2025年大學《數字人文》專業(yè)題庫——數字人文在數字設計領域的探索考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請簡述數字人文的核心理念，并說明其與傳統(tǒng)的文化遺產研究相比，在研究方法上有哪些顯著的不同。二、數字設計通常強調用戶中心、效率和美觀。請論述將數字人文的視角融入數字設計過程中，可能如何影響或改變這些核心原則，并舉例說明。三、數據是數字人文和數字設計都日益重要的資源。請分別闡述在數字人文研究和數字產品設計兩種情境下，處理和利用數據的根本目標有何異同，并分析由此可能產生的倫理考量差異。四、選擇一個你熟悉的數字人文項目（例如一個數字博物館、一個在線檔案庫、一個文本分析工具），分析其在用戶體驗設計方面是如何體現或未能體現數字人文關懷的。請具體指出至少兩個方面的體現或缺失，并說明你的理由。五、網絡分析是數字人文常用的一種方法，可以揭示關系網絡的結構和動態(tài)。請設想一個具體的數字設計應用場景（如社交平臺、社區(qū)論壇、讀者評論系統(tǒng)），闡述如何運用網絡分析的方法來優(yōu)化該設計，并說明你可能從中發(fā)現什么有價值的信息，以及這些信息如何幫助改進設計。六、數字技術的發(fā)展不斷催生新的設計領域和挑戰(zhàn)。請就“人工智能（AI）在數字人文語境下的設計應用”這一主題，探討其潛在機遇與倫理風險。你認為設計師在開發(fā)涉及AI的數字人文產品時應如何應對這些挑戰(zhàn)？七、數字敘事是數字人文和數字設計交叉融合的重要方向。請解釋什么是“交互式數字敘事”，并分析它在呈現復雜的人文信息（例如歷史事件的多方視角、文化遺產的感官體驗、社會問題的深層原因）方面，相比傳統(tǒng)文本或線性媒體有哪些優(yōu)勢。你可以選擇一個具體的例子（虛擬現實展覽、交互式數據可視化等）來輔助說明。試卷答案一、核心理念：數字人文通常指運用數字技術、計算方法來研究人文領域的問題，強調跨學科合作、計算分析、數據化處理、公開共享和公眾參與。方法差異：1.計算性與規(guī)模性：數字人文大量運用計算方法處理大規(guī)模文本、圖像、音視頻等文化數據，如文本挖掘、網絡分析、數據可視化，這是傳統(tǒng)方法難以實現的。2.跨數據類型整合：不僅處理文本，還整合地理空間數據、生物數據、網絡數據等多種非傳統(tǒng)人文數據，進行多維度分析。3.互動性與參與性：強調研究者與數據、其他研究者以及公眾的互動，如通過在線平臺進行數據標注、公民科學項目等。4.可視化與呈現：運用各種可視化手段（圖表、地圖、網絡圖、虛擬現實等）直觀呈現復雜的人文信息與關系。二、對核心原則的影響與改變：1.用戶中心：數字人文融入要求設計不僅要關注“用戶”的表面需求，更要關注其背后的知識結構、文化背景、社會情境，以及用戶與信息/文化對象之間的深層互動和意義建構。設計需考慮如何幫助用戶發(fā)現、理解和參與文化意義的創(chuàng)造。例如，設計一個數字檔案時，不僅要考慮檢索便捷性，還要考慮如何通過可視化、敘事化手段幫助用戶理解檔案所蘊含的歷史語境。2.效率：數字人文可能挑戰(zhàn)純粹追求“即時滿足”的效率觀。某些數字人文方法可能更側重于深度挖掘、長期互動和復雜關系的呈現，其過程和結果可能不是線性的或快速可得的。設計需平衡效率與深度理解的需求，例如，設計一個需要用戶參與數據標注或共同構建知識圖譜的界面，其效率目標可能不同于簡單的信息查詢。3.美觀：數字人文融入可能要求設計超越傳統(tǒng)審美，更加注重信息的準確性、邏輯性、文化內涵的表達以及交互的沉浸感和意義感。美觀可能體現在數據可視化的清晰性、文化符號的恰當運用、交互敘事的流暢性等方面，而非僅僅視覺上的愉悅。例如，設計展示非物質文化遺產的VR體驗，美觀需服務于對技藝、流程、文化精神的真實再現和傳遞。三、數據目標的異同：相同點：都旨在通過數據揭示規(guī)律、洞察問題、優(yōu)化體驗或創(chuàng)造價值。都需關注數據的準確性、相關性和可獲取性。不同點：1.根本目標：*數字人文：通常更側重于通過數據分析理解和闡釋人文現象、歷史過程、文化意義和社會結構，強調解釋的深度、語境的關聯和知識的生成。*數字產品：通常更側重于通過數據分析優(yōu)化用戶體驗、改進產品功能、實現商業(yè)目標或驅動行為改變，強調效果的效率、影響的廣度和可度量性。2.倫理考量差異：*數字人文：更突出文化權利（如知識產權、文化歸屬）、數據隱私（尤其在處理個人口述歷史、社群數據時）、代表性（避免數據偏見，確保多元聲音被聽見）、長期保存與訪問以及公眾參與倫理等問題。強調對研究對象和文化的尊重與責任。*數字產品：更突出用戶隱私保護（個人信息收集、使用、存儲）、算法公平與透明（避免歧視性推薦或決策）、數據安全、用戶自主權以及商業(yè)利益與社會責任的平衡。強調用戶權利保護和商業(yè)可持續(xù)性。四、（答案略，需根據所選具體項目進行分析，以下為分析思路框架）1.選擇項目：明確所選項目的名稱、類型及其核心功能。2.分析體現/缺失點一：*描述設計點：具體指出項目界面、交互方式或功能布局等方面的某個設計細節(jié)。*關聯數字人文關懷：說明該設計細節(jié)如何（或未能）體現對特定歷史背景、文化語境、用戶知識水平、隱私需求或參與價值的尊重。例如，是否提供了必要的背景信息、多語言支持、易于理解的術語、對敏感內容的提示或處理、是否允許用戶匿名或以假名參與等。*理由闡述：解釋為什么該設計體現了人文關懷（如幫助用戶理解復雜性、避免文化誤讀）或未能體現（如界面過于冰冷、忽視文化特殊性、侵犯用戶隱私）。3.分析體現/缺失點二：*描述設計點：另一個具體的界面、交互或功能設計細節(jié)。*關聯數字人文關懷：說明該設計如何（或未能）體現對人文價值的關注。例如，是否突出了文化遺產的珍貴性、鼓勵用戶進行深度探索而非淺層瀏覽、是否提供了反思或討論的空間、是否平衡了不同群體的聲音等。*理由闡述：解釋理由，同上。4.總結：概括項目在數字人文關懷方面的整體表現，并提出改進建議（可選）。五、設想場景：例如，一個旨在連接不同地區(qū)關于本地氣候變化適應策略的在線社區(qū)平臺。運用網絡分析方法優(yōu)化設計：1.具體方法應用：*用戶關系網絡分析：分析用戶之間通過發(fā)帖、評論、點贊、組建小組等方式形成的連接。識別關鍵意見領袖（信息傳播者）、核心社群（圍繞特定議題或地區(qū)形成的討論組）、以及不同群體間的互動模式。*內容主題網絡分析：對用戶發(fā)布的帖子、評論進行文本挖掘和主題建模，構建話題圖譜。揭示討論的焦點議題、不同議題間的關系、以及隨時間變化的關注點。*地理信息網絡分析：結合用戶地理位置信息（若用戶自愿提供）或帖子中提及的地點，分析地域上相關的討論集群、跨地域的信息流動路徑、以及特定地區(qū)面臨的共性問題。2.可能發(fā)現的有價值信息：*哪些地區(qū)的用戶最活躍？哪些議題最受關注？*哪些用戶是信息的關鍵節(jié)點？他們傾向于分享什么類型的信息？*不同地區(qū)用戶在適應策略討論上存在哪些共性或差異？*信息在社區(qū)內是如何傳播和演變的？是否存在信息壁壘或偏見？*用戶之間協(xié)作解決問題的模式是怎樣的？3.如何幫助改進設計：*個性化推薦：基于用戶關系和內容偏好，向用戶推薦可能感興趣的話題、用戶或地區(qū)信息，提高信息發(fā)現效率。*社群建設：識別并支持關鍵社群的發(fā)展，為不同地域或議題的用戶創(chuàng)建更便捷的交流空間（如地域論壇、主題小組），促進知識共享和協(xié)作。*內容策略：根據主題網絡分析結果，調整平臺內容推薦策略或組織信息架構，確保重要議題得到突出展示。*功能設計：設計更有效的互動工具（如協(xié)同編輯文檔、共同繪制適應策略地圖），支持基于網絡分析發(fā)現的協(xié)作模式。*洞察反饋：將分析結果以可視化圖表等形式呈現給管理員或研究人員，為理解平臺動態(tài)、評估干預措施效果提供數據支持。六、機遇：1.大規(guī)模數據處理與模式挖掘：AI可處理海量文化文本、圖像、音頻數據，自動識別主題、情感、關系，幫助研究者發(fā)現傳統(tǒng)方法難以察覺的模式和關聯，如自動生成歷史事件知識圖譜、分析藝術作品的風格演變趨勢。2.智能交互與個性化體驗：AI驅動的聊天機器人、虛擬導覽、智能推薦系統(tǒng)等，可以為用戶提供高度個性化、沉浸式的數字人文體驗，如與歷史人物進行對話、根據用戶興趣動態(tài)生成文化敘事。3.自動化內容生成與呈現：AI可輔助生成簡單的文化介紹文本、摘要、甚至基本的交互式可視化，降低數字人文內容創(chuàng)作的門檻，加速知識傳播。4.增強對文化遺產的保護與修復：AI在圖像識別、模式匹配方面的能力可用于古籍修復、文物識別、瀕危語言模型構建等。倫理風險：1.數據偏見與算法歧視：AI模型的訓練數據若存在偏見，可能導致分析結果和文化呈現產生歧視，強化刻板印象，或無意中忽視、邊緣化某些文化群體。2.文化挪用與所有權模糊：AI可能無差別地抓取、學習文化數據（包括受版權保護或具有特殊文化意義的元素），引發(fā)文化挪用爭議，并使文化IP的所有權歸屬變得復雜。3.過度依賴與理解淺?。哼^分依賴AI進行解讀和分析，可能導致研究者或用戶陷入“黑箱”操作，缺乏對數據背后深層文化、社會語境的深入理解，甚至產生錯誤結論。4.隱私侵犯與監(jiān)控：AI驅動的個性化推薦和智能交互可能涉及深度用戶行為分析，引發(fā)對個人隱私被過度收集和監(jiān)控的擔憂。5.數字鴻溝加?。篈I技術的應用可能需要特定的設備、技能或數據資源，加劇不同地區(qū)、人群在數字人文參與方面的不平等。應對挑戰(zhàn)：1.強化倫理規(guī)范與審查：建立明確的AI應用倫理準則，對使用AI的數字人文項目進行倫理風險評估和審查。2.多元化數據投入與算法公平性：努力確保訓練數據的多樣性和代表性，開發(fā)和采用能夠檢測并緩解算法偏見的工具和方法。3.堅持人文主導與批判性思維：將AI視為輔助工具而非決策者，研究者需保持主體性，批判性地審視AI的結果，結合人文知識進行解讀。4.尊重文化權利與透明度：在使用AI處理文化數據前，充分尊重相關文化群體的意愿和權利，明確數據來源和AI運作機制，保持過程透明。5.促進公眾參與和素養(yǎng)提升：鼓勵公眾參與AI倫理的討論，提升用戶對AI技術及其應用的辨別能力和權利意識。設計易于理解、可控的AI交互界面。七、交互式數字敘事定義：指利用數字技術（如網頁、應用程序、虛擬現實、增強現實等）創(chuàng)建的，允許用戶通過選擇、探索、互動等方式參與敘事過程，影響敘事走向或視角呈現的多媒體敘事形式。相比傳統(tǒng)優(yōu)勢：1.深度參與感與沉浸性：用戶不再是被動接收信息，而是可以通過操作、選擇、探索等方式主動參與敘事世界，獲得更強的代入感和沉浸體驗。例如，在VR中“親身”走進歷史場景，感受氛圍。2.多視角與選擇自由：可以呈現同一事件或人物的不同側面、不同觀點，允許用戶選擇關注特定視角或路徑，更全面、辯證地理解復雜的人文議題。3.動態(tài)性與關聯性：數據可視化敘事可以根據用戶選擇動態(tài)展示相關信息，不同敘事節(jié)點之間可以建立復雜的關聯，揭示隱藏的模式和聯系。例如，通過交互式時間軸探索歷史事件之間的因果關系。4.感官體驗的豐富性：可以整合文本、圖像、音頻、視頻、動畫甚至氣味等多媒體元素，調動用戶的多種感官，更生動、直觀地呈現人文信息，特別是對于非物質文化遺產等涉及感官體驗的內容。5.知識建構的協(xié)作性：某些交互式敘事允許用戶貢獻內容、分享觀點或共同構建故事，促進知識的社會性建構和社群參與。（答案略，需根據具體例子進行分析，以下為例子分析思路框架）*選擇例子：明確所選交互式數字敘事項目（如具體VR體驗、數據可視化網站等）。*分析優(yōu)