2025年大學《新聞學》專業(yè)題庫——新聞學專業(yè)跨學科研究前沿探討考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、請闡述新聞學專業(yè)進行跨學科研究的必要性與重要性，并結合至少兩個不同的學科領域，說明跨學科視角如何能夠深化我們對當代新聞現象的理解。二、當前，人工智能技術正深刻改變著新聞業(yè)的各個環(huán)節(jié)。請選擇其中一方面（如新聞采集、內容生成、分發(fā)或事實核查），深入分析人工智能技術的應用現狀、所帶來的機遇與挑戰(zhàn)，并探討其中涉及的倫理困境與規(guī)范構建問題。三、社交媒體的普及極大地改變了信息傳播格局和公眾輿論生態(tài)。請結合具體案例或現象，分析社交媒體在信息傳播、輿論形成和動員參與等方面的復雜作用，并探討其可能引發(fā)的負面效應（如信息繭房、群體極化、虛假信息泛濫等）。四、數據新聞作為一種新興的新聞生產方式，日益受到重視。請論述數據新聞的核心特征與價值，分析其在提升新聞報道深度、廣度和透明度方面的優(yōu)勢，并思考當前數據新聞實踐中面臨的主要困難或挑戰(zhàn)（如數據獲取、數據分析能力、可視化倫理等）。五、算法推薦技術已成為主流新聞平臺內容分發(fā)的重要機制。請?zhí)接懰惴ㄍ扑]對新聞傳播生態(tài)、用戶認知和社會互動可能產生的影響，分析其帶來的機遇（如個性化信息獲?。┡c風險（如信息繭房、算法偏見、新聞極化等），并提出可能的應對策略。六、請設計一個研究方案，旨在探討“算法新聞”對公眾信息獲取偏見的影響。方案應包括研究問題、理論基礎、研究對象與樣本、研究方法（定性或定量，或兩者結合）、數據分析計劃以及預期的研究成果與意義。七、新聞業(yè)的數字化轉型帶來了前所未有的挑戰(zhàn)與機遇。請從經濟學或商業(yè)模式的視角，分析當前新聞業(yè)主要的變現模式（如廣告、訂閱、內容付費、平臺合作等），評估其優(yōu)劣勢，并預測未來新聞業(yè)商業(yè)模式可能的發(fā)展趨勢。試卷答案一、答案：新聞學專業(yè)進行跨學科研究的必要性源于其研究對象本身的復雜性和學科的交叉融合趨勢。傳統新聞學難以獨立應對信息時代媒介生態(tài)的劇變、技術革命的沖擊以及社會問題的日益交織?？鐚W科研究的重要性體現在：1.深化對復雜現象的理解：新聞現象往往涉及政治、經濟、社會、文化、心理、技術等多個層面。例如，分析假新聞的傳播，需要結合社會學（信息社會、群體心理）、傳播學（傳播渠道、效果）、心理學（認知偏差、情緒感染）、法學（信息傳播規(guī)范）等多學科知識，才能全面把握其產生機制、傳播路徑和社會影響。2.拓展研究視野與方法：跨學科研究能夠引入其他學科的理論視角和分析工具，彌補新聞學自身研究方法的不足。例如，運用社會學調查方法研究受眾，運用計算機科學的數據挖掘技術進行新聞內容分析，都能為新聞學研究帶來新的洞察和效率。3.應對新興挑戰(zhàn)與創(chuàng)新實踐：面對人工智能、大數據、虛擬現實等新技術帶來的新聞業(yè)變革，跨學科研究能夠促進新聞學與其他相關學科（如計算機科學、數據科學、認知科學）的對話與合作，共同探索解決方案，推動新聞業(yè)的理論創(chuàng)新和實踐變革。結合學科領域，以社會學為例，其關注點在于新聞與社會結構、社會關系、社會行為的互動?？鐚W科研究可以幫助新聞學理解媒介如何塑造社會認知、影響社會動員、加劇或緩解社會不平等。以計算機科學/數據科學為例，其關注點在于信息處理、算法邏輯、數據模型?？鐚W科研究可以幫助新聞學理解算法如何影響信息傳播的公平性、如何構建更有效的新聞智能系統、如何從海量數據中挖掘有價值的新聞線索。解析思路：此題考察對跨學科研究基礎理論和應用價值的理解。解析思路是：首先，明確新聞學跨學科研究的必要性（研究對象復雜、學科發(fā)展趨勢）。其次，闡述其重要性（深化理解、拓展方法、應對挑戰(zhàn)、促進創(chuàng)新）。最后，結合具體學科領域（社會學、計算機科學/數據科學）進行舉例說明，具體化跨學科視角如何作用于新聞學實踐，使論述更具說服力。二、答案：機遇：AI能夠大幅提升新聞生產效率，降低人力成本，實現7x24小時不間斷報道，尤其在處理海量數據和重復性工作中優(yōu)勢明顯。同時，AI有助于挖掘數據價值，發(fā)現隱藏的新聞線索，進行個性化內容推薦，提升用戶粘性。挑戰(zhàn)：AI生成的內容可能缺乏深度、原創(chuàng)性和人文關懷，容易陷入模式化、同質化。算法可能存在偏見，導致信息偏差或歧視。AI難以完全替代人類記者的判斷力、洞察力和倫理考量，尤其在復雜事件報道和敏感內容處理上。此外，AI應用的倫理問題（如版權歸屬、算法透明度、就業(yè)沖擊）也日益凸顯。規(guī)范構建需要建立明確的AI新聞倫理準則，加強算法監(jiān)管和透明度設計，確保AI在新聞生產中服務于公共利益，同時保障人類的主體地位和創(chuàng)造力。解析思路：此題考察對AI在新聞業(yè)應用的具體理解、分析能力和批判性思維。解析思路是：首先，明確所選取環(huán)節(jié)（內容生成）的具體應用現狀。其次，分析其帶來的主要機遇（效率、成本、數據挖掘、個性化）。再次，深入剖析其面臨的核心挑戰(zhàn)（質量、偏見、替代性、倫理）。最后，針對挑戰(zhàn)中的關鍵點（倫理），提出具體的應對策略或規(guī)范方向。三、答案：社交媒體深刻改變了信息傳播和輿論生態(tài)。其作用是多方面的：一方面，它打破了傳統媒體的單向傳播模式，賦予了普通用戶信息生產和傳播的能力，提高了信息傳播的速度和廣度，促進了公民參與和輿論監(jiān)督。另一方面，社交媒體平臺基于算法進行內容分發(fā)，容易形成信息繭房，使用戶持續(xù)接觸同質化信息，可能導致觀點極化和社會群體隔閡。此外，虛假信息、謠言在社交媒體上易于快速、廣泛傳播，損害公眾信任，干擾社會秩序。在動員參與方面，社交媒體為社會運動、公共議題討論提供了平臺，但也可能被用于煽動性宣傳或群體暴力。例如，某些社會運動通過社交媒體成功動員參與者，而網絡暴力事件也屢見不鮮。解析思路：此題考察對社會媒體復雜影響的分析能力。解析思路是：首先，承認社交媒體在信息傳播和公眾參與方面的積極作用（賦權、提速、廣度、參與）。其次，重點分析其帶來的負面效應（信息繭房、觀點極化、虛假信息、社會動員的復雜性）。最后，結合具體案例或現象（如社會運動、網絡暴力）來佐證分析的各個層面，使論述更具體、更有力。四、答案：數據新聞的核心特征在于其以數據為原材料，運用統計分析、數據挖掘、可視化等技術手段進行新聞報道。其價值主要體現在：能夠從海量、異構的數據中發(fā)現隱藏的模式、趨勢和關聯性，揭示傳統采訪難以觸及的深度信息，提升報道的客觀性和說服力；通過數據可視化，將復雜的數據以直觀、易懂的圖形方式呈現，有效降低受眾理解門檻，增強報道的吸引力和感染力；數據新聞的生產過程強調事實依據和透明度，有助于提升新聞業(yè)的公信力。然而，數據新聞實踐中面臨諸多挑戰(zhàn)：首先，獲取高質量、合法、可用的數據是基礎，但這往往面臨數據壁壘、隱私保護等問題。其次，進行有效的數據分析和解讀需要記者具備相應的統計知識和分析能力，這對許多傳統記者來說是項挑戰(zhàn)。再次，數據可視化設計需要兼顧信息傳達的準確性和審美性，過度美化或簡化都可能失真。最后，數據新聞的倫理問題也需關注，如數據來源的偏見、統計分析的誤導性、可視化呈現的客觀性等，都需要記者保持警惕和審慎。解析思路：此題考察對數據新聞概念、價值與挑戰(zhàn)的全面理解。解析思路是：首先，清晰界定數據新聞的核心特征（數據來源、技術手段）。其次，系統闡述其核心價值（發(fā)現深度、可視化呈現、提升透明度與公信力）。最后，逐一分析實踐中面臨的主要困難（數據獲取、分析能力、可視化設計、倫理問題），展現對數據新聞全貌的認識。五、答案：算法推薦技術對新聞傳播生態(tài)、用戶認知和社會互動產生了深遠影響。其機遇在于：能夠根據用戶的興趣偏好，實現個性化內容推薦，提升用戶獲取信息的相關性和滿意度，優(yōu)化用戶體驗。算法也能幫助新聞平臺更精準地觸達目標受眾，提高內容分發(fā)的效率。在發(fā)現性新聞方面，算法可能幫助用戶接觸到與其興趣相關但原本不了解的新領域信息。然而，其風險同樣顯著：算法推薦容易加劇信息繭房效應，即用戶持續(xù)接收符合自己偏好的信息，導致視野狹窄，視野壁爐（FilterBubble）加劇，阻礙接觸多元觀點。算法可能固化甚至放大社會偏見，導致新聞極化。算法的不透明性使得“黑箱操作”成為可能，用戶難以理解內容被推薦的原因，也缺乏對推薦結果的有效控制。算法推薦可能削弱深度閱讀習慣，使用戶沉溺于碎片化、娛樂化的信息流。此外，算法可能被用于商業(yè)利益或政治目的，操縱用戶情緒和行為。應對策略包括：提升算法透明度和可解釋性，允許用戶理解和管理推薦邏輯；設計能夠突破信息繭房的機制，如“多樣性推薦”、“爭議性內容提示”；加強算法倫理規(guī)范建設，引入外部監(jiān)督；提升用戶媒介素養(yǎng)，培養(yǎng)批判性看待推薦內容的意識。解析思路：此題考察對算法推薦雙重影響的辯證分析能力。解析思路是：首先，分析算法推薦帶來的正面效應（個性化、效率、發(fā)現性）。其次，重點剖析其潛在風險（信息繭房、算法偏見、不透明性、閱讀習慣、倫理與政治風險）。最后，針對這些風險，提出具有針對性的、可行的應對策略，體現解決方案的思考。六、答案：研究方案設計如下：1.研究問題：探討主流新聞媒體應用算法推薦后，用戶接觸到的新聞信息范圍是否發(fā)生變化（如變窄或變窄程度），以及這種變化對用戶認知（如對特定議題的立場、對權威信息源的信任度）和態(tài)度可能產生的影響。2.理論基礎：基于信息生態(tài)理論、議程設置理論、使用與滿足理論以及信息繭房理論。信息生態(tài)理論關注信息環(huán)境的結構與功能；議程設置理論探討媒介內容對公眾議題關注度的塑造；使用與滿足理論分析用戶如何主動選擇和使用媒介滿足需求；信息繭房理論解釋算法推薦可能導致的信息偏狹。3.研究對象與樣本：選擇若干家具有代表性、應用算法推薦系統的主流新聞客戶端或網站（覆蓋不同類型媒體，如綜合門戶、新聞聚合平臺）。選取使用這些平臺的普通網民作為樣本。采用分層隨機抽樣或便利抽樣方法，確保樣本在年齡、教育程度、地域分布上具有一定的代表性。4.研究方法：采用混合研究方法。定量部分：通過問卷調查收集用戶使用算法推薦系統的行為數據（如使用時長、關注領域、信息來源偏好變化、接觸多樣性評分），并測量其對特定議題認知（如立場強度、信息來源信任度）的變化，進行統計分析。定性部分：通過深度訪談或焦點小組，深入了解用戶對算法推薦系統的體驗、感知到的信息范圍變化、對推薦內容的態(tài)度和評價。5.數據分析計劃：對問卷數據進行描述性統計和推斷性統計（如t檢驗、方差分析、相關分析），檢驗算法推薦與用戶信息范圍、認知態(tài)度變化之間的關系。對訪談/焦點小組數據進行編碼和主題分析，提煉用戶的主觀體驗和深層看法，與定量結果相互印證。6.預期成果與意義：預期研究成果將揭示算法推薦對用戶信息環(huán)境的具體影響程度和機制，評估其在促進信息多元性方面的局限性。研究成果可為新聞媒體優(yōu)化算法推薦策略、提升信息生態(tài)健康度提供參考，也為政策制定者規(guī)范算法應用、引導健康媒介環(huán)境提供依據。同時，深化對數字時代信息傳播規(guī)律的理解。解析思路：此題考察研究設計能力。解析思路是：按照標準研究方案結構（研究問題、理論、對象樣本、方法、數據計劃、成果意義）進行系統設計。每個部分都要有明確的闡述：問題要具體、有研究價值；理論要貼切、能指導研究；對象樣本要科學、具代表性；方法要合理、能解決問題；數據計劃要清晰、可操作；預期成果要可行、有價值。整體思路要邏輯嚴謹、目標明確。七、答案：當前新聞業(yè)主要的變現模式包括：1.廣告模式：依賴傳統廣告收入（如品牌廣告、分類廣告）和數字廣告（如展示廣告、原生廣告、程序化廣告）。其優(yōu)勢在于體量較大，但面臨數字廣告效果難以精確衡量、用戶對廣告容忍度降低、廣告收入增長放緩等挑戰(zhàn)。2.訂閱模式：用戶付費訂閱獲取新聞內容，形式包括網站/APP會員、付費墻（文章數量/次數限制）、電子雜志、播客等。其優(yōu)勢在于建立用戶忠誠度、獲得穩(wěn)定收入、直接與用戶建立聯系。劣勢在于用戶付費意愿培養(yǎng)難、可能流失對價格敏感的用戶。3.內容付費模式：針對特定內容或服務單獨收費，如付費深度報道、專業(yè)數據庫、視頻內容等。其優(yōu)勢在于價值明確、變現效率可能較高。挑戰(zhàn)在于內容篩選和定價困難、用戶付費意愿受內容質量和品牌影響力影響。4.平臺合作/分發(fā)模式：通過與大型科技平臺（如社交媒體、搜索引擎、視頻平臺）合作，獲得流量分成或推廣資源。其優(yōu)勢在于快速獲取用戶和流量。劣勢在于平臺依賴性強、議價能力弱、用戶數據歸平臺所有。5.電子商務模式：通過自有品牌商品銷售、電商平臺傭金、廣告聯盟等方式實現變現。其優(yōu)勢在于拓展收入來源、增強用戶粘性。挑戰(zhàn)在于需要投入資源進行產品開發(fā)和運營。未來趨勢可能呈現：訂閱模式的重要性將持續(xù)提升，成為許多高質量新聞機構的核心收入支柱；個性化、增值服務型內容付費將更受歡迎；廣告模式將更加注重效果和用戶體驗，程序化廣告和原生廣告將更精細化；平臺合作將