2025年媒體與傳播研究生入學考試試卷及答案一、名詞解釋（每題5分，共25分）1.元傳播元傳播指傳播過程中對“傳播本身”的傳播，即通過符號系統(tǒng)傳遞“如何理解當前信息”的規(guī)則或框架。美國人類學家貝特森提出此概念，強調(diào)傳播不僅包含內(nèi)容信息（報告），還包含關系信息（指令），例如語氣、表情、語境等隱性要素會影響接收者對內(nèi)容的解讀方式。在數(shù)字時代，元傳播表現(xiàn)為評論區(qū)的“玩?！?、彈幕的“二次解讀”等，成為構建傳播意義的關鍵維度。2.媒介化社會媒介化社會指媒介從信息傳遞工具演變?yōu)樯鐣\行的基礎性結構，滲透并重構社會關系、文化實踐與個體行為的社會形態(tài)。其核心特征包括：媒介邏輯（如算法推薦、流量至上）對政治、經(jīng)濟、教育等領域的規(guī)則替代；個體日常生活深度依賴媒介（如“數(shù)字原住民”的社交、學習、消費均通過媒介完成）；社會沖突與共識的形成高度媒介化（如網(wǎng)絡輿論成為公共議題的主要發(fā)酵場域）。3.算法推薦算法推薦是基于用戶行為數(shù)據(jù)（如點擊、停留、互動）、內(nèi)容特征（如關鍵詞、標簽）及環(huán)境變量（如時間、地理位置），通過機器學習模型自動生成個性化信息排序的技術機制。其本質(zhì)是“數(shù)據(jù)-算法-用戶”的閉環(huán)系統(tǒng)，在新聞客戶端、短視頻平臺中廣泛應用。算法推薦通過“信息繭房”效應可能加劇認知分化，也可能通過“興趣擴展”功能實現(xiàn)跨領域信息觸達，具有技術中立性與社會影響的雙重屬性。4.媒介記憶媒介記憶指通過媒介載體（如影像、文字、社交媒體內(nèi)容）存儲、傳播與建構的集體記憶。區(qū)別于個體記憶的主觀性，媒介記憶具有公共性與建構性：新聞紀錄片通過影像權威塑造國家記憶（如抗戰(zhàn)主題紀錄片），社交媒體用戶通過UGC內(nèi)容（如微博話題老照片里的童年）參與記憶再生產(chǎn)。媒介記憶的爭奪常體現(xiàn)為不同主體（政府、資本、公眾）對歷史敘事權的博弈。5.情感勞動情感勞動由社會學家霍克希爾德提出，指在職業(yè)活動中需要管理自身情緒以滿足他人情感需求的勞動形式。在傳播領域，情感勞動表現(xiàn)為：社交媒體運營者需維持賬號“人設”（如美妝博主的“親切分享”）；新聞記者在災難報道中需平衡共情與客觀（如報道重大事故時既傳遞災情又避免過度煽情）；用戶在社交平臺互動中需遵循“點贊義務”“安慰規(guī)則”等隱性情感規(guī)范。情感勞動的隱性付出常被低估，其商品化（如“陪聊服務”）是數(shù)字經(jīng)濟的重要組成部分。二、簡答題（每題15分，共60分）1.數(shù)字勞動理論的核心觀點及其在社交媒體中的表現(xiàn)。數(shù)字勞動理論源于馬克思主義政治經(jīng)濟學，強調(diào)數(shù)字經(jīng)濟中用戶的非物質(zhì)勞動（如內(nèi)容生產(chǎn)、數(shù)據(jù)貢獻、社交互動）被平臺資本無償占有并轉(zhuǎn)化為剩余價值。其核心觀點包括：（1）用戶既是消費者也是生產(chǎn)者（“產(chǎn)消者”），其行為（如點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)）生成數(shù)據(jù)資產(chǎn)；（2）平臺通過“免費服務”掩蓋剝削本質(zhì)，用戶勞動未獲得直接經(jīng)濟報酬；（3）數(shù)字勞動具有“玩勞動”特征，用戶在娛樂中自愿付出勞動（如游戲玩家創(chuàng)作攻略、短視頻用戶拍攝內(nèi)容）。在社交媒體中，數(shù)字勞動表現(xiàn)為：①內(nèi)容生產(chǎn)勞動：用戶創(chuàng)作圖文、視頻等UGC內(nèi)容，為平臺提供內(nèi)容資源（如抖音用戶的短視頻成為平臺吸引廣告商的核心資產(chǎn)）；②數(shù)據(jù)勞動：用戶的瀏覽軌跡、互動記錄被算法分析，形成用戶畫像用于精準廣告投放（如小紅書用戶的搜索關鍵詞被轉(zhuǎn)化為商業(yè)數(shù)據(jù)）；③社交勞動：用戶維護社交關系（如微信群聊、朋友圈互動）為平臺積累社交資本，提升平臺粘性（如微信的“強關系鏈”成為其不可替代性的基礎）。2.媒介融合背景下新聞生產(chǎn)的變革路徑。媒介融合指不同媒介形態(tài)在技術、內(nèi)容、組織層面的深度整合，推動新聞生產(chǎn)從“單一介質(zhì)”向“全媒化”轉(zhuǎn)型，其變革路徑包括：（1）技術驅(qū)動的生產(chǎn)工具革新：AI輔助報道（如自動寫稿機器人“快筆小新”生成體育賽事簡訊）、VR/AR技術用于場景還原（如對重大事件現(xiàn)場的虛擬重建）、數(shù)據(jù)新聞工具（如Tableau可視化軟件）提升信息呈現(xiàn)力。（2）組織架構的扁平化重構：傳統(tǒng)媒體成立“中央廚房”，打破部門壁壘，建立“一次采集、多元生成、全媒傳播”的流程（如人民日報全媒體平臺整合文字、視頻、新媒體編輯，統(tǒng)一策劃選題）；引入“用戶參與式生產(chǎn)”（UGC/PGC/OGC協(xié)同），如央視新聞發(fā)起“網(wǎng)友拍客”計劃，征集用戶拍攝的新聞素材。（3）內(nèi)容形態(tài)的多元化創(chuàng)新：從“文字為主”轉(zhuǎn)向“短視頻+圖文+直播”融合（如新華社“新青年”賬號以vlog形式報道兩會）；開發(fā)互動新聞（如H5頁面“點擊體驗脫貧村的一天”）、沉浸式新聞（如VR紀錄片《洪水來襲時》）；強化垂直領域深耕（如財新網(wǎng)的“數(shù)據(jù)新聞”板塊專注經(jīng)濟政策解讀）。（4）傳播邏輯的用戶導向轉(zhuǎn)變：從“傳者中心”轉(zhuǎn)向“用戶中心”，通過算法分析用戶偏好調(diào)整內(nèi)容策略（如南方周末根據(jù)讀者閱讀數(shù)據(jù)優(yōu)化選題方向）；注重“社交傳播”設計，如設置話題標簽（你好2025）、鼓勵用戶轉(zhuǎn)發(fā)評論，提升內(nèi)容裂變能力。3.視覺傳播中“圖像轉(zhuǎn)向”的內(nèi)涵與社會影響?！皥D像轉(zhuǎn)向”指社會文化從以語言文字為中心轉(zhuǎn)向以視覺圖像為核心的傳播范式轉(zhuǎn)變，其內(nèi)涵包括：（1）圖像成為主要認知媒介，“一圖勝千言”的傳播效率超越文字；（2）圖像生產(chǎn)與消費泛化，從專業(yè)攝影擴展到全民短視頻、表情包、AI繪圖；（3）圖像的“真實性”被解構，PS、AI換臉等技術使圖像的“可信性”需通過元數(shù)據(jù)（如拍攝時間、來源標注）重新建構。社會影響表現(xiàn)為正負兩面：正面：①降低信息獲取門檻，視覺文盲（如低文化水平群體）可通過圖像理解復雜信息（如疫情期間用漫畫圖解防控政策）；②激發(fā)創(chuàng)造力，用戶通過圖像編輯工具（如Canva、剪映）參與內(nèi)容生產(chǎn)（如大學生用MG動畫制作課程作業(yè)）；③強化情感共鳴，圖像的直觀性更易引發(fā)共情（如地震救援現(xiàn)場的照片比文字報道更觸動人心）。負面：①“圖像霸權”擠壓深度思考，碎片化圖像傳播可能導致認知淺薄化（如用戶刷短視頻時僅接收片段信息，缺乏系統(tǒng)性理解）；②虛假圖像泛濫，AI生成的“深度偽造”圖像（如偽造的名人視頻）可能引發(fā)謠言傳播（如2024年某AI生成的“明星出軌”視頻被廣泛轉(zhuǎn)發(fā)后辟謠）；③視覺消費異化，過度追求圖像的“視覺沖擊力”（如夸張的標題圖、博眼球的短視頻封面）可能導致內(nèi)容失真（如媒體為吸引點擊發(fā)布片面剪輯的事件視頻）。4.健康傳播中風險溝通的關鍵策略。健康傳播中的風險溝通指在公共衛(wèi)生事件（如傳染病暴發(fā)、食品安全問題）中，通過信息傳遞降低公眾焦慮、引導科學行為的傳播實踐。其關鍵策略包括：（1）信息透明與及時性：第一時間發(fā)布權威信息（如疾控中心在疫情早期公布感染病例數(shù)、傳播途徑），避免信息真空引發(fā)謠言（如2024年某地流感暴發(fā)初期，官方延遲通報導致“病毒變異”謠言擴散）。（2）信源的權威性與可信度：選擇專業(yè)機構（如衛(wèi)健委）、專家（如流行病學教授）作為主要發(fā)聲者，避免非專業(yè)人士（如網(wǎng)紅）傳播未經(jīng)證實的信息；同時注重“可信人格化”，如通過醫(yī)生的個人賬號（如“協(xié)和張醫(yī)生”）用通俗語言解讀專業(yè)知識。（3）信息的通俗化與分眾化：將專業(yè)術語轉(zhuǎn)化為大眾語言（如用“戴口罩能擋住大部分病毒顆粒”替代“口罩對直徑0.3微米顆粒的過濾效率≥95%”）；針對不同群體設計內(nèi)容（如對老年人用方言短視頻講解疫苗接種，對年輕人用社交媒體圖文科普）。（4）情感安撫與互動參與：承認公眾的焦慮情緒（如“我們理解大家對疫情的擔憂”），避免“強行安撫”引發(fā)反感；通過互動形式（如直播答疑、問卷收集需求）增強公眾參與感（如某地疫情期間，疾控中心直播解答“兒童用藥”問題，評論區(qū)互動量超10萬）。（5）長期信任建設：日常通過科普欄目（如“健康中國”公眾號的“每周一講”）積累公眾信任，避免“應急式溝通”；在風險事件中保持信息一致性（如前后通報的病例數(shù)據(jù)無矛盾），避免因信息反復損害公信力（如某地區(qū)曾因“數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑調(diào)整”導致公眾質(zhì)疑）。三、論述題（每題25分，共50分）1.結合實例分析生成式AI對新聞業(yè)的沖擊與重構。生成式AI（如ChatGPT、文心一言）對新聞業(yè)的影響具有“破壞性創(chuàng)新”特征，既沖擊傳統(tǒng)新聞生產(chǎn)模式，也推動行業(yè)向智能化、專業(yè)化轉(zhuǎn)型。沖擊表現(xiàn)：（1）內(nèi)容生產(chǎn)的“去專業(yè)化”風險：AI可快速生成新聞稿（如騰訊Dreamwriter撰寫體育賽事簡訊、經(jīng)濟數(shù)據(jù)報道），可能導致低門檻新聞（如會議通稿、數(shù)據(jù)新聞）的記者崗位縮減；部分媒體為降低成本依賴AI寫作，可能導致內(nèi)容同質(zhì)化（如多平臺發(fā)布相似的“某城市GDP增長”AI稿件）。（2）新聞真實性的挑戰(zhàn)：AI生成的“幻覺”問題（即虛構不存在的信息）可能引發(fā)虛假新聞（如2024年某AI生成“某企業(yè)破產(chǎn)”的假新聞被轉(zhuǎn)載，導致股價下跌）；AI換臉、語音合成技術可偽造采訪視頻（如偽造“專家訪談”支持偽科學觀點），增加內(nèi)容審核難度。（3）記者角色的模糊化：傳統(tǒng)記者的“信息收集者”“寫作者”職能被AI部分替代，若記者僅充當“AI編輯”（修改AI生成的內(nèi)容），可能削弱其深度調(diào)查、批判性思考的核心能力（如某地方媒體記者因過度依賴AI，對本地民生事件的報道缺乏實地采訪，被讀者批評“不接地氣”）。重構路徑：（1）生產(chǎn)流程的智能化升級：AI成為記者的“輔助工具”而非替代者。例如，新華社使用“媒體大腦”AI系統(tǒng)輔助選題策劃（分析熱點關鍵詞）、資料收集（自動整理背景信息）、素材剪輯（AI快速生成新聞視頻片段），記者聚焦于深度調(diào)查與觀點提煉（如對“AI倫理”議題的深度報道需記者采訪專家、挖掘案例）。（2）內(nèi)容形態(tài)的創(chuàng)新：AI推動新聞向“交互性”“個性化”發(fā)展。如《紐約時報》開發(fā)AI新聞助手，根據(jù)用戶閱讀歷史推薦定制化新聞；澎湃新聞使用AI生成“數(shù)據(jù)故事”，將復雜經(jīng)濟數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為動態(tài)圖表+語音解讀的多媒體內(nèi)容，提升用戶理解效率。（3）新聞專業(yè)主義的強化：面對AI的“工具理性”，新聞業(yè)需重申“價值理性”。例如，《南方周末》明確“AI不參與深度調(diào)查報道”，記者堅持實地采訪、多方信源驗證；媒體加強“AI倫理規(guī)范”建設（如標注“AI輔助生成”標識），避免誤導受眾；通過“人機協(xié)同”模式（記者主導、AI輔助）保障新聞的真實性與深度（如某環(huán)境報道中，AI整理了10年污染數(shù)據(jù)，記者在此基礎上采訪居民、專家，完成深度調(diào)查）。（4）行業(yè)生態(tài)的重塑：AI推動新聞業(yè)從“內(nèi)容生產(chǎn)”向“服務提供”轉(zhuǎn)型。例如，界面新聞推出“AI新聞助手”，不僅提供新聞，還能根據(jù)用戶提問生成定制化分析（如“某政策對我所在行業(yè)的影響”）；媒體利用AI提升傳播效果（如通過情緒分析優(yōu)化標題，通過用戶畫像精準推送），從“廣而告之”轉(zhuǎn)向“精準服務”。綜上，生成式AI對新聞業(yè)的影響并非簡單的“替代”，而是推動行業(yè)在技術賦能下重新定義“新聞價值”與“記者角色”，最終走向“人機協(xié)同”的智能化新聞生產(chǎn)新階段。四、案例分析題（25分）案例背景：2024年9月，某短視頻平臺推出“鄉(xiāng)村振興主題內(nèi)容扶持計劃”，通過流量傾斜、創(chuàng)作補貼、達人對接等方式鼓勵用戶創(chuàng)作鄉(xiāng)村內(nèi)容。半年內(nèi)，平臺鄉(xiāng)村相關視頻播放量增長300%，涌現(xiàn)出“山貨姐姐”（記錄云南山村菌子采摘與銷售）、“老張的茶園”（展示福建茶農(nóng)傳統(tǒng)制茶工藝）等百萬粉賬號，部分賬號通過直播帶貨幫助村民銷售農(nóng)產(chǎn)品超千萬元。但同時，也出現(xiàn)“擺拍式鄉(xiāng)村生活”（如刻意拍攝“挑水劈柴”的“偽農(nóng)村場景”）、“過度消費貧困”（如展示村民居住環(huán)境臟亂以博同情）等問題。問題：從傳播效果、內(nèi)容生產(chǎn)機制、社會價值三個維度分析該扶持計劃的成效與挑戰(zhàn)。參考答案：傳播效果維度：成效：①用戶觸達廣泛，鄉(xiāng)村內(nèi)容播放量激增300%，說明平臺流量扶持有效提升了鄉(xiāng)村議題的曝光度，打破了“鄉(xiāng)村傳播弱勢”的傳統(tǒng)格局；②用戶互動積極，“山貨姐姐”等賬號的評論區(qū)涌現(xiàn)“想去旅游”“求購買鏈接”等互動，顯示內(nèi)容激發(fā)了受眾的行動意愿；③跨圈層傳播，鄉(xiāng)村內(nèi)容通過算法推薦觸達城市用戶（如上海白領關注“老張的茶園”了解茶文化），促進城鄉(xiāng)文化認知融合。挑戰(zhàn)：部分內(nèi)容因“擺拍”“過度消費貧困”引發(fā)負面評價（如網(wǎng)友評論“這不是真實的農(nóng)村”），損害內(nèi)容可信度；算法推薦可能強化“刻板印象”（如優(yōu)先推送“落后農(nóng)村”內(nèi)容），導致鄉(xiāng)村形象的片面化傳播。內(nèi)容生產(chǎn)機制維度：成效：①“用戶-平臺”協(xié)同機制激活創(chuàng)作活力，流量傾斜與補貼降低了創(chuàng)作門檻（如農(nóng)民用手機拍攝即可獲得流量），推動UGC內(nèi)容的多元化（從農(nóng)事記錄到文化展示）；②“達人-村民”聯(lián)動機制促進專業(yè)賦能，平臺引入MCN機構培訓村民拍攝技巧（如“山貨姐姐”接受過鏡頭語言、直播話術培訓），提升內(nèi)容質(zhì)量；③“內(nèi)容-電商”閉環(huán)提升生產(chǎn)動力，直播帶貨的收益反哺內(nèi)容創(chuàng)作（如村民為吸引更多購買者，更用心拍攝優(yōu)質(zhì)內(nèi)容）。挑戰(zhàn)：資本驅(qū)動下的“內(nèi)容異化”，部分創(chuàng)作者為追求流量模仿“爆款模板”（如統(tǒng)一的“挑水劈柴”場景），導致內(nèi)容同質(zhì)化；平臺審核機制滯后，對“擺拍”“消費貧困”等問題的識別與處罰不夠及時（如部分違規(guī)視頻在被舉報前已傳播多日）。社會價值維度：成效：①經(jīng)濟價值顯著，直播帶貨幫助村民增收（超千萬元銷售額），推動“內(nèi)容助農(nóng)”從概念走向?qū)嵺`；②文化價值突出，“老張的茶園”等內(nèi)容傳承傳統(tǒng)工藝（如非遺制茶），增強鄉(xiāng)村文化認同；③社會治理價值顯現(xiàn)，鄉(xiāng)村內(nèi)容的傳播吸引城市資本、人才關注（如某企業(yè)通過平