2025年新闻传媒研究方法真题

2025年新闻传媒研究方法真题考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.下列哪项不属于定性研究的主要特征？A.强调客观性和可重复性B.追求对现象的深入理解和解释C.通常采用大样本量进行数据分析D.重视研究者的主观经验2.在研究设计中，确定研究问题、目标和研究方法等属于哪个阶段？A.数据收集阶段B.数据分析阶段C.研究准备阶段D.研究结论阶段3.下列哪项不属于抽样方法？A.随机抽样B.非随机抽样C.内容分析D.分层抽样4.在描述性统计中，用来衡量数据离散程度的指标是？A.平均数B.中位数C.标准差D.简单平均数5.下列哪项不是定性数据分析的方法？A.主题分析B.内容分析C.编码D.统计分析6.研究者在进行研究时，应该遵循的基本道德原则是？A.研究者利益最大化B.知情同意C.数据造假D.不考虑研究伦理7.下列哪项研究方法最适合研究特定事件或现象的深入情况？A.问卷调查B.实验研究C.案例研究D.观察研究8.在内容分析中，研究者对文本进行系统性编码的过程称为？A.数据收集B.数据整理C.数据编码D.数据解释9.下列哪项不属于定量研究的主要特征？A.追求客观性和可重复性B.通常采用小样本量进行数据分析C.重视研究者的主观经验D.侧重于对现象的描述性解释10.混合研究方法是指？A.只使用定性研究方法B.只使用定量研究方法C.结合使用定性研究方法和定量研究方法D.定性研究方法和定量研究方法互斥二、名词解释（每题3分，共15分）1.研究信度2.民族志研究3.问卷调查4.内容分析5.研究伦理三、简答题（每题5分，共20分）1.简述定性研究和定量研究的区别。2.简述随机抽样的特点。3.简述研究伦理的重要性。4.简述内容分析的基本步骤。四、论述题（每题10分，共20分）1.论述实验研究在新闻传媒研究中的应用及其局限性。2.论述大数据时代新闻传媒研究方法面临的挑战和机遇。---试卷答案1.C解析：定性研究强调主观性、深入理解和解释，不追求客观性和可重复性，也不一定采用大样本量。A错误，客观性和可重复性是定量研究的特征。B正确，深入理解和解释是定性研究的特征。C错误，定性研究通常样本量较小。D正确，研究者主观经验在定性研究中可能扮演重要角色。故选C。2.C解析：研究设计是研究的蓝图，包括确定研究问题、目标、理论基础、研究方法、数据收集和分析方法等。A数据收集是研究实施阶段。B数据分析是研究后阶段。C研究准备是研究开始前的阶段，涉及所有上述活动。D研究结论是研究结束后的阶段。故选C。3.C解析：抽样方法是选取样本的技术，包括随机抽样（如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样）和非随机抽样（如方便抽样、判断抽样、配额抽样）。A、B、D都是抽样方法。C内容分析是一种数据分析方法，不是抽样方法。故选C。4.C解析：描述性统计用于描述数据的特征，主要包括集中趋势（如平均数、中位数）和离散程度（如方差、标准差）的度量。A平均数是衡量集中趋势的。B中位数是衡量集中趋势的。C标准差是衡量离散程度的。D简单平均数不是标准统计术语，通常指平均数。故选C。5.D解析：定性数据分析方法主要包括主题分析、内容分析、话语分析、叙事分析、编码等。A主题分析是定性数据分析方法。B内容分析是定性数据分析方法（此处指作为分析对象的文本内容，而非广义上的内容分析法作为研究方法）。C编码是定性数据分析的基础步骤。D统计分析是定量数据分析方法。故选D。6.B解析：研究伦理是研究者在进行研究所应遵循的道德原则和行为规范，核心包括尊重自主（知情同意）、保护隐私（匿名性、保密性）、避免伤害、公正等。A错误，研究者应优先考虑参与者利益。B正确，知情同意是研究伦理的核心原则。C错误，数据造假严重违背研究伦理。D错误，研究伦理至关重要。故选B。7.C解析：案例研究是一种深入、整体地研究特定案例（如个人、团体、事件、社区）的研究方法，旨在全面了解案例的复杂性和情境性。A问卷调查适合大范围数据收集，但深度有限。B实验研究强调控制和因果推断。C案例研究最适合深入了解特定案例。D观察研究侧重于观察行为，不一定深入到事件内部。故选C。8.C解析：内容分析是一种系统性的、客观的研究方法，通过定量或定性方式对文本、图像等传播内容进行描述和分析。数据编码是内容分析的核心步骤，指研究者根据预设编码表或规则，对内容中的信息进行系统性分类和标记。A数据收集是内容分析的起始阶段。B数据整理是编码后的步骤。C数据编码是内容分析的关键过程。D数据解释是编码和分析后的步骤。故选C。9.B解析：定量研究追求客观性、可重复性，通常采用大样本量，侧重于对现象的量化描述和统计检验。A正确。B错误，定量研究通常采用大样本量。C错误，定量研究重视客观性而非研究者主观经验。D正确，定量研究侧重于描述性解释。故选B。10.C解析：混合研究方法是指在一个研究中同时使用定性研究方法和定量研究方法，旨在结合两种方法的优点，获得更全面、深入的理解。A错误，混合研究包含定性方法。B错误，混合研究包含定量方法。C正确，这是混合研究的定义。D错误，混合研究方法可以互补。故选C。---1.研究信度是指研究结果的稳定性和可靠性，即研究结果在不同时间、不同研究者、不同条件下是否一致。高信度的研究意味着研究结果可靠，可以重复。2.民族志研究是一种定性研究方法，通过深入实地，参与并观察特定文化群体或社群的生活，并运用访谈、观察、文献分析等方法收集资料，以理解该群体的文化、行为和社会结构。3.问卷调查是一种通过书面或口头形式向被调查者提出问题，收集其答案以获取信息的研究方法。其优点包括：可以收集大量数据、成本相对较低、数据易于量化分析；缺点包括：可能存在回答偏差、无法深入了解被调查者想法、样本代表性可能不足。4.研究伦理是指研究者在进行研究中应遵循的道德原则和行为规范，旨在保护研究参与者的权益，确保研究的科学性和社会价值。其重要性体现在：保护参与者免受伤害、维护研究者的声誉、促进学术共同体健康发展、确保研究结果的合法性和可信度。---1.定性研究和定量研究在多个方面存在区别：①目标：定性研究旨在深入理解现象的意义、解释和背景，探索未知；定量研究旨在检验理论、量化关系、解释现象。②方法：定性研究常用访谈、观察、案例研究等，数据是非数字的；定量研究常用问卷调查、实验等，数据是数字的。③样本：定性研究样本量小，强调典型性；定量研究样本量大，强调代表性。④数据分析：定性研究采用主题分析、内容分析等，注重解释；定量研究采用统计方法，注重推断。⑤研究者角色：定性研究者通常深入参与者世界，主观性较强；定量研究者力求客观中立。⑥结果：定性研究结果通常是描述性的，提供深入见解；定量研究结果通常是统计性的，提供普遍规律。2.随机抽样是指按照概率原理，从总体中每个个体被抽中的概率相等的原则选取样本的方法。其主要特点包括：①机会均等：每个个体都有相同被抽中的机会。②排除主观因素：抽样过程由随机机制决定，不受研究者主观意愿影响。③代表性：如果抽样过程严格遵循随机原则，样本能够较好地代表总体，从而提高研究结果的推论效度。④可用于概率抽样推断：基于随机样本的结果可以用来推断总体的特征。常见的随机抽样方法包括简单随机抽样、系统抽样、分层抽样和整群抽样。随机抽样的优点是能够保证样本的代表性，减少抽样偏差；缺点是实施起来可能较复杂，成本较高，对于某些特殊总体可能不适用。3.研究伦理的重要性体现在多个方面：①保护研究参与者的权益：研究伦理要求尊重参与者的自主权（知情同意）、保护其隐私（匿名性、保密性）、避免对其造成身体、心理或社会伤害。这是研究的基本道德底线。②确保研究的质量和可信度：遵循研究伦理规范可以减少研究中的偏见和错误，提高数据的质量和研究的可靠性，使研究结果更值得信赖。③维护研究者的声誉和学术界的公信力：违背研究伦理的行为会损害研究者个人和学术界的声誉，破坏公众对科研的信任。④促进科学研究的社会接受度：公众对研究的支持是科学研究发展的重要基础，遵守研究伦理有助于赢得公众的理解和信任，为研究创造良好的社会环境。⑤规范研究行为，促进公平：研究伦理要求研究者公平对待研究对象，避免利益冲突，确保研究资源的合理分配。总之，研究伦理是科学研究不可或缺的组成部分，对于保障研究参与者权益、维护学术规范、促进科学发展和赢得社会信任都具有重要意义。4.实验研究在新闻传媒研究中具有广泛的应用，例如可以用来研究媒介内容对受众态度、行为的影响（如媒介暴力对攻击性行为的影响），检验新闻框架理论，评估不同传播策略的效果等。其优势在于可以通过控制无关变量，操纵自变量，从而比较清晰地观察和解释变量之间的因果关系。然而，实验研究也存在局限性：①实验室效应：实验环境往往与真实世界存在差异，可能导致研究结果难以推广到现实情境。②伦理限制：在新闻传媒研究中，特别是涉及敏感话题时，实施严格的实验控制（如随机分配）可能面临伦理挑战。③生态效度：实验结果的外部效度可能受到质疑，即实验结果是否适用于真实的社会环境。④研究成本高：设计和实施实验研究通常需要较多的时间和资源。因此，在应用实验研究时，需要充分考虑其优势和局限性，选择合适的研究设计和研究情境，并结合其他研究方法进行补充。5.大数据时代为新闻传媒研究带来了新的挑战和机遇。挑战包括：①数据隐私和安全问题：海量数据的收集和使用引发了对个人隐私和数据安全的担忧，需要建立完善的数据保护机制和伦理规范。②数据质量和管理问题：大数据往往具有volume（海量）、velocity（高速）、variety（多样）等特点，对数据的质量控制、存储和管理提出了巨大挑战。③算法偏见和歧视问题：算法可能存在偏见，导致信息传播不均衡甚至加剧社会歧视，需要关注算法的公平性和透明度。④研究能力要求提升：需要研究者具备数据科学、计算机编程等新的技能，以应对大数据带来的挑战。机遇包括：①更深入的用户洞察：通过分