2025年大學《數字人文》專業(yè)題庫——數字人文在媒體產業(yè)中的發(fā)展考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.計算新聞學2.網絡民族志3.算法新聞4.數字人文策展二、簡答題（每題10分，共40分）1.簡述數字人文對傳統(tǒng)媒體研究范式的主要挑戰(zhàn)。2.概述大數據分析在新聞采編和傳播效果評估中的幾種主要應用方式。3.數字人文實踐在媒體檔案保存與管理方面面臨哪些機遇與挑戰(zhàn)？4.簡要說明社交媒體平臺中的“信息繭房”現象，并探討其與數字人文研究的關聯。三、論述題（每題20分，共40分）1.深入分析數字人文的“計算”轉向如何改變了新聞媒體的信息生產和傳播機制，并探討其帶來的積極影響與潛在風險。2.以您所了解的一個具體案例（可以是媒體機構、平臺或特定項目），論述數字人文方法在理解和干預媒體實踐中（例如，提升報道深度、增強公眾參與、應對虛假信息等）的應用價值與局限性。四、案例分析題（20分）假設某綜合性門戶網站計劃利用數字人文方法對其十年來的用戶評論數據進行深度挖掘，以評估不同類型內容（如新聞、娛樂、社交板塊）的用戶情感變化趨勢，并優(yōu)化內容推薦策略。請分析該計劃可能涉及哪些具體的數字人文技術和研究步驟，并探討在實施過程中可能遇到的倫理困境及應對思路。試卷答案一、名詞解釋1.計算新聞學：指運用計算方法（如數據挖掘、自然語言處理、網絡分析等）來輔助或重塑新聞采集、生產、分發(fā)和消費過程的一種新聞學實踐和研究領域，是數字人文在新聞傳播領域的具體應用。*解析思路：此題考查核心概念。答案需包含“計算方法”的應用主體（新聞采集、生產、分發(fā)、消費）和其學科歸屬（數字人文在新聞傳播領域的應用）。解釋要簡潔明了，點出其技術性和跨學科性。2.網絡民族志：作為民族志研究方法在網絡環(huán)境下的延伸，研究者通過長期沉浸、參與觀察和內容分析等方式，結合網絡數據（如用戶生成內容、社交互動記錄），深入理解特定在線社群的文化、實踐和社會結構。*解析思路：此題考查核心概念。答案需包含其作為“民族志方法”在網絡環(huán)境下的應用，以及主要研究方式（沉浸、觀察、內容分析）和數據來源（網絡數據）。強調其跨學科性（人類學方法+數字技術）和對“社群”的深度理解。3.算法新聞：指由算法自主或半自主地生成、編輯或推薦新聞內容的一種新聞形態(tài)。它利用機器學習、數據挖掘等技術，根據用戶偏好、內容特征或傳播模式自動進行新聞的生產和分發(fā)。*解析思路：此題考查核心概念。答案需點明其核心特征“算法自主/半自主生成/編輯/推薦”，并提及關鍵技術（機器學習、數據挖掘）和依據（用戶偏好、內容特征、傳播模式）。解釋應突出其自動化和智能化特點。4.數字人文策展：指利用數字技術對人文數據（如文本、圖像、音視頻、檔案等）進行收集、整理、分析、闡釋和展示的過程，旨在以新的方式呈現研究結論，增強知識的可理解性和傳播力，常見于數字博物館、在線展覽等形式。*解析思路：此題考查核心概念。答案需涵蓋數字人文策展的“過程”（收集、整理、分析、闡釋、展示），強調其處理對象（人文數據），核心目標（新方式呈現、增強理解與傳播）以及常見載體（數字博物館、在線展覽）。點出其連接研究與公共展示的功能。二、簡答題1.簡述數字人文對傳統(tǒng)媒體研究范式的主要挑戰(zhàn)。*答案：數字人文主要挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)媒體研究的文本中心主義和定性研究主導范式。其“計算”轉向引入了大數據分析和量化方法，要求研究者具備跨學科的技術素養(yǎng)，改變了以往偏重經驗觀察和深度訪談的研究方式；其“數據驅動”特征促使研究從關注“文本意義”轉向關注“傳播過程”和“結構模式”；同時，對海量數字檔案的利用也挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)文獻研究的范圍和深度。*解析思路：此題考查對理論的理解。答案需點出數字人文對傳統(tǒng)范式的“挑戰(zhàn)點”（文本中心vs計算、定性vs定量、經驗vs數據、文獻vs數字檔案），并簡要說明這些挑戰(zhàn)體現在研究方法、研究主體（技術素養(yǎng)要求）、研究焦點（過程/結構vs意義）和研究對象（海量數據）等方面。強調其帶來的方法論變革和跨學科要求。2.概述大數據分析在新聞采編和傳播效果評估中的幾種主要應用方式。*答案：在新聞采編中，主要應用包括：利用用戶數據（點擊、評論、分享）進行選題策劃和內容推薦（算法新聞）；通過情感分析、主題建模挖掘輿情熱點和公眾觀點；利用網絡爬蟲和API獲取實時信息，輔助深度報道。在傳播效果評估中，主要應用包括：追蹤新聞在社交媒體上的傳播路徑和范圍（網絡分析）；分析不同平臺用戶對新聞的接收、互動和反饋（社交網絡分析）；利用大數據統(tǒng)計模型評估新聞傳播的影響力和效果（如政策改變、態(tài)度轉變）。*解析思路：此題考查應用知識。答案需分點列出“新聞采編”和“傳播效果評估”兩大場景下的具體應用。采編方面?zhèn)戎貎热萆a環(huán)節(jié)（選題、推薦、挖掘、獲取信息），傳播效果方面?zhèn)戎匦Ч饬凯h(huán)節(jié)（路徑范圍、用戶互動、影響力）。每個應用點要清晰，并隱含所用的大數據技術或分析方法。3.數字人文實踐在媒體檔案保存與管理方面面臨哪些機遇與挑戰(zhàn)？*答案：機遇：能夠對海量、多樣化的數字檔案（如社交媒體記錄、網站數據、數字視頻）進行大規(guī)模采集、整理和保存；利用數據分析和可視化技術揭示檔案信息間的關聯和演變規(guī)律，豐富檔案資源；通過在線平臺實現檔案的廣泛訪問和互動式利用，提升檔案服務能力。挑戰(zhàn)：數字檔案的長期保存面臨技術更迭、格式過時、存儲成本高等問題；數據采集可能涉及隱私保護和版權限制；如何有效處理和闡釋碎片化、非結構化的網絡數據，使其具有研究價值，是一大難題；需要跨學科合作和專業(yè)人才。*解析思路：此題考查應用場景分析。答案需明確區(qū)分“機遇”和“挑戰(zhàn)”兩大方面。機遇側重于數字人文技術帶來的“能力提升”（采集規(guī)模、關聯發(fā)現、訪問利用）。挑戰(zhàn)則側重于實踐中遇到的“現實困難”（保存難題、法律倫理、技術處理、人才需求）。每個點要具體，體現數字人文在檔案領域的雙重作用。4.簡要說明社交媒體平臺中的“信息繭房”現象，并探討其與數字人文研究的關聯。*答案：信息繭房現象指算法根據用戶的歷史行為和偏好，傾向于向其推送相似或符合其預期的信息，導致用戶視野變窄，難以接觸到多樣化的觀點。數字人文研究與此密切相關：首先，數字人文方法（如社交網絡分析、內容分析）可用于實證研究信息繭房的形成機制、影響范圍和用戶差異；其次，數字人文關注技術的社會文化后果，有助于批判性地審視信息繭房對公共討論、社會共識、個體認知可能帶來的負面效應（如觀點極化、群體隔閡）；最后，數字人文策展可以嘗試呈現跨越信息繭房的多元信息景觀，促進更健康的公共交流。*解析思路：此題考查概念關聯。答案需先清晰定義“信息繭房”現象。然后重點闡述其與數字人文的“關聯性”，從三個層面展開：一是數字人文的“研究工具”（方法用于實證分析）；二是數字人文的“批判視角”（關注其社會文化影響）；三是數字人文的“實踐介入”（策展嘗試呈現多元性）。強調數字人文在理解、批判和應對信息繭房方面的獨特貢獻。三、論述題1.深入分析數字人文的“計算”轉向如何改變了新聞媒體的信息生產和傳播機制，并探討其帶來的積極影響與潛在風險。*答案：數字人文的“計算”轉向通過引入量化方法、數據挖掘和算法技術，深刻改變了新聞媒體的信息生產和傳播機制。在生產端，從選題策劃（基于大數據趨勢預測）到內容生成（自動化寫作、數據可視化），再到分發(fā)策略（精準推薦、算法排序），都融入了計算邏輯，提高了效率和規(guī)模，但也可能削弱深度和原創(chuàng)性。在傳播端，計算方法使得追蹤信息流動、評估傳播效果、理解受眾畫像成為可能，媒體能夠實現更精準的觸達和互動。積極影響包括提升新聞生產效率和影響力、拓展報道視野（如發(fā)現隱藏關聯）、增強用戶體驗、促進數據驅動的社會問責。潛在風險則在于算法偏見可能導致的新聞歧視、數據隱私泄露、過度商業(yè)化、削弱專業(yè)判斷、信息繭房加劇以及數字鴻溝擴大的可能性。因此，在擁抱計算的同時，必須警惕其潛在風險，堅守新聞倫理和人文關懷。*解析思路：此題要求深入分析變化機制及其影響。答案需首先點明計算轉向的核心特征及其對“生產”和“傳播”機制的“改變點”（效率、規(guī)模、方式、追蹤、評估等）。然后分述“積極影響”（效率、視野、體驗、問責等），結合具體應用場景。接著分述“潛在風險”（偏見、隱私、商業(yè)、判斷、繭房、鴻溝等），同樣結合計算應用的具體后果。最后進行總結，強調平衡發(fā)展。2.以您所了解的一個具體案例（可以是媒體機構、平臺或特定項目），論述數字人文方法在理解和干預媒體實踐中（例如，提升報道深度、增強公眾參與、應對虛假信息等）的應用價值與局限性。*答案：（此處以假設的“假設某新聞機構利用數字人文方法進行疫情溯源與報道”為例）該新聞機構運用數字人文方法，通過收集和分析社交媒體數據、官方公布的感染鏈數據、交通出行數據等多源數據，結合網絡分析、時空可視化等技術，繪制了疫情傳播的熱力圖、關鍵傳播路徑圖，并通過文本分析挖掘公眾在疫情期間的情緒變化和關鍵信息需求。在提升報道深度方面，該方法超越了單一采訪和統(tǒng)計，揭示了疫情傳播的復雜模式和潛在風險點，使報道更具科學性和前瞻性。在增強公眾參與方面，機構通過公開部分可視化成果和數據分析工具（簡化版），邀請公眾參與數據標注和議題討論，提高了報道的互動性和透明度。然而，該方法也面臨局限：數據獲取可能存在不完整、滯后或偏差；算法模型可能無法完全捕捉疫情傳播的細微人性和社會因素；數據分析和可視化結果的解讀需要專業(yè)知識，普通公眾可能難以完全理解；處理海量數據需要強大的計算能力和資源；在追蹤感染鏈時，涉及個人隱私保護，存在倫理挑戰(zhàn)。因此，數字人文方法的應用價值顯著，但需正視其局限性，并與傳統(tǒng)新聞專業(yè)主義相結合。*解析思路：此題要求結合案例論述應用價值與局限。答案需先選擇或設定一個具體案例場景（如假設案例），并清晰說明所使用的數字人文方法（如網絡分析、時空可視化、文本分析）以及如何應用于媒體實踐（如具體報道內容）。然后分點論述“應用價值”（結合案例具體說明在提升深度、增強參與等方面的體現）。接著分點論述“局限性”（從數據、方法、解讀、資源、倫理等多個角度分析，結合案例進行說明）。最后總結，強調價值與局限并存，需綜合運用。四、案例分析題假設某綜合性門戶網站計劃利用數字人文方法對其十年來的用戶評論數據進行深度挖掘，以評估不同類型內容（如新聞、娛樂、社交板塊）的用戶情感變化趨勢，并優(yōu)化內容推薦策略。請分析該計劃可能涉及哪些具體的數字人文技術和研究步驟，并探討在實施過程中可能遇到的倫理困境及應對思路。*答案：該計劃涉及的技術和研究步驟可能包括：1.數據采集與清洗：從網站數據庫中導出十年用戶評論數據，進行去重、去除HTML標簽、處理缺失值等預處理。2.情感分析：運用自然語言處理（NLP）技術（如基于詞典的方法、機器學習模型）對評論進行情感極性判斷（正面、負面、中性），分析不同時期、不同內容板塊的情感分布和變化趨勢。3.主題建模：使用LDA等主題模型挖掘評論中的高頻話題和語義模式，了解用戶關注點隨時間的變化。4.用戶畫像構建：結合用戶注冊信息（匿名化處理）和評論行為，分析不同用戶群體的特征及其情感偏好。5.可視化呈現：將情感分析結果、主題分布、用戶畫像等以時間線、詞云、熱力圖等可視化形式展現，直觀展示情感變化趨勢和用戶反饋。研究步驟則包括明確研究問題、設計數據采集方案、選擇并應用相關數字人文技術、分析結果、解釋發(fā)現、提出優(yōu)化建議。倫理困境及應對思路：1.隱私保護：用戶評論包含個人信息和觀點。應對：嚴格匿名化處理用戶數據，遵守數據保護法規(guī)，不公開或出售包含可識別個人信息的原始數據，或先征得用戶同意。2.數據安全：大量用戶數據存儲和處理存在安全風險。應對：采用加密技術、訪問控制等保障數據安全。3.算法偏見：情感分析模型可能存在偏見，導致對某些群體或觀點的誤判。應對：測試和評估模型的公平性，定期更新模型，結合人工審核。4.知情同意：用戶可能未意識到其評論數據被用于此類分析。應對：在網站隱私政策中明確說明數據用途，提供用戶選擇退出的選項。5.結果濫用：可能利用情感分析操縱用