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出版者:机械工业

作者:余益民

出品人:

页数:517

译者:

出版时间:2007-1

价格:60.00元

装帧:

isbn号码:9787111220961

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 电子政务
• 政务信息化
• 信息技术
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• 大数据
• 信息安全
• 用户体验

数字人文的范式转型：理论、方法与实践前沿 本书深入探讨了数字人文领域从传统研究范式向现代计算驱动范式转型的复杂历程与未来图景。全书结构严谨，内容涵盖了从理论基础的重构到前沿技术应用的细致剖析，旨在为跨学科研究者、信息科学专业人员以及文化遗产保护领域的实践者提供一个全面、深入的知识框架。 第一部分：数字人文的理论基石与方法论重塑 本部分聚焦于界定数字人文（Digital Humanities, DH）的本体论地位及其学科边界的持续拓展。我们首先回顾了信息科学、计算语言学与人文学科交叉融合的历史脉络，强调了“计算思维”在解读和阐释人文现象中的关键作用。 第一章：数字时代的知识本体论 本章批判性地审视了数字化媒介对传统文本、图像和口述历史的“再媒介化”过程。重点分析了数字对象（Digital Object）的非物质性、流动性与可塑性如何挑战了印刷文化时代建立的知识稳定性和权威性。我们引入了“数据本体论”（Data Ontology）的概念，探讨如何通过结构化描述和元数据管理来构建可计算的人文知识图谱，而非仅仅是文献的数字化存档。具体讨论了“透明性危机”——当数据处理过程被算法遮蔽时，研究者如何重建可追溯的解释路径。 第二章：人文研究的方法论革命：从解释到建模 本书强调，数字人文不仅仅是应用现有工具，更重要的是创造新的研究方法。本章详细阐述了从定性分析（Qualitative Analysis）向量化建模（Quantitative Modeling）转变中的方法论张力。我们探讨了宏观分析（Distant Reading）与微观阐释（Close Reading）之间的互补关系，并论证了“可视化作为论证”（Visualization as Argumentation）的理论立场。关键内容包括：如何设计面向特定人文学科问题的计算模型（如叙事结构分析、情感追踪模型），以及如何验证这些模型的解释效度（Explanatory Validity）。 第三章：数据素养与计算伦理 本章侧重于构建新一代人文研究者的“数据素养”。这包括理解数据生命周期、数据清洗的必要性与局限性，以及不同数据结构（如XML、JSON、RDF）如何影响研究假设的提出。更深层次的讨论集中于计算伦理：当研究对象涉及敏感的历史记录、少数族裔口述史或个人隐私数据时，研究者需要承担的伦理责任。我们分析了偏见（Bias）在训练数据和算法设计中的植入风险，并探讨了构建“可问责的计算”的机制。 第二部分：核心技术栈与跨学科应用实践 本部分将理论框架落地，详细介绍支撑数字人文研究的几大核心技术领域，并辅以具体的案例研究来展示其实践潜力。 第四章：自然语言处理（NLP）在历史文献中的应用 本章专注于如何利用先进的NLP技术处理大规模、低资源或古体文本。内容涵盖了： 1. 文本挖掘与主题建模： 使用LDA、NMF等模型从百万级历史报刊或信件中提取隐藏的知识结构和知识演变路径。 2. 命名实体识别（NER）与关系抽取： 针对缺乏标准化的历史人名、地名和组织机构，开发定制化的序列标注模型，并构建基于事件的时间线和人物关系网络。 3. 风格计量学（Stylometry）： 探究文学作者身份识别、文本归属争议的计算方法，深入分析句法复杂性、词汇密度等语言学特征在历史变迁中的稳定性。 第五章：地理信息系统（GIS）与空间叙事 本章探讨了空间维度在人文研究中的重构。重点介绍了历史地理信息系统（Historical GIS, HGIS）的技术挑战，例如历史边界的变迁、不同时期地图数据的不一致性。内容包括： 1. 时空数据建模： 如何将抽象的地理事件（如瘟疫传播、移民流动）转化为可分析的时空对象。 2. 路径分析与场景重构： 利用网络分析技术（如最短路径、中心性分析）重构古代贸易路线或城市漫游行为。 3. 沉浸式空间叙事： 结合虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，构建可交互的历史场景，实现多感官的人文体验。 第六章：大规模数据可视化与交互设计 有效的数据可视化是数字人文研究成果转化为可理解知识的关键桥梁。本章不仅仅是工具手册，更关注视觉传达的有效性。 1. 复杂关系可视化： 如何清晰展示高维度、非线性的关系数据（如社会网络图、知识图谱），避免信息过载。 2. 交互性设计原则： 讨论如何通过过滤、高亮、钻取（Drill-Down）等交互手段，使用户能够主动探索数据并形成自己的解释，而非被动接受预设的结论。 3. 动态可视化与时间序列： 探索展示历史演变过程的动态图表设计，例如流向图（Sankey Diagram）在人口迁移或资金流向分析中的应用。 第三部分：数字人文的未来图景与跨界整合 本书的第三部分展望了学科发展的前沿方向，特别是机器学习（ML）和人工智能（AI）在深化人文理解方面的潜力。 第七章：深度学习在文化分析中的前沿探索 本章超越了传统统计方法的限制，聚焦于深度学习模型如何处理更抽象、更具“意义”的人文数据。 1. 图像识别与艺术史： 利用卷积神经网络（CNN）对海量艺术作品进行风格分类、主题识别，以及辅助文物损伤检测。 2. 叙事与情感分析的深度挖掘： 利用循环神经网络（RNN）和Transformer模型，对小说、戏剧中的角色动机、叙事张力进行细致的量化评估，探索情感弧线（Emotional Arc）的计算路径。 3. 生成式模型在文化重构中的角色： 讨论利用大型语言模型（LLMs）辅助文本修复、风格模仿和“假设性历史”情景的模拟，并严肃评估其对原创性判断的冲击。 第八章：数字人文的生态系统与持续性挑战 本书以对学科未来可持续性的审视为结语。本章探讨了数字人文项目的“长期保存”困境——硬件过时、软件依赖、数据格式老化等问题。我们讨论了开放科学（Open Science）原则在DH领域的实践，包括代码的复用性、数据的互操作性（Interoperability）以及社区驱动的知识共享平台建设。最后，本书呼吁研究机构和资助方建立更稳健的基础设施来支持这些计算驱动的研究成果，确保数字人文的知识遗产能够跨越技术代际的鸿沟，持续服务于人类理解自身历史和文化的使命。 总结： 本书力求以严谨的学术态度和前瞻性的技术视野，描绘出一幅数字人文领域广阔而精密的图景，指导读者掌握驾驭复杂信息洪流、创造新知识的能力。

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我个人对这本书中涉及的数据安全和隐私保护章节尤其失望。这些内容在当前技术环境下至关重要，但作者的处理却显得极其保守和过时。书中提到的安全策略和技术框架，大多是五年前甚至更早的标准，完全没有跟进近年来云计算、零信任架构以及GDPR等新兴法规带来的变革。对于如何利用现代加密技术或区块链来增强政务数据的可信度，书中几乎没有提及。这使得这本书在指导当前实践方面显得力不从心，读完后我感到对前沿挑战的认知毫无提升。一本技术书籍如果不能反映最新的行业发展趋势，那么它的价值就会迅速贬值，这本书显然就属于这种情况。

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这本书的案例研究部分简直是一场灾难。作者似乎热衷于描述“理想状态”下的系统蓝图，但几乎没有提供任何关于项目实施过程中遇到的真实挑战、失败教训或者权衡取舍的讨论。所有引用的“成功案例”都过于完美和理想化，缺乏可信度。例如，书中描述了一个号称“完美无缝集成”的跨部门数据共享平台，但完全没有触及到不同政府部门间遗留系统兼容性的痛点、数据标准不统一的博弈过程，以及最终如何说服各方利益相关者投入资源进行改造的实际管理难度。这种“童话故事”般的描述，让真正想要从失败中学习经验的读者感到非常受挫，完全无法从中汲取到宝贵的实战智慧。

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这本书的封面设计简直是灾难，那种老旧的排版和毫无生气的色彩搭配，让我对里面的内容直接打了退堂鼓。插图更是少得可怜，而且质量参差不齐，很多图表看起来像是上世纪八十年代的复印件，完全无法帮助理解复杂的概念。更别提排版问题了，字体大小不一，行距混乱，阅读起来非常吃力，常常需要反复琢磨才能跟上作者的思路。感觉作者完全没有考虑到读者的阅读体验，只是把一些零散的资料堆砌在一起，缺乏系统的梳理和美观的呈现。如果这是一本学术专著，可能还可以忍受，但作为一本面向更广泛读者的技术读物，这种粗糙的制作水平实在让人难以接受。我花了大量时间在适应它的阅读格式上，而不是专注于学习内容本身，这绝对是一种糟糕的阅读体验。

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说实话，这本书的章节组织结构混乱得令人发指。前言部分花了大篇幅介绍了一些与核心主题关联不大的历史背景，而真正关键的技术细节却被零散地分布在全书各个角落，彼此之间缺乏逻辑上的过渡和承接。你很难找到一个清晰的知识脉络来指导你的学习路径。有时候，一个核心概念在第三章被引入，但对其关键原理的详细阐述却要等到第八章才出现，中间还穿插着一些无关紧要的案例分析。这种跳跃式的叙述方式极大地干扰了知识的系统性构建。我不得不自己动手制作思维导图，试图将这些散乱的知识点强行串联起来，否则根本无法形成完整的认知框架。作者在结构设计上的疏忽，让这本书的阅读效率变得极低。

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这本书的语言风格非常晦涩难懂，充满了大量生僻的专业术语，但作者却很少给出清晰的解释或实际应用的案例来支撑这些概念。读起来就像是在啃一本没有注解的古籍，每个句子都需要我频繁地查阅其他资料才能勉强理解其意图。理论部分虽然看似深入，实则过于抽象，缺乏与实际业务流程的有效连接。比如，当提到某个架构模型时，作者只是罗列了一堆复杂的术语，却没有清晰地描绘出在真实的政府场景中，这个模型是如何被部署和运行的。这种脱离实际的“纸上谈兵”让这本书的实用价值大打折扣。我期望能看到更多具体的实践经验分享，而不是这样云山雾罩的理论堆砌，让读者感到无所适从。

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