2025年大学《传播学》专业题库- 传播学专业与媒介技术创新

2025年大学《传播学》专业题库——传播学专业与媒介技术创新考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每小题5分，共20分）1.计算传播学2.媒介环境学3.算法推荐4.信息茧房二、简答题（每小题10分，共40分）1.简述社交媒体的兴起对传统大众传播模式的挑战。2.数字鸿沟可能带来哪些具体的传播不平等现象？3.从传播学角度，谈谈人工智能技术对新闻生产可能产生的影响。4.简述媒介技术发展如何促使传播学研究范式发生转变。三、论述题（每小题20分，共40分）1.论媒介技术发展对传播学专业人才培养提出的新要求及应对策略。2.结合具体案例，论述大数据技术如何重塑传播过程及其带来的伦理困境。---试卷答案一、名词解释1.计算传播学：指运用计算机科学、大数据分析、人工智能等技术方法，研究人类传播过程、现象及规律的跨学科领域。它侧重于通过量化分析和算法模型来理解信息流动、网络结构、受众行为等，是传播学与技术科学交叉融合的新兴方向。*解析思路：定义需包含核心研究对象（传播过程、现象、规律）、关键方法（计算、数据、AI等）、学科交叉属性（传播学+技术科学）、以及新兴领域特征（跨学科、新方向）。需点明其与传统传播学研究方法的差异与联系。2.媒介环境学：以“人、媒介、环境”为核心概念，研究媒介技术（工具、符号系统）如何塑造人类感知世界、组织社会、塑造文化及个体心理的一种传播学理论流派。它强调媒介的“隐型环境”对人的影响。*解析思路：定义需抓住核心概念（人、媒介、环境）、研究视角（媒介塑造感知、社会、文化、心理）、理论流派属性（传播学理论）、以及独特观点（隐型环境、媒介即环境）。需体现其宏观、整体、关注媒介形态本身特征的视角。3.算法推荐：指利用算法技术，根据用户的历史行为数据（如点击、浏览、购买、点赞等）和偏好，预测用户的兴趣，并向其精准推送相关信息、内容或商品的机制。常见于社交媒体、新闻聚合应用、电商平台等。*解析思路：定义需说明其核心机制（利用算法、基于用户数据/偏好）、具体操作（预测兴趣、精准推送）、应用场景（社交、新闻、电商等）。需点明其个性化、数据驱动、以及可能带来的信息过滤等特征。4.信息茧房：指在信息传播过程中，个体由于算法推荐、兴趣偏好、社交圈层等因素，倾向于接收和暴露于与其既有观点相似或一致的信息，而较少接触到不同观点，导致个体信息视野日益狭窄的现象。*解析思路：定义需说明其成因（算法、偏好、圈层等）、核心特征（接收同质信息、视野狭窄）、以及负面效应（减少接触异见）。概念本身具有较明确的内涵，解析在于清晰阐述其形成机制和后果。二、简答题1.社交媒体的兴起对传统大众传播模式的挑战：*挑战一：传播者多元化与去中心化。传统大众传播强调专业化的媒介机构作为信息源头和传播者，社交媒体使得个体也能成为信息发布者（节点），传播权力分散，去中心化趋势明显。*挑战二：传播渠道网络化与互动性增强。传统媒介多为单向线性传播，社交媒体提供多向、即时、高频的互动渠道，改变了信息单向灌输的模式，用户参与感增强。*挑战三：信息传播速度加快与不确定性增加。社交媒体的信息传播速度极快，但信息真伪难辨，议程设置权部分转移至用户，传播过程的可控性降低。*挑战四：传播内容碎片化与深度下降。短平快的内容更易在社交媒体上传播，可能导致深度、系统性信息传播不足，认知碎片化。*解析思路：答案需围绕“多元化/去中心化”、“互动性增强”、“单向到多向”、“速度/不确定性”、“内容碎片化”等关键词展开，逐一说明社交媒体如何从主体、渠道、过程、内容等方面改变了传统大众传播的格局。需结合社交媒体的基本特征（开放、互动、即时、用户生成内容等）进行分析。2.数字鸿沟可能带来哪些具体的传播不平等现象？*接触信息资源的不平等。部分人群因缺乏智能设备或网络接入，无法平等获取互联网上的海量信息、教育资源、新闻资讯等，导致知识更新和视野拓展受限。*参与公共讨论与表达的机会不平等。无法上网的人群在社交媒体、网络舆论场中“失语”，其声音和诉求难以被主流看见，影响公共议程的多元性。*获得服务与机会的不平等。许多现代服务（如在线政务、远程教育、远程医疗、电子商务）依赖网络，数字鸿沟导致部分人群在就业、生活便利性等方面处于不利地位。*社会融入与地位不平等。日益数字化的社会交往和社区连接，可能将未接入数字技术的人群边缘化，加剧其社会孤立感，甚至固化社会分层。*解析思路：答案需从不同维度（信息获取、公共参与、服务机会、社会融入）具体阐述数字鸿沟造成的后果。每个方面都需要给出具体的例子或场景说明不平等的表现。核心在于分析数字技术作为一种资源或能力时，其可及性的差异如何转化为实际的社会不平等。3.从传播学角度，谈谈人工智能技术对新闻生产可能产生的影响：*自动化生产与效率提升。AI可用于自动化撰写简单新闻稿（如体育赛事结果、财经数据）、生成新闻摘要、进行初步信息搜集和验证，大幅提升新闻生产效率，降低成本。*数据新闻与深度挖掘。AI能处理和分析海量数据，发现隐藏的模式和关联，辅助记者进行更深入的报道，生产出更具洞察力的数据新闻。*个性化与精准推送。基于用户画像和算法推荐，AI可实现新闻内容的个性化定制和精准推送，优化用户阅读体验，但也可能加剧信息茧房。*挑战与伦理风险。AI可能产生“算法偏见”，导致报道不客观；深度伪造（Deepfake）等技术可能被用于制造虚假新闻，挑战新闻真实性；过度依赖AI可能削弱记者的专业判断和调查能力。*解析思路：答案需涵盖AI对新闻生产流程（采集、写作、编辑、分发）的积极影响（自动化、效率、数据挖掘、个性化）和潜在风险（偏见、虚假信息、职业冲击、伦理问题）。分析应结合传播学对新闻生产、客观性、真实性的相关理论进行探讨。4.简述媒介技术发展如何促使传播学研究范式发生转变：*从宏观到微观与计算转向。早期传播学研究多关注宏观社会结构和媒介系统，网络技术和大数据使得研究者能深入微观层面（如个体认知、网络关系、计算过程），并越来越多地采用定量、计算方法。*跨学科融合加剧。媒介技术的复杂性要求传播学研究必须与计算机科学、社会学、心理学、数学、法学等多学科交叉融合，催生如计算传播学、媒介人类学等新交叉领域。*研究对象的动态化与开放性。媒介技术发展迅速，研究主题和问题不断变化，要求研究范式更具动态性和适应性，并强调开放获取、众包研究等模式。*从解释性研究到预测性研究。面对快速变化的技术和社会，传播学研究不再满足于解释现象，更注重利用模型和数据进行预测，探索技术发展可能带来的未来传播格局和风险。*解析思路：答案需从研究视角（宏观/微观、定性/定量）、学科交叉、研究主题、研究方法、研究目标（解释/预测）等维度，说明媒介技术发展如何驱动传播学研究范式的演变。需体现技术进步对研究能力、研究内容、研究方式乃至学科边界产生的深刻影响。三、论述题1.论媒介技术发展对传播学专业人才培养提出的新要求及应对策略：*新要求：*技术理解力：不再仅仅是理解媒介技术的社会文化影响，还需具备对核心技术（如AI、大数据、算法、区块链等）的基本认知和工作能力。*数据素养：能理解、分析和运用数据，具备数据新闻、用户研究等能力。*媒介素养与批判性思维：能批判性地审视技术本身、技术应用中的伦理问题（如隐私、偏见、公平），以及技术构建的传播环境。*跨媒介叙事与创作能力：能适应不同媒介平台特性，运用多种技术手段（文字、图像、音视频、VR/AR等）进行内容创作和传播。*适应性与终身学习能力：媒体技术日新月异，学生需具备快速学习新知识、适应新变化的能力。*应对策略：*课程体系改革：增设媒介技术概论、数据科学入门、人工智能与传播、计算传播、数字伦理、跨媒介叙事等课程，更新现有课程内容。*教学方法创新：采用项目式学习、案例教学、翻转课堂等，加强实践教学环节，鼓励学生动手操作和解决实际问题。*强化跨学科合作：与计算机、数据科学等院系合作，开设联合课程、建立实践基地，促进知识融合。*师资队伍提升：加强传播学教师的技术背景培训，引进具有技术背景或行业经验的教师。*构建支持平台：建设实验室、工作坊，提供技术设备和实践资源。*解析思路：答案需先明确媒介技术发展对人才能力提出了哪些具体的新要求（分点阐述技术理解、数据、批判性思维、创作、适应力）。然后，针对这些新要求，提出大学层面可以采取的应对策略（课程改革、教学创新、跨学科合作、师资、平台建设等）。论证应充分，结合传播学专业人才培养目标和未来发展趋势。2.结合具体案例，论述大数据技术如何重塑传播过程及其带来的伦理困境：*大数据重塑传播过程：*精准识别与定位受众：通过分析用户的海量行为数据，传播者能更精准地描绘用户画像，实现目标受众的精准定位。*个性化内容生产与分发：基于用户偏好，算法能辅助生产或推荐高度个性化的内容，实现“千人千面”的传播效果。*实时监测与反馈：大数据技术能实时收集传播效果数据（如阅读量、互动率、分享数），为传播策略调整提供即时反馈。*预测与干预：通过分析趋势数据，传播者能预测舆论走向，甚至进行一定程度的舆论引导或风险干预。*具体案例（示例）：社交媒体平台（如微博、微信、Facebook）利用用户数据进行个性化信息推送；电商平台根据购物历史推荐商品；政治竞选活动利用大数据进行选民分析和精准广告投放。*带来的伦理困境：*隐私侵犯风险：大规模收集和使用用户数据，可能过度侵犯个人隐私权，数据泄露风险高。*算法偏见与歧视：算法可能因训练数据或设计缺陷带有偏见，导致对特定群体进行不公平对待或歧视（如招聘、信贷审批中的算法偏见）。*透明度与可解释性不足：复杂的算法往往如同“黑箱”，用户和监管者难以理解其决策逻辑，影响问责。*信息茧房与社会极化：个性化推荐可能将用户困在信息同质区，加剧认知固化和社会群体间的隔阂。*数据所有权与控制权问题：用户数据由平台掌握，用户对其数据的所有