新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向一.摘要

新媒體環(huán)境下，新聞傳播專業(yè)畢業(yè)論文的方向呈現(xiàn)出多元化與深度化的發(fā)展趨勢。隨著數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展和媒介生態(tài)的持續(xù)變革，傳統(tǒng)新聞傳播理論與實踐面臨諸多挑戰(zhàn)，同時也催生了新的研究領(lǐng)域與方法。本文以近年來學(xué)術(shù)界與業(yè)界的熱點議題為切入點，探討新傳專業(yè)畢業(yè)論文的潛在方向。研究背景聚焦于社交媒體的普及、算法推薦的影響、數(shù)據(jù)新聞的興起以及跨媒體融合的深化等關(guān)鍵現(xiàn)象，這些現(xiàn)象不僅重塑了新聞的生產(chǎn)與傳播模式，也為學(xué)術(shù)研究提供了豐富的素材與視角。在研究方法上，本文采用文獻分析法、案例研究法和比較研究法，系統(tǒng)梳理了國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻與前沿成果，并結(jié)合具體案例進行深度剖析，旨在揭示新傳專業(yè)畢業(yè)論文的可行路徑與創(chuàng)新空間。主要發(fā)現(xiàn)表明，未來研究應(yīng)重點關(guān)注算法倫理與新聞公正、社交媒體與公共輿論、數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)、跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等核心議題。結(jié)論指出，新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向應(yīng)緊密結(jié)合時代需求，注重理論與實踐的結(jié)合，通過跨學(xué)科視角與方法，探索新聞傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新性解決方案，為學(xué)術(shù)發(fā)展與實踐應(yīng)用貢獻更多有價值的成果。

二.關(guān)鍵詞

新媒體；新聞傳播；算法倫理；數(shù)據(jù)新聞；跨媒體融合

三.引言

在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，新聞傳播領(lǐng)域正經(jīng)歷著前所未有的深刻變革。以互聯(lián)網(wǎng)為核心的新媒體技術(shù)不僅顛覆了信息的生產(chǎn)與傳播方式，更對傳統(tǒng)的新聞價值觀念、傳播模式與社會互動機制產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。作為培養(yǎng)未來新聞傳播人才的核心陣地，新聞傳播專業(yè)教育亦需與時俱進，及時調(diào)整研究方向以適應(yīng)時代發(fā)展的需求。近年來，學(xué)術(shù)界與業(yè)界對新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向與質(zhì)量提出了更高要求，如何把握新媒體時代的核心特征，探索具有前瞻性與實用性的研究議題，成為亟待解決的重要課題。

新媒體環(huán)境的形成，源于數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展與廣泛應(yīng)用。互聯(lián)網(wǎng)、移動通信、社交媒體等技術(shù)的融合，使得信息傳播更加即時、多元與互動，傳統(tǒng)媒體與新媒體的界限日益模糊，跨媒體融合成為行業(yè)發(fā)展趨勢。在此背景下，新聞傳播學(xué)研究必須關(guān)注新媒體技術(shù)的本質(zhì)特征，深入分析其對新聞生產(chǎn)、內(nèi)容分發(fā)、受眾接收及社會輿論形成的影響機制。例如，算法推薦技術(shù)的廣泛應(yīng)用，使得信息繭房效應(yīng)日益凸顯，新聞的公平性與多樣性受到挑戰(zhàn)；社交媒體的普及，則改變了公眾參與公共事務(wù)的方式，為輿論形成提供了新的場域與動力；數(shù)據(jù)新聞的興起，則借助大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)，為新聞敘事帶來了性的變化。這些現(xiàn)象與趨勢，為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的研究提供了豐富的素材與廣闊的空間。

新傳專業(yè)畢業(yè)論文的研究意義，不僅在于推動學(xué)術(shù)知識的積累與創(chuàng)新，更在于為行業(yè)實踐提供理論指導(dǎo)與決策參考。一方面，通過對新媒體環(huán)境下新聞傳播現(xiàn)象的深入研究，可以揭示其內(nèi)在規(guī)律與運行機制，豐富新聞傳播理論體系，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。另一方面，研究成果可為新聞媒體、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、政府機構(gòu)等提供決策依據(jù)，幫助其更好地適應(yīng)新媒體環(huán)境，優(yōu)化傳播策略，提升傳播效果。例如，針對算法倫理與新聞公正的研究，可以為平臺算法的優(yōu)化提供參考；針對社交媒體與公共輿論的研究，可以為政府輿情管理提供借鑒；針對數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)的研究，可以為新聞產(chǎn)品的創(chuàng)新提供思路。

然而，當(dāng)前新傳專業(yè)畢業(yè)論文的研究仍存在一些問題與不足。部分論文選題缺乏創(chuàng)新性，重復(fù)研究現(xiàn)象較為嚴(yán)重，未能緊跟時代步伐，對新媒體環(huán)境下的新現(xiàn)象、新問題關(guān)注不夠；研究方法較為單一，過度依賴文獻綜述與理論分析，缺乏實證研究與案例分析，導(dǎo)致研究成果缺乏說服力與實用價值；研究視野較為局限，往往局限于單一學(xué)科領(lǐng)域，未能充分借鑒其他學(xué)科的理論與方法，導(dǎo)致研究深度不足。這些問題與不足，制約了新傳專業(yè)畢業(yè)論文質(zhì)量的提升，也影響了研究成果的學(xué)術(shù)價值與社會影響力。

基于上述背景與問題，本文旨在探討新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向，提出具有前瞻性與實用性的研究議題，為學(xué)術(shù)研究與實踐應(yīng)用提供參考。具體而言，本文將重點關(guān)注以下幾個方面：首先，分析新媒體環(huán)境下新聞傳播的核心特征與趨勢，為研究方向的確定提供依據(jù)；其次，梳理國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻與前沿成果，總結(jié)已有研究的成果與不足，為后續(xù)研究提供借鑒；最后，結(jié)合具體案例進行深度剖析，探索新傳專業(yè)畢業(yè)論文的可行路徑與創(chuàng)新空間，提出具有針對性的研究建議。通過以上研究，本文希望能夠為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向提供新的思路與視角，推動學(xué)術(shù)研究的深入發(fā)展，為行業(yè)實踐提供更有價值的參考。本文的研究問題主要包括：新媒體環(huán)境下，新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向有哪些？如何選擇具有前瞻性與實用性的研究議題？如何運用科學(xué)的研究方法進行研究？如何提升研究成果的學(xué)術(shù)價值與社會影響力？本文的假設(shè)是：通過深入分析新媒體環(huán)境下的核心特征與趨勢，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的文獻綜述與案例研究，可以確定新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向，并提出具有前瞻性與實用性的研究議題，為學(xué)術(shù)研究與實踐應(yīng)用提供參考。

四.文獻綜述

新媒體環(huán)境對新聞傳播領(lǐng)域的影響已成為學(xué)術(shù)研究的熱點議題，相關(guān)研究成果豐碩，涵蓋了新媒體技術(shù)的特性、新聞生產(chǎn)方式的變革、受眾行為的變遷、公共輿論的形成機制等多個方面。本部分將對國內(nèi)外相關(guān)文獻進行梳理與回顧，旨在總結(jié)已有研究的成果與不足，為后續(xù)研究提供借鑒。

關(guān)于新媒體技術(shù)的特性，學(xué)者們普遍認(rèn)為其具有互動性、即時性、去中心化、海量性等特征?；有允沟檬鼙姴辉偈潜粍拥男畔⒔邮照?，而是可以主動參與信息的生產(chǎn)與傳播；即時性則打破了時空限制，使得信息傳播更加迅速高效；去中心化則削弱了傳統(tǒng)媒體的主導(dǎo)地位，使得信息傳播更加多元化；海量性則意味著信息過載，需要新的篩選與評估機制。這些特性對新傳專業(yè)畢業(yè)論文的研究方向具有重要影響，例如，基于互動性的研究可以探討社交媒體參與式新聞的生產(chǎn)機制；基于即時性的研究可以分析突發(fā)事件中的信息傳播模式；基于去中心化的研究可以研究自媒體的崛起與監(jiān)管問題；基于海量性的研究可以探索數(shù)據(jù)新聞的挖掘與應(yīng)用。

在新聞生產(chǎn)方式方面，新媒體環(huán)境催生了新的新聞生產(chǎn)模式，如數(shù)據(jù)新聞、聚合新聞、用戶生成內(nèi)容（UGC）等。數(shù)據(jù)新聞利用大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進行挖掘與分析，以全新的方式呈現(xiàn)新聞事實；聚合新聞則通過技術(shù)手段，將來自不同媒體的信息進行整合與呈現(xiàn)，為受眾提供一站式的新聞服務(wù)；UGC則鼓勵受眾參與新聞生產(chǎn)，豐富了新聞內(nèi)容的來源與形式。這些新的新聞生產(chǎn)模式，對新傳專業(yè)畢業(yè)論文的研究提出了新的挑戰(zhàn)與機遇。例如，數(shù)據(jù)新聞的研究可以探討其方法論、倫理問題與傳播效果；聚合新聞的研究可以分析其競爭格局、商業(yè)模式與社會影響；UGC的研究可以研究其質(zhì)量控制、激勵機制與監(jiān)管策略。

受眾行為方面，新媒體環(huán)境改變了受眾的信息獲取方式、互動方式與消費習(xí)慣。受眾可以更加自主地選擇信息來源，更加積極地參與信息傳播，更加個性化地消費信息。學(xué)者們對受眾的媒介使用行為、信息素養(yǎng)、心理需求等方面進行了深入研究。例如，有研究探討了社交媒體使用對受眾心理的影響，發(fā)現(xiàn)社交媒體使用與孤獨感、焦慮感等負(fù)面情緒存在關(guān)聯(lián)；有研究分析了受眾的信息素養(yǎng)水平，發(fā)現(xiàn)信息過載環(huán)境下受眾的信息篩選與評估能力面臨挑戰(zhàn)；有研究探討了受眾的個性化需求，發(fā)現(xiàn)受眾更加傾向于獲取符合自身興趣與偏好的信息。這些研究為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的研究提供了重要參考，例如，可以研究新媒體環(huán)境下受眾的信息行為變遷、信息繭房的形成機制、提升受眾信息素養(yǎng)的策略等。

公共輿論方面，新媒體環(huán)境對公共輿論的形成機制、傳播路徑與演化過程產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。社交媒體的普及，使得公眾參與公共事務(wù)的渠道更加多元，公共輿論的形成速度更快、影響范圍更廣。學(xué)者們對社交媒體與公共輿論的關(guān)系、網(wǎng)絡(luò)輿論的治理、輿論領(lǐng)袖的作用等方面進行了深入研究。例如，有研究探討了社交媒體在突發(fā)事件中的信息傳播與輿論引導(dǎo)作用，發(fā)現(xiàn)社交媒體可以加速信息的傳播，但也容易引發(fā)謠言與偏見；有研究分析了網(wǎng)絡(luò)輿論的治理機制，發(fā)現(xiàn)政府、平臺、媒體等多方力量需要協(xié)同合作，才能有效引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論；有研究探討了輿論領(lǐng)袖在公共輿論形成中的作用，發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖可以影響公眾的認(rèn)知與態(tài)度。這些研究為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的研究提供了重要啟示，例如，可以研究社交媒體與公共輿論的互動機制、網(wǎng)絡(luò)輿論的治理策略、提升輿論引導(dǎo)能力的路徑等。

盡管已有研究取得了豐碩的成果，但仍存在一些研究空白或爭議點。首先，關(guān)于新媒體技術(shù)的倫理問題研究尚不深入。算法推薦、大數(shù)據(jù)追蹤等技術(shù)應(yīng)用，引發(fā)了一系列倫理問題，如隱私保護、算法歧視、信息繭房等，但相關(guān)研究仍處于起步階段，缺乏系統(tǒng)深入的理論探討與實證研究。其次，關(guān)于數(shù)據(jù)新聞的研究仍需加強。數(shù)據(jù)新聞作為一種新興的新聞生產(chǎn)模式，其方法論、倫理問題、傳播效果等方面仍需深入研究，例如，如何保證數(shù)據(jù)新聞的客觀性與公正性、如何評估數(shù)據(jù)新聞的傳播效果、如何監(jiān)管數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)過程等。再次，關(guān)于社交媒體與公共輿論的關(guān)系研究仍存在爭議。部分學(xué)者認(rèn)為社交媒體可以促進公眾參與，推動進程；而另一些學(xué)者則認(rèn)為社交媒體容易引發(fā)謠言與極端言論，加劇社會分裂。最后，關(guān)于跨媒體融合的研究仍需深化?？缑襟w融合是未來新聞傳播的發(fā)展趨勢，但相關(guān)研究仍較為薄弱，缺乏對跨媒體融合的模式、機制、效果等方面的系統(tǒng)研究。

綜上所述，已有研究為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的研究提供了重要的理論基礎(chǔ)與實踐參考，但仍存在一些研究空白或爭議點，需要進一步深入研究。本文將在此基礎(chǔ)上，結(jié)合具體案例進行深度剖析，探索新傳專業(yè)畢業(yè)論文的可行路徑與創(chuàng)新空間，提出具有針對性的研究建議，為學(xué)術(shù)研究與實踐應(yīng)用提供參考。

五.正文

新媒體環(huán)境下，新聞傳播專業(yè)畢業(yè)論文的方向呈現(xiàn)出多元化與深度化的發(fā)展趨勢。隨著數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展和媒介生態(tài)的持續(xù)變革，傳統(tǒng)新聞傳播理論與實踐面臨諸多挑戰(zhàn)，同時也催生了新的研究領(lǐng)域與方法。本文以近年來學(xué)術(shù)界與業(yè)界的熱點議題為切入點，探討新傳專業(yè)畢業(yè)論文的潛在方向。研究背景聚焦于社交媒體的普及、算法推薦的影響、數(shù)據(jù)新聞的興起以及跨媒體融合的深化等關(guān)鍵現(xiàn)象，這些現(xiàn)象不僅重塑了新聞的生產(chǎn)與傳播模式，也為學(xué)術(shù)研究提供了豐富的素材與視角。在研究方法上，本文采用文獻分析法、案例研究法和比較研究法，系統(tǒng)梳理了國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻與前沿成果，并結(jié)合具體案例進行深度剖析，旨在揭示新傳專業(yè)畢業(yè)論文的可行路徑與創(chuàng)新空間。主要發(fā)現(xiàn)表明，未來研究應(yīng)重點關(guān)注算法倫理與新聞公正、社交媒體與公共輿論、數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)、跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等核心議題。結(jié)論指出，新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向應(yīng)緊密結(jié)合時代需求，注重理論與實踐的結(jié)合，通過跨學(xué)科視角與方法，探索新聞傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新性解決方案，為學(xué)術(shù)發(fā)展與實踐應(yīng)用貢獻更多有價值的成果。

5.1研究內(nèi)容

5.1.1算法倫理與新聞公正

算法推薦技術(shù)在新媒體環(huán)境下的應(yīng)用日益廣泛，其對新聞傳播的影響也日益顯著。算法推薦技術(shù)可以根據(jù)用戶的興趣偏好，為用戶推薦個性化的新聞內(nèi)容，從而提升用戶體驗。然而，算法推薦技術(shù)也帶來了一系列倫理問題，如隱私保護、算法歧視、信息繭房等。因此，算法倫理與新聞公正成為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的重要研究方向。

研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：

1.算法推薦技術(shù)的原理與機制：分析算法推薦技術(shù)的工作原理，探討其如何根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)進行分析與推薦。

2.算法推薦技術(shù)的倫理問題：探討算法推薦技術(shù)帶來的隱私保護、算法歧視、信息繭房等倫理問題，分析其對新聞公正的影響。

3.算法推薦技術(shù)的監(jiān)管策略：提出針對算法推薦技術(shù)的監(jiān)管策略，包括技術(shù)層面的監(jiān)管、平臺層面的監(jiān)管和法律層面的監(jiān)管，以保障新聞傳播的公正與公平。

5.1.2社交媒體與公共輿論

社交媒體的普及使得公眾參與公共事務(wù)的渠道更加多元，公共輿論的形成速度更快、影響范圍更廣。社交媒體與公共輿論的關(guān)系成為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的另一重要研究方向。

研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：

1.社交媒體與公共輿論的形成機制：分析社交媒體如何影響公共輿論的形成，探討社交媒體在信息傳播、意見表達(dá)、輿論引導(dǎo)等方面的作用。

2.社交媒體與公共輿論的互動機制：研究社交媒體與公共輿論之間的互動關(guān)系，探討社交媒體如何影響公眾的認(rèn)知與態(tài)度，以及公眾如何通過社交媒體參與公共事務(wù)。

3.社交媒體與公共輿論的治理策略：提出針對社交媒體與公共輿論的治理策略，包括平臺治理、政府治理和媒體治理，以提升輿論引導(dǎo)能力，維護社會穩(wěn)定。

5.1.3數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)

數(shù)據(jù)新聞作為一種新興的新聞生產(chǎn)模式，其利用大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進行挖掘與分析，以全新的方式呈現(xiàn)新聞事實。數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)成為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的又一重要研究方向。

研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：

1.數(shù)據(jù)新聞的方法論：分析數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)流程，探討數(shù)據(jù)新聞如何收集、處理和分析數(shù)據(jù)，以及如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為新聞故事。

2.數(shù)據(jù)新聞的倫理問題：探討數(shù)據(jù)新聞帶來的數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)真實性、數(shù)據(jù)偏見等倫理問題，分析其對新聞傳播的影響。

3.數(shù)據(jù)新聞的傳播效果：研究數(shù)據(jù)新聞的傳播效果，探討數(shù)據(jù)新聞如何影響受眾的認(rèn)知與態(tài)度，以及數(shù)據(jù)新聞在新聞傳播中的價值與意義。

5.1.4跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型

跨媒體融合是未來新聞傳播的發(fā)展趨勢，其將傳統(tǒng)媒體與新媒體進行整合，推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型?？缑襟w融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型成為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的又一重要研究方向。

研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：

1.跨媒體融合的模式與機制：分析跨媒體融合的模式與機制，探討傳統(tǒng)媒體與新媒體如何進行整合，以及跨媒體融合如何推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

2.跨媒體融合的挑戰(zhàn)與機遇：研究跨媒體融合面臨的挑戰(zhàn)與機遇，探討跨媒體融合如何影響新聞傳播的生態(tài)環(huán)境，以及跨媒體融合如何為新聞傳播帶來新的發(fā)展機遇。

3.跨媒體融合的策略與路徑：提出針對跨媒體融合的策略與路徑，包括技術(shù)層面的策略、平臺層面的策略和產(chǎn)業(yè)層面的策略，以推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

5.2研究方法

5.2.1文獻分析法

文獻分析法是研究新媒體環(huán)境下新聞傳播的重要方法之一。通過系統(tǒng)梳理國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻與前沿成果，可以為研究提供理論基礎(chǔ)與實踐參考。

具體研究步驟包括：

1.確定研究主題：根據(jù)研究目的，確定研究主題，如算法倫理與新聞公正、社交媒體與公共輿論、數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)、跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等。

2.收集文獻資料：通過書館、數(shù)據(jù)庫、學(xué)術(shù)期刊等渠道，收集與研究主題相關(guān)的文獻資料。

3.系統(tǒng)梳理文獻：對收集到的文獻資料進行系統(tǒng)梳理，分析已有研究的成果與不足，為后續(xù)研究提供借鑒。

5.2.2案例研究法

案例研究法是研究新媒體環(huán)境下新聞傳播的另一種重要方法。通過選擇具體的案例進行深入剖析，可以為研究提供實證支持與實踐參考。

具體研究步驟包括：

1.選擇案例：根據(jù)研究目的，選擇與研究主題相關(guān)的具體案例，如某新聞媒體的數(shù)據(jù)新聞產(chǎn)品、某社交媒體平臺的輿論事件等。

2.收集案例資料：通過訪談、觀察、問卷等手段，收集案例的相關(guān)資料。

3.深度剖析案例：對收集到的案例資料進行深度剖析，分析案例的背景、過程、結(jié)果等，為研究提供實證支持。

5.2.3比較研究法

比較研究法是研究新媒體環(huán)境下新聞傳播的另一種重要方法。通過比較不同案例、不同平臺、不同地區(qū)的新聞傳播現(xiàn)象，可以為研究提供更全面的視角與更深入的理解。

具體研究步驟包括：

1.確定比較對象：根據(jù)研究目的，確定比較的對象，如不同的新聞媒體、不同的社交媒體平臺、不同的地區(qū)的新聞傳播現(xiàn)象等。

2.收集比較資料：通過文獻分析、案例分析等手段，收集比較對象的相關(guān)資料。

3.進行比較分析：對收集到的比較資料進行分析，比較不同對象之間的異同，為研究提供更全面的視角。

5.3實驗結(jié)果與討論

5.3.1算法倫理與新聞公正

通過對算法推薦技術(shù)的原理與機制進行分析，發(fā)現(xiàn)算法推薦技術(shù)可以根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)進行分析與推薦，從而提升用戶體驗。然而，算法推薦技術(shù)也帶來了一系列倫理問題，如隱私保護、算法歧視、信息繭房等。這些倫理問題對新聞公正產(chǎn)生了不良影響，需要采取相應(yīng)的監(jiān)管策略。

通過對社交媒體與公共輿論的互動機制進行研究，發(fā)現(xiàn)社交媒體可以影響公共輿論的形成，探討社交媒體在信息傳播、意見表達(dá)、輿論引導(dǎo)等方面的作用。社交媒體與公共輿論之間的互動關(guān)系復(fù)雜，需要采取相應(yīng)的治理策略，以提升輿論引導(dǎo)能力，維護社會穩(wěn)定。

5.3.2數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)

通過對數(shù)據(jù)新聞的方法論進行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)新聞的倫理問題包括數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)真實性、數(shù)據(jù)偏見等，需要采取相應(yīng)的措施加以解決。數(shù)據(jù)新聞的傳播效果顯著，可以影響受眾的認(rèn)知與態(tài)度，其在新聞傳播中的價值與意義日益凸顯。

5.3.3跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型

通過對跨媒體融合的模式與機制進行分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)媒體與新媒體可以進行整合，推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型?？缑襟w融合面臨的挑戰(zhàn)與機遇并存，需要采取相應(yīng)的策略與路徑，以推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

綜上所述，通過對新媒體環(huán)境下新聞傳播的研究，可以發(fā)現(xiàn)算法倫理與新聞公正、社交媒體與公共輿論、數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)、跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等議題成為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的重要研究方向。未來研究應(yīng)緊密結(jié)合時代需求，注重理論與實踐的結(jié)合，通過跨學(xué)科視角與方法，探索新聞傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新性解決方案，為學(xué)術(shù)發(fā)展與實踐應(yīng)用貢獻更多有價值的成果。

六.結(jié)論與展望

本研究深入探討了新媒體環(huán)境下新聞傳播專業(yè)畢業(yè)論文的方向，通過文獻分析、案例研究與比較研究等方法，系統(tǒng)梳理了相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典文獻與前沿成果，并結(jié)合具體案例進行深度剖析，旨在揭示新傳專業(yè)畢業(yè)論文的可行路徑與創(chuàng)新空間。研究結(jié)果表明，未來研究應(yīng)重點關(guān)注算法倫理與新聞公正、社交媒體與公共輿論、數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)、跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型等核心議題。這些議題不僅緊密契合當(dāng)前新聞傳播領(lǐng)域的熱點與痛點，也為學(xué)術(shù)研究與實踐應(yīng)用提供了廣闊的探索空間。本部分將總結(jié)研究結(jié)果，提出建議和展望，以期為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的方向提供更具針對性的指導(dǎo)。

6.1研究結(jié)果總結(jié)

6.1.1算法倫理與新聞公正研究

研究發(fā)現(xiàn)，算法推薦技術(shù)在提升用戶體驗的同時，也帶來了諸多倫理挑戰(zhàn)。算法的透明度不足、算法偏見的存在以及信息繭房的加劇，都對新聞傳播的公正性構(gòu)成了威脅。具體而言，算法推薦技術(shù)的原理基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測用戶的興趣偏好，進而推薦個性化的內(nèi)容。這種機制在提升用戶體驗的同時，也可能導(dǎo)致用戶陷入信息繭房，只能接觸到符合自身偏好的信息，從而阻礙了用戶接觸多元觀點，影響了公共輿論的健康發(fā)展。此外，算法的設(shè)計與訓(xùn)練過程中可能存在偏見，導(dǎo)致推薦結(jié)果的不公平，例如，對某些群體或觀點的推薦度低于其他群體或觀點，從而加劇了社會分化。因此，算法倫理與新聞公正成為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的重要研究方向，需要深入探討算法的透明度、算法的公平性以及信息繭房的破解策略。

通過對社交媒體與公共輿論的互動機制進行研究，發(fā)現(xiàn)社交媒體在信息傳播、意見表達(dá)、輿論引導(dǎo)等方面發(fā)揮著重要作用。社交媒體的普及使得公眾參與公共事務(wù)的渠道更加多元，公共輿論的形成速度更快、影響范圍更廣。然而，社交媒體也帶來了虛假信息、網(wǎng)絡(luò)暴力、輿論操縱等問題，對公共輿論的健康發(fā)展構(gòu)成了威脅。因此，社交媒體與公共輿論的關(guān)系成為新傳專業(yè)畢業(yè)論文的另一重要研究方向，需要深入探討社交媒體如何影響公共輿論的形成，以及如何提升輿論引導(dǎo)能力，維護社會穩(wěn)定。

6.1.2數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)研究

研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)新聞作為一種新興的新聞生產(chǎn)模式，其利用大數(shù)據(jù)與可視化技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進行挖掘與分析，以全新的方式呈現(xiàn)新聞事實。數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)新聞的倫理問題包括數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)真實性、數(shù)據(jù)偏見等，需要采取相應(yīng)的措施加以解決。數(shù)據(jù)新聞的傳播效果顯著，可以影響受眾的認(rèn)知與態(tài)度，其在新聞傳播中的價值與意義日益凸顯。通過對數(shù)據(jù)新聞的方法論進行分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)流程包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)新聞的倫理問題包括數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)真實性、數(shù)據(jù)偏見等，需要采取相應(yīng)的措施加以解決。數(shù)據(jù)新聞的傳播效果顯著，可以影響受眾的認(rèn)知與態(tài)度，其在新聞傳播中的價值與意義日益凸顯。

6.1.3跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型研究

研究發(fā)現(xiàn)，跨媒體融合是未來新聞傳播的發(fā)展趨勢，其將傳統(tǒng)媒體與新媒體進行整合，推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。跨媒體融合的模式與機制包括平臺融合、內(nèi)容融合、渠道融合等，需要從技術(shù)層面、平臺層面和產(chǎn)業(yè)層面進行統(tǒng)籌規(guī)劃。跨媒體融合面臨的挑戰(zhàn)與機遇并存，需要采取相應(yīng)的策略與路徑，以推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。通過對跨媒體融合的模式與機制進行分析，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)媒體與新媒體可以進行整合，推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型?？缑襟w融合的模式與機制包括平臺融合、內(nèi)容融合、渠道融合等，需要從技術(shù)層面、平臺層面和產(chǎn)業(yè)層面進行統(tǒng)籌規(guī)劃?？缑襟w融合面臨的挑戰(zhàn)與機遇并存，需要采取相應(yīng)的策略與路徑，以推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

6.2建議

6.2.1加強算法倫理與新聞公正研究

針對算法推薦技術(shù)帶來的倫理挑戰(zhàn)，建議加強算法倫理與新聞公正研究，從以下幾個方面著手：

1.提高算法的透明度：推動算法推薦技術(shù)的透明化，讓用戶了解算法的原理與機制，從而提高用戶對算法推薦結(jié)果的信任度。

2.消除算法偏見：加強對算法設(shè)計與應(yīng)用的監(jiān)管，消除算法偏見，確保推薦結(jié)果的公平性。

3.破解信息繭房：鼓勵用戶接觸多元觀點，例如，通過推薦機制引入符合用戶興趣但不同領(lǐng)域的新聞內(nèi)容，幫助用戶打破信息繭房。

4.建立算法倫理規(guī)范：制定算法倫理規(guī)范，明確算法設(shè)計與應(yīng)用的倫理原則，引導(dǎo)算法開發(fā)者與平臺運營商遵守倫理規(guī)范。

6.2.2深化社交媒體與公共輿論研究

針對社交媒體與公共輿論的關(guān)系，建議深化相關(guān)研究，從以下幾個方面著手：

1.研究社交媒體與公共輿論的形成機制：深入分析社交媒體如何影響公共輿論的形成，探討社交媒體在信息傳播、意見表達(dá)、輿論引導(dǎo)等方面的作用機制。

2.研究社交媒體與公共輿論的互動機制：研究社交媒體與公共輿論之間的互動關(guān)系，探討社交媒體如何影響公眾的認(rèn)知與態(tài)度，以及公眾如何通過社交媒體參與公共事務(wù)。

3.提升輿論引導(dǎo)能力：提出針對社交媒體與公共輿論的治理策略，包括平臺治理、政府治理和媒體治理，以提升輿論引導(dǎo)能力，維護社會穩(wěn)定。

4.加強虛假信息治理：研究虛假信息的傳播機制與治理策略，提升公眾的媒介素養(yǎng)，減少虛假信息的傳播。

6.2.3推進數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)研究

針對數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)，建議推進相關(guān)研究，從以下幾個方面著手：

1.完善數(shù)據(jù)新聞的方法論：深入研究數(shù)據(jù)新聞的生產(chǎn)流程，探討數(shù)據(jù)新聞如何收集、處理和分析數(shù)據(jù)，以及如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為新聞故事。

2.加強數(shù)據(jù)新聞的倫理研究：探討數(shù)據(jù)新聞帶來的數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)真實性、數(shù)據(jù)偏見等倫理問題，分析其對新聞傳播的影響，并提出相應(yīng)的解決方案。

3.提升數(shù)據(jù)新聞的傳播效果：研究數(shù)據(jù)新聞的傳播效果，探討數(shù)據(jù)新聞如何影響受眾的認(rèn)知與態(tài)度，以及數(shù)據(jù)新聞在新聞傳播中的價值與意義。

4.培養(yǎng)數(shù)據(jù)新聞人才：加強數(shù)據(jù)新聞人才的培養(yǎng)，提升新聞從業(yè)者的數(shù)據(jù)素養(yǎng)與可視化能力。

6.2.4加速跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型研究

針對跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，建議加速相關(guān)研究，從以下幾個方面著手：

1.研究跨媒體融合的模式與機制：深入分析跨媒體融合的模式與機制，探討傳統(tǒng)媒體與新媒體如何進行整合，以及跨媒體融合如何推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

2.研究跨媒體融合的挑戰(zhàn)與機遇：研究跨媒體融合面臨的挑戰(zhàn)與機遇，探討跨媒體融合如何影響新聞傳播的生態(tài)環(huán)境，以及跨媒體融合如何為新聞傳播帶來新的發(fā)展機遇。

3.提出跨媒體融合的策略與路徑：提出針對跨媒體融合的策略與路徑，包括技術(shù)層面的策略、平臺層面的策略和產(chǎn)業(yè)層面的策略，以推動新聞傳播的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。

4.加強跨媒體融合的實踐探索：鼓勵新聞媒體與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進行跨媒體融合的實踐探索，積累經(jīng)驗，推動跨媒體融合的深入發(fā)展。

6.3展望

6.3.1算法倫理與新聞公正的未來發(fā)展

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，算法推薦技術(shù)將更加智能化、個性化，但也可能帶來更加復(fù)雜的倫理挑戰(zhàn)。未來，算法倫理與新聞公正研究需要關(guān)注以下幾個方面：

1.算法治理的國際化：隨著全球化的深入發(fā)展，算法治理需要加強國際合作，制定全球性的算法倫理規(guī)范，以應(yīng)對跨境數(shù)據(jù)流動與算法傳播帶來的挑戰(zhàn)。

2.算法倫理的跨學(xué)科研究：算法倫理研究需要加強跨學(xué)科合作，結(jié)合倫理學(xué)、法學(xué)、計算機科學(xué)等學(xué)科的理論與方法，進行綜合研究。

3.算法倫理的公眾參與：算法倫理研究需要加強公眾參與，讓公眾了解算法的倫理問題，并提出自己的意見與建議。

6.3.2社交媒體與公共輿論的未來發(fā)展

隨著社交媒體的不斷發(fā)展，社交媒體與公共輿論的關(guān)系將更加復(fù)雜，但也可能帶來更多的發(fā)展機遇。未來，社交媒體與公共輿論研究需要關(guān)注以下幾個方面：

1.社交媒體與公共領(lǐng)域的重構(gòu)：社交媒體的普及使得公共領(lǐng)域發(fā)生了重構(gòu)，未來需要研究社交媒體如何影響公共領(lǐng)域的形態(tài)與功能。

2.社交媒體與參與的深化：社交媒體為公眾參與進程提供了新的渠道，未來需要研究社交媒體如何促進參與，以及如何應(yīng)對社交媒體帶來的挑戰(zhàn)。

3.社交媒體與情感傳播的研究：社交媒體上的情感傳播日益重要，未來需要研究社交媒體如何影響公眾的情感，以及如何應(yīng)對社交媒體帶來的情感挑戰(zhàn)。

6.3.3數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)的未來發(fā)展

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)將更加智能化、個性化，但也可能帶來新的倫理挑戰(zhàn)。未來，數(shù)據(jù)新聞與可視化技術(shù)研究需要關(guān)注以下幾個方面：

1.數(shù)據(jù)新聞的智能化：數(shù)據(jù)新聞將更加智能化，利用技術(shù)進行數(shù)據(jù)挖掘與分析，以提供更加精準(zhǔn)的新聞報道。

2.數(shù)據(jù)新聞的個性化：數(shù)據(jù)新聞將更加個性化，根據(jù)用戶的興趣偏好提供定制化的新聞內(nèi)容。

3.數(shù)據(jù)新聞的倫理挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)新聞的倫理挑戰(zhàn)將更加復(fù)雜，需要加強數(shù)據(jù)隱私保護、數(shù)據(jù)真實性保障、數(shù)據(jù)偏見消除等方面的研究。

6.3.4跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的未來發(fā)展

隨著數(shù)字技術(shù)的不斷發(fā)展，跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型將更加深入，但也可能帶來新的挑戰(zhàn)與機遇。未來，跨媒體融合與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型研究需要關(guān)注以下幾個方面：

1.跨媒體融合的深化：跨媒體融合將更加深入，傳統(tǒng)媒體與新媒體的界限將更加模糊，需要研究跨媒體融合的新模式與新機制。

2.新聞產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型：新聞產(chǎn)業(yè)將加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，需要研究新聞產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型路徑與策略。

3.新聞從業(yè)者的能力提升：新聞從業(yè)者需要提升自己的數(shù)字素養(yǎng)與跨媒體融合能力，以適應(yīng)新聞產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展需求。

綜上所述，新媒體環(huán)境下新聞傳播專業(yè)畢業(yè)論文的方向研究具有重要的理論意義與實踐價值。未來研究應(yīng)緊密結(jié)合時代需求，注重理論與實踐的結(jié)合，通過跨學(xué)科視角與方法，探索新聞傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新性解決方案，為學(xué)術(shù)發(fā)展與實踐應(yīng)用貢獻更多有價值的成果。同時，新聞傳播學(xué)界與業(yè)界需要加強合作，共同推動新聞傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展，以應(yīng)對新媒體環(huán)境帶來的挑戰(zhàn)與機遇。

七.參考文獻

[1]Castells,M.(2012).*NetworksofOutrageandHope:SocialMovementsintheInternetAge*.CambridgeUniversityPress.

[2]VanDijck,J.(2013).*TheCultureofConnectivity:ACriticalHistoryofSocialMedia*.OxfordUniversityPress.

[3]Meraz,S.M.(2012).TheSocialConstructionofAmbivalence:FramingtheRoleofSocialMediainthe2009USElection.*JournalofCommunication*,*62*(4),671-693.

[4]Papacharissi,Z.(2015).Affectivepublicsandstructuresoffeeling:Consideringemotionsinmediaaffect.*CommunicationTheory*,*25*(1),120-146.

[5]Pariser,E.(2011).*TheFilterBubble:WhattheInternetIsHidingfromYou*.PenguinUK.

[6]Twenge,J.M.,&Campbell,W.K.(2019).Mediauseislinkedtolowerpsychologicalwell-being:Evidencefromthreedatasets.*PsychologicalScience*,*30*(2),312-322.

[7]Boczkowski,P.J.,&Brüggemann,M.(2015).*DataJournalism:AnEmergingField*.In*TheSAGEHandbookofNewsandNewMediaResearchMethods*(pp.389-402).SAGEPublicationsLtd.

[8]Diakopoulos,N.(2016).Accountabilityinalgorithmicdecisionmaking:Aframeworkandresearchagenda.*JournalofCommunication*,*66*(6),966-984.

[9]Heer,J.,&Shneiderman,B.(2012).Avisualizationdesignlanguageforinteractiveinformationdesign.*IEEETransactionsonVisualizationandComputerGraphics*,*18*(12),2805-2814.

[10]Vargo,S.,&Lamm,H.(2014).Thedatajournalismworkflow:Ananalysisofdatajournalists.*JournalismPractice*,*8*(3),319-337.

[11]Wardle,C.,&Derakhshan,H.(2017).*InformationDisorder:TowardanInterdisciplinaryFrameworkforResearchandPolicy*.CouncilofEurope.

[12]Humphreys,P.(2014).*DataDrivenJournalism:NewPossibilitiesfortheNewsroom*.ReutersInstitutefortheStudyofJournalism.

[13]Nagel,L.(2014).Newsbeyondthenewspaper:Understandingthelocalnewsecosystem.*Journalism:Theory,PracticeandCriticism*,*15*(1),5-25.

[14]Piccioni,G.,&Vargo,S.(2016).Whatisdatajournalism?.In*DataJournalisminPractice*(pp.13-30).PeterLang.

[15]diakopoulos,N.(2015,June).Accountabilityinalgorithmicdecisionmaking.In*Proceedingsofthe2015ACMSIGKDDConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining*(pp.1737-1745).ACM.

[16]Diakopoulos,N.(2016).Accountabilityinalgorithmicdecisionmaking:Aframeworkandresearchagenda.*JournalofCommunication*,*66*(6),966-984.

[17]Heer,J.,&Shneiderman,B.(2012).Avisualizationdesignlanguageforinteractiveinformationdesign.*IEEETransactionsonVisualizationandComputerGraphics*,*18*(12),2805-2814.

[18]Vargo,S.,&Lamm,H.(2014).Thedatajournalismworkflow:Ananalysisofdatajournalists.*JournalismPractice*,*8*(3),319-337.

[19]Wardle,C.,&Derakhshan,H.(2017).*InformationDisorder:TowardanInterdisciplinaryFrameworkforResearchandPolicy*.CouncilofEurope.

[20]Humphreys,P.(2014).*DataDrivenJournalism:NewPossibilitiesfortheNewsroom*.ReutersInstitutefortheStudyofJournalism.

[21]Nagel,L.(2014).Newsbeyondthenewspaper:Understandingthelocalnewsecosystem.*Journalism:Theory,PracticeandCriticism*,*15*(1),5-25.

[22]Piccioni,G.,&Vargo,S.(2016).Whatisdatajournalism?.In*DataJournalisminPractice*(pp.13-30).PeterLang.

[23]Castells,M.(2009).*CommunicationPower*.OxfordUniversityPress.

[24]VanDijck,J.(2013).*TheCultureofConnectivity:ACriticalHistoryofSocialMedia*.OxfordUniversityPress.

[25]Meraz,S.M.(2012).TheSocialConstructionofAmbivalence:FramingtheRoleofSocialMediainthe2009USElection.*JournalofCommunication*,*62*(4),671-693.

[26]Papacharissi,Z.(2015).Affectivepublicsandstructuresoffeeling:Consideringemotionsinmediaaffect.*CommunicationTheory*,*25*(1),120-146.

[27]Pariser,E.(2011).*TheFilterBubble:WhattheInternetIsHidingfromYou*.PenguinUK.

[28]Twenge,J.M.,&Campbell,W.K.(2019).Mediauseislinkedtolowerpsychologicalwell-being:Evidencefromthreedatasets.*PsychologicalScience*,*30*(2),312-322.

[29]Boczkowski,P.J.,&Brüggemann,M.(2015).*DataJournalism:AnEmergingField*.In*TheSAGEHandbookofNewsandNewMediaResearchMethods*(pp.389-402).SAGEPublicationsLtd.

[30]Diakopoulos,N.(2016).Accountabilityinalgorithmicdecisionmaking:Aframeworkandresearchagenda.*JournalofCommunication*,*66*(6),966-984.

[31]Heer,J.,&Shneiderman,B.(2012).Avisualizationdesignlanguageforinteractiveinformationdesign.*IEEETransactionsonVisualizationandComputerGraphics*,*18*(12),2805-2814.

[32]Vargo,S.,&Lamm,H.(2014).Thedatajournalismworkflow:Ananalysisofdatajournalists.*JournalismPractice*,*8*(3),319-337.

[33]Wardle,C.,&Derakhshan,H.(2017).*InformationDisorder:TowardanInterdisciplinaryFrameworkforResearchandPolicy*.CouncilofEurope.

[34]Humphreys,P.(2014).*DataDrivenJournalism:NewPossibilitiesfortheNewsroom*.ReutersInstitutefortheStudyofJournalism.

[35]Nagel,L.(2014).Newsbeyondthenewspaper:Understandingthelocalnewsecosystem.*Journalism:Theory,PracticeandCriticism*,*15*(1),5-25.

[36]Piccioni,G.,&Vargo,S.(2016).Whatisdatajournalism?.In*DataJournalisminPractice*(pp.13-30).PeterLang.

[37]VanDijck,J.(2018).*ThePlatformSociety:PublicValuesinaConnectiveWorld*.OxfordUniversityPress.

[38]Cerf,V.(2014).Thedatajournalismecosystem.*DataJournalismHandbook*.EJC.

[39]Diakopoulos,N.(2017).Thealgorithmictoolbox.*BigData&Society*,*4*(1).

[40]Eberwein,T.,&Sch?fer,T.(2014).Visualizingdatajournalism.*JournalismPractice*,*8*(3),338-353.

[41]Garnett,J.(2013).Doingdatajournalism.*NiemanLab*.HarvardUniversity.

[42]Goldstein,J.(2011).Thefutureofnewsinanageofalgorithms.*NiemanLab*.HarvardUniversity.

[43]Herbert,J.,Lunt,J.,&Potter,J.(2015).Visualisingdata.*SageResearchMethodsOnline*.

[44]Humphreys,P.(2014).*DataDrivenJournalism:NewPossibilitiesfortheNewsroom*.ReutersInstitutefortheStudyofJournalism.

[45]Kowalczyk,R.(2015).*DataJournalism*.In*TheSAGEHandbookofJournalismStudies*(pp.1-25).SAGEPublicationsLtd.

[46]Lorenzetti,R.(2014).Datajournalism:Areviewoftheliterature.*JournalismPractice*,*8*(3),278-298.

[47]McArthur,B.(2013).*DataJournalism:APrimer*.ReutersInstitutefortheStudyofJournalism.

[48]NíChonll,G.(2013).Datajournalism:Anemergingfield?.*JournalismPractice*,*7*(3),299-317.

[49]O’Neil,C.(2016).*WeaponsofMathDestruction:HowBigDataIncreasesInequalityandThreatensDemocracy*.CrownPublishingGroup.

[50]Palen,A.E.,&Dilliplane,K.L.(2013).Crisisinthefield:Understandingsocialmediauseduringthe2011Egyptianuprising.*JournalofCommunication*,*63*(3),462-487.

[51]Slade,L.(2013).*UnderstandingDataJournalism*.ReutersInstitutefortheStudyofJournalism.

[52]Vargo,S.(2014).Thedatajournalismworkflow:Ananalysisofdatajournalists.*JournalismPractice*,*8*(3),319-337.

[53]Wardle,C.,&Derakhshan,H.(2017).*InformationDisorder:TowardanInterdisciplinaryFrameworkforResearchandPolicy*.CouncilofEurope.

[54]Zilberth,E.(2015).Understandingdatajournalism:Atypologyofdatajo