2025年大學(xué)《數(shù)字人文》專業(yè)題庫(kù)——數(shù)字人文研究中的倫理問(wèn)題考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋1.數(shù)字正義(DigitalJustice)2.算法偏見(jiàn)(AlgorithmicBias)3.知情同意(InformedConsent)4.數(shù)據(jù)最小化原則(DataMinimizationPrinciple)二、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述在數(shù)字人文研究中，獲取和使用受版權(quán)保護(hù)文本或圖像數(shù)據(jù)可能涉及的倫理問(wèn)題及應(yīng)對(duì)原則。2.數(shù)字人文研究中應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)（如情感分析、主題建模）可能引發(fā)哪些主要的倫理風(fēng)險(xiǎn)？3.闡述進(jìn)行數(shù)字人文研究時(shí)，獲取研究對(duì)象的知情同意應(yīng)注意哪些關(guān)鍵要素，特別是當(dāng)研究對(duì)象為弱勢(shì)群體或已故個(gè)體時(shí)？4.數(shù)字人文的可視化實(shí)踐可能帶來(lái)哪些倫理挑戰(zhàn)？研究者應(yīng)如何負(fù)責(zé)任地呈現(xiàn)研究結(jié)果？三、論述題1.論述將人工智能技術(shù)（如大型語(yǔ)言模型）應(yīng)用于數(shù)字人文研究可能帶來(lái)的倫理機(jī)遇與挑戰(zhàn)。你認(rèn)為研究者應(yīng)如何負(fù)責(zé)任地利用這些技術(shù)？2.結(jié)合具體案例（可自行構(gòu)思或引用已知案例），論述數(shù)字人文研究對(duì)傳統(tǒng)人文學(xué)科倫理規(guī)范提出了哪些新的要求，以及研究者如何在數(shù)字實(shí)踐中堅(jiān)守人文關(guān)懷。試卷答案一、名詞解釋1.數(shù)字正義(DigitalJustice):指致力于確保數(shù)字技術(shù)的設(shè)計(jì)、部署和使用能夠促進(jìn)社會(huì)公平、平等和包容，減少數(shù)字鴻溝，避免算法歧視，保障所有社會(huì)成員，特別是弱勢(shì)群體的數(shù)字權(quán)利和福祉。它強(qiáng)調(diào)數(shù)字資源的公平獲取、數(shù)字技能的普及以及技術(shù)決策過(guò)程的透明和參與式。*解析思路:定義需抓住核心要素：公平、平等、包容、反歧視、權(quán)利保障、減少鴻溝。強(qiáng)調(diào)其社會(huì)價(jià)值和目標(biāo)導(dǎo)向。2.算法偏見(jiàn)(AlgorithmicBias):指在人工智能算法的設(shè)計(jì)、訓(xùn)練或部署過(guò)程中，由于數(shù)據(jù)源、算法模型或設(shè)計(jì)目標(biāo)本身存在的偏見(jiàn)，導(dǎo)致算法在處理信息或做出決策時(shí)系統(tǒng)性地對(duì)特定群體產(chǎn)生不公平或歧視性的結(jié)果。在數(shù)字人文中，這可能體現(xiàn)在分析結(jié)果對(duì)某些文化、語(yǔ)言或社會(huì)群體的刻板印象強(qiáng)化或邊緣化。*解析思路:定義需包含偏見(jiàn)來(lái)源（數(shù)據(jù)、模型、目標(biāo)）、表現(xiàn)形式（系統(tǒng)性不公平/歧視）和后果（對(duì)特定群體）。結(jié)合數(shù)字人文場(chǎng)景說(shuō)明其具體表現(xiàn)。3.知情同意(InformedConsent):指在涉及研究參與者（人或數(shù)據(jù)）的數(shù)字人文研究活動(dòng)中，確保參與者充分了解研究的目的、方法、潛在風(fēng)險(xiǎn)與益處、數(shù)據(jù)使用方式、保密措施以及他們的權(quán)利（包括撤回同意的權(quán)利）后，自愿做出的同意決定。它強(qiáng)調(diào)透明度、理解力和自主選擇權(quán)。*解析思路:定義需突出“充分了解”、“自愿同意”的核心要素。強(qiáng)調(diào)透明度和參與者的自主權(quán)。提及數(shù)字情境下的特殊性（如數(shù)據(jù)追蹤、算法決策）。4.數(shù)據(jù)最小化原則(DataMinimizationPrinciple):指在數(shù)字人文研究中，僅收集、處理和使用為達(dá)成特定研究目的所必需的最少數(shù)據(jù)量。這意味著避免收集不相關(guān)或超出研究范圍的數(shù)據(jù)，以降低隱私風(fēng)險(xiǎn)、減少數(shù)據(jù)泄露的可能性，并體現(xiàn)對(duì)研究參與者權(quán)利的尊重。*解析思路:定義需強(qiáng)調(diào)“最少必要”的核心。說(shuō)明其目的在于降低風(fēng)險(xiǎn)（隱私、安全）和尊重權(quán)利。與“數(shù)據(jù)收集”、“研究目的”直接關(guān)聯(lián)。二、簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述在數(shù)字人文研究中，獲取和使用受版權(quán)保護(hù)文本或圖像數(shù)據(jù)可能涉及的倫理問(wèn)題及應(yīng)對(duì)原則。*答案:獲取和使用受版權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)主要涉及版權(quán)侵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)。倫理問(wèn)題包括：未經(jīng)授權(quán)使用可能損害原作者或權(quán)利持有者的經(jīng)濟(jì)利益和文化權(quán)益；可能忽視作品的創(chuàng)作背景和作者意圖，導(dǎo)致誤讀；對(duì)公共領(lǐng)域作品的誤認(rèn)或不當(dāng)商業(yè)化。應(yīng)對(duì)原則包括：尊重版權(quán)法，優(yōu)先使用已進(jìn)入公共領(lǐng)域的作品或獲得合法授權(quán)（如許可協(xié)議）；在引用和轉(zhuǎn)述時(shí)充分注明來(lái)源，明確使用目的（如學(xué)術(shù)研究、教育）；考慮采用開(kāi)放獲取或知識(shí)共享許可方式分享研究成果；進(jìn)行文本分析時(shí)，需批判性地理解其文化語(yǔ)境和作者立場(chǎng)，避免簡(jiǎn)化或曲解。*解析思路:首先點(diǎn)明核心問(wèn)題——版權(quán)侵權(quán)及其后果（經(jīng)濟(jì)、文化、學(xué)術(shù)）。然后列舉具體問(wèn)題表現(xiàn)。最后提出原則，涵蓋法律合規(guī)（授權(quán)、公共領(lǐng)域）、規(guī)范引用、目的限制和學(xué)術(shù)責(zé)任（批判性理解）等方面。2.數(shù)字人文研究中應(yīng)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)（如情感分析、主題建模）可能引發(fā)哪些主要的倫理風(fēng)險(xiǎn)？*答案:應(yīng)用NLP技術(shù)的主要倫理風(fēng)險(xiǎn)包括：算法偏見(jiàn)導(dǎo)致對(duì)特定群體（如性別、種族、文化）的觀點(diǎn)產(chǎn)生刻板印象或歧視性結(jié)論；情感分析可能過(guò)度簡(jiǎn)化復(fù)雜的人類情感，或被用于操縱輿論；主題建?？赡芎雎晕谋镜募?xì)微差別、諷刺或反諷，導(dǎo)致片面或錯(cuò)誤的解讀；隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在處理包含個(gè)人信息的文本數(shù)據(jù)時(shí)；結(jié)果的可解釋性差，難以追溯算法決策過(guò)程，引發(fā)“黑箱”問(wèn)題，使得研究者難以對(duì)結(jié)果的倫理后果負(fù)責(zé)；對(duì)語(yǔ)言多樣性和方言的覆蓋不均，可能邊緣化某些語(yǔ)言社群。*解析思路:重點(diǎn)圍繞NLP技術(shù)的具體方法（情感分析、主題建模）展開(kāi)，分析其可能產(chǎn)生的具體風(fēng)險(xiǎn)類型：偏見(jiàn)歧視、解讀失真（簡(jiǎn)化、諷刺）、隱私、可解釋性、語(yǔ)言覆蓋。每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)都要結(jié)合技術(shù)特點(diǎn)進(jìn)行說(shuō)明。3.闡述進(jìn)行數(shù)字人文研究時(shí)，獲取研究對(duì)象的知情同意應(yīng)注意哪些關(guān)鍵要素，特別是當(dāng)研究對(duì)象為弱勢(shì)群體或已故個(gè)體時(shí)？*答案:獲取知情同意的關(guān)鍵要素包括：清晰、準(zhǔn)確、無(wú)歧義地告知研究目的、方法、持續(xù)時(shí)間、數(shù)據(jù)使用范圍、潛在風(fēng)險(xiǎn)與益處、保密措施、參與者權(quán)利（自愿參與、隨時(shí)退出、隱私保護(hù)）以及退出后果。對(duì)于弱勢(shì)群體（如兒童、老人、殘障人士、低收入群體），需特別警惕剝削風(fēng)險(xiǎn)，可能需要獲得監(jiān)護(hù)人或社區(qū)代表的同意，并確保對(duì)象真正理解同意內(nèi)容，給予額外的考慮和尊重。對(duì)于已故個(gè)體，需考慮其生前的意愿（如有遺囑或明確記錄）、家屬的意愿、研究的公共利益與必要性，并遵守相關(guān)法律法規(guī)，通常涉及對(duì)遺作或個(gè)人數(shù)據(jù)的處理授權(quán)問(wèn)題，倫理審查更為嚴(yán)格。*解析思路:先列出通用關(guān)鍵要素（信息告知、風(fēng)險(xiǎn)收益、權(quán)利保障）。然后分別針對(duì)弱勢(shì)群體和已故個(gè)體這兩個(gè)特殊情況，強(qiáng)調(diào)額外的注意點(diǎn)和倫理考量，如剝削風(fēng)險(xiǎn)、額外授權(quán)、法律合規(guī)等。4.數(shù)字人文的可視化實(shí)踐可能帶來(lái)哪些倫理挑戰(zhàn)？研究者應(yīng)如何負(fù)責(zé)任地呈現(xiàn)研究結(jié)果？*答案:可視化實(shí)踐可能帶來(lái)的倫理挑戰(zhàn)包括：數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的失真，圖形化表達(dá)可能簡(jiǎn)化甚至扭曲原始數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和細(xì)微差別；色彩、形狀、比例等視覺(jué)元素的選擇可能帶有主觀偏見(jiàn)或誤導(dǎo)性，影響觀眾對(duì)結(jié)果的判斷；可視化設(shè)計(jì)可能排斥某些群體或信息，造成視覺(jué)上的不平等或信息遺漏；過(guò)度美化或藝術(shù)化可能導(dǎo)致對(duì)研究對(duì)象或歷史事件的誤讀，削弱其嚴(yán)肅性和人文關(guān)懷；知識(shí)產(chǎn)權(quán)和數(shù)據(jù)來(lái)源在可視化中的清晰標(biāo)注問(wèn)題。研究者應(yīng)負(fù)責(zé)任地呈現(xiàn)研究結(jié)果，需確?？梢暬椒ㄅc數(shù)據(jù)性質(zhì)和研究目的相匹配，清晰說(shuō)明可視化所依據(jù)的數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)換過(guò)程，選擇中性的視覺(jué)編碼，避免使用可能引起誤解或偏見(jiàn)的元素，提供原始數(shù)據(jù)或更詳細(xì)的分析作為補(bǔ)充，尊重?cái)?shù)據(jù)來(lái)源和研究對(duì)象，并對(duì)可視化可能帶來(lái)的多重解讀保持警惕和批判性反思。*解析思路:先列舉主要挑戰(zhàn)，側(cè)重于可視化過(guò)程中的“轉(zhuǎn)化”、“選擇”、“呈現(xiàn)”環(huán)節(jié)可能產(chǎn)生的失真、偏見(jiàn)、排斥、誤導(dǎo)等問(wèn)題。然后提出責(zé)任原則，涵蓋方法匹配、透明度（過(guò)程、數(shù)據(jù)）、視覺(jué)中立、信息完整、尊重來(lái)源、批判性反思等方面。三、論述題1.論述將人工智能技術(shù)（如大型語(yǔ)言模型）應(yīng)用于數(shù)字人文研究可能帶來(lái)的倫理機(jī)遇與挑戰(zhàn)。你認(rèn)為研究者應(yīng)如何負(fù)責(zé)任地利用這些技術(shù)？*答案:人工智能技術(shù)為數(shù)字人文帶來(lái)了巨大機(jī)遇。機(jī)遇體現(xiàn)在：能夠處理和分析海量的文本、圖像等數(shù)據(jù)，揭示傳統(tǒng)方法難以發(fā)現(xiàn)的模式與關(guān)聯(lián)；可以輔助進(jìn)行文本翻譯、摘要生成、情感分析、主題建模等，提高研究效率和廣度；能夠構(gòu)建智能虛擬助手或交互式展覽，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)和參與感；有助于對(duì)復(fù)雜歷史和社會(huì)現(xiàn)象進(jìn)行模擬和推演。然而，也伴隨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：算法偏見(jiàn)可能導(dǎo)致研究結(jié)論的歧視性和錯(cuò)誤性，放大社會(huì)偏見(jiàn)；數(shù)據(jù)隱私和安全風(fēng)險(xiǎn)，尤其是在使用包含個(gè)人信息的數(shù)據(jù)集時(shí)；對(duì)技術(shù)過(guò)度依賴可能削弱研究者的批判性思維和人文素養(yǎng)；AI生成內(nèi)容的知識(shí)產(chǎn)權(quán)歸屬和原創(chuàng)性問(wèn)題；技術(shù)鴻溝可能導(dǎo)致研究資源分配不均；AI決策過(guò)程缺乏透明度，難以追溯和問(wèn)責(zé)。研究者應(yīng)負(fù)責(zé)任地利用這些技術(shù)：首先，保持對(duì)技術(shù)的批判性意識(shí)，不將其視為萬(wàn)能，而是作為輔助工具；其次，深入了解所使用AI工具的原理、局限性和潛在偏見(jiàn)，對(duì)其進(jìn)行必要的審視和修正；再次，加強(qiáng)對(duì)AI生成結(jié)果的驗(yàn)證和批判性分析，不能盲目接受；第四，在研究中注重倫理審查，確保數(shù)據(jù)使用的合規(guī)性和對(duì)參與者權(quán)益的保護(hù)；第五，積極探索AI在數(shù)字人文中的合乎倫理的應(yīng)用模式，并推動(dòng)相關(guān)規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)的建立；最后，努力提升自身的計(jì)算素養(yǎng)，以更好地駕馭這些技術(shù)。*解析思路:結(jié)構(gòu)上采用“機(jī)遇-挑戰(zhàn)-應(yīng)對(duì)”模式。機(jī)遇部分從效率、廣度、體驗(yàn)、模擬等方面展開(kāi)。挑戰(zhàn)部分從偏見(jiàn)、隱私、依賴、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、透明度、公平性等方面深入。應(yīng)對(duì)部分提出原則性建議，涵蓋批判性思維、技術(shù)理解、結(jié)果驗(yàn)證、倫理審查、模式探索、能力提升等，體現(xiàn)負(fù)責(zé)任的態(tài)度。2.結(jié)合具體案例（可自行構(gòu)思或引用已知案例），論述數(shù)字人文研究對(duì)傳統(tǒng)人文學(xué)科倫理規(guī)范提出了哪些新的要求，以及研究者如何在數(shù)字實(shí)踐中堅(jiān)守人文關(guān)懷。*答案:數(shù)字人文的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)人文學(xué)科倫理規(guī)范提出了新的要求。傳統(tǒng)倫理側(cè)重于文本解讀、歷史考證中的客觀性、尊重作者意圖等，而數(shù)字人文則增加了對(duì)技術(shù)倫理、數(shù)據(jù)倫理、算法倫理的關(guān)注。新的要求包括：必須關(guān)注數(shù)字技術(shù)本身的中立性及其社會(huì)文化偏見(jiàn)；需要建立完善的數(shù)據(jù)獲取、管理和共享的倫理規(guī)范；要特別重視在自動(dòng)化分析中可能產(chǎn)生的偏見(jiàn)及其后果；對(duì)“大數(shù)據(jù)”和算法決策的倫理責(zé)任進(jìn)行界定；在數(shù)字呈現(xiàn)中保持對(duì)復(fù)雜性和細(xì)微差別的尊重，避免過(guò)度簡(jiǎn)化；思考數(shù)字技術(shù)對(duì)知識(shí)傳播、文化記憶和社會(huì)互動(dòng)的長(zhǎng)遠(yuǎn)影響。研究者如何在數(shù)字實(shí)踐中堅(jiān)守人文關(guān)懷：首先，將人文價(jià)值置于技術(shù)應(yīng)用的核心，確保技術(shù)服務(wù)于對(duì)人類經(jīng)驗(yàn)、文化多樣性和社會(huì)復(fù)雜性的深刻理解，而非技術(shù)本身；其次，在研究設(shè)計(jì)和實(shí)踐中，始終將人的尊嚴(yán)、權(quán)利和福祉放在首位，進(jìn)行充分的倫理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；再次，采用透明、可解釋的研究方法，鼓勵(lì)公眾參與和對(duì)話，讓研究過(guò)程和結(jié)果對(duì)多元受眾開(kāi)放；第四，在處理敏感數(shù)據(jù)或涉及弱勢(shì)群體時(shí)，采取極其審慎的態(tài)度，確保知情同意和隱私保護(hù)；第五，培養(yǎng)自身的“技術(shù)批判”能力，能夠辨識(shí)和反思技術(shù)背后的權(quán)力關(guān)系和