晰说明跨学科的特点。4.阐述将人工智能技术（如自然语言处理、机器学习）应用于数字人文研究的几种潜在“新思路”。**答案：*将人工智能技术应用于数字人文研究的潜在“新思路”包括：1）自动化知识发现与摘要：利用NLP技术自动从大规模文献中抽取实体、关系、主题，生成研究摘要，辅助学者进行文献回顾和知识图谱构建。2）智能化文本分析：运用深度学习模型进行更复杂的语义理解、情感分析、风格演变检测，甚至进行有限度的文本风格模仿或续写，探索文学创作的计算模型。3）增强型时空分析：结合机器学习预测历史趋势（如社会变迁、疾病传播），或通过分析多源时空数据揭示隐藏的地理文化模式。4）交互式人机研究伙伴：开发能够理解研究者意图、主动提供相关数据、辅助分析、甚至进行初步论证的AI助手，形成人机协同的研究模式。5）算法伦理与社会影响研究：将AI本身作为研究对象，研究其应用于文化遗产保护、身份识别、内容审查等方面的伦理问题和社会后果。**解析思路：*首先点明AI技术的种类（NLP、机器学习）。然后围绕“新思路”展开，提出几个有潜力的方向。每个方向应包含：应用的技术/方法、具体的研究内容/目标、体现的创新性（如何不同于传统方法）。选择的思路应具有前沿性和代表性，如自动化知识发现、智能化文本分析、时空预测、人机协同、AI伦理研究等。三、论述题1.以你关注的一个数字人文研究领域（如计算文学、数字考古、数据史等）为例，论述如何运用一种“新思路”对该领域的研究范式或具体问题进行创新性探索。**答案：*（示例以“计算文学”为例）新思路：运用多模态分析技术。研究范式/问题创新：传统计算文学多聚焦于文本本身的计量分析（如词频、句法结构），而多模态分析则将文本、图像、声音、视频、动画等多种媒介形式视为相互关联、共同构建意义的复合文本，探索文学作品的跨媒介改编、接受与传播。创新性探索：可以构建多模态数据库，分析同一文学作品在不同媒介改编（如电影、电视剧、游戏、舞台剧）中的视觉叙事、听觉元素与情节叙述的对应关系与差异；利用时空网络分析追踪不同版本、不同媒介形式的文学作品在社交媒体上的传播路径与用户评论的情感演变；结合计算机视觉和自然语言处理，分析文学插画或影视海报如何视觉化地诠释文本主题与人物形象。这种新思路突破了单一文本分析的局限，将文学研究置于更广阔的媒介文化生态中，深化了对文学意义生成、传播和接受的理解，创新了计算文学的研究范式。**解析思路：*首先明确选择的研究领域和要采用的“新思路”（多模态分析）。然后清晰阐述该“新思路”如何对传统研究范式或具体问题提出挑战与创新（从单一文本到多媒介复合文本，从文本内部计量到跨媒介关系分析）。接着具体阐述如何运用该思路进行创新性探索（构建数据库、分析改编关系、追踪传播、分析视觉化诠释），并提供可操作的研究方法（时空网络分析、计算机视觉、NLP）。最后总结该思路带来的理论贡献和方法论意义。2.在数字人文研究中应用“新思路”时，研究者可能面临哪些主要的伦理困境？请选择其中一至两个困境进行深入分析，并提出可能的应对策略。**答案：*数字人文研究中应用“新思路”可能面临的主要伦理困境包括：1）数据偏见与算法歧视：大数据源可能蕴含历史或社会偏见，训练出的AI模型可能复制甚至放大这些偏见，导致研究结论固化歧视或产生错误认知。2）隐私侵犯与数据安全：大规模数据收集、存储和处理可能涉及个人隐私泄露风险，尤其是在利用社交媒体数据或敏感历史档案进行研究时。3）透明度与可解释性缺乏：复杂的AI算法（如深度学习模型）如同“黑箱”，其决策过程难以解释，使得研究结果的可靠性和公正性受到质疑。深入分析（以数据偏见为例）：数据偏见是严重问题。例如，在分析历史文本时，若数据主要来自男性作者或白人群体，基于此训练的模型分析“普遍人性”可能得出以男性白人经验为中心的结论，忽略或贬低其他群体的视角。在分析社会网络数据时，若数据收集方式偏向特定群体，分析出的社会影响力分布可能失真。这种偏见不仅影响研究结论的客观性，也可能加剧社会不公。应对策略：1）增强数据意识，在数据收集阶段就注意多元化来源，批判性地评估数据源的历史和社会背景。2）在算法设计阶段采用公平性算法或进行偏见检测与缓解。3）在研究结果呈现时，明