2025年大学《新闻学》专业题库- 新闻学专业的传媒研究方法

2025年大学《新闻学》专业题库——新闻学专业的传媒研究方法考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每小题5分，共20分）1.定性研究2.定量研究3.内容分析4.问卷调查二、简答题（每小题10分，共40分）1.简述定量研究与定性研究的区别。2.简述实验法在新闻学研究中的应用。3.简述抽样调查中常见的抽样方法及其优缺点。4.简述新闻学研究中的伦理问题及其应对措施。三、论述题（20分）结合当前新闻传播领域的实际情况，论述大数据分析在新闻学研究中的应用价值与潜在风险。四、案例分析题（20分）假设你想研究社交媒体对公众舆论的影响，请设计一个具体的研究方案，包括研究问题、研究方法、数据收集方法、数据分析方法等。试卷答案一、名词解释1.定性研究：定性研究是一种侧重于探索和理解现象的意义、经验和过程的科学研究方法。它通常采用非数字数据，如文字、图像或观察记录，以深入理解研究对象的复杂性和背景。定性研究强调研究者与研究对象之间的互动，以及研究结果的主观性和解释性。*解析思路：此题考察对定性研究基本概念的掌握。需要回答定性研究的定义、特点（非数字数据、探索意义和经验、强调互动和解释性）以及与定量研究的区别。2.定量研究：定量研究是一种侧重于测量和量化现象的科学研究方法。它通常采用数字数据，通过统计分析来检验假设、探索变量之间的关系或描述populations的特征。定量研究强调客观性、可重复性和generalizability。*解析思路：此题考察对定量研究基本概念的掌握。需要回答定量研究的定义、特点（数字数据、测量和量化、统计分析、强调客观性和generalizability）以及与定性研究的区别。3.内容分析：内容分析是一种系统性的、客观的研究方法，用于分析文本、图像、音频或其他媒体内容中的模式、主题、意义和关系。它通过制定明确的编码规则和分类系统，对内容进行量化或定性描述，以揭示潜在的含义和趋势。*解析思路：此题考察对内容分析方法的掌握。需要回答内容分析的定义、特点（系统性、客观性、分析媒体内容、制定编码规则、量化或定性描述）以及其应用。4.问卷调查：问卷调查是一种通过结构化的问题集合（问卷）来收集数据的研究方法。它通常采用封闭式问题（如选择题、填空题），通过邮寄、网络或面对面等方式发放给受访者，以收集关于他们的态度、意见、行为或特征的信息。*解析思路：此题考察对问卷调查方法的掌握。需要回答问卷调查的定义、特点（结构化问题集合、封闭式问题为主、收集态度、意见、行为等信息、常见发放方式）以及其优缺点。二、简答题1.简述定量研究与定性研究的区别。*区别：*研究目的：定量研究侧重于测量关系、检验假设、描述populations；定性研究侧重于探索意义、理解经验、深入描述现象。*数据类型：定量研究使用数字数据；定性研究使用文字、图像、观察等非数字数据。*研究方法：定量研究常用实验、调查、相关研究等；定性研究常用访谈、观察、案例研究等。*数据分析：定量研究使用统计分析；定性研究使用内容分析、主题分析、话语分析等解释性方法。*样本：定量研究通常使用大样本，强调随机抽样；定性研究通常使用小样本，强调目的性抽样。*结果：定量研究结果通常以统计数字和图表呈现，强调客观性和generalizability；定性研究结果通常以文字描述呈现，强调主观性和解释性。*解析思路：此题要求比较定量和定性研究的核心差异。需要从研究目的、数据类型、常用方法、数据分析方式、样本选择以及结果呈现等多个维度进行对比，清晰阐述两者各自的侧重点和特点。2.简述实验法在新闻学研究中的应用。*应用：*检验媒体效果：通过控制无关变量，操纵特定媒体信息或呈现方式（如新闻框架、情感色彩），观察对受众认知、态度或行为的影响。例如，研究不同版面设计对读者阅读理解的影响。*比较媒介系统：构建模拟环境或使用实验数据，比较不同媒介系统（如市场结构、监管政策）对新闻内容生产的影响。*测试新闻算法：在受控条件下，测试不同算法推荐系统对用户信息接触、观点极化或“信息茧房”效应的影响。*评估新闻教育：通过实验设计，评估不同教学方法或训练内容对新闻专业学生技能（如采访、写作、伦理判断）的影响。*解析思路：此题要求阐述实验法在新闻学领域的具体应用场景。需要结合新闻传播的特点，列举出利用实验法可以研究的问题类型，并简要说明如何运用实验设计来控制变量、观察因果关系，例如检验媒体效果、比较媒介系统、测试算法、评估教育等。3.简述抽样调查中常见的抽样方法及其优缺点。*常见抽样方法：*简单随机抽样：从总体中随机抽取样本，每个个体被选中的概率相等。优点是操作简单、无偏倚；缺点是可能无法保证样本代表性，尤其在总体异质性高时。*分层抽样：将总体按某个特征（如地域、年龄）划分为若干层，然后从每层中随机抽取样本。优点是能保证各层代表性，提高抽样精度；缺点是分层标准和操作可能较复杂。*整群抽样：将总体划分为若干群组，随机抽取部分群组，然后调查群组内所有个体。优点是实施方便、成本较低；缺点是样本分布可能不均匀，影响代表性。*目的性抽样：根据研究目的，有意识地选择符合特定条件的个体作为样本。优点是能针对特定研究问题获取深入信息；缺点是样本代表性难以保证，结果难以推广。*优缺点分析：*简单随机抽样：优点-公平、易行；缺点-代表性可能差。*分层抽样：优点-代表性好、精度高；缺点-操作复杂、需了解总体结构。*整群抽样：优点-方便、省钱；缺点-代表性可能低于简单随机，样本分布不均。*目的性抽样：优点-针对性强、信息深入；缺点-缺乏代表性、推广性差。*解析思路：此题要求列举常见的抽样方法并分析其优劣。首先需要准确列出至少三种常用抽样方法（简单随机、分层、整群是基础，可加目的性），然后分别解释每种方法的操作方式，并清晰指出其主要的优点（如公平性、代表性、效率等）和缺点（如实施难度、成本、推广性限制等）。4.简述新闻学研究中的伦理问题及其应对措施。*伦理问题：*知情同意：在收集数据（如访谈、观察）时，是否充分告知研究对象研究目的、过程、风险和收益，并获得其自愿参与同意。*匿名性与保密性：如何保护研究对象的身份信息和个人隐私，尤其是在处理敏感信息或进行批判性报道时。*客观性与公正性：研究者是否避免主观偏见影响研究过程和结果呈现？是否公正对待所有研究对象和群体？*数据真实性：研究数据（如调查数据、引文）是否真实、准确？是否存在伪造、篡改或选择性呈现？*无害原则：研究过程是否会给研究对象或社会带来不必要的伤害或风险？例如，报道可能对个人声誉造成负面影响。*知识产权：如何正确引用和使用他人的研究成果、数据或作品，避免抄袭和侵权？*应对措施：*制定伦理规范：建立明确的新闻学研究伦理准则和审查机制。*获取知情同意：使用规范的知情同意书，确保研究对象理解并自愿参与。*保护隐私：采用匿名、假名或数据脱敏等技术手段保护研究对象信息。*保持客观公正：采用严谨的研究方法，避免个人偏见，透明报告研究过程和局限。*确保数据真实：严格的数据收集、记录和核查流程，坚持事实核查原则。*最小化风险：预见并评估潜在风险，采取必要措施将风险降至最低。*尊重知识产权：规范引用，注明出处，获得授权。*解析思路：此题要求识别新闻学研究中的主要伦理困境并提出应对方法。需要首先列举出几个核心的伦理原则（如知情同意、匿名保密、客观公正、数据真实、无害、知识产权等），并分别解释这些原则在新闻学研究实践中的具体体现和潜在冲突。然后，针对每个原则或相关问题，提出具体的应对策略或规范要求，体现对研究伦理的重视和遵守。三、论述题结合当前新闻传播领域的实际情况，论述大数据分析在新闻学研究中的应用价值与潜在风险。*应用价值：*提升新闻生产效率与质量：利用大数据分析用户行为、舆情趋势，辅助选题策划、内容推荐、精准广告投放；通过数据分析进行事实核查，识别虚假信息；利用自然语言处理、机器学习等技术进行自动化新闻写作或数据新闻可视化。*深化对新闻传播现象的理解：分析海量社交媒体数据，揭示公众舆论的形成机制、信息传播路径和群体极化现象；研究算法推荐对信息生态和公众认知的影响；量化分析不同媒介形态的传播效果和受众差异。*创新新闻学研究方法：大数据为新闻学提供了新的研究视角和方法，如计算传播学、网络分析等，使得研究者能够处理和分析前所未有的数据规模和类型，发现传统方法难以观察的模式和规律。*增强新闻业的竞争力：帮助新闻机构更好地了解用户需求，优化产品和服务，应对数字化转型的挑战，在竞争激烈的市场中保持优势。*潜在风险：*数据偏见与算法歧视：大数据往往反映现实世界的不平等，如果数据本身存在偏见（如地域、性别、种族歧视），通过算法放大后可能导致算法歧视，加剧社会不公。*隐私侵犯与数据安全：大规模数据收集和分析可能侵犯个人隐私，存在数据泄露、滥用或被用于不正当目的的风险。*技术门槛与数字鸿沟：大数据分析需要专业的技术知识和工具，可能导致研究资源分配不均，加剧新闻学术界或业界的数字鸿沟。*过度依赖与简化思维：过度依赖数据分析可能导致研究者忽视质性因素和人类经验的复杂性，陷入“唯数据论”的陷阱，简化对复杂新闻现象的理解。*伦理规范滞后：大数据技术在新闻学领域的应用发展迅速，而相关的伦理规范和法律法规建设相对滞后，存在伦理失范的风险。*结论：大数据分析为新闻学研究提供了强大的工具和全新的视角，带来了巨大的应用价值。但同时也伴随着数据偏见、隐私风险、技术鸿沟、思维简化等潜在风险。因此，在利用大数据进行新闻学研究时，必须坚持伦理原则，关注技术和社会影响，平衡好数据利用与风险防范的关系，确保技术发展服务于新闻学研究的健康发展，并促进社会的公共利益。解析思路：此题要求结合实际情况，全面论述大数据分析在新闻学研究的价值与风险。解答应分为两个主要部分：应用价值和对潜在风险的阐述。在应用价值部分，需要从新闻生产、学术研究、行业竞争等多个层面，具体说明大数据如何帮助提升效率、深化理解、创新方法。在潜在风险部分，需要从算法偏见、隐私安全、技术门槛、认知偏差、伦理规范等角度，深入分析大数据应用可能带来的负面影响和挑战。最后，可以简要总结，强调需要辩证看待，趋利避害。论述要结合新闻传播领域的具体实例，使论证更具说服力。四、案例分析题假设你想研究社交媒体对公众舆论的影响，请设计一个具体的研究方案，包括研究问题、研究方法、数据收集方法、数据分析方法等。*研究问题：*核心问题：社交媒体使用是否以及如何影响公众对特定社会议题（例如，某项公共政策）的态度和看法？*子问题示例：*不同社交媒体平台（如微博、微信、抖音、Twitter）在塑造公众舆论方面是否存在差异？*社交媒体用户的人口统计学特征（如年龄、性别、地域）是否会影响其接触和传播相关信息的模式？*社交媒体上的信息来源（如官方账号、媒体账号、普通用户）对公众舆论的形成有何影响？*社交媒体上的情绪表达（如支持、反对、中立）如何影响舆论的走向和强度？*是否存在社交媒体上的“回音室效应”或“群体极化”现象，及其对公众舆论的影响？*研究方法：*本研究建议采用混合研究方法，结合定量分析和定性分析的优势。*定量部分：采用内容分析和调查法。*定性部分：采用深度访谈或焦点小组。*数据收集方法：*定量数据：*内容分析：选择社交媒体上关于特定社会议题的公开帖子（例如，微博超话、Twitter相关话题）作为样本，进行系统性编码。编码内容包括：信息来源、内容主题、情感倾向（支持/反对/中立）、传播网络特征（转发数、评论数、点赞数）。采用抽样方法（如分层随机抽样或滚雪球抽样）确定样本。*问卷调查：设计在线问卷，调查社交媒体用户的demographics信息、社交媒体使用习惯（使用时长、偏好的平台和功能）、对特定社会议题的了解程度、态度和看法、信息接触来源等。通过多种渠道（如社交媒体广告、合作机构、网络平台）发放问卷，力求获取足够大的样本量。*定性数据：*深度访谈/焦点小组：选择具有不同社交媒体使用经验和观点的受访者（例如，活跃用户、意见领袖、普通用户），进行半结构化访谈或组织焦点小组讨论。探讨他们对社交媒体上相关议题的体验、看法、信息评估过程、情绪反应等。*数据分析方法：*定量数据分析：*使用描述性统计分析样本的基本特征和社交媒体使用模式。*使用推论性统计分析社交媒体使用特征（如使用时长、平台偏好、接触信息来源）与公众舆论（态度、看法）之间的关系，例如，通过相关分析、回归分析检验变量间的关联程度和影响方向。*使用内容分析软件或编