2025年新聞傳播學考研試卷及答案一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.生成式AI新聞生產生成式AI新聞生產是指基于大語言模型（如GPT-4、文心一言）、多模態(tài)生成技術的人工智能系統(tǒng)自主完成新聞內容創(chuàng)作的過程，涵蓋選題策劃、素材整合、文本生成、視覺呈現(xiàn)等環(huán)節(jié)。其核心特征包括：一是生產效率的指數(shù)級提升，可在秒級內完成常規(guī)信息類新聞（如賽事快訊、財經(jīng)數(shù)據(jù)）的寫作；二是內容形態(tài)的多樣化，支持文本、圖表、短視頻甚至虛擬主播播報的多模態(tài)輸出；三是人機協(xié)作的深度融合，記者從“內容生產者”轉向“質量把控者”與“創(chuàng)意策劃者”。例如，2024年美聯(lián)社使用GPT-4生成的企業(yè)財報新聞占其財經(jīng)類稿件的37%，驗證了該模式的可行性。2.元宇宙新聞場景元宇宙新聞場景是依托擴展現(xiàn)實（XR）、數(shù)字孿生、區(qū)塊鏈等技術構建的沉浸式新聞體驗空間，用戶通過虛擬身份（Avatar）參與新聞事件的“在場式”敘事。其核心功能包括：①空間重構，將新聞現(xiàn)場（如自然災害現(xiàn)場、國際會議）以高保真數(shù)字孿生形式復現(xiàn)；②交互深化，用戶可通過手勢、語音與新聞元素（如事件時間軸、人物關系圖）實時互動；③身份融合，用戶既是新聞接收者，也可通過UGC（用戶生成內容）參與新聞補充（如上傳現(xiàn)場照片）或觀點表達（如虛擬圓桌討論）。2024年央視新聞推出的“元宇宙兩會報道”中，用戶可通過VR設備進入虛擬人民大會堂，近距離“旁聽”代表發(fā)言并提交電子提案，即為典型實踐。3.數(shù)據(jù)新聞敘事轉向數(shù)據(jù)新聞敘事轉向指傳統(tǒng)數(shù)據(jù)新聞從“數(shù)據(jù)可視化優(yōu)先”向“故事驅動+數(shù)據(jù)支撐”的范式轉型。早期數(shù)據(jù)新聞側重通過圖表（如熱力圖、時間線）直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律，但易陷入“為可視化而可視化”的工具主義誤區(qū)。當前轉向表現(xiàn)為：①敘事主體平民化，聚焦個體在宏觀數(shù)據(jù)中的微觀映射（如“一個外賣員的2023：365天接單量背后的生活成本”）；②敘事邏輯情感化，通過數(shù)據(jù)挖掘情感線索（如社交平臺情緒詞頻分析）增強內容共鳴；③敘事形態(tài)交互化，用戶可自主調節(jié)數(shù)據(jù)維度（如選擇“年齡”“地域”標簽）探索個性化故事。2024年《南方周末》推出的“中國老齡化數(shù)據(jù)故事”系列，通過“點擊你的出生年份，查看你60歲時的養(yǎng)老資源地圖”交互設計，將冰冷數(shù)據(jù)轉化為可感知的個人命運，即為典型案例。4.算法推薦倫理困境算法推薦倫理困境指基于用戶行為數(shù)據(jù)的個性化推薦系統(tǒng)在新聞傳播中引發(fā)的道德爭議，主要表現(xiàn)為：①信息繭房與認知窄化，用戶長期接收同質化內容導致視野局限；②流量至上與內容異化，算法對“高互動率”內容的偏好可能鼓勵標題黨、情緒化表達；③隱私侵犯與數(shù)據(jù)濫用，用戶瀏覽、搜索等行為數(shù)據(jù)被過度采集用于精準畫像；④責任模糊與問責困難，算法決策的“黑箱性”導致內容推薦失當（如傳播虛假信息）時難以界定平臺、開發(fā)者或用戶的責任。2024年某短視頻平臺因算法推薦“偽科普”內容引發(fā)群體誤解，監(jiān)管部門調查發(fā)現(xiàn)其推薦模型將“爭議性話題”的權重設置為普通內容的2.3倍，即為倫理困境的典型表現(xiàn)。二、簡答題（每題15分，共45分）1.智能傳播時代新聞真實性面臨的挑戰(zhàn)與應對策略挑戰(zhàn)：①技術賦能的“擬真”陷阱。生成式AI可制作高度逼真的虛假音視頻（如深度偽造），2024年某社交平臺出現(xiàn)的“某政要虛假演講視頻”被1200萬用戶觀看后才被識別，傳統(tǒng)“眼見為實”的驗證邏輯失效；②數(shù)據(jù)驅動的“統(tǒng)計失真”。算法推薦可能選擇性放大極端案例（如“某地偶發(fā)暴力事件”被標注為“高發(fā)區(qū)”），導致用戶對整體社會狀況的認知偏差；③用戶參與的“傳播失序”。UGC內容（如用戶上傳的“現(xiàn)場視頻”）常因拍攝角度、剪輯意圖產生片面性，而社交平臺的“轉發(fā)即傳播”機制加速了不實信息擴散。應對策略：①技術層面構建“可信傳播鏈”。開發(fā)AI內容鑒偽工具（如微軟的VideoAuthenticator），為新聞內容添加“數(shù)字水印”；建立數(shù)據(jù)新聞的“元數(shù)據(jù)公開”制度，要求發(fā)布者標注數(shù)據(jù)來源、統(tǒng)計方法；②制度層面強化監(jiān)管與行業(yè)自律。出臺《生成式AI新聞內容管理辦法》，明確AI生成內容需顯著標注“AI制作”；推動平臺建立“算法透明度”機制，定期公開推薦模型的核心參數(shù)；③用戶層面提升媒介素養(yǎng)。將“AI內容辨識”“數(shù)據(jù)新聞解讀”納入新聞傳播專業(yè)課程，通過公益科普（如“如何識別深度偽造視頻”短視頻）提高公眾的信息判別能力。2.媒介融合背景下縣級融媒體的功能轉型路徑縣級融媒體是基層輿論陣地建設的核心載體，其功能轉型需從“內容傳播者”向“基層治理服務者”升級，具體路徑包括：①從“單向傳播”到“雙向互動”。突破傳統(tǒng)“政策解讀+本地新聞”的內容模式，搭建“融媒+政務”平臺（如“XX融媒”APP接入社保查詢、便民投訴等功能），2024年浙江某縣級融媒體中心推出的“民生熱線”板塊，通過用戶留言收集問題并聯(lián)動職能部門解決，年處理率達92%；②從“區(qū)域覆蓋”到“精準服務”。利用大數(shù)據(jù)分析本地用戶需求（如農民關注的農業(yè)技術、老年人需要的醫(yī)療信息），推出“鄉(xiāng)村振興”“銀發(fā)課堂”等垂直內容；開發(fā)“融媒+電商”模塊，幫助農戶銷售特色農產品（如2024年山東某縣通過融媒直播賣出滯銷蘋果50萬斤）；③從“單一主體”到“生態(tài)共建”。整合縣域內文化、教育、社區(qū)等資源，建立“融媒+新時代文明實踐中心”聯(lián)動機制，組織“百姓宣講團”“社區(qū)文藝匯演”等活動，將融媒平臺打造成基層文化聚合空間；與省級、中央媒體建立“內容共享+技術賦能”合作，引入優(yōu)質內容資源（如央視“三農”節(jié)目素材）提升本地傳播力。3.國際傳播中“他者化”敘事的成因與突破策略“他者化”敘事指西方媒體將中國形象塑造為“異質他者”（如“威權”“威脅”）的傳播現(xiàn)象，其成因包括：①意識形態(tài)偏見。部分西方媒體受“文明沖突論”影響，將中國發(fā)展視為對西方價值觀的挑戰(zhàn)，選擇性報道負面事件（如放大個別社會問題）；②傳播權力失衡。國際傳播格局仍由西方媒體主導（如美聯(lián)社、路透社占全球新聞素材分發(fā)量的65%），中國聲音在“二次傳播”中易被曲解；③文化認知差異。中西方在話語體系（如“人類命運共同體”與“普世價值”）、敘事邏輯（如集體主義與個人主義）上存在隔閡，導致中國故事“傳而不通”。突破策略：①構建“在地化”敘事主體。培養(yǎng)懂中國、知西方的國際傳播人才（如邀請外籍記者、海外華人參與內容創(chuàng)作），2024年CGTN推出的“老外看中國”系列短視頻，由在華外國人講述個人經(jīng)歷（如“我在杭州創(chuàng)業(yè)的十年”），播放量超10億次；②創(chuàng)新“軟敘事”表達方式。放棄“宏大說教”，聚焦微觀個體（如鄉(xiāng)村教師、非遺傳承人）的真實故事，通過情感共鳴傳遞中國價值；運用可視化手段（如數(shù)據(jù)新聞、動畫短片）降低文化理解門檻；③打造“多主體”傳播生態(tài)。鼓勵企業(yè)（如華為、比亞迪）、NGO（如中國婦女發(fā)展基金會）、普通網(wǎng)民參與國際傳播，形成“官方+民間”的立體發(fā)聲格局；加強與“全球南方”國家媒體合作（如與非洲媒體聯(lián)合制作“一帶一路”紀錄片），打破西方話語壟斷。三、論述題（每題25分，共50分）1.算法推薦對新聞傳播生態(tài)的重構與反思算法推薦作為智能傳播時代的核心技術，正在從生產、分發(fā)、接收三個維度重構新聞傳播生態(tài)，其影響需辯證看待。重構表現(xiàn)：①生產端：從“編輯中心”到“用戶中心”。傳統(tǒng)新聞生產由編輯根據(jù)經(jīng)驗判斷選題（如“重要性”“時效性”），算法推薦則通過用戶行為數(shù)據(jù)（點擊、停留、轉發(fā)）反向指導生產。例如，某新聞APP通過分析用戶搜索“Z世代職場壓力”的高頻詞，策劃“00后整頓職場：是叛逆還是覺醒？”專題，閱讀量達500萬，推動新聞生產從“專業(yè)判斷”向“數(shù)據(jù)驅動”轉型。②分發(fā)端：從“大眾傳播”到“精準傳播”。算法通過用戶畫像（年齡、興趣、地理位置）實現(xiàn)“千人千面”的內容推送，2024年某平臺的“本地新聞優(yōu)先”策略使區(qū)域新聞的點擊率提升40%，解決了傳統(tǒng)媒體“大而全”導致的“信息過載”與“需求錯位”問題。③接收端：從“被動接受”到“主動參與”。用戶通過“不感興趣”“偏好設置”等功能參與算法訓練，形成“用戶—算法—內容”的閉環(huán)。例如，用戶頻繁點擊“科技”類內容后，算法會增加該領域推薦，使接收行為從“被動”變?yōu)椤鞍胫鲃印?。反思：①內容質量的隱憂。算法對“流量”的過度追逐可能導致“劣幣驅逐良幣”：深度報道（如調查性新聞）因閱讀門檻高、互動率低被邊緣化，而標題黨、情緒化內容（如“震驚體”）因易引發(fā)轉發(fā)被大量推薦。2024年某研究顯示，平臺上“高互動率”內容中，38%存在事實錯誤或觀點偏激。②公共性的消解。算法推薦強化“信息繭房”，用戶長期接觸同質化內容，導致對多元觀點的包容度下降，公共討論空間被分割為一個個“興趣圈層”。例如，關于“延遲退休”的討論中，年輕用戶與老年用戶因算法推薦差異形成對立，難以達成共識。③責任倫理的挑戰(zhàn)。算法的“黑箱性”導致推薦失當（如傳播虛假信息）時，平臺常以“技術中立”為由推卸責任。2024年某平臺因推薦“偽養(yǎng)生知識”導致用戶誤服藥物，法院判決中雖認定平臺“未盡到審核義務”，但因算法邏輯不透明，責任界定仍存爭議。結論：算法推薦是技術發(fā)展的必然產物，其價值在于提升信息匹配效率，但需通過“算法治理”平衡效率與公平。未來應推動算法透明化（如要求平臺公開推薦模型的核心邏輯）、建立“公共利益算法”（如增加公共事務類內容的權重）、強化用戶“信息選擇權”（如提供“去個性化推薦”模式），使算法成為優(yōu)化傳播生態(tài)的工具而非主導者。2.數(shù)字勞動視角下用戶生產內容（UGC）的價值異化與賦權數(shù)字勞動理論（以斯麥茲的“受眾商品論”、福克斯的“產消者”理論為基礎）認為，用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)平臺時不僅是內容消費者，更是無償為平臺創(chuàng)造價值的“勞動者”。UGC作為用戶勞動的核心成果，其價值呈現(xiàn)“異化”與“賦權”的雙重面向。價值異化的表現(xiàn)：①剩余價值的無償占有。用戶創(chuàng)作內容（如短視頻、圖文）需投入時間、精力甚至資金（如購買拍攝設備），但平臺通過廣告、流量分成等方式獲取主要收益，用戶僅獲得少量分成（如某平臺的“流量激勵計劃”中，用戶收益占廣告收入的比例不足5%）。2024年某調研顯示，90%的UGC創(chuàng)作者月收入低于5000元，其中60%入不敷出。②勞動過程的隱性控制。平臺通過“流量規(guī)則”（如點贊量、完播率）引導用戶行為，使創(chuàng)作從“自我表達”異化為“迎合算法”。例如，為提升流量，許多創(chuàng)作者模仿“爆款模板”（如“反轉劇情”“淚點設計”），導致內容同質化嚴重，個體創(chuàng)造性被壓抑。③勞動成果的產權模糊。用戶上傳的內容雖標注“原創(chuàng)”，但平臺常通過“用戶協(xié)議”默認獲得內容的“非獨家、免費、可轉授權”權利，用戶難以追究內容被抄襲或濫用的責任。2024年某短視頻創(chuàng)作者的作品被平臺方用于商業(yè)廣告，最終僅獲得500元補償，凸顯產權保護的缺失。賦權的可能：①個體表達的解放。UGC打破了傳統(tǒng)媒體的“專業(yè)門檻”，普通人（如農民、工人）可通過短視頻、博客分享自身經(jīng)歷（如“農村寶媽的一天”“流水線工人的故事”），形成對主流敘事的補充。2024年B站“打工人”分區(qū)的內容播放量超8億次，成為基層聲音的重要出口。②經(jīng)濟資本的積累。部分UGC創(chuàng)作者通過“內容變現(xiàn)”（如直播打賞、品牌合作）實現(xiàn)階層流動。例如，某農村博主通過拍攝“鄉(xiāng)村美食”視頻，年銷售額達300萬元，帶動當?shù)剞r產品銷售，體現(xiàn)了數(shù)字勞動的經(jīng)濟賦能。③文化資本的提升。用戶通過持續(xù)創(chuàng)作積累“知識資本”（如科普類博主學習專業(yè)知識后輸出內容）和“社交資本”（如與粉絲互動建立社群），實現(xiàn)個人能力的成長。2024年某“非遺手作”博主在創(chuàng)作過程中系統(tǒng)學習傳統(tǒng)工藝，最終被聘為地方非遺傳承人，即為典型案例。結論：數(shù)字勞動視角下，UGC的價值異化是平臺資本逐利性的結果，而賦權則源于技術民主化的潛力。要實現(xiàn)UGC的良性發(fā)展，需通過制度設計（如完善《網(wǎng)絡內容創(chuàng)作者權益保護條例》）保障用戶的勞動權益，推動平臺與創(chuàng)作者的“利益共享”（如提高分成比例）；同時，用戶需提升“數(shù)字勞動意識”，避免淪為“免費勞工”，在表達自我與商業(yè)變現(xiàn)間尋找平衡。四、案例分析題（35分）案例材料：2024年11月，某AI公司推出“新聞助手”工具，宣稱“10秒生成新聞稿，準確率99%”。某地方新聞網(wǎng)站嘗試用該工具生成本地新聞，其中一篇關于“社區(qū)養(yǎng)老服務中心啟用”的稿件引發(fā)爭議：文中將“日均服務60位老人”錯誤寫為“日均服務600位老人”，將“中心提供免費健康檢查”誤寫為“收費健康檢查”；同時，稿件語言生硬（如“該中心的啟用是社區(qū)發(fā)展的重要里程碑事件”），缺乏具體細節(jié)（如未提及老人的真實體驗）。事件被曝光后，網(wǎng)站被主管部門約談，AI公司回應“技術尚在調試階段，用戶需自行審核內容”。問題：結合案例，運用新聞生產、媒介倫理、技術與傳播的相關理論，分析AI新聞生產的風險及應對路徑。答案要點：風險分析：1.事實準確性風險：AI依賴訓練數(shù)據(jù)生成內容，若數(shù)據(jù)質量不高（如舊數(shù)據(jù)未更新）或算法對語義理解偏差（如“60”與“600”的數(shù)字混淆），易導致事實錯誤。案例中“60位”誤寫為“600位”，反映了AI在處理具體數(shù)值時的邏輯缺陷。2.倫理責任風險：AI生成內容的“無立場性”可能忽視新聞的公共性要求。案例中“免費”誤寫為“收費”，不僅誤導公眾，還可能損害社區(qū)養(yǎng)老政策的公信力；而AI公司以“技術調試”為由推卸責任，暴露了“技術中立”背后的倫理失范。3.內容質量風險：AI擅長結構化信息整合，但缺乏對人文細節(jié)的捕捉能力（如老人的情感反饋），導致內容“數(shù)