2025年大學《新聞學》專業(yè)題庫——新聞報道的個性化與智能化考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.個性化新聞2.算法推薦3.新聞價值算法化4.人工智能偏見二、簡答題（每題10分，共40分）1.簡述大數(shù)據(jù)和人工智能技術在實現(xiàn)新聞報道個性化過程中的主要應用。2.智能化新聞報道對傳統(tǒng)新聞生產流程（如選題、采寫、編輯、審核）帶來了哪些具體變革？3.分析個性化新聞推薦可能引發(fā)的“信息繭房”或“過濾氣泡”問題及其潛在危害。4.從新聞專業(yè)主義的角度，談談智能化新聞報道面臨的主要倫理挑戰(zhàn)。三、論述題（每題25分，共50分）1.結合具體案例，論述新聞報道智能化給新聞業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)，并分析新聞業(yè)應對這些挑戰(zhàn)的可能路徑。2.闡述在個性化與智能化新聞報道時代，如何平衡技術創(chuàng)新與新聞真實性、客觀性原則，維護新聞的公共性價值。試卷答案一、名詞解釋1.個性化新聞：指利用用戶數(shù)據(jù)（如瀏覽歷史、興趣偏好、地理位置等）通過算法技術，為特定用戶量身定制推送的新聞信息，旨在提高用戶獲取信息的相關性和滿意度。*解析思路：答案需抓住兩個核心要素：一是“定制推送”，二是“基于用戶數(shù)據(jù)和技術”。要說明其目的是提升用戶體驗，但隱含了內容選擇可能受限的問題。2.算法推薦：指基于算法模型，根據(jù)用戶行為數(shù)據(jù)或其他相關數(shù)據(jù)，預測用戶偏好并推薦其可能感興趣的信息（包括新聞、商品、內容等）的技術或系統(tǒng)。*解析思路：答案需明確“算法模型”是核心，強調其功能是“預測偏好”和“推薦信息”。要涵蓋其運作機制（基于數(shù)據(jù)）和目標（匹配用戶興趣）。3.新聞價值算法化：指將傳統(tǒng)新聞價值（如時效性、重要性、顯著性、接近性、趣味性等）轉化為可量化、可計算的指標，并嵌入算法模型，用于自動評估新聞線索重要性、篩選信息、決定發(fā)布優(yōu)先級或推薦權重的過程。*解析思路：答案需點明是將“新聞價值”通過“量化指標”融入“算法”。要說明這是智能化新聞生產中實現(xiàn)自動化判斷的關鍵環(huán)節(jié)，但也可能帶來機器邏輯對人類價值判斷的替代或簡化。4.人工智能偏見：指在人工智能系統(tǒng)（包括新聞推薦算法、自動寫作工具等）的設計、訓練或應用過程中，因數(shù)據(jù)源、算法模型或設計者自身偏見的影響，導致系統(tǒng)生成的新聞內容或推薦結果出現(xiàn)歧視性、片面性或不公平性。*解析思路：答案需強調“偏見源于AI系統(tǒng)本身或其應用過程”，并指出偏見的表現(xiàn)形式是“歧視性、片面性、不公平性”。要涵蓋偏見產生的可能環(huán)節(jié)（數(shù)據(jù)、模型、設計者）。二、簡答題1.簡述大數(shù)據(jù)和人工智能技術在實現(xiàn)新聞報道個性化過程中的主要應用。*答案要點：*用戶畫像構建：通過收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)（點擊、瀏覽、停留、分享、評論等）、社交關系數(shù)據(jù)、注冊信息等，描繪用戶興趣、屬性和需求的詳細畫像。*算法推薦排序：利用機器學習算法（如協(xié)同過濾、內容推薦、深度學習模型）分析用戶畫像與新聞內容特征，預測用戶對新聞的偏好度，對新聞進行個性化排序和推薦。*內容智能生成與定制：基于用戶畫像和實時反饋，利用自然語言處理和生成技術，自動創(chuàng)作符合特定用戶興趣或場景需求的新聞內容（如不同風格的解讀、多角度報道）。*智能分發(fā)與推送：根據(jù)用戶畫像和算法預測，將個性化定制的新聞內容精準推送到用戶端（如手機App推送、個性化首頁）。*互動與反饋優(yōu)化：通過分析用戶對個性化推薦的互動行為（如點擊率、閱讀完成率、反饋評價），持續(xù)優(yōu)化用戶畫像和推薦算法的準確性。*解析思路：答案應分點列出主要應用場景，并簡要說明其具體操作和技術原理。需覆蓋從數(shù)據(jù)收集、用戶分析、算法應用、內容生產到精準分發(fā)的全過程。2.智能化新聞報道對傳統(tǒng)新聞生產流程（如選題、采寫、編輯、審核）帶來了哪些具體變革？*答案要點：*選題階段：算法可基于大數(shù)據(jù)分析（如網(wǎng)絡熱點、社交情緒、數(shù)據(jù)關聯(lián)）輔助發(fā)現(xiàn)新聞線索，提高選題的時效性和潛在影響力預測，但也可能導致選題同質化或偏向數(shù)據(jù)熱點。*采寫階段：AI工具可輔助進行資料搜集、信息核實、稿件初稿撰寫（如體育賽事、財經報道）、語音轉文字、圖像識別與標注等，提高效率，但也可能影響報道的深度、原創(chuàng)性和人文關懷。*編輯階段：算法可輔助進行稿件排序、內容標簽化、自動生成摘要、多語言翻譯、事實核查（如交叉比對信息源），提升編輯效率和準確性，但也可能削弱人類編輯的判斷力和價值引導作用。*審核階段：AI可輔助進行內容合規(guī)性、敏感信息、事實錯誤（基于知識庫或模型）的初步篩查，提高審核效率和覆蓋面，但在處理復雜語境、意識形態(tài)、倫理邊界等問題時仍顯局限，人類審核仍不可或缺。*解析思路：答案應針對傳統(tǒng)流程的各個環(huán)節(jié)，分別闡述智能化技術帶來的具體變化和影響。要指出智能化帶來的效率提升、成本降低，同時也點出可能帶來的風險和挑戰(zhàn)（如同質化、偏見、人文缺失）。3.分析個性化新聞推薦可能引發(fā)的“信息繭房”或“過濾氣泡”問題及其潛在危害。*答案要點：*問題本質：“信息繭房”或“過濾氣泡”指算法根據(jù)用戶偏好不斷推送同類型、同觀點的信息，使用戶逐漸局限在自身興趣或認知范圍內，難以接觸到多元、對立的觀點和信息。*引發(fā)機制：個性化推薦算法通過迎合用戶歷史行為，強化現(xiàn)有興趣，減少了用戶主動探索不同領域信息的動力，形成封閉的信息環(huán)境。*潛在危害：*加劇社會群體極化：不同群體沉浸在符合自身偏好的信息中，觀點固化，難以相互理解和溝通，導致社會撕裂。*侵蝕公共領域：多元觀點的討論空間被壓縮，公共討論趨于單一化、情緒化，不利于形成理性、全面的公共意見。*助長錯誤信息和謠言傳播：算法可能將錯誤但符合用戶情緒或偏見的信息優(yōu)先推薦，加速其傳播。*削弱媒體素養(yǎng)：用戶習慣被動接收定制信息，主動獲取多元信息、批判性評估信息的能力可能下降。*限制知識獲取廣度：長期處于個性化信息流中，可能使用戶錯過重要但不符合其偏好的知識和信息。*解析思路：答案需先解釋“信息繭房/氣泡”的定義和形成原因，然后重點分析其帶來的多方面負面影響，涵蓋社會、政治、文化、個體認知等多個層面。4.從新聞專業(yè)主義的角度，談談智能化新聞報道面臨的主要倫理挑戰(zhàn)。*答案要點：*新聞真實性保障：算法可能優(yōu)先推薦點擊率高的信息（即使不真實），AI生成內容（AIGC）的準確性和透明度難以保證，人類編輯的核實責任如何界定。*公正與客觀性維護：算法偏見可能導致對特定群體或觀點的歧視性報道，AI難以完全理解價值中立和多元視角，人類編輯的監(jiān)督和平衡作用面臨挑戰(zhàn)。*透明度與可解釋性：推薦算法的“黑箱”運作使得用戶和監(jiān)管者難以理解信息被推送的原因，缺乏問責依據(jù)。*編輯職責與自主權：在自動化程度提高的情況下，人類編輯的角色被削弱，其專業(yè)判斷和價值引領作用如何發(fā)揮。*用戶權利保護：用戶數(shù)據(jù)隱私如何保護，用戶是否有權選擇退出個性化推薦，算法是否造成對用戶注意力的“綁架”。*責任主體認定：當智能化新聞報道出現(xiàn)錯誤或侵權時，責任應由算法開發(fā)者、平臺運營者、內容生成AI還是人類編輯承擔？*解析思路：答案應從新聞專業(yè)主義的核心價值（真實、公正、客觀、透明、責任）出發(fā)，結合智能化報道的特點，逐一分析可能出現(xiàn)的倫理困境和挑戰(zhàn)。三、論述題1.結合具體案例，論述新聞報道智能化給新聞業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)，并分析新聞業(yè)應對這些挑戰(zhàn)的可能路徑。*答案要點：*機遇：*效率提升與成本降低：AI可自動化處理大量重復性工作（如數(shù)據(jù)挖掘、內容生成、初步審核），降低新聞生產成本，提高新聞產出效率。*精準傳播與用戶觸達：個性化推薦有助于新聞內容更精準地觸達目標受眾，提升用戶粘性和參與度。*數(shù)據(jù)驅動決策：通過分析用戶數(shù)據(jù)，新聞機構能更深入地了解受眾，優(yōu)化內容策略和運營模式。*創(chuàng)新報道形式：AI技術支持沉浸式新聞、數(shù)據(jù)新聞、互動新聞等創(chuàng)新形式的發(fā)展，豐富用戶體驗。*克服信息過載：智能篩選和推薦有助于用戶在海量信息中篩選出高質量、相關性強的內容。*挑戰(zhàn)：*新聞質量與深度下降：過度依賴算法可能導致內容同質化、淺層化，削弱深度報道和調查報道能力。*算法偏見與歧視：算法可能放大社會偏見，導致歧視性報道，損害新聞的公正性。*信息繭房與社會撕裂：個性化推薦可能加劇用戶認知固化，不利于公共討論和社會共識形成。*虛假信息擴散：AI生成內容（AIGC）難以辨別真?zhèn)?，可能被惡意利用制造和傳播虛假信息?新聞業(yè)生態(tài)重塑與從業(yè)員轉型：傳統(tǒng)新聞角色被替代，從業(yè)員需要掌握新技能（如數(shù)據(jù)分析、AI應用），面臨失業(yè)或轉型壓力。*倫理規(guī)范與法律監(jiān)管滯后：技術發(fā)展迅速，相應的倫理規(guī)范和法律監(jiān)管體系尚未完善。*應對路徑：*堅守新聞專業(yè)主義：強化人類編輯的核心作用，堅持事實核查、價值判斷和倫理把關，將算法作為輔助工具而非決策者。*提升算法透明度與可解釋性：探索建立更透明、可審計的算法系統(tǒng)，接受公眾監(jiān)督。*加強算法偏見檢測與糾正：建立算法倫理審查機制，主動檢測和修正算法偏見。*推動人機協(xié)作：探索最適合的新聞生產模式，發(fā)揮人類創(chuàng)造力、判斷力與AI效率優(yōu)勢的結合。*重視用戶賦權與公共討論空間：設計允許用戶控制推薦權限、接觸多元信息的機制，鼓勵建設性公共討論。*加強行業(yè)自律與外部監(jiān)管：制定行業(yè)倫理準則，推動政府制定相關法律法規(guī)。*重視人才培養(yǎng)與轉型：加強對新聞從業(yè)員的AI技能培訓，引導其適應新的工作環(huán)境。*解析思路：答案應結構清晰，先分別論述機遇和挑戰(zhàn)，可以結合具體案例（如BuzzFeed的推薦算法、TheAthletic的自動化體育新聞、Deepfake技術等）使論證更具體。最后重點提出具有針對性和可行性的應對策略，體現(xiàn)對問題的深入思考。2.闡述在個性化與智能化新聞報道時代，如何平衡技術創(chuàng)新與新聞真實性、客觀性原則，維護新聞的公共性價值。*答案要點：*堅守人類編輯的核心價值判斷：無論技術如何發(fā)展，新聞的真實性、客觀性、公正性最終取決于人類編輯的專業(yè)判斷、價值引領和倫理堅守。技術應服務于而非取代這些核心價值。*建立嚴格的AI內容審核機制：對AI生成或輔助生產的新聞內容，必須建立多重、嚴格的人工審核流程，特別是涉及關鍵事實、敏感議題時。利用AI進行初步篩選可提高效率，但最終決定權應掌握在專業(yè)編輯手中。*提升AI內容生成的透明度與可追溯性：對于使用AI生成的內容，應明確標注其生成方式（如“由AI輔助撰寫”），提供必要的生成數(shù)據(jù)和模型信息，增加透明度，便于用戶判斷和核查。*開發(fā)和使用旨在促進多元信息的算法：除了個性化推薦，新聞平臺應探索和采用能夠推送多元觀點、平衡不同聲音的算法機制，打破信息繭房，保障新聞的公共討論價值。*強化算法倫理審查與偏見管理：在算法設計和應用階段，就應進行倫理風險評估和偏見檢測，主動消除算法可能帶來的歧視和不公，確保算法服務于公共利益。*保護用戶數(shù)據(jù)隱私與選擇權：個性化推薦應建立在尊重用戶隱私和自愿選擇的基礎上，提供用戶控制和管理其個性化設置、選擇退出推薦服務的選項。*推動算法治理的公共參與：鼓勵社會各界（包括新聞從業(yè)者、學者、公眾、監(jiān)管機構）參與算法治理的討論和制度建設，形成多元化的監(jiān)督和制衡機制。*持續(xù)進行媒體素養(yǎng)教育：提高公