2025年新闻传播学研究生入学考试试卷及答案

2025年新闻传播学研究生入学考试试卷及答案一、名词解释（每题5分，共30分）1.元新闻（Meta-Journalism）元新闻是指对新闻生产过程、新闻产品本身及其传播效果的反思性报道或研究。它聚焦于“新闻如何被生产”“为何选择此内容”“传播中存在哪些偏差”等问题，例如对新闻选题标准的追问、对记者采访过程的记录，或对新闻标题与内容背离现象的分析。元新闻的兴起与媒介环境复杂化密切相关，旨在通过透明化新闻生产逻辑，重建公众对新闻的信任，同时推动新闻业的自我革新。2.算法权力（AlgorithmicPower）算法权力指算法通过数据挖掘、信息筛选和内容推荐等技术手段，对用户认知、行为乃至社会资源分配产生的支配性影响。在新闻传播领域，算法权力表现为平台通过算法决定用户接触信息的范围与顺序（如“信息茧房”效应）、影响媒体内容生产方向（如流量导向的内容策略），甚至干预公共议题的形成。这种权力具有隐蔽性、技术性特征，其合法性与伦理边界是当前传播研究的重要课题。3.数字劳动（DigitalLabour）数字劳动指用户在使用数字平台时，通过点击、评论、分享、创作等行为产生数据并被平台无偿或低价占有，最终转化为平台经济价值的劳动形式。例如社交媒体用户的内容生产（UGC）、短视频平台的互动行为、新闻客户端的阅读轨迹等，均属于数字劳动范畴。数字劳动突破了传统劳动的时空界限，其“免费性”与“生产性”的矛盾，成为传播政治经济学批判的核心议题之一。4.具身传播（EmbodiedCommunication）具身传播强调传播过程中身体的参与性与感知的重要性，突破了传统“信息传递”的线性传播观。它关注身体在媒介使用中的体验（如VR设备带来的沉浸感）、非语言符号（如表情、手势）在互动中的意义，以及身体与技术的融合（如可穿戴设备、脑机接口）。具身传播理论认为，传播不仅是信息的交换，更是身体与环境、技术的动态交互，为理解人机传播、虚拟社交等新场景提供了理论框架。5.媒介化社会（MediatedSociety）媒介化社会指媒介不再是社会运行的工具，而是深度嵌入社会结构，重塑社会关系、文化实践与个体行为的社会形态。其核心特征包括：媒介成为日常互动的基础设施（如微信社交）、媒介逻辑渗透至非媒介领域（如政务传播的“短视频化”）、媒介体验影响个体身份建构（如社交媒体中的“人设”塑造）。媒介化社会的研究强调媒介与社会的互构性，而非单向影响。6.后真相（Post-Truth）后真相指情绪与立场对公众认知的影响超过客观事实的社会现象，表现为“事实让步于情感”“观点优先于真相”。在新闻传播领域，后真相体现为：部分媒体为迎合受众情绪选择性呈现事实（如标题党）、网络谣言因情感共鸣快速扩散（如“反转新闻”）、公众更倾向于接受符合自身认知框架的信息（如“确认偏误”）。后真相的盛行与社交媒体的碎片化传播、算法推荐的个性化过滤密切相关，对新闻真实性与公共理性构成挑战。二、简答题（每题15分，共60分）1.如何理解“媒介融合不仅是技术融合，更是新闻生产逻辑的重构”？请结合实例说明。媒介融合的本质是技术驱动下新闻生产全流程的系统性变革，其核心在于生产逻辑从“以媒介为中心”转向“以用户为中心”，具体表现为：（1）生产主体的多元化：传统媒体与自媒体、专业记者与公民记者共同参与内容生产。例如，新华社“现场云”平台整合记者、通讯员、用户的素材，实现“全民供稿”，突破了单一信源限制。（2）内容形态的复合化：文字、视频、数据新闻等多形态内容协同生产。如央视新闻在重大事件报道中，同步推出图文快讯、短视频解读、H5交互时间轴，满足不同终端用户的阅读习惯。（3）传播流程的双向化：从“传-受”单向传播转向“生产-反馈-优化”的闭环。例如，澎湃新闻通过用户评论区收集反馈，调整后续报道的角度与深度，使内容更贴合受众需求。（4）盈利模式的生态化：从“广告+发行”转向“内容付费+数据服务+产业延伸”。如财新网推出付费会员制，同时利用用户数据为企业提供行业分析报告，形成多元收入结构。综上，媒介融合不仅是技术手段的叠加，更是通过重构生产逻辑，推动新闻业从“产品思维”向“用户思维”、从“单一传播”向“生态运营”转型。2.传播政治经济学视角下，如何批判平台垄断对新闻公共性的侵蚀？传播政治经济学关注权力与资本在传播过程中的支配作用。平台垄断对新闻公共性的侵蚀主要体现在以下方面：（1）流量分配的权力集中：头部平台（如字节跳动、腾讯）通过算法控制信息分发，决定哪些新闻能被用户接触。例如，某平台为提升广告收入，优先推荐高流量的娱乐新闻，导致公共议题（如环保、民生）被边缘化，削弱了新闻的公共服务功能。（2）内容生产的资本异化：平台通过“流量分成”激励媒体生产迎合算法的内容（如标题党、情绪化表达），而非满足公共信息需求。有研究显示，部分自媒体为获取平台流量，刻意夸大社会矛盾，导致新闻真实性与客观性受损。（3）用户数据的私人占有：平台将用户阅读、互动数据作为商业资产，用于精准广告投放，而非服务公共利益。例如，平台掌握的用户兴趣数据被用于商业变现，而公众对数据的使用缺乏知情权与控制权，加剧了“数字鸿沟”。（4）公共空间的封闭化：垄断平台通过“围墙花园”策略（如微信屏蔽外部链接）分割网络空间，阻碍信息自由流动。这使得原本应开放的公共讨论场域被分割为多个封闭社区，削弱了公共舆论的整合能力。因此，平台垄断本质上是资本权力对新闻公共性的挤压，需要通过政策监管（如反垄断法）、公共服务平台建设（如国家媒体融合平台）等方式加以制衡。3.智能媒体时代，受众的角色发生了哪些根本性转变？请结合理论与实例分析。智能媒体时代，受众从被动的“信息接收者”转变为“产消者”（Prosumer）、“数据贡献者”与“传播节点”，具体表现为：（1）从“接收者”到“生产者”：UGC（用户生成内容）与PUGC（专业用户生成内容）兴起，受众成为内容创造者。例如，抖音用户通过拍摄短视频参与新闻报道（如“唐山打人事件”中用户上传的现场视频），补充了专业媒体的信源。（2）从“消费者”到“产消者”：受众的使用行为（如点击、评论、分享）直接参与价值创造。根据传播政治经济学理论，受众的注意力被平台转化为广告价值，而用户并未获得相应报酬。例如，微博用户的互动数据被平台用于广告精准投放，形成“劳动-价值”的不对等交换。（3）从“个体”到“节点”：受众通过社交关系链成为信息传播的关键节点。根据“弱关系理论”，受众的转发行为能突破原有圈层，扩大信息传播范围。例如，“贵州村超”的走红依赖于普通网友的短视频分享，通过社交网络形成“病毒式传播”，远超传统媒体的报道效果。（4）从“被动”到“主动”：智能推荐算法赋予受众“定制化”选择权，但也可能导致“信息茧房”。例如，用户通过“兴趣标签”选择新闻类型，虽满足个性化需求，但长期可能限制认知广度，影响公共讨论的多样性。综上，受众角色的转变反映了智能媒体时代“人-机-内容”关系的重构，既带来参与式传播的活力，也引发对劳动剥削、信息茧房等问题的反思。4.结合“后真相”现象，论述新闻真实的建构过程及其面临的挑战。新闻真实的建构是一个动态过程，涉及信源选择、事实核实、叙事呈现等环节，后真相时代的传播环境使其面临多重挑战：（1）信源的复杂性：社交媒体降低了信源门槛，普通用户、自媒体与专业媒体共同提供信息，但部分信源缺乏核实（如“推特治国”中政客的片面言论），导致“事实碎片”泛滥，增加了真实建构的难度。（2）核实的时效性压力：在“秒级传播”时代，媒体为抢占首发优势，可能简化核实流程（如“成都49中事件”初期部分媒体未经核实发布传言），导致“先发后纠”成为常态，损害真实的权威性。（3）叙事的主观性：记者的价值观、平台的立场会影响事实的选择与呈现。例如，某些媒体为吸引流量，采用情绪化标题（如“惊！某明星被曝重大丑闻”），将客观事实转化为情感符号，削弱真实的客观性。（4）受众的认知偏差：后真相时代，受众更倾向于接受符合自身立场的信息（“确认偏误”），即使面对反证也可能拒绝改变认知（“逆火效应”）。例如，关于疫苗安全性的报道中，部分受众选择性忽略科学数据，坚持相信未经证实的“疫苗有害”谣言。为应对挑战，新闻真实的建构需强化“过程真实”：通过“元新闻”公开核实过程（如澎湃新闻的“新闻追踪”栏目）、利用区块链技术固定信源（如人民日报的“人民链”存证）、加强受众媒介素养教育（如普及事实核查工具），最终实现从“结果真实”到“可验证的真实”的升级。三、论述题（每题25分，共50分）1.数字资本主义背景下，新闻业的生产方式与盈利模式发生了哪些变革？如何应对“流量至上”对新闻专业性的冲击？数字资本主义以数据为核心生产要素，平台资本主导资源分配，推动新闻业生产方式与盈利模式的深度变革：生产方式的变革：（1）技术驱动的流程重构：AI技术（如自动写稿机器人“腾讯Dreamwriter”）介入新闻生产，完成常规信息的整理与写作（如体育赛事、财经快讯），记者转向深度调查与分析；（2）用户参与的协同生产：通过“众包新闻”（如BBC的“用户新闻平台”）整合公众素材，扩大信源范围，但也面临信源核实的挑战；（3）跨媒介的融合生产：媒体建立“中央厨房”，实现“一次采集、多元生成、全媒传播”（如新华社的“全媒体采编系统”），提升内容生产效率。盈利模式的变革：（1）从“二次售卖”到“多元变现”：传统媒体依赖“内容吸引受众-受众吸引广告”的二次售卖模式，如今拓展为内容付费（如《纽约时报》的会员制）、数据服务（如财新网的行业报告）、产业延伸（如南方报业的“南方优品”电商）；（2）从“广告依赖”到“平台分成”：自媒体与中小媒体依赖平台流量分成（如微信“流量主”、抖音“星图平台”），但面临平台抽成比例高、规则不透明的问题；（3）从“单边盈利”到“生态共赢”：部分媒体构建“媒体+服务”生态（如“县级融媒体+政务服务+电商”），通过提供本地化服务（如缴费、招聘）获取收入，增强用户粘性。应对“流量至上”的策略：（1）强化专业壁垒：媒体需坚持“公共性”定位，加大深度报道、调查性报道的投入（如《财新周刊》的“疫苗事件”调查），以高质量内容吸引“优质流量”而非“泛流量”；（2）重构评价体系：建立“传播效果+社会价值”的双维评估标准，例如人民日报的“内容质量指数”不仅考量阅读量，还纳入正向舆论引导、用户满意度等指标；（3）推动制度保障：通过政策监管限制平台的“流量操控”（如要求平台公开算法推荐规则）、扶持公共媒体（如增加对主流媒体的财政支持），为新闻专业性提供制度空间；（4）提升受众素养：通过媒介素养教育（如中小学开设“信息甄别”课程），帮助公众区分“流量内容”与“公共价值内容”，形成对优质新闻的市场需求。综上，数字资本主义既带来新闻业的效率提升与模式创新，也加剧了“流量至上”的短视倾向。唯有坚持专业性与公共性，才能在技术变革中实现可持续发展。2.AI生成内容（AIGC）对新闻传播伦理提出了哪些新挑战？如何构建适应性伦理框架？AIGC（如GPT-4、文心一言）在新闻生产中的应用（如自动写稿、AI主播、虚拟记者），对传统传播伦理提出了多重挑战：伦理挑战：（1）真实性危机：AIGC可能生成“幻觉内容”（Hallucination），即无事实依据的虚假信息（如某AI曾错误报道“某企业破产”）。由于AIGC的“创作”过程缺乏人类的事实核查，其内容的真实性难以保证；（2）版权争议：AIGC基于海量文本训练，可能无意识复制受版权保护的内容（如引用未授权的新闻报道），导致版权归属模糊。例如，美国作家协会起诉OpenAI，指控其训练数据侵犯作者版权；（3）职业替代性：AIGC可完成常规新闻写作（如体育、财经简讯），可能导致记者失业。据统计，2023年全球媒体因AI裁员超过2万人，引发“技术失业”的伦理争议；（4）主体性消解：AI主播（如新华社的“AI合成主播”）虽提升传播效率，但可能削弱新闻的“人性温度”。例如，重大灾难报道中，AI主播的“无情感”播报可能引发受众对“人文关怀”的质疑；（5）算法偏见：训练数据中的偏见（如性别、种族歧视）可能被AIGC放大。例如，某AI写稿系统在报道科技新闻时，默认“科学家=男性”，加剧了性别刻板印象。适应性伦理框架的构建：（1）“责任链”明确化：建立“开发者-平台-使用者”的责任体系。开发者需公开训练数据来源与算法逻辑（如“算法透明度”原则），平台需标注AIGC内容（如欧盟《人工智能法案》要求AI生成内容显著标识），使用者（媒体）需对AIGC内容进行人工核查；（2）“真实性”保障机制：开发“AI内容验证工具”（如区块链存证、水印技术），记录AIGC的生成过程，为事实核查提供依据；媒体需设立“AI内容审核岗”，确保关键信息（如时间、地点、人物）的准确性；（3）“版权”共享模式：推动“合理使用+补偿机制”，例如建立“创作者基金”，从AIGC的商业收益中抽取部分资金，补偿被训练数据的原作者（如美国正在讨论的“生成式AI版权法案”）；（4）“人文性”价值引导：明确AIGC的辅助定位，限制其在深度报道、调查性报道中的应用；鼓励AI主播融入情感设计（如通过语音语调调整传递共情），避免“机械化”传播；（5）“包容性”监管政策：政府需制定AIGC专项伦理指南（如中国网信办的《生成式人工智能服务管理暂行办法》），平衡创新与风险；行业协会（如中国记协）应发布“媒体AI使用规范”，引导从业者遵守伦理底线。综上，AIGC的伦理挑战本质是“技术理性”与“人文价值”的冲突。构建适应性伦理框架需兼顾技术发展与社会需求，在创新中守住“真实、公正、人文”的新闻传播底线。四、案例分析题（每题30分，共60分）1.2024年3月，某省级卫视推出“AI记者+真人记者”联合报道模式：AI记者负责收集全网相关数据并生成初步稿件，真人记者在此基础上进行深度采访与内容优化。该模式推出后，节目收视率提升25%，但引发“AI是否会取代记者”的讨论。请结合案例，分析智能技术与新闻专业主义的关系。分析：该案例反映了智能技术与新闻专业主义的“协同-张力”关系，具体表现为：（1）技术赋能专业主义：AI记者通过数据收集（如抓取社交媒体关键词、政府公开数据）与初步整合，提升了新闻生产效率，使真人记者能将更多精力投入深度采访（如挖掘事件背后的社会原因、采访关键信源）。例如，在“某城市老旧小区改造”报道中，AI记者快速整理了5年来的政策文件、居民投诉数据，真人记者则通过入户访谈，揭示了“政策落实中的执行偏差”，体现了“技术效率+人文深度”的专业优势。（2）专业主义约束技术滥用：案例中真人记者的“二次创作”是对AI内容的必要修正。AI生成的初步稿件可能存在“数据偏见”（如过度依赖网络热词，忽略弱势群体声音）或“逻辑漏洞”（如简单堆砌数据，缺乏因果分析），真人记者通过专业判断（如选择更具代表性的信源、补充背景信息），确保内容的真实性与公正性，避免“技术主导”导致的伦理风险。（3）“取代论”的误区：AI的本质是工具，其优势在于数据处理与常规任务执行，但无法替代记者的核心能力——批判性思维、情感共情与社会责任感。例如，在“儿童走失事件”报道中，AI能快速整理事件时间线，但真人记者通过与家属的深度沟通，挖掘出“社区安全隐患”这一深层议题，体现了新闻专业主义的“公共关怀”价值。结论：智能技术与新闻专业主义并非对立，而是“技术赋能专业”与“专业引导技术”的协同关系。关键在于明确技术的“工具定位”，通过“人机协作”提升专业能力，而非用技术取代专业价值。2.2024年7月，某短视频平台发起“乡村振兴·家乡故事”全球传播计划，鼓励用户拍摄家乡的非遗文化、特色产业视频，并通过算法推荐至海外用户。活动期间，中国乡村话题在海外播放量超10亿次，部分视频（如“苗绣传承人”“普洱茶制作”）被《纽约时报》等外媒转载。请结合跨文化传播理论，分析该案例的成功经验与潜在问题。分析：成功经验：（1）“用户生产”的亲近性：用户作为“文化主体”拍摄内容（如村民自己展示苗绣工艺），避免了“官方叙事”的生硬感，符合跨文化传播中“源可信度”理论——受众更信任来自“同群体”的信息。例如，“苗绣传承人”视频由绣娘本人讲述，其真实的表情与语言增强了海外观众的代入感。（2）“算法推荐”的精准性：平台通过分析海外用户的兴趣标签（如对“手工艺”“自然生活”的偏