2025年大学《数字人文》专业题库- 数字人文技术对文化活动的支撑

2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文技术对文化活动的支撑考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每小题5分，共20分）1.数字人文2.生数据（RawData）3.空间叙事（SpatialNarrative）4.数据素养（DataLiteracy）二、简答题（每小题10分，共40分）1.简述数字人文兴起的主要驱动因素。2.数字人文技术相较于传统方法，在文化遗产保护方面有哪些优势？3.比较文本挖掘和网络分析技术在支持文化活动研究方面的主要区别。4.在利用数字人文技术进行公众参与活动时，需要考虑哪些关键环节？三、论述题（每小题20分，共40分）1.结合一个具体的例子（如博物馆的线上展览、历史地理信息的可视化项目等），详细论述数字人文技术是如何支撑该文化活动的特定目标的（如知识传播、公众教育、学术研究等），并分析其应用效果与潜在问题。2.探讨在数字人文项目中，处理“生数据”向“可用数据”转化过程中可能遇到的主要挑战，以及数据标注、清洗、整合等环节对最终成果质量的影响。试卷答案一、名词解释1.数字人文：指将数字技术（如计算机、网络、数据库、数据分析工具等）应用于人文研究与文化遗产实践，以拓展研究方法、提升研究效率、创新知识呈现、促进跨学科合作，并增强人文知识在公众中的传播与影响的一种新兴领域或方法论。它强调技术与人文学科知识的深度融合。*解析思路：要求答出数字人文的核心要素：技术（数字技术）与应用领域（人文研究、文化遗产）。同时要包含其目标或特征（拓展方法、提升效率、创新呈现、促进合作、传播影响）。2.生数据（RawData）：指在进入任何形式的分析或处理之前，未经任何系统化整理、格式化或解释的原始信息集合。在数字人文中，这通常是收集自各种来源（如文献、图像、音频、视频、田野记录等）的原始数字文件或未经结构化的文本、数据记录。*解析思路：关键在于“原始”、“未经处理”、“未系统化”。要说明其是分析过程中的起点状态，通常是杂乱、非结构化的信息。3.空间叙事（SpatialNarrative）：指利用地理信息系统（GIS）、网络地图等数字技术，将具有空间属性的数据（如人物活动轨迹、历史事件发生地、文化景观分布等）进行可视化呈现，并通过叙事性的设计（如时间序列、故事线、信息融合等），讲述与空间相关的历史故事、文化传说或社会现象的一种方法或表现形式。*解析思路：结合了“空间”和“叙事”两个概念。要答出其使用的核心技术（GIS、地图等），处理的对象（空间属性数据），以及最终目的（讲述空间相关的故事/现象）。4.数据素养（DataLiteracy）：指个体能够理解、使用、评估和创造数据的能力。在数字人文背景下，它特指研究人员和公众能够识别、获取、清洗、分析、解释和可视化数字人文项目产生的各种数据（包括文本、图像、空间数据等），并基于数据得出有意义结论的综合性能力。*解析思路：涵盖了对数据的全生命周期处理能力（理解、使用、评估、创造）。在数字人文语境下，要强调是对“数字人文数据”的处理能力。二、简答题1.简述数字人文兴起的主要驱动因素。*答案要点：*数字技术的飞速发展与普及，为人文研究提供了强大的技术工具。*人文学科自身发展需求，面临处理日益增长的文化数据、突破传统研究方法的挑战。*跨学科交流日益频繁，为人文与计算机科学、数据科学等领域的融合创造了条件。*公众参与文化研究的趋势增强，数字技术有助于构建更具互动性和包容性的研究环境。*对大规模、复杂性人文问题的研究需求增加，需要借助计算手段进行系统性分析。*保存和传播文化遗产的需求提升，数字技术是实现文化遗产数字化保存与广泛传播的关键。*解析思路：从技术供给、学科需求、社会环境、研究范式等多个维度分析数字人文兴起的原因。需要涵盖技术基础、学术动力、跨学科合作、公众参与、研究方法革新以及文化传承等关键方面。2.数字人文技术相较于传统方法，在文化遗产保护方面有哪些优势？*答案要点：*大规模数据管理：能够高效存储、管理和检索海量的文化数据（文本、图像、音视频、三维模型等）。*长期保存与访问：通过数字化手段实现文化遗产的永久保存，并方便进行长期、远程的访问和研究。*可视化与空间分析：可以将抽象的文化信息（如历史地理、文献流传）进行可视化呈现，揭示传统方法难以发现的空间关系、分布模式和发展规律。*关联与发现：利用文本挖掘、数据关联等技术，可以发现传统手工整理难以发现的隐藏关联、知识模式和潜在研究线索。*虚拟再现与互动：可以构建虚拟博物馆、虚拟遗址等，提供沉浸式体验，并支持用户的交互式探索。*知识共享与传播：便于将研究成果和文化遗产信息通过网络平台进行广泛传播，提高公众的可及性和参与度。*保护监测：可用于对文化遗产（如建筑、遗址）进行数字化监测和状态评估。*解析思路：对比传统方法（如手工整理、图录、实地考察）在处理数据量、保存方式、分析维度、呈现形式、传播范围等方面的局限性，突出数字人文技术带来的效率、深度、广度和体验上的提升。3.比较文本挖掘和网络分析技术在支持文化活动研究方面的主要区别。*答案要点：*处理对象不同：*文本挖掘主要处理文本数据（如文献、档案、社交媒体帖子、评论等），通过算法提取关键词、主题、情感、关系等模式。*网络分析主要处理关系数据（如人物关系、机构合作、文献引用、社会网络等），通过节点和边的网络结构来分析结构特征、中心性、社群等。*分析核心不同：*文本挖掘侧重于从内容内部挖掘信息、模式和趋势。*网络分析侧重于研究实体之间的连接与互动，揭示结构模式和影响力分布。*研究问题不同：*文本挖掘常用于回答：主要讨论了什么？情感倾向如何？关键词演变？作者风格？*网络分析常用于回答：谁是最重要的影响者？社群结构是怎样的？信息传播路径如何？合作网络特征？*输出形式不同：*文本挖掘常输出词频统计、主题模型、情感分布图等。*网络分析常输出网络图谱、中心性指标、社群划分结果等。*解析思路：抓住两种技术的核心特征（文本vs关系，内容分析vs结构分析）进行对比。明确各自擅长处理的数据类型、关注分析的重点、通常用于回答的研究问题类型以及典型的分析结果呈现方式。4.在利用数字人文技术进行公众参与活动时，需要考虑哪些关键环节？*答案要点：*明确目标与受众：清晰定义公众参与的目标（如知识普及、意见征集、共同创作、情感连接等），并了解目标受众的特征（年龄、背景、技术能力、兴趣点）。*选择合适的技术与平台：根据目标和受众选择易于使用、功能匹配的数字工具或平台（如在线展览、互动地图、数据可视化工具、论坛、共创平台、VR/AR体验等）。*设计引人入胜的内容与形式：提供高质量、有吸引力的文化内容，并设计互动性强、参与门槛低的活动形式。*建立有效的沟通与反馈机制：提供清晰的指引，方便公众参与和交流，并建立收集、回应公众反馈的渠道。*关注数据隐私与伦理：在收集和利用公众数据时，遵守相关法律法规，保护用户隐私，明确告知数据用途。*评估参与效果：设定可衡量的指标，评估公众参与活动的