2025年大學(xué)《傳播學(xué)》專業(yè)題庫——大數(shù)據(jù)與傳播傳播考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.大數(shù)據(jù)2.算法推薦3.信息繭房4.數(shù)據(jù)新聞二、簡答題（每題10分，共40分）1.簡述大數(shù)據(jù)在用戶畫像構(gòu)建中的應(yīng)用及其對精準(zhǔn)傳播的影響。2.大數(shù)據(jù)技術(shù)如何改變了傳播效果測量的方式？請列舉至少兩種具體方法。3.算法推薦系統(tǒng)在提升信息獲取效率的同時(shí)，可能帶來哪些潛在問題？4.闡述大數(shù)據(jù)時(shí)代對傳播學(xué)研究范式可能產(chǎn)生的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。三、論述題（每題20分，共40分）1.結(jié)合具體案例，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)對新聞生產(chǎn)流程和媒體生態(tài)帶來的深刻變革。2.探討大數(shù)據(jù)與傳播傳播背景下，個(gè)人隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘之間的張力與平衡。試卷答案一、名詞解釋1.大數(shù)據(jù)：指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。其特點(diǎn)通常概括為“4V”：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。*解析思路：要求準(zhǔn)確界定“大數(shù)據(jù)”這一核心概念，抓住其定義特征（無法用常規(guī)工具處理）和關(guān)鍵屬性（4V）。2.算法推薦：指利用算法技術(shù)，根據(jù)用戶的歷史行為、偏好、屬性等信息，預(yù)測用戶的興趣，并向其推薦相關(guān)的信息、內(nèi)容或產(chǎn)品。常見的算法包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、混合推薦等。*解析思路：要求解釋清楚算法推薦的基本原理（基于用戶數(shù)據(jù)預(yù)測興趣）、實(shí)現(xiàn)方式（使用特定算法）和目的（進(jìn)行信息推薦）。3.信息繭房：指由于算法推薦等技術(shù)，用戶持續(xù)接收與其既有興趣相似的信息，而較少接觸到其他不同觀點(diǎn)或領(lǐng)域的信息，導(dǎo)致用戶的視野變窄，認(rèn)知被局限在一個(gè)“繭房”中的現(xiàn)象。*解析思路：要求說明信息繭房的形成機(jī)制（算法過濾）和結(jié)果（視野窄化、認(rèn)知局限）。4.數(shù)據(jù)新聞：指一種利用數(shù)據(jù)（通常是公開數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)）作為新聞素材，通過數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、可視化等手段進(jìn)行新聞選題、采訪、寫作和傳播的新興新聞生產(chǎn)方式。*解析思路：要求闡述數(shù)據(jù)新聞的定義（以數(shù)據(jù)為素材）、核心方法（挖掘、分析、可視化）及其作為一種新聞形態(tài)的特點(diǎn)。二、簡答題1.簡述大數(shù)據(jù)在用戶畫像構(gòu)建中的應(yīng)用及其對精準(zhǔn)傳播的影響。*答案要點(diǎn)：大數(shù)據(jù)通過收集用戶的顯性（注冊信息、搜索記錄）和隱性（瀏覽行為、點(diǎn)擊、停留時(shí)間、社交互動(dòng)）數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)，描繪出用戶的詳細(xì)特征畫像（如人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、興趣愛好、消費(fèi)習(xí)慣、行為模式等）。精準(zhǔn)傳播則是指基于用戶畫像，針對特定用戶群體或個(gè)體，推送高度相關(guān)、個(gè)性化的信息或產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用使得用戶畫像更加精準(zhǔn)、動(dòng)態(tài)，為精準(zhǔn)傳播提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使得傳播內(nèi)容與用戶需求的匹配度顯著提高，從而提升了傳播效率（如廣告點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率提升）、優(yōu)化了用戶體驗(yàn)、并使?fàn)I銷策略更具針對性。*解析思路：首先要說明大數(shù)據(jù)如何“構(gòu)建”用戶畫像（通過收集何種數(shù)據(jù)、使用何種技術(shù)）。其次要明確用戶畫像的用途（描繪用戶特征）。最后要重點(diǎn)闡述用戶畫像對“精準(zhǔn)傳播”的具體影響（如何提升效率、優(yōu)化體驗(yàn)、增強(qiáng)針對性）。2.大數(shù)據(jù)技術(shù)如何改變了傳播效果測量的方式？請列舉至少兩種具體方法。*答案要點(diǎn)：大數(shù)據(jù)技術(shù)極大地豐富了傳播效果測量的維度、精度和實(shí)時(shí)性。傳統(tǒng)測量多依賴抽樣調(diào)查、問卷調(diào)查等，范圍有限、周期長、時(shí)效性差。大數(shù)據(jù)技術(shù)使得效果測量可以從“點(diǎn)”擴(kuò)展到“面”，實(shí)現(xiàn)海量、細(xì)粒度、實(shí)時(shí)的追蹤。具體方法包括：①用戶行為追蹤分析：通過分析用戶在社交媒體、網(wǎng)站、APP等平臺上的點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)、互動(dòng)數(shù)據(jù)（點(diǎn)贊、評論、分享、轉(zhuǎn)發(fā)）、停留時(shí)長、搜索關(guān)鍵詞等，實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地評估信息傳播的廣度、深度和用戶參與度。②算法驅(qū)動(dòng)的效果預(yù)測與歸因：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，分析用戶行為與特定信息觸點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，更準(zhǔn)確地評估不同渠道、內(nèi)容對用戶決策或態(tài)度改變的影響程度，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的傳播效果歸因。*解析思路：首先要指出大數(shù)據(jù)技術(shù)改變了測量的哪些方面（維度、精度、實(shí)時(shí)性）。其次要說明相比傳統(tǒng)方式的優(yōu)勢。最后要列舉至少兩種具體的大數(shù)據(jù)測量方法，并簡述其原理和作用（用戶行為追蹤、算法預(yù)測歸因）。3.算法推薦系統(tǒng)在提升信息獲取效率的同時(shí)，可能帶來哪些潛在問題？*答案要點(diǎn)：算法推薦系統(tǒng)在提升信息獲取效率（個(gè)性化推薦、快速發(fā)現(xiàn)感興趣內(nèi)容）的同時(shí)，也可能引發(fā)一系列潛在問題：①加劇信息繭房與回音壁效應(yīng)，導(dǎo)致用戶視野狹隘，只接觸同質(zhì)化信息，觀點(diǎn)極化加劇。②隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)增加，用戶行為數(shù)據(jù)被大規(guī)模收集和分析，可能引發(fā)數(shù)據(jù)濫用和隱私侵犯。③算法偏見與歧視，如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身帶有偏見或算法設(shè)計(jì)不完善，可能導(dǎo)致對特定群體進(jìn)行不公平對待或歧視。④信息真實(shí)性與安全挑戰(zhàn)，算法可能優(yōu)先推薦吸引眼球但低質(zhì)量、虛假或煽動(dòng)性信息。⑤成癮性與時(shí)間浪費(fèi)，個(gè)性化推薦可能過度迎合用戶，利用其心理弱點(diǎn)，導(dǎo)致用戶沉迷其中，浪費(fèi)大量時(shí)間。⑥權(quán)力集中與壟斷，大型科技公司掌握核心算法和數(shù)據(jù)，可能形成信息傳播的壟斷。*解析思路：要求能辯證地看待算法推薦的兩面性，重點(diǎn)列舉其可能帶來的負(fù)面后果，涵蓋認(rèn)知層面（繭房、極化）、隱私層面（數(shù)據(jù)安全）、算法層面（偏見）、內(nèi)容層面（真實(shí)性）、用戶層面（成癮）以及社會結(jié)構(gòu)層面（權(quán)力集中）。4.闡述大數(shù)據(jù)時(shí)代對傳播學(xué)研究范式可能產(chǎn)生的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。*答案要點(diǎn)：大數(shù)據(jù)時(shí)代對傳播學(xué)研究范式帶來了深刻挑戰(zhàn)與機(jī)遇。挑戰(zhàn)在于：①傳統(tǒng)抽樣調(diào)查方法的局限性日益凸顯，研究可能過度依賴大規(guī)模數(shù)據(jù)，忽視質(zhì)性深度和個(gè)體經(jīng)驗(yàn)。②研究倫理問題凸顯，涉及數(shù)據(jù)隱私、算法偏見、知情同意等。③對研究者跨學(xué)科能力要求提高，需要掌握數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等技能。④研究過程與結(jié)果的可視化要求更高。機(jī)遇在于：①能夠處理前所未有的海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)方法難以察覺的復(fù)雜模式、關(guān)聯(lián)和趨勢。②實(shí)現(xiàn)傳播現(xiàn)象的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測與分析。③促進(jìn)計(jì)算社會科學(xué)的發(fā)展，為傳播學(xué)研究提供新的方法論工具（如網(wǎng)絡(luò)分析、情感計(jì)算、社會計(jì)算）。④拓展研究邊界，推動(dòng)傳播學(xué)與社會學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科的深度融合。*解析思路：首先要認(rèn)識到大數(shù)據(jù)對研究范式的“影響”。然后分別闡述“挑戰(zhàn)”（方法、倫理、能力、可視化）和“機(jī)遇”（數(shù)據(jù)處理能力、實(shí)時(shí)性、新方法論、跨學(xué)科融合）。三、論述題1.結(jié)合具體案例，論述大數(shù)據(jù)技術(shù)對新聞生產(chǎn)流程和媒體生態(tài)帶來的深刻變革。*答案要點(diǎn)：大數(shù)據(jù)技術(shù)對新聞生產(chǎn)流程和媒體生態(tài)帶來了革命性變革。在新聞生產(chǎn)流程上：①選題策劃階段，利用大數(shù)據(jù)分析社會熱點(diǎn)、網(wǎng)絡(luò)輿情、搜索趨勢，發(fā)現(xiàn)新聞線索，提高選題的精準(zhǔn)性和時(shí)效性（如“數(shù)據(jù)新聞”的興起）。②報(bào)道執(zhí)行階段，通過用戶數(shù)據(jù)分析用戶偏好，指導(dǎo)內(nèi)容生產(chǎn)和版面設(shè)計(jì)；利用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)呈現(xiàn)復(fù)雜信息；通過算法推薦擴(kuò)大內(nèi)容傳播范圍。③協(xié)作與分發(fā)階段，大數(shù)據(jù)幫助媒體優(yōu)化內(nèi)容分發(fā)策略，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送；跨媒體平臺的數(shù)據(jù)共享與分析，提升協(xié)同效率。在媒體生態(tài)上：①促進(jìn)了數(shù)據(jù)新聞等新型新聞形態(tài)的發(fā)展，改變了新聞產(chǎn)品的形態(tài)和吸引力。②加劇了媒體競爭，擁有數(shù)據(jù)能力和技術(shù)優(yōu)勢的媒體（如BAT、傳統(tǒng)媒體集團(tuán)）獲得競爭優(yōu)勢，小型媒體面臨挑戰(zhàn)。③催生了數(shù)據(jù)新聞公司和數(shù)據(jù)科學(xué)家等新角色。④推動(dòng)了媒體融合向縱深發(fā)展，數(shù)據(jù)成為連接各方資源、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的核心要素。例如，《衛(wèi)報(bào)》的“數(shù)據(jù)新聞團(tuán)隊(duì)”通過大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘和分析，產(chǎn)出了一系列具有影響力的深度報(bào)道。*解析思路：需要系統(tǒng)論述大數(shù)據(jù)對新聞生產(chǎn)“流程”的各個(gè)環(huán)節(jié)（選題、執(zhí)行、協(xié)作、分發(fā)）的具體影響。同時(shí)也要論述其對“媒體生態(tài)”的整體性影響（業(yè)態(tài)、競爭格局、角色、融合）。必須結(jié)合具體案例（如數(shù)據(jù)新聞團(tuán)隊(duì)）來支撐論點(diǎn)，使論述更具說服力。2.探討大數(shù)據(jù)與傳播傳播背景下，個(gè)人隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘之間的張力與平衡。*答案要點(diǎn)：大數(shù)據(jù)與傳播的深度融合，使得個(gè)人數(shù)據(jù)成為極其寶貴的資源，其價(jià)值挖掘在驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新、優(yōu)化服務(wù)的同時(shí)，也極大地威脅到個(gè)人隱私。兩者之間存在顯著的張力與沖突：一方面，個(gè)人數(shù)據(jù)的收集和分析有助于提供個(gè)性化服務(wù)（如定制推薦、精準(zhǔn)醫(yī)療、城市交通優(yōu)化），提升社會運(yùn)行效率；有助于進(jìn)行輿情監(jiān)測、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，維護(hù)社會安全；有助于進(jìn)行科學(xué)研究，增進(jìn)對人類行為和社會現(xiàn)象的理解。另一方面，大規(guī)模、精細(xì)化個(gè)人數(shù)據(jù)的收集可能導(dǎo)致隱私泄露和濫用，被用于商業(yè)欺詐、身份盜竊、網(wǎng)絡(luò)暴力甚至社會控制。數(shù)據(jù)所有權(quán)歸屬不清、算法不透明、監(jiān)管滯后等問題，進(jìn)一步加劇了這種張力。尋求平衡需要多方面的努力：①法律法規(guī)層面，建立健全數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)（如GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法），明確數(shù)據(jù)處理規(guī)則、用戶權(quán)利和違規(guī)處罰。②技術(shù)層面，發(fā)展隱私保護(hù)技術(shù)（如差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)），在保護(hù)隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)利用。③媒體與平臺層面，加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全防護(hù)，提高算法透明度，落實(shí)用戶知情同意原則，提供便捷的隱私設(shè)置選項(xiàng)。④用戶層面，提升隱私保護(hù)意識，謹(jǐn)慎分享個(gè)人信息。⑤社會層面，加強(qiáng)倫理討論和公眾