2025年大学《数字人文》专业题库—— 数字人文研究中的数据分析.docxVIP

2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文研究中的数据分析

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、选择题

1.下列哪一项不属于数字人文研究中常见的数据类型？

A.文本数据

B.图像数据

C.空间数据

D.社交媒体数据

2.在数字人文研究中，数据清洗的主要目的是什么？

A.提高数据存储效率

B.增强数据安全性

C.提高数据质量和准确性

D.减少数据存储空间

3.下列哪种方法不属于文本分析技术？

A.词频统计

B.主题建模

C.网络分析

D.情感分析

4.在数字人文研究中，网络分析主要用来研究什么？

A.数据的分布情况

B.数据之间的关联关系

C.数据的变化趋势

D.数据的聚类特征

5.下列哪种工具不适合进行数据可视化？

A.Tableau

B.Excel

C.SPSS

D.R

二、简答题

1.简述数字人文研究中数据来源的多样性及其意义。

2.描述数据整合在数字人文研究中的步骤和挑战。

3.解释描述性统计在数字人文研究中的作用，并举例说明。

4.讨论R和Python在数字人文数据分析中的各自优势。

5.分析数字人文研究中数据隐私保护的重要性，并提出至少两种保护措施。

三、论述题

1.试述文本分析技术在数字人文研究中的应用，并选择一个具体的研究领域（如历史学、文学研究、艺术史等），阐述如何运用文本分析方法解决该领域的问题。

2.结合具体案例，论述网络分析在数字人文研究中的作用，并分析网络分析可能带来的局限性。

3.在数字人文研究中，数据伦理问题日益突出。请结合实际，探讨数据伦理对数字人文研究的影响，并提出应对策略。

四、实践题

假设你是一位数字人文研究者，正在研究19世纪伦敦的城市发展。你收集到了以下数据：伦敦街道地图、1800年至1900年的人口普查数据、伦敦报纸的文本数据。请描述如何运用数据分析方法研究伦敦的城市发展，包括数据预处理、数据分析技术和数据分析工具的选择，并说明你希望通过这些数据分析得到哪些研究结果。

试卷答案

一、选择题

1.D

解析：社交媒体数据虽然可以用于数字人文研究，但根据常见分类，文本、图像、空间数据是更为基础和典型的数字人文数据类型。此题可能侧重于考察对传统数据类型与新兴数据类型的区分。

2.C

解析：数据清洗的核心目的是识别并纠正（或删除）数据集中的错误、不完整、不相关或重复的信息，以确保数据的质量和准确性，从而为后续分析提供可靠的基础。

3.C

解析：网络分析是一种研究节点之间关系的方法，常用于分析社会网络、信息传播等，它更多地被视为一种独立的分析视角或与特定类型数据（关系数据）结合，而非文本分析技术（文本分析主要处理文本内容本身）。

4.B

解析：网络分析的核心在于揭示数据实体（节点）之间的连接（边）和结构特征，因此其主要目的是研究数据点之间的关联关系，例如影响力传播、社群结构等。

5.D

解析：Tableau、Excel、SPSS都是常用的数据可视化工具，而R虽然可以结合ggplot2等包进行强大的数据可视化，但其主要优势在于统计计算和编程灵活性，而非专门的、用户友好的可视化界面工具，相较于前三者，在纯粹的“可视化”操作便捷性上可能不是首选。

二、简答题

1.简述数字人文研究中数据来源的多样性及其意义。

解析：数字人文研究的数据来源极其广泛，包括但不限于数字图书馆、数字档案馆、在线数据库、社交媒体、网络爬虫获取的网页数据、地理信息系统（GIS）数据、数字化的考古标本数据、音频和视频资料等。这种多样性意义在于：极大地扩展了人文研究的对象和范围，使得研究者能够处理大规模、多模态的数据；促进了跨学科研究，不同来源的数据可以相互印证或结合分析；推动了研究方法的创新，需要开发新的技术和工具来处理和分析这些异构数据；使得人文研究更加客观和精确，能够从数据中发现传统方法难以察觉的规律和模式。

2.描述数据整合在数字人文研究中的步骤和挑战。

解析：数据整合步骤通常包括：1）需求分析：明确研究目标和所需数据；2）数据发现：寻找和获取来自不同来源的相关数据；3）数据清洗：处理缺失值、错误值，统一格式和标准；4）数据转换：将数据转换为适合分析的格式；5）数据融合/连接：根据关键字段将来自不同数据集的记录匹配和合并。主要挑战包括：数据格式不统一和异构性；数据质量问题（如不一致、不准确）；数据隐私和安全顾虑；数据版权和许可限制；数据整合的技术难度（如需要处理大规模数据）；缺乏能够处理多源异构数据的标