史料数字化 史料数字化是指利用数字技术将传统载体上的历史资料转换为计算机可处理的数字格式，并通过数据库、算法工具等实现存储、检索与分析的技术方法。其核心目标是通过技术手段提升史料的可访问性、保存安全性与研究效率。例如将古籍扫描为高分辨率图像，或通过OCR（光学字符识别）将手稿转为可搜索文本。 数字化流程与技术层级 原始数字化采集 ：通过扫描仪、高精度相机等设备将史料转为图像或PDF等基础数字文件。需注意分辨率、色彩还原等参数设置，例如对褪色墨迹采用多光谱成像技术。 数据结构化处理 ： 文本化：使用OCR识别印刷体，或结合人工智能手写识别系统（如Transkribus平台）处理草书文献。 元数据标引：为数字史料添加描述性标签（如时间、人物、来源），遵循国际标准如都柏林核心元数据方案（Dublin Core）。 知识组织与挖掘 ： 构建关联数据（Linked Data），将分散史料通过语义关系连接成知识网络。 运用文本挖掘工具（如Voyant Tools）进行词频分析、实体识别，揭示史料中的隐含模式。 技术方法深化应用 多模态数据融合 ：将文字、图像、地图等异质史料整合为统一坐标系，例如在历史GIS（地理信息系统）中叠加古地图与人口统计数据。 算法辅助分析 ： 利用自然语言处理技术自动提取职官名、地名等实体，构建历史社会网络。 通过风格计量学分析作者写作特征，辅助判定匿名文献年代。 数字保存策略 ：采用非压缩TIFF格式长期存储主文件，配合校验码定期检测数据完整性，应对技术过时的迁移方案。 方法论反思与前沿发展 数字人文批判 ：关注算法偏见对历史解读的影响，如训练数据不足可能导致特定群体史料识别率偏低。 沉浸式技术应用 ：通过VR/AR重建历史场景，允许研究者交互式考察建筑空间与文献记载的关联性。 分布式档案架构 ：基于区块链技术的分布式账本，确保数字史料溯源与修改记录的不可篡改性，如美国国家档案馆的区块链实验项目。