2025年大學《新聞學》專業(yè)題庫——大數(shù)據(jù)時代下的新聞信息加工考試時間：______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)新聞2.數(shù)據(jù)挖掘3.算法偏見4.數(shù)據(jù)新聞的透明度二、簡答題（每題10分，共40分）1.簡述大數(shù)據(jù)時代對傳統(tǒng)新聞信息采集方式帶來的主要沖擊和變革。2.比較傳統(tǒng)新聞報道與數(shù)據(jù)新聞在選題策劃、信息處理和內(nèi)容呈現(xiàn)方面的主要差異。3.簡述在新聞信息加工過程中運用自然語言處理技術(shù)可能實現(xiàn)的功能。4.闡述在大數(shù)據(jù)新聞實踐中，記者需要關(guān)注的主要倫理困境及其原因。三、案例分析題（每題15分，共30分）1.某地媒體報道發(fā)現(xiàn)，通過分析本地社交媒體數(shù)據(jù)和高危行為檢測系統(tǒng)信息，揭示了某類犯罪高發(fā)區(qū)域與特定人群流動的關(guān)聯(lián)性。請分析該報道中大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何被應(yīng)用的？并探討其在提升新聞價值的同時可能引發(fā)的隱私擔憂及應(yīng)對方法。2.選取一個你熟悉的“數(shù)據(jù)新聞”作品（可以是國內(nèi)或國外的），分析其在數(shù)據(jù)處理、可視化設(shè)計和敘事方式上的創(chuàng)新之處，并評價其成功之處與潛在的局限性。四、論述題（20分）結(jié)合當前新聞業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，論述人工智能技術(shù)（如深度學習、自然語言生成等）的深度應(yīng)用將如何重塑未來的新聞信息加工流程，并分析這種重塑可能帶來的機遇與挑戰(zhàn)。試卷答案一、名詞解釋1.大數(shù)據(jù)新聞：指利用大數(shù)據(jù)技術(shù)（如數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計分析、可視化等）進行新聞選題策劃、信息收集處理、內(nèi)容生產(chǎn)傳播和效果評估的一種新型新聞業(yè)態(tài)。它以數(shù)據(jù)作為核心新聞信息源之一，通過技術(shù)和創(chuàng)意的結(jié)合，揭示隱藏的規(guī)律和知識，以數(shù)據(jù)新聞作品的形式呈現(xiàn)。*解析思路：定義需包含核心要素：大數(shù)據(jù)技術(shù)、新聞流程環(huán)節(jié)、數(shù)據(jù)源、呈現(xiàn)形式。強調(diào)其與傳統(tǒng)新聞的區(qū)別在于對數(shù)據(jù)技術(shù)的依賴和運用。2.數(shù)據(jù)挖掘：指從大規(guī)模數(shù)據(jù)集合中通過算法搜索隱藏的、有意義的信息或模式的過程。在新聞信息加工中，數(shù)據(jù)挖掘主要用于發(fā)現(xiàn)新聞線索、驗證信息真?zhèn)?、進行用戶分析、構(gòu)建知識圖譜等。*解析思路：定義需包含核心動作（搜索隱藏信息/模式）和操作對象（大規(guī)模數(shù)據(jù)集）。結(jié)合新聞應(yīng)用場景，說明其在新聞實踐中的具體作用。3.算法偏見：指在數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用中，由于算法設(shè)計者主觀因素、數(shù)據(jù)本身存在偏差或算法模型本身的局限性，導(dǎo)致算法系統(tǒng)在決策或預(yù)測中產(chǎn)生歧視性或不公平結(jié)果的現(xiàn)象。在新聞領(lǐng)域，算法偏見可能導(dǎo)致信息推薦失衡、刻板印象強化、特定群體聲音被邊緣化等問題。*解析思路：定義需包含偏見的來源（設(shè)計者、數(shù)據(jù)、模型）和表現(xiàn)（歧視性/不公平結(jié)果）。結(jié)合新聞場景，闡述其對新聞內(nèi)容生產(chǎn)、分發(fā)和受眾認知可能產(chǎn)生的不良影響。4.數(shù)據(jù)新聞的透明度：指數(shù)據(jù)新聞作品在數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)處理方法、數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)邏輯等方面向受眾公開清晰的程度。高透明度有助于讀者理解新聞內(nèi)容的生成過程，評估信息可信度，并參與監(jiān)督。*解析思路：定義需包含透明度的對象（數(shù)據(jù)來源、處理方法、呈現(xiàn)邏輯）和面向?qū)ο螅ㄊ鼙姡?。強調(diào)透明度的重要性在于建立信任、保障公眾知情權(quán)。二、簡答題1.簡述大數(shù)據(jù)時代對傳統(tǒng)新聞信息采集方式帶來的主要沖擊和變革。*沖擊與變革：*信息來源多元化：數(shù)據(jù)成為重要信息源，打破了傳統(tǒng)依賴記者實地采訪、官方文件或信源的限制，使得海量、匿名的數(shù)據(jù)可被用于新聞發(fā)現(xiàn)。*采集手段技術(shù)化：網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)接口、傳感器等技術(shù)使信息采集自動化、規(guī)?；蔀榭赡埽岣吡瞬杉屎透采w面。*選題策劃智能化：通過對大數(shù)據(jù)的分析，可以更精準地發(fā)現(xiàn)潛在新聞線索，預(yù)測事件發(fā)展趨勢，實現(xiàn)“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的選題。*核實方式升級：利用數(shù)據(jù)交叉驗證、事實核查平臺等技術(shù)手段，可以更快速、全面地核實信息的真?zhèn)巍?解析思路：從信息源、采集工具、選題機制、核實方式四個方面對比傳統(tǒng)與現(xiàn)代采集方式的變化。強調(diào)數(shù)據(jù)本身的地位提升以及技術(shù)賦能帶來的效率和質(zhì)量提升。2.比較傳統(tǒng)新聞報道與數(shù)據(jù)新聞在選題策劃、信息處理和內(nèi)容呈現(xiàn)方面的主要差異。*選題策劃：*傳統(tǒng)：多依賴記者的經(jīng)驗、直覺、官方信源、人際關(guān)系等發(fā)現(xiàn)選題，帶有一定的主觀性和偶然性。*數(shù)據(jù)新聞：基于數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)模式、趨勢和異常，選題更具客觀性和預(yù)測性，但也可能受限于數(shù)據(jù)可得性和分析者的視角。*信息處理：*傳統(tǒng)：以定性分析為主，注重對個體故事、觀點的挖掘和整合。*數(shù)據(jù)新聞：以定量分析為主，注重對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行清洗、整理、建模、可視化，強調(diào)客觀規(guī)律和統(tǒng)計顯著性。*內(nèi)容呈現(xiàn)：*傳統(tǒng)：多以文字、圖片、音頻、視頻等形式呈現(xiàn)，注重敘事性和情感共鳴。*數(shù)據(jù)新聞：傾向于使用交互式圖表、地圖、信息圖等可視化手段，強調(diào)數(shù)據(jù)的直觀展示和用戶的參與式探索。*解析思路：分三個維度（選題、處理、呈現(xiàn)）進行對比。突出數(shù)據(jù)新聞在各個環(huán)節(jié)對“數(shù)據(jù)”和“技術(shù)”的倚重，以及由此產(chǎn)生的在方法論和表現(xiàn)形式上的差異。3.簡述在新聞信息加工過程中運用自然語言處理技術(shù)可能實現(xiàn)的功能。*功能：*文本挖掘與信息提?。鹤詣訌拇罅课谋局刑崛￡P(guān)鍵詞、命名實體（人名、地名、機構(gòu)名）、事件要素（時間、地點、人物、原因、結(jié)果）等結(jié)構(gòu)化信息。*情感分析：判定文本（如用戶評論、社交媒體帖子）所表達的情感傾向（正面、負面、中性），用于分析公眾輿論和情緒。*主題建模：自動發(fā)現(xiàn)文本集合中的潛在主題分布，幫助記者快速了解內(nèi)容焦點或進行內(nèi)容分類。*機器翻譯：實現(xiàn)不同語言新聞內(nèi)容的自動翻譯，打破語言壁壘，擴大信息獲取范圍。*智能問答/摘要生成：根據(jù)用戶提問自動從文本中檢索答案，或自動生成新聞?wù)?，提升信息獲取效率。*實體關(guān)系鏈接與知識圖譜構(gòu)建：識別文本中實體之間的關(guān)聯(lián)，構(gòu)建知識網(wǎng)絡(luò)，深化對事件背景和人物關(guān)系的理解。*解析思路：列舉NLP在新聞領(lǐng)域的核心應(yīng)用場景，每個功能點說明其作用是什么，以及它如何輔助新聞信息加工的不同環(huán)節(jié)（如收集、分析、處理、呈現(xiàn)）。4.闡述在大數(shù)據(jù)新聞實踐中，記者需要關(guān)注的主要倫理困境及其原因。*主要倫理困境：*隱私侵犯：大數(shù)據(jù)往往包含個人信息，其收集和使用可能未經(jīng)用戶同意，導(dǎo)致隱私泄露或被濫用。*數(shù)據(jù)真實性與偏見：數(shù)據(jù)可能存在錯誤、不完整或被操縱，算法本身也可能帶有設(shè)計者或數(shù)據(jù)的偏見，影響新聞的客觀公正。*算法透明度與可解釋性：許多算法如同“黑箱”，其決策邏輯不透明，使得公眾難以理解和監(jiān)督，也難以追究責任。*信息繭房與歧視：個性化推薦算法可能導(dǎo)致用戶只接觸到符合自己觀點的信息，加劇社會隔閡；也可能對特定群體產(chǎn)生歧視性影響。*新聞價值與商業(yè)利益的沖突：商業(yè)機構(gòu)可能利用數(shù)據(jù)挖掘進行過度商業(yè)化運作，犧牲新聞的公共利益和深度。*“被觀看”的焦慮：大數(shù)據(jù)新聞的普及可能讓公眾感到自己的行為和狀態(tài)被持續(xù)監(jiān)控，引發(fā)心理焦慮。*原因：這些困境源于大數(shù)據(jù)技術(shù)本身的特性（海量、高速、多樣、價值密度低），技術(shù)應(yīng)用的邊界尚在探索，法律法規(guī)滯后，以及新聞業(yè)在擁抱新技術(shù)過程中的角色定位和倫理規(guī)范建設(shè)不足。*解析思路：先列出主要的倫理問題，再分別解釋每個問題具體表現(xiàn)為何。然后分析這些困境產(chǎn)生的原因，從技術(shù)特性、法規(guī)滯后、行業(yè)規(guī)范等多個角度進行歸納。三、案例分析題1.分析該報道中大數(shù)據(jù)技術(shù)是如何被應(yīng)用的？并探討其在提升新聞價值的同時可能引發(fā)的隱私擔憂及應(yīng)對方法。*大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用分析：*數(shù)據(jù)來源整合：報道整合了來自社交媒體（如匿名帖子、評論）、高危行為檢測系統(tǒng)（如監(jiān)控數(shù)據(jù)、報警記錄）等多種結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源。*多維度數(shù)據(jù)分析：可能對時空分布（犯罪高發(fā)區(qū)域、時間規(guī)律）、人群特征（關(guān)聯(lián)的特定人群流動模式）等維度進行交叉分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)觀察難以察覺的關(guān)聯(lián)性。*模式識別與預(yù)測：通過分析歷史數(shù)據(jù)，識別犯罪高發(fā)與特定人群流動之間的統(tǒng)計關(guān)聯(lián)模式，可能還進行了短期預(yù)測。*可視化呈現(xiàn)：將分析結(jié)果通過地圖熱力圖、時間線、圖表等形式可視化，直觀展示關(guān)聯(lián)強度和空間分布。*隱私擔憂及應(yīng)對：*擔憂：*數(shù)據(jù)來源的匿名性不足：社交媒體數(shù)據(jù)和高危行為系統(tǒng)數(shù)據(jù)可能間接暴露個體軌跡或身份，即使匿名化處理也可能存在反推風險。*數(shù)據(jù)融合的風險：將不同來源的數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，可能重新構(gòu)建起個體的詳細行為畫像，導(dǎo)致隱私泄露。*監(jiān)控泛化：報道可能引發(fā)公眾對相關(guān)數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)（如監(jiān)控、社交平臺）的泛在監(jiān)控的擔憂。*應(yīng)對方法：*強化數(shù)據(jù)脫敏與匿名化技術(shù)：采用更高級的隱私保護技術(shù)（如差分隱私、聯(lián)邦學習），確保數(shù)據(jù)在分析和使用過程中個體身份難以被識別。*明確數(shù)據(jù)使用邊界與授權(quán)：確保數(shù)據(jù)來源合法合規(guī)，獲得必要授權(quán)，并公開數(shù)據(jù)使用的目的和范圍。*注重報道平衡性與語境化：報道應(yīng)避免將數(shù)據(jù)直接等同于個體犯罪，而是強調(diào)關(guān)聯(lián)性、趨勢性，結(jié)合社會背景進行分析，避免污名化。*提升公眾參與和監(jiān)督：公開方法論（在可能范圍內(nèi)），接受公眾和專家對報道倫理性的質(zhì)疑和監(jiān)督。*法律與倫理審查：在報道前進行嚴格的法律和倫理風險評估。*解析思路：第一步，詳細拆解案例中具體使用了哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)和方法。第二步，從個體隱私、數(shù)據(jù)融合、社會影響等角度分析可能帶來的隱私風險。第三步，針對這些風險提出具體可行的應(yīng)對策略，體現(xiàn)對倫理問題的思考。2.分析一個你熟悉的“數(shù)據(jù)新聞”作品（可以是國內(nèi)或國外的），分析其在數(shù)據(jù)處理、可視化設(shè)計和敘事方式上的創(chuàng)新之處，并評價其成功之處與潛在的局限性。*（此處假設(shè)一個虛擬或真實的具體數(shù)據(jù)新聞作品進行分析，以下為分析框架，需替換為實際作品細節(jié)）*假設(shè)作品：《城市呼吸》——追蹤某城市過去十年空氣質(zhì)量變化及其與社會經(jīng)濟、人口活動的關(guān)系。*創(chuàng)新之處：*數(shù)據(jù)處理：*多源數(shù)據(jù)融合：不僅整合了官方AQI數(shù)據(jù)，還結(jié)合了氣象數(shù)據(jù)、交通流量數(shù)據(jù)、社交媒體情緒數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)等，構(gòu)建了更立體的數(shù)據(jù)模型。*時間序列與空間分析結(jié)合：不僅展示了空氣質(zhì)量隨時間的變化趨勢，還通過交互式地圖展示了污染熱點區(qū)域的空間演變，并關(guān)聯(lián)了人口密度、工業(yè)分布等社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)。*可視化設(shè)計：*動態(tài)數(shù)據(jù)儀表盤：設(shè)計了一個可交互的儀表盤，用戶可以選擇不同時間點、不同區(qū)域、不同污染物類型進行查看，并下鉆到具體監(jiān)測站點的數(shù)據(jù)。*信息圖敘事：使用了創(chuàng)新的“城市肺部”隱喻視覺化空氣質(zhì)量的改善或惡化，直觀易懂。*個性化數(shù)據(jù)看板：基于用戶輸入的居住地址，生成該區(qū)域個性化的空氣質(zhì)量變化歷史和健康建議。*敘事方式：*數(shù)據(jù)驅(qū)動的故事線：整個報道圍繞“空氣質(zhì)量如何變化？為什么變化？它影響了誰？”這一核心問題展開，由數(shù)據(jù)證據(jù)驅(qū)動敘事。*融入個人故事：在數(shù)據(jù)報告之間穿插了受空氣質(zhì)量影響的市民的采訪錄音和文字，增強了報道的情感連接和人文關(guān)懷。*提出解決方案建議：基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果，結(jié)合專家意見，提出了具體的政策建議和改善措施。*成功之處：*深度與廣度：提供了超越單一指標的傳統(tǒng)報道，展現(xiàn)了空氣質(zhì)量問題的多維度成因和影響。*互動性與參與感：交互式設(shè)計讓用戶能主動探索數(shù)據(jù)，提升了用戶體驗和參與度。*說服力與透明度：網(wǎng)羅了多源數(shù)據(jù)并清晰展示分析過程，增強了報道的可信度和說服力。*社會價值：提升了公眾對空氣質(zhì)量問題的關(guān)注，并為政策制定提供了數(shù)據(jù)支持。*潛在局限性：*數(shù)據(jù)質(zhì)量與覆蓋面：某些數(shù)據(jù)（如社交媒體情緒、早期歷史數(shù)據(jù)）可能存在偏差或不夠精確。*可視化復(fù)雜度：對于非專業(yè)用戶，過于復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化可能造成理解困難。*因果關(guān)系推斷：報道可能側(cè)重于關(guān)聯(lián)性展示，而難以完全確立嚴格的因果關(guān)系。*計算資源需求：處理和分析如此大規(guī)模、多源的數(shù)據(jù)需要強大的計算能力，可能限制報道的更新頻率或范圍。*解析思路：選擇一個具體案例是關(guān)鍵。分析需緊扣“數(shù)據(jù)處理”、“可視化設(shè)計”、“敘事方式”三個核心維度，具體闡述其“創(chuàng)新點”。評價部分需客觀分析作品的優(yōu)點（成功之處）和可能存在的不足或挑戰(zhàn)（局限性），論據(jù)需結(jié)合作品的具體特點。四、論述題結(jié)合當前新聞業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，論述人工智能技術(shù)（如深度學習、自然語言生成等）的深度應(yīng)用將如何重塑未來的新聞信息加工流程，并分析這種重塑可能帶來的機遇與挑戰(zhàn)。*人工智能重塑新聞信息加工流程：*智能采集與監(jiān)測：AI驅(qū)動的爬蟲和監(jiān)測工具能實時、自動抓取海量網(wǎng)絡(luò)信息，識別突發(fā)事件，進行輿情監(jiān)測，甚至主動發(fā)現(xiàn)新聞線索。*自動化處理與核實：自然語言處理技術(shù)可自動進行稿件初篩、事實核查（如比對知識圖譜、官方記錄）、重復(fù)內(nèi)容檢測。深度學習模型能識別虛假信息傳播模式。*智能化生產(chǎn)與分發(fā)：機器寫作（NLG）可針對模板化、數(shù)據(jù)密集型新聞（如財報、體育賽事）進行自動化內(nèi)容生成。智能推薦算法能實現(xiàn)內(nèi)容的個性化推送和精準分發(fā)，構(gòu)建算法新聞平臺。*交互式體驗與用戶參與：AI驅(qū)動的聊天機器人可作為新聞助手，回答用戶疑問；智能問答系統(tǒng)允許用戶就特定主題進行深入探索；AI可輔助生成互動式數(shù)據(jù)可視化。*智能審核與合規(guī)：AI系統(tǒng)可輔助進行內(nèi)容審核，識別違規(guī)信息（如暴力、色情、偏見言論），確保內(nèi)容符合平臺規(guī)范和法律法規(guī)。*機遇：*效率提升：自動化處理大量重復(fù)性、