2025年大學《數字人文》專業(yè)題庫——數字人文研究對國際關系的啟示考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述數字人文的核心特征及其與傳統(tǒng)人文學科研究方法的主要區(qū)別。二、列舉至少三種數字人文研究方法，并分別說明它們在國際關系研究中可以應用于哪些具體領域或問題。三、以“網絡分析”為例，闡述其如何幫助國際關系研究者理解國家間關系、非政府組織活動或跨國犯罪網絡等。四、討論將大數據分析應用于國際關系預測（如戰(zhàn)爭爆發(fā)、外交政策變動）的潛在優(yōu)勢，并分析其面臨的主要挑戰(zhàn)和局限性。五、結合具體實例（歷史上的或當代的），說明地理信息系統(tǒng)（GIS）空間分析在領土爭端研究、資源分布與國際沖突分析中的作用。六、數字人文研究強調對大規(guī)模、細粒度數據的處理與分析，這種轉向對傳統(tǒng)依賴少量檔案文獻的國際關系歷史研究可能帶來哪些深刻的啟示？請從方法論層面進行探討。七、文本挖掘技術能夠從海量的外交文件、領導人講話、社交媒體帖子等中提取主題、情感和關系信息。論述其在分析國際話語權、公眾輿論對外交政策影響方面的潛力，并指出可能存在的倫理風險。八、在利用數字人文方法研究國際關系時，數據來源的選擇（如公開數據、政府數據、社交媒體數據、私人數據）可能存在偏見。請分析這種偏見可能如何影響研究結論，并提出應對策略。九、隨著人工智能技術的發(fā)展，機器學習、自然語言處理等技術開始被引入國際關系研究。設想未來五年內，這些技術可能在國際關系哪個具體領域（如地緣政治模擬、國際沖突早期預警、跨文化溝通分析等）產生最顯著的影響，并說明理由。十、數字人文研究強調研究者與數據的互動關系，有時被稱為“計算素養(yǎng)”或“數字媒介素養(yǎng)”。從國際關系研究者的角度，培養(yǎng)這種素養(yǎng)對其開展有效研究具有哪些重要性？試卷答案一、核心特征：數字人文運用數字技術、計算方法處理和分析人文學科數據，強調跨學科性、數據驅動、可視化、網絡化和公開性。區(qū)別：傳統(tǒng)人文學科側重文本、實物分析，方法以定性、歷史為主；數字人文引入計算、定量方法，強調數據挖掘、大規(guī)模分析和可視化呈現，但并非完全取代傳統(tǒng)方法，而是提供補充和拓展。二、方法列舉：1.文本挖掘/計算語言學：分析大量文本數據，提取主題、情感、命名實體、關系網絡等。2.網絡分析：分析社會關系、信息傳播、經濟聯系等網絡結構。3.數據可視化：將復雜數據以圖形化方式呈現，揭示模式、趨勢和關聯。4.地理信息系統(tǒng)（GIS）空間分析：分析地理空間數據，研究地緣政治、資源分布、人口遷移等。5.大數據分析：處理和分析規(guī)模巨大的數據集，用于預測、模式識別等。應用領域：國際政治經濟學、地緣戰(zhàn)略研究、外交關系分析、國際沖突與和平研究、國際組織行為研究、跨國網絡與非政府組織研究、國際傳播與輿論研究等。三、網絡分析應用：1.理解國家間關系：通過分析外交關系網絡、貿易網絡、投資網絡，揭示國家間的親疏遠近、依賴程度和權力結構。例如，構建國家合作網絡，識別核心國家和邊緣國家。2.研究非政府組織活動：分析非政府組織（NGO）的網絡連接，了解其聯盟形成、資源動員方式和跨國倡議傳播路徑。3.分析跨國犯罪網絡：通過分析人員流動、資金轉移、武器交易等數據，繪制犯罪網絡圖譜，識別關鍵節(jié)點和活動模式，為打擊跨國犯罪提供情報支持。四、優(yōu)勢：1.海量數據處理：能夠處理傳統(tǒng)方法難以應對的龐大數據量，發(fā)現隱藏模式。2.預測性：基于歷史數據和統(tǒng)計模型，可能對未來趨勢進行預測（如經濟危機、沖突風險）。3.客觀性：減少主觀偏見，提供更客觀的數據驅動的見解。4.效率提升：自動化分析過程，提高研究效率。挑戰(zhàn)與局限性：1.數據質量與偏差：大數據往往存在噪聲、錯誤和偏見，可能誤導分析結果。2.過度簡化：將復雜國際關系簡化為數據點，可能丟失重要的人文和制度背景。3.預測準確率有限：國際關系受多重復雜因素影響，預測模型的準確率往往不高。4.技術門檻高：需要研究者具備較強的技術能力。5.倫理與隱私問題：大規(guī)模數據收集和分析引發(fā)隱私泄露和倫理爭議。五、GIS空間分析作用：1.領土爭端研究：可視化領土邊界、歷史沿革、相關地理事件，分析爭端地理背景、利益攸關方空間分布，為沖突分析提供空間維度支持。2.資源分布與國際沖突分析：分析石油、水資源、礦產等關鍵資源的地理分布及其與國家實力、地緣政治沖突的關系。例如，繪制資源分布圖與沖突熱點圖，研究資源爭奪與戰(zhàn)爭爆發(fā)的關聯性。六、對國際關系歷史研究的啟示：1.從“大歷史”到“小數據”：關注微觀層面的大量個體數據（如人口統(tǒng)計、貿易記錄、通信內容），通過量化和模式識別，揭示傳統(tǒng)方法難以察覺的社會經濟變遷。2.時空維度拓展：利用GIS等技術，將歷史事件和現象置于更廣闊的地理空間中進行考察；利用時間序列分析等方法，更精確地捕捉歷史動態(tài)過程。3.跨區(qū)域比較：數字化使得大規(guī)模、標準化的跨區(qū)域歷史數據比較成為可能。4.研究范式補充：數字人文方法為歷史研究提供新的分析工具和視角，但并非取代傳統(tǒng)敘事，而是與之結合，形成更豐富的理解。七、潛力：1.分析國際話語權：通過對媒體、社交媒體文本的計量分析，量化國家或群體的國際聲音強度、議題設置能力和形象塑造效果。2.研究公眾輿論：分析社交媒體、網絡評論等數據，捕捉和分析公眾對國際事件、外交政策的情感傾向和觀點分布，評估其對外交決策的影響。倫理風險：1.數據隱私：分析包含個人信息的數據集時，可能侵犯個人隱私。2.算法偏見：分析工具本身可能帶有偏見，導致對特定國家或群體的刻板印象或歧視性結論。3.過度解讀：將算法結果簡單等同于現實，忽視復雜的語境和因果關系。4.數據安全：大規(guī)模數據收集和分析可能引發(fā)數據泄露和安全風險。八、數據來源偏見影響：1.公開數據偏見：公開數據往往由特定機構產生，可能反映其立場和議程，或選擇性地發(fā)布正面信息，導致分析結果片面。2.政府數據偏見：政府數據可能經過篩選或修飾，服務于特定政策目標，缺乏獨立性。3.社交媒體數據偏見：社交媒體用戶結構不均、存在過濾氣泡和回音室效應，導致分析結果不能代表整體民意；平臺算法也可能影響信息傳播，制造偏見。4.私人數據偏見：私人數據涉及商業(yè)利益和用戶隱私，獲取難度大，可能存在商業(yè)動機引發(fā)的偏差。應對策略：1.多元化數據來源：盡可能整合不同來源、不同類型的數據進行交叉驗證。2.透明化方法：清晰說明數據來源、處理過程和分析方法，接受同行評議。3.批判性解讀：對數據來源的潛在偏見保持警惕，結合定性分析進行批判性解讀。4.數據清洗與標注：努力識別和清洗數據中的錯誤和偏見，對數據進行必要的標注。九、最顯著影響領域及理由：領域：地緣政治模擬與戰(zhàn)略分析。理由：1.技術契合度高：人工智能擅長處理復雜的模擬環(huán)境、進行多變量交互推演，與地緣政治需要考慮眾多國家行為體、復雜互動關系、不確定性因素的特點高度契合。2.決策支持潛力大：AI可以快速處理海量地理、經濟、社會、政治數據，模擬不同戰(zhàn)略選擇下的多種可能情景（如軍事沖突、經濟制裁、外交談判），為決策者提供更全面、及時的戰(zhàn)略選項評估和風險評估。3.應對復雜性需求：當前地緣政治環(huán)境日益復雜、變化迅速，傳統(tǒng)分析方法難以完全應對，AI的預測和模擬能力有助于應對這種復雜性。4.現有進展基礎：已有研究利用AI進行沖突預測、兵力部署優(yōu)化、網絡攻擊防御等，未來潛力巨大。十、培養(yǎng)重要性：1.有效數據利用：理解數據格式、處理流程和分析工具，才能有效利用數字資源進行研究。2.方法選擇與評估：掌握不同數字人文方法的原理和適用性，能夠根據研究問題選擇最合適的方法，并評估其優(yōu)劣。3.結果可視化呈現：具備將研究發(fā)現轉化為清晰、有效的視覺形式（圖表、地圖等）的能力，增強溝通效果。4.