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2025年大学《数字人文》专业题库——数字人文与数字营销的结合
考试时间:______分钟总分:______分姓名:______
一、
简述数字人文的核心特征及其与数字营销在目标、对象、方法上可能存在的差异与联系。
二、
数字人文研究中常用的网络分析方法有哪些?请列举至少三种,并简要说明它们如何应用于分析社交媒体上的用户互动或品牌传播效果。
三、
文本挖掘技术在数字营销中有哪些具体应用?请选择其中一种应用场景(如分析用户评论情感倾向、识别购买意图等),阐述其基本原理和分析步骤。
四、
以一个你熟悉的博物馆或文化遗产地为例,设想一个结合数字人文理念与数字营销策略的线上推广活动方案。请描述活动目标、核心内容(如何运用数字人文方法呈现内容)、目标受众、拟采用的数字营销渠道及关键指标。
五、
大数据在推动数字人文与数字营销融合方面扮演着重要角色。请论述大数据带来的机遇,并分析由此可能引发的伦理挑战(如数据隐私、算法偏见、文化数字化鸿沟等),提出至少两条应对建议。
六、
“用户画像”是数字营销的重要基础,而数字人文研究也关注用户/群体的行为与认知。请比较分析数字营销构建用户画像的主要目的和技术手段,以及数字人文研究在理解用户/群体方面的独特视角和价值。
七、
数字故事叙述(DigitalStorytelling)是数字人文的重要表现形式。请探讨如何将数字故事叙述的理念和技术应用于提升品牌形象或产品推广,并举例说明可能的效果与局限性。
八、
试卷答案
一、
数字人文强调对人文数据进行计算性处理与分析,注重跨学科方法运用,关注文化现象的数字化呈现与传播。其目标偏向知识发现、文化阐释与公共参与;数字营销则以用户为中心,旨在通过数字化手段实现商业目标(如销售、品牌推广),关注市场响应、用户行为分析与效果转化。两者联系在于都利用数字技术处理数据、分析用户,数字人文的研究成果可为营销提供文化洞察与内容素材,数字营销的技术与数据方法也可赋能数字人文研究,但出发点和核心目标存在差异。
二、
网络分析方法包括:1)中心性分析:识别网络中的关键节点(如意见领袖、高连接用户),可用于识别社群核心用户或关键传播者。2)社群检测:发现网络中紧密连接的子群组,可用于分析用户分群、识别不同社群特征或品牌忠诚度分层。3)路径分析:研究信息或影响力在网络中的传播路径,可用于分析品牌信息扩散模式或用户转化路径。这些方法通过分析节点间关系,揭示用户互动结构或信息传播规律,为精准营销和策略制定提供依据。
三、
文本挖掘在数字营销中应用广泛,例如分析用户在线评论的情感倾向。其原理是利用自然语言处理技术,通过关键词提取、情感词典匹配、机器学习模型等,自动判断用户评论是正面、负面还是中性的。分析步骤通常包括:1)数据收集:抓取用户评论数据。2)数据预处理:清洗文本、分词、去除停用词。3)特征提取:转化为数值向量。4)情感分析:应用模型进行情感分类。5)结果解读:统计情感分布,识别用户关注点与不满之处,为产品改进和营销沟通提供参考。
四、
方案示例:以“云游故宫——数字文物故事”推广活动为例。目标:提升故宫品牌线上影响力,吸引年轻观众,普及文物知识。核心内容:运用数字人文方法,选取代表性文物,通过VR/AR技术复原文物细节、结合历史文献与口述史料进行深度解读,制作成互动式数字故事。目标受众:对历史文化感兴趣,尤其是18-35岁的年轻群体及线上用户。营销渠道:通过社交媒体平台(微博、抖音)进行预告和传播,与KOL合作推广,投放信息流广告,开设线上直播导览。关键指标:活动曝光量、互动率(点赞、评论、分享)、内容下载/观看量、官网流量提升、用户调研反馈。
五、
大数据机遇:1)海量数据提供更全面深入的用户洞察和市场趋势分析,提升决策精准度。2)实现个性化服务与精准营销,提升用户体验和商业效率。3)促进跨领域数据融合分析,催生新的研究视角和商业模式。伦理挑战:1)数据隐私泄露风险,个人信息需严格保护。2)算法偏见可能导致信息茧房、加剧社会不公或形成文化刻板印象。3)数字鸿沟问题,技术门槛可能排除部分人群,加剧文化获取的不平等。应对建议:1)建立健全数据治理规范和隐私保护法律体系。2)加强算法透明度监管,进行算法公平性评估与修正。3)推动数字素养教育,开发普惠性数字文化产品。
六、
数字营销构建用户画像旨在通过数据分析描绘理想客户形象,用于精准定位目标受众、优化广告投放和提升营销效率。主要技术手段包括:数据收集(用户行为数据、交易数据、社交数据等)、数据整合、统计分析(描述性统计、聚类分析)、机器学习(分类、预测模型)。数字人文研究关注用户/群体的行为与认知,更侧重于理解其文化背景、社会互动、意义建构和主体性表达,强调质性研究方法(访谈、文本分析、民族志)和人文关怀,旨在揭
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