2025年大學(xué)《傳播學(xué)》專業(yè)題庫——傳媒發(fā)展趨勢(shì)對(duì)傳播學(xué)專業(yè)的啟示考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、論述題1.現(xiàn)今人工智能技術(shù)正深度融入傳媒生產(chǎn)、傳播和消費(fèi)的各個(gè)環(huán)節(jié)。請(qǐng)結(jié)合具體表現(xiàn)，深入分析人工智能對(duì)傳播過程、傳播關(guān)系和傳播內(nèi)容可能產(chǎn)生的多重影響，并闡述這對(duì)傳播學(xué)理論研究提出了哪些新的課題和挑戰(zhàn)。2.媒介融合已成為全球傳媒業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)，呈現(xiàn)出平臺(tái)化、智能化、移動(dòng)化等特征。請(qǐng)論述媒介融合背景下，傳統(tǒng)傳播學(xué)理論（如議程設(shè)置、把關(guān)人、受眾理論等）面臨哪些新的情境和修正？作為傳播學(xué)專業(yè)的學(xué)習(xí)者，你認(rèn)為應(yīng)如何調(diào)整自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)和能力儲(chǔ)備以適應(yīng)這一趨勢(shì)？3.以短視頻、直播、社交媒體互動(dòng)為代表的用戶生成內(nèi)容（UGC）形態(tài)，極大地改變了信息傳播的格局和公眾參與的方式。請(qǐng)分析這種變化對(duì)傳統(tǒng)媒體權(quán)威性、信息傳播的多元化、公共領(lǐng)域討論質(zhì)量可能帶來的正面與負(fù)面影響，并探討傳播學(xué)應(yīng)如何加強(qiáng)對(duì)這一新興傳播生態(tài)的研究與規(guī)范。二、案例分析題4.近年來，“算法推薦”成為社交媒體平臺(tái)的核心功能之一，深刻影響著用戶的信息接觸和認(rèn)知。請(qǐng)以你熟悉的某個(gè)社交媒體平臺(tái)（如微博、抖音、微信朋友圈等）為例，分析其算法推薦機(jī)制是如何運(yùn)作的？這種機(jī)制在提升信息效率的同時(shí)，可能引發(fā)哪些傳播風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)問題（如信息繭房、觀點(diǎn)極化、隱私泄露等）？結(jié)合傳播學(xué)相關(guān)理論，提出你對(duì)該平臺(tái)算法治理或用戶媒介素養(yǎng)教育的建議。試卷答案一、論述題1.答案：*對(duì)傳播過程的影響：AI可自動(dòng)化處理大量?jī)?nèi)容（如新聞寫作、視頻剪輯、圖像識(shí)別），提升生產(chǎn)效率；在傳播環(huán)節(jié)，AI驅(qū)動(dòng)的算法推薦可精準(zhǔn)推送信息，改變信息分發(fā)路徑；在接收環(huán)節(jié)，AI助手（如智能音箱、聊天機(jī)器人）成為新的信息交互界面。這挑戰(zhàn)了傳統(tǒng)傳播過程中“編碼-解碼”的線性模型，引入了“智能中介”。*對(duì)傳播關(guān)系的影響：AI可能重塑媒體與受眾的關(guān)系，從單向傳播轉(zhuǎn)向更具個(gè)性化、互動(dòng)性的連接。同時(shí)，平臺(tái)利用AI進(jìn)行用戶畫像和精準(zhǔn)營(yíng)銷，也可能加劇用戶數(shù)據(jù)壟斷和隱私風(fēng)險(xiǎn)，改變受眾與平臺(tái)的關(guān)系。AI甚至可能創(chuàng)造新的傳播主體或影響者（如深度偽造技術(shù)生成的虛擬人）。*對(duì)傳播內(nèi)容的影響：AI可生成逼真的文本、圖像、音頻、視頻內(nèi)容（AIGC），豐富了內(nèi)容形態(tài)，但也帶來了內(nèi)容真實(shí)性的挑戰(zhàn)（如深度偽造）。AI還能分析海量?jī)?nèi)容，進(jìn)行情感分析、趨勢(shì)預(yù)測(cè)，為內(nèi)容創(chuàng)作和優(yōu)化提供支持。*對(duì)傳播學(xué)理論研究的挑戰(zhàn)：AI的介入使得傳統(tǒng)理論難以完全解釋新的傳播現(xiàn)象。例如，如何界定AI生成內(nèi)容的“作者”與“傳播者”？算法推薦如何影響議程設(shè)置和公共領(lǐng)域？用戶在交互式AI環(huán)境中的認(rèn)知和態(tài)度變化機(jī)制是什么？數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳播研究方法（如計(jì)算傳播學(xué)）亟待發(fā)展，需要融合計(jì)算機(jī)科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等跨學(xué)科知識(shí)。解析思路：此題考察對(duì)AI技術(shù)在傳媒領(lǐng)域應(yīng)用廣度與深度理解，以及對(duì)其引發(fā)的理論挑戰(zhàn)的思考。解析需分點(diǎn)論述AI對(duì)三個(gè)核心傳播環(huán)節(jié)（過程、關(guān)系、內(nèi)容）的具體影響，結(jié)合實(shí)例使論述更具體。其次，要認(rèn)識(shí)到AI不僅僅是工具，更是一種改變傳播結(jié)構(gòu)和性質(zhì)的力量，從而引出其對(duì)傳播關(guān)系的重塑作用，并提及潛在的負(fù)面效應(yīng)（如隱私問題）。最后，關(guān)鍵在于落腳到對(duì)傳播學(xué)理論的沖擊，指出哪些傳統(tǒng)理論面臨挑戰(zhàn)，并提出傳播學(xué)研究需要如何應(yīng)對(duì)（如發(fā)展計(jì)算傳播學(xué)），展現(xiàn)批判性思維和學(xué)科前瞻性。2.答案：媒介融合背景下，傳統(tǒng)傳播學(xué)理論面臨新的情境和修正。*議程設(shè)置：在融合與智能環(huán)境下，議程設(shè)置主體多元化（平臺(tái)、算法、自媒體），設(shè)置效果呈現(xiàn)分化和個(gè)性化特征。算法根據(jù)用戶偏好篩選信息，可能形成“過濾氣泡”，削弱傳統(tǒng)媒體對(duì)全局性議程的主導(dǎo)能力，但可能在特定圈層內(nèi)強(qiáng)化局部議程。*把關(guān)人：傳統(tǒng)媒體機(jī)構(gòu)的中心化把關(guān)作用被削弱，但平臺(tái)、算法、意見領(lǐng)袖、甚至用戶自身都成為新的“把關(guān)”力量。傳播學(xué)需要研究算法的“隱性把關(guān)”、平臺(tái)的內(nèi)容審核機(jī)制以及用戶在信息傳播中的自我把關(guān)行為。*受眾理論：受眾從被動(dòng)的信息接收者轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的內(nèi)容生產(chǎn)者、傳播者和消費(fèi)者（參與式文化）。用戶畫像的精準(zhǔn)化使得受眾群體更加細(xì)分和個(gè)性化。受眾的媒介接觸行為更加多元、移動(dòng)化和場(chǎng)景化，對(duì)媒介素養(yǎng)的要求也更高。傳播學(xué)需關(guān)注受眾的賦權(quán)、社群形成、在線身份認(rèn)同等新問題。*知識(shí)結(jié)構(gòu)調(diào)整：傳播學(xué)專業(yè)學(xué)生需具備更強(qiáng)的跨學(xué)科知識(shí)，包括數(shù)字技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、網(wǎng)絡(luò)分析、用戶心理等。同時(shí)，要掌握融媒體環(huán)境下的內(nèi)容生產(chǎn)、整合傳播、數(shù)據(jù)分析、輿情管理、法律倫理等實(shí)務(wù)能力。研究范式上，需更加注重跨媒介、跨平臺(tái)、跨學(xué)科的研究方法。解析思路：此題要求結(jié)合媒介融合趨勢(shì)，分析經(jīng)典傳播學(xué)理論（議程設(shè)置、把關(guān)人、受眾理論）的適用性及需要修正之處。解析的關(guān)鍵在于理解融合趨勢(shì)下各理論要素的變化：主體多元化（誰在設(shè)置議程？誰在把關(guān)？）、效果分眾化/個(gè)性化（算法推薦的影響）、受眾角色轉(zhuǎn)變（參與式文化）。需要具體指出每個(gè)理論面臨的變化，并強(qiáng)調(diào)傳播學(xué)人才培養(yǎng)和研究的相應(yīng)調(diào)整方向，體現(xiàn)對(duì)學(xué)科發(fā)展的思考。3.答案：UGC形態(tài)對(duì)傳統(tǒng)媒體權(quán)威性、信息多元化、公共領(lǐng)域討論質(zhì)量的影響具有兩面性。*對(duì)傳統(tǒng)媒體權(quán)威性的影響：一方面，UGC在一定程度上削弱了傳統(tǒng)媒體的獨(dú)家信息和權(quán)威地位，迫使傳統(tǒng)媒體進(jìn)行轉(zhuǎn)型和融合，更加注重互動(dòng)性和用戶參與。另一方面，海量、無序的UGC也沖擊了傳統(tǒng)媒體長(zhǎng)期建立的專業(yè)性、客觀性和可信度標(biāo)準(zhǔn)，使得媒體生態(tài)的整體權(quán)威性面臨挑戰(zhàn)。*對(duì)信息多元化的影響：UGC極大地豐富了信息來源和內(nèi)容形態(tài)，打破了傳統(tǒng)媒體的信息壟斷，為公眾提供了更多元、更個(gè)性化的視角和選擇，促進(jìn)了信息民主化。但也可能因?yàn)槿踊?、情緒化表達(dá)、信息繭房等因素，導(dǎo)致“回音室效應(yīng)”，使得部分群體只接觸到符合自身觀點(diǎn)的信息，反而加劇了信息的不對(duì)稱和隔閡。*對(duì)公共領(lǐng)域討論質(zhì)量的影響：UGC使得公眾參與公共事務(wù)討論的渠道更加暢通，提升了公共領(lǐng)域的活躍度。然而，匿名性、低門檻也容易滋生謠言、虛假信息、網(wǎng)絡(luò)暴力、極端言論，降低了公共討論的質(zhì)量和理性水平，甚至可能被用于操縱輿論或進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)動(dòng)員。*傳播學(xué)研究與規(guī)范：傳播學(xué)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)UGC生態(tài)的研究，包括其產(chǎn)生機(jī)制、傳播規(guī)律、社會(huì)影響（尤其對(duì)意見領(lǐng)袖、社群、社會(huì)信任的影響）等。同時(shí)，需關(guān)注如何提升UGC的整體質(zhì)量，如通過技術(shù)手段（如事實(shí)核查工具）和平臺(tái)治理（如內(nèi)容審核機(jī)制、算法優(yōu)化）來減少虛假信息和負(fù)面內(nèi)容，引導(dǎo)健康的公共討論。此外，提升用戶的媒介素養(yǎng)和批判性思維能力也至關(guān)重要。解析思路：此題要求分析UGC的雙重影響，并探討傳播學(xué)應(yīng)對(duì)策略。解析需先明確UGC的核心特征（用戶生成、海量、多元、互動(dòng)性強(qiáng)），然后分別從對(duì)傳統(tǒng)媒體權(quán)威、信息多樣性、公共討論質(zhì)量這三個(gè)維度，論述其正面和負(fù)面效應(yīng)，確保分析全面且辯證。正面效應(yīng)如多元、民主、互動(dòng)；負(fù)面效應(yīng)如失序、偏見、謠言、暴力。最后，要將分析落腳到傳播學(xué)的研究重點(diǎn)和應(yīng)對(duì)措施上，如平臺(tái)責(zé)任、技術(shù)監(jiān)管、用戶教育等，體現(xiàn)學(xué)科的責(zé)任擔(dān)當(dāng)。二、案例分析題4.答案：以抖音為例，其算法推薦機(jī)制主要通過分析用戶的互動(dòng)行為（點(diǎn)贊、評(píng)論、分享、停留時(shí)長(zhǎng)、重復(fù)觀看等）、內(nèi)容特征（視頻標(biāo)簽、音樂、特效、時(shí)長(zhǎng)等）以及用戶畫像（年齡、性別、地域、興趣標(biāo)簽等）進(jìn)行個(gè)性化內(nèi)容推送。*運(yùn)作機(jī)制：抖音使用協(xié)同過濾、內(nèi)容過濾和深度學(xué)習(xí)等算法模型，實(shí)時(shí)計(jì)算用戶對(duì)各類內(nèi)容的興趣度，將用戶可能感興趣的視頻推送到“為你推薦”信息流中。這是一個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)調(diào)整的過程。*傳播風(fēng)險(xiǎn)與社會(huì)問題：*信息繭房：算法傾向于推送用戶偏好的內(nèi)容，導(dǎo)致用戶視野狹窄，難以接觸到多樣化的信息和觀點(diǎn)，加劇社會(huì)群體的認(rèn)知隔閡與極化。*觀點(diǎn)極化：算法可能強(qiáng)化用戶的既有立場(chǎng)，在評(píng)論區(qū)形成同溫層，使得不同觀點(diǎn)群體之間的交流減少，對(duì)立加劇。*隱私泄露：算法需要收集和分析大量用戶行為數(shù)據(jù)，存在用戶隱私被過度收集、濫用的風(fēng)險(xiǎn)。*信息質(zhì)量下降：算法可能優(yōu)先推薦高互動(dòng)度（不一定高質(zhì)量）的內(nèi)容，導(dǎo)致低俗、同質(zhì)化、博眼球的視頻增多，優(yōu)質(zhì)、深度內(nèi)容被淹沒。虛假信息也更容易通過算法快速擴(kuò)散。*沉迷與時(shí)間黑洞：算法設(shè)計(jì)容易引發(fā)用戶使用成癮，占用大量用戶時(shí)間，影響現(xiàn)實(shí)生活。*建議：*算法治理：平臺(tái)應(yīng)承擔(dān)主體責(zé)任，優(yōu)化算法邏輯，增加推薦內(nèi)容的多樣性，設(shè)置信息流底部“返回發(fā)現(xiàn)更多”的功能入口，減少信息繭房效應(yīng)。提高算法透明度，接受社會(huì)監(jiān)督。*內(nèi)容審核：加強(qiáng)對(duì)虛假信息、低俗內(nèi)容、網(wǎng)絡(luò)暴力的識(shí)別和處置力度，完善用戶舉報(bào)機(jī)制。*用戶媒介素養(yǎng)教育：通過平臺(tái)提示、教育項(xiàng)目等方式，提升用戶對(duì)算法推薦機(jī)制的認(rèn)識(shí)，培養(yǎng)其批判性思維和信息辨別能力，鼓勵(lì)主動(dòng)探索不同領(lǐng)域的內(nèi)容。*研究支持：傳播學(xué)研究機(jī)構(gòu)應(yīng)持續(xù)關(guān)注算法傳播現(xiàn)象，深入分析其社會(huì)影響，為平臺(tái)治理和用戶教育提供