2025年大學(xué)《數(shù)字人文》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)字人文探索考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、數(shù)字人文作為一種新興的跨學(xué)科研究范式，正在深刻改變傳統(tǒng)人文學(xué)科的研究方法與視野。請(qǐng)結(jié)合你的理解，論述互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的崛起為數(shù)字人文帶來(lái)了哪些關(guān)鍵性的機(jī)遇，并分析這些機(jī)遇如何具體體現(xiàn)在人文學(xué)科的不同領(lǐng)域之中。二、社交媒體平臺(tái)已成為觀察和分析當(dāng)代社會(huì)文化現(xiàn)象的重要場(chǎng)域。請(qǐng)選擇一種具體的社交媒體平臺(tái)（如微博、Twitter、Facebook、微信等），并運(yùn)用至少兩種數(shù)字人文方法或工具，闡述如何可以對(duì)該平臺(tái)上的特定現(xiàn)象（例如公共事件討論、網(wǎng)絡(luò)身份建構(gòu)、信息傳播模式等）進(jìn)行研究。在闡述過(guò)程中，請(qǐng)說(shuō)明選擇該方法/工具的理由及其可能的優(yōu)勢(shì)與局限性。三、大數(shù)據(jù)分析為人文研究者提供了處理和挖掘海量文本、圖像或其他數(shù)據(jù)的能力。然而，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、算法的偏見(jiàn)以及數(shù)據(jù)背后隱含的權(quán)力關(guān)系等問(wèn)題也日益凸顯。請(qǐng)結(jié)合一個(gè)具體的數(shù)字人文研究案例（可以是假設(shè)的或真實(shí)的），討論在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，研究者可能面臨哪些重要的倫理挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略或思考。四、數(shù)字檔案的構(gòu)建與管理是數(shù)字人文實(shí)踐的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)。隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的爆炸式增長(zhǎng)，如何有效地采集、保存、組織和利用網(wǎng)絡(luò)資源（如網(wǎng)頁(yè)、社交媒體記錄、在線(xiàn)論壇帖子等）成為一項(xiàng)重要任務(wù)。請(qǐng)比較傳統(tǒng)的檔案保存方式與現(xiàn)代數(shù)字檔案建設(shè)在理念、方法和技術(shù)上的主要差異，并探討在構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)字人文檔案時(shí)，需要特別關(guān)注哪些問(wèn)題。五、網(wǎng)絡(luò)民族志作為一種在在線(xiàn)社群中進(jìn)行深入田野調(diào)查的方法，對(duì)于理解數(shù)字文化和社會(huì)行為至關(guān)重要。請(qǐng)闡釋網(wǎng)絡(luò)民族志的基本概念和核心步驟，并討論在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)民族志研究時(shí)，研究者需要克服哪些獨(dú)特的困難（例如獲取參與者信任、處理虛擬與現(xiàn)實(shí)的界限、確保研究倫理等）。此外，你認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)民族志在未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)人文研究中將扮演怎樣的角色？六、試卷答案一、答案：互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為數(shù)字人文帶來(lái)了諸多關(guān)鍵機(jī)遇。首先，它提供了前所未有的海量數(shù)據(jù)來(lái)源，如網(wǎng)絡(luò)文本、圖像、音視頻、社交媒體數(shù)據(jù)等，使得對(duì)大規(guī)模人文現(xiàn)象進(jìn)行量化與模式分析成為可能（如大規(guī)模文本分析、網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測(cè)）。其次，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)促進(jìn)了遠(yuǎn)距離、跨地域的學(xué)術(shù)合作與資源共享，學(xué)者可通過(guò)在線(xiàn)平臺(tái)共享數(shù)據(jù)、協(xié)同研究，打破了傳統(tǒng)學(xué)術(shù)交流的時(shí)空限制。再次，虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等技術(shù)為重現(xiàn)歷史場(chǎng)景、展示文化遺產(chǎn)提供了沉浸式體驗(yàn)，拓展了人文學(xué)科的表現(xiàn)力與傳播方式（如虛擬博物館、歷史場(chǎng)景模擬）。此外，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)挖掘等工具使得對(duì)特定網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行系統(tǒng)性采集與分析更為便捷，提升了研究的效率與深度。在具體領(lǐng)域，例如文學(xué)研究可利用網(wǎng)絡(luò)文本分析進(jìn)行風(fēng)格比對(duì)或主題追蹤；歷史研究可通過(guò)數(shù)字檔案平臺(tái)進(jìn)行跨國(guó)史料對(duì)勘；藝術(shù)史研究可利用圖像識(shí)別技術(shù)分析藝術(shù)風(fēng)格的演變；考古學(xué)則可利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行遺址三維重建與虛擬展示。這些機(jī)遇共同推動(dòng)了人文學(xué)科研究范式的革新。解析思路：本題考察對(duì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)賦能數(shù)字人文機(jī)遇的理解。解析需從數(shù)據(jù)獲取、學(xué)術(shù)合作、技術(shù)應(yīng)用、學(xué)科具體體現(xiàn)等多個(gè)維度展開(kāi)，結(jié)合實(shí)例說(shuō)明互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)如何具體地改變了人文學(xué)科的研究方法、對(duì)象和視野。需要清晰區(qū)分機(jī)遇的不同方面，并盡可能具體化。二、答案：選擇微博平臺(tái)及其上的公共事件討論進(jìn)行研究。可運(yùn)用數(shù)字內(nèi)容分析（NCA）和網(wǎng)絡(luò)分析（NetworkAnalysis）兩種方法。數(shù)字內(nèi)容分析可利用Python庫(kù)（如NLTK,spaCy）或R包（如tidytext）對(duì)微博文本進(jìn)行分詞、去除停用詞、詞頻統(tǒng)計(jì)、情感分析（如基于詞典或機(jī)器學(xué)習(xí)模型）等，以揭示事件討論中的高頻詞、核心觀點(diǎn)、情感傾向分布等。網(wǎng)絡(luò)分析則可利用Gephi或NetworkX等工具，將微博用戶(hù)及其轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論關(guān)系構(gòu)建為網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)中心性（度中心性、中介中心性）、社群檢測(cè)等，識(shí)別關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖、信息傳播的關(guān)鍵路徑和輿論結(jié)構(gòu)的形成。選擇這些方法的原因是：NCA能有效處理和分析大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，揭示話(huà)語(yǔ)特征；網(wǎng)絡(luò)分析能可視化并量化人際關(guān)系和信息流動(dòng)模式，揭示事件中的人群結(jié)構(gòu)和信息擴(kuò)散機(jī)制。優(yōu)勢(shì)在于能處理海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺(jué)的模式和關(guān)聯(lián)。局限性包括：NCA可能忽略上下文和話(huà)語(yǔ)復(fù)雜性，情感分析精度受算法影響；網(wǎng)絡(luò)分析依賴(lài)用戶(hù)公開(kāi)的互動(dòng)數(shù)據(jù)，可能不完整，且節(jié)點(diǎn)（用戶(hù)）的性質(zhì)單一，難以完全反映個(gè)體行為動(dòng)機(jī)。解析思路：本題要求結(jié)合具體平臺(tái)、現(xiàn)象、方法和工具進(jìn)行闡述。解析需先明確研究對(duì)象（微博公共事件），再選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)字人文方法（NCA和網(wǎng)絡(luò)分析），詳細(xì)說(shuō)明每種方法的具體操作步驟、分析內(nèi)容，并解釋選擇該方法的原因。同時(shí)，要辯證地分析所選方法的優(yōu)勢(shì)（大數(shù)據(jù)處理能力、模式發(fā)現(xiàn)）和局限性（算法依賴(lài)、數(shù)據(jù)偏差、模型簡(jiǎn)化等）。需要體現(xiàn)對(duì)方法的掌握和對(duì)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的理解。三、答案：以利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)抓取社交媒體數(shù)據(jù)研究網(wǎng)絡(luò)謠言傳播為例。面臨的倫理挑戰(zhàn)主要包括：第一，數(shù)據(jù)隱私侵犯風(fēng)險(xiǎn)。抓取用戶(hù)公開(kāi)數(shù)據(jù)可能包含個(gè)人信息片段，大規(guī)模聚合分析可能泄露用戶(hù)隱私或形成畫(huà)像，需遵守相關(guān)法律法規(guī)（如GDPR、網(wǎng)絡(luò)安全法），并采取匿名化處理。第二，數(shù)據(jù)偏見(jiàn)與算法歧視。平臺(tái)算法可能優(yōu)先推送聳人聽(tīng)聞或符合特定群體偏好的謠言，爬取到的數(shù)據(jù)可能反映而非客觀呈現(xiàn)事實(shí)，導(dǎo)致研究結(jié)論偏差。第三，數(shù)字鴻溝問(wèn)題。研究可能過(guò)度關(guān)注使用智能設(shè)備的群體，忽略不使用或有限使用互聯(lián)網(wǎng)的人群，造成研究代表性的缺失。第四，研究行為的潛在影響。大規(guī)模數(shù)據(jù)抓取可能對(duì)平臺(tái)服務(wù)器造成負(fù)擔(dān)，甚至觸發(fā)平臺(tái)反爬蟲(chóng)機(jī)制，影響后續(xù)數(shù)據(jù)獲?。谎芯砍晒某尸F(xiàn)方式可能無(wú)意中加劇謠言傳播或恐慌。應(yīng)對(duì)策略包括：明確研究目的，僅采集必要數(shù)據(jù)；公開(kāi)研究方法，接受同行評(píng)議；采用多元數(shù)據(jù)源，進(jìn)行交叉驗(yàn)證；進(jìn)行數(shù)據(jù)匿名化處理；遵守平臺(tái)規(guī)則，尊重用戶(hù)權(quán)利；在研究中強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)局限性和算法偏見(jiàn)；與平臺(tái)合作或使用其官方數(shù)據(jù)接口；進(jìn)行倫理審查。解析思路：本題聚焦數(shù)字人文研究的倫理困境。解析需先選擇一個(gè)具體的案例（如網(wǎng)絡(luò)謠言研究），然后深入分析在此過(guò)程中可能出現(xiàn)的具體倫理問(wèn)題（隱私、偏見(jiàn)、數(shù)字鴻溝、研究影響等），并聯(lián)系相關(guān)法律法規(guī)和平臺(tái)規(guī)則。關(guān)鍵在于不僅要識(shí)別問(wèn)題，還要提出切實(shí)可行的、具有倫理自覺(jué)的應(yīng)對(duì)策略。需要體現(xiàn)對(duì)數(shù)字人文倫理問(wèn)題的敏感性和批判性反思能力。四、答案：傳統(tǒng)檔案保存主要側(cè)重于紙質(zhì)文獻(xiàn)的收集、分類(lèi)、編目和物理保管，強(qiáng)調(diào)原始順序和歷史真實(shí)性，方法相對(duì)靜態(tài)，主要目的是確保文獻(xiàn)的物理安全和長(zhǎng)期可存取。而現(xiàn)代數(shù)字檔案建設(shè)則是在數(shù)字環(huán)境下進(jìn)行的，不僅包括數(shù)字原生內(nèi)容（如電子文檔、數(shù)據(jù)庫(kù)），也包括對(duì)物理載體的數(shù)字化成果。其理念上更強(qiáng)調(diào)信息的可訪問(wèn)性、可發(fā)現(xiàn)性和長(zhǎng)期可用性，方法上動(dòng)態(tài)性強(qiáng)，涉及數(shù)據(jù)采集、標(biāo)引、元數(shù)據(jù)創(chuàng)建、存儲(chǔ)、備份、遷移、接口開(kāi)發(fā)等多個(gè)環(huán)節(jié)，需要利用數(shù)據(jù)庫(kù)、元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)（如DublinCore）、數(shù)字保存技術(shù)（如數(shù)字簽名、格式轉(zhuǎn)換）和數(shù)字庫(kù)房管理系統(tǒng)。構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的數(shù)字人文檔案需特別關(guān)注：第一，數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性與異構(gòu)性，如何整合不同格式、來(lái)源的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。第二，元數(shù)據(jù)的深度與標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一問(wèn)題，確保檔案的可發(fā)現(xiàn)性和互操作性。第三，長(zhǎng)期保存的技術(shù)挑戰(zhàn)，如格式過(guò)時(shí)、存儲(chǔ)介質(zhì)老化、元數(shù)據(jù)丟失等，需要制定可持續(xù)的保存策略和技術(shù)遷移計(jì)劃。第四，數(shù)據(jù)共享與版權(quán)問(wèn)題，如何在保護(hù)權(quán)益的前提下實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效利用。解析思路：本題比較傳統(tǒng)與現(xiàn)代檔案保存的異同，并探討數(shù)字檔案建設(shè)的關(guān)鍵問(wèn)題。解析需先清晰界定兩種檔案保存模式在理念、方法、技術(shù)上的核心差異。然后，針對(duì)數(shù)字檔案建設(shè)，重點(diǎn)闡述其在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下面臨的具體挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)多樣性、元數(shù)據(jù)管理、長(zhǎng)期保存技術(shù)和版權(quán)等問(wèn)題，并說(shuō)明應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)需要關(guān)注的方向（如技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、管理策略、倫理法規(guī)）。五、答案：網(wǎng)絡(luò)民族志是民族志方法在互聯(lián)網(wǎng)研究中的應(yīng)用，核心在于研究者深入在線(xiàn)社群，通過(guò)參與觀察（如加入社群、參與討論）、深度訪談（在線(xiàn)）、文本分析（論壇帖子、聊天記錄）等方式，長(zhǎng)期、細(xì)致地理解特定網(wǎng)絡(luò)群體的文化實(shí)踐、社會(huì)關(guān)系和意義建構(gòu)?；静襟E通常包括：確定研究場(chǎng)域與目標(biāo)社群、獲得參與許可與建立信任、進(jìn)入社群并參與互動(dòng)、收集數(shù)據(jù)（文本、圖像、音頻、視頻等）、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（結(jié)合民族志方法與數(shù)字工具）、撰寫(xiě)研究報(bào)告并反思研究者自身位置。進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)民族志研究時(shí)面臨的獨(dú)特困難有：第一，虛擬性與真實(shí)性的界限模糊，難以完全確定線(xiàn)上身份與線(xiàn)下關(guān)系，觀察可能帶有“舞臺(tái)化”效應(yīng)。第二，獲得參與者深度信任難度大，線(xiàn)上互動(dòng)可能不如線(xiàn)下直接和深入。第三，數(shù)據(jù)量巨大且動(dòng)態(tài)變化，篩選和分析難度高。第四，倫理挑戰(zhàn)突出，涉及知情同意（如何告知？效果如何？）、隱私保護(hù)（匿名化程度）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與使用、以及研究過(guò)程對(duì)社群可能產(chǎn)生的影響（如引入外部沖突或改變內(nèi)部動(dòng)態(tài)）。網(wǎng)絡(luò)民族志在未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)人文研究中將扮演關(guān)鍵角色，它能夠提供對(duì)數(shù)字文化和社會(huì)行為最細(xì)致、深入的在地理解，彌補(bǔ)宏觀分析或技術(shù)研究的不足，推動(dòng)我們更全面地理解技術(shù)、社會(huì)與人的復(fù)雜互動(dòng)。解析思路：本題要求闡釋網(wǎng)絡(luò)民族志的概念、步驟及挑戰(zhàn)，并評(píng)估其未來(lái)角色。解析需先清晰定義網(wǎng)絡(luò)民族志及其與傳統(tǒng)民族志的關(guān)聯(lián)與區(qū)別。然后，分步驟說(shuō)明其核心過(guò)程。重點(diǎn)在于深入分析進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)民族志時(shí)特有的困難（虛擬性、信任、數(shù)據(jù)、倫理），并具體闡述這些困難的表現(xiàn)和應(yīng)對(duì)上的挑戰(zhàn)。最后，評(píng)價(jià)其在理解數(shù)字文化中的獨(dú)特價(jià)值和發(fā)展?jié)摿?。六、答案：選擇自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)在文本情感分析中的應(yīng)用場(chǎng)景。NLP技術(shù)通過(guò)算法模型（如基于詞典的方法、機(jī)器學(xué)習(xí)模型SVM、樸素貝葉斯，或深度學(xué)習(xí)模型如LSTM、BERT）對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，提取文本中的情感傾向（積極、消極、中性）。操作上，首先對(duì)文本進(jìn)行預(yù)處理（分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注），然后根據(jù)所選模型進(jìn)行訓(xùn)練（若使用機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)）或直接對(duì)照情感詞典進(jìn)行評(píng)分。應(yīng)用場(chǎng)景例如，分析社交媒體評(píng)論對(duì)某產(chǎn)品或事件的情感傾向，以了解公眾態(tài)度；評(píng)估新聞報(bào)道中的情感色彩，研究媒體傾向；在文學(xué)研究中，分析不同作品或作家的情感表達(dá)模式。該技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)在于能夠高效處理大規(guī)模文本，自動(dòng)化發(fā)現(xiàn)情感模式，提供量化數(shù)據(jù)支持決策。局限性包括：情感詞典可能不全面或存在歧義；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型可能學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的偏見(jiàn)；深度學(xué)習(xí)模型雖效果可能更好，但可解釋性較差，難以理解其內(nèi)部決策邏輯；情感分析結(jié)果往往較為粗糙，難以捕捉細(xì)微的情感差