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2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文技术在社会服务中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、名词解释（每题5分，共20分）

1.数字人文

2.社会服务

3.算法偏见

4.计算历史

二、简答题（每题10分，共40分）

1.简述数据挖掘技术在识别社区养老服务需求方面的潜在应用及优势。

2.比较利用地理信息系统（GIS）进行公共卫生资源布局规划与利用传统方法的优势与不同。

3.数字人文技术在提升文化服务可及性方面可以发挥哪些作用？请举例说明。

4.在将数字人文技术应用于社会服务时，通常需要考虑哪些主要的伦理挑战？

三、论述题（每题15分，共45分）

1.论述网络分析技术在理解和改善城市社区治理中的具体应用场景及其面临的困境。

2.结合具体案例，分析数字人文技术应用于弱势群体支持服务可能带来的积极影响与潜在风险，并提出相应的缓解策略。

3.随着人工智能技术的发展，数字人文在社会服务领域的应用边界可能发生哪些拓展？同时，这将带来哪些新的挑战？请深入探讨。

试卷答案

一、名词解释

1.数字人文：指将数字技术（如计算、网络、数据库、可视化等）应用于人文科学研究领域，以扩展研究方法、促进数据分析和传播研究成果的一种跨学科研究范式。它强调技术与人文学科知识的深度融合，旨在处理大规模、复杂的人文数据，并生成新的知识发现和阐释。

*解析思路：此题考察对数字人文基本概念的理解。答案需包含其核心要素：数字技术、人文研究、跨学科、方法创新、数据驱动。需体现其不仅仅是技术的应用，更是一种研究范式的转变。

2.社会服务：指由政府、社会组织、企业或个人提供的，旨在满足公民在社会生活各个方面（如教育、医疗、养老、文化、就业、安全等）基本需求和支持性服务的系统性活动。其核心目标是促进社会福祉、改善民生、提升公民生活质量。

*解析思路：此题考察对社会服务概念的理解。答案需明确其主体（多元）、对象（公民）、内容（满足需求）、目的（促进行为改善）。强调其公共服务属性和目标导向。

3.算法偏见：指在人工智能算法的设计、训练或应用过程中，由于数据偏差、模型假设不合理或设计者主观因素等，导致算法在决策或行为上系统性地对特定群体产生歧视或不公平对待。在数字人文应用中，可能导致资源分配、信息推荐等方面的不平等。

*解析思路：此题考察对算法偏见核心内涵的理解。答案需点明来源（数据、模型、设计）、表现（系统性歧视/不公平）和后果（特定群体受影响）。需与社会服务应用场景联系，强调其社会公平影响。

4.计算历史：作为数字人文的一个分支，计算历史运用计算机科学和量化方法研究历史问题，特别是处理和分析大规模、结构化的历史数据（如人口记录、经济统计、文本文献等），以揭示历史现象的复杂模式、动态变化和长期趋势。

*解析思路：此题考察对计算历史定义的理解。答案需明确其属于数字人文分支、方法（计算机/量化）、数据来源（大规模/结构化历史数据）、研究目标（揭示模式/趋势）。区分于传统历史研究方法。

二、简答题

1.数据挖掘技术在识别社区养老服务需求方面的潜在应用及优势。

*应用：通过分析政府部门（如民政、卫健）的居民健康档案、养老服务记录、社区活动参与数据；整合物联网设备（如智能手环、紧急呼叫器）监测的健康和安全数据；利用在线平台（如社区APP、社交媒体）收集的居民服务需求和反馈信息；结合地理信息系统（GIS）分析人口年龄结构、空间分布与服务设施的可及性等。通过聚类分析识别高风险人群，通过关联规则挖掘发现潜在的服务组合需求，通过预测模型预警突发健康风险或服务缺口。

*优势：提升需求的精准识别能力，从“一刀切”转向“精准滴灌”；实现动态监测和早期干预，及时响应变化的需求；优化资源配置，将有限的资源投入到最需要的区域或人群；通过数据可视化直观展示需求热点和资源分布不平衡情况，为决策提供依据；促进服务模式的个性化定制。

*解析思路：第一步明确应用对象（社区养老服务需求）。第二步具体阐述如何“挖掘”，即利用哪些数据源（多源数据整合），采用哪些挖掘技术（聚类、关联规则、预测）。第三步总结这些应用带来的核心优势（精准、动态、优化、可视化、个性）。需体现数据驱动和智能化特点。

2.比较利用地理信息系统（GIS）进行公共卫生资源布局规划与利用传统方法的优势与不同。

*GIS方法优势：

*空间可视化：直观展示卫生资源（如医院、诊所、急救点）的地理分布、服务覆盖范围（如服务半径、人口可达性）以及服务需求的空间特征（如疾病高发区、人口密