2025年数据新闻题库及答案

2025年数据新闻题库及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1.2025年某数据新闻团队在报道“城市老年人数字鸿沟”时，通过政务数据平台获取了120万条60岁以上人口的移动支付记录，该数据属于（）A.一手数据B.二手数据C.观察数据D.实验数据答案：B（解析：政务平台数据为第三方机构已收集并存储的数据，属于二手数据）2.以下哪种工具最适合处理百万级非结构化文本数据的情感分析？（）A.ExcelB.TableauC.Python（结合NLTK库）D.GoogleSheets答案：C（解析：Python的自然语言处理库NLTK可高效处理非结构化文本，其他工具处理百万级数据时性能受限）3.2025年某数据新闻报道中，用“柱状图”呈现2015-2025年某城市房价涨幅，若将Y轴起始值从0调整为20000元/㎡，可能导致（）A.突出涨幅趋势B.弱化涨幅差异C.数据准确性提升D.视觉误导增强答案：D（解析：调整Y轴起始值会放大视觉差异，易造成“涨幅更大”的误导）4.某团队通过社交媒体抓取用户评论分析“新能源汽车满意度”，需重点注意的伦理风险是（）A.数据量不足B.用户隐私泄露C.工具操作失误D.可视化形式单一答案：B（解析：社交媒体评论可能包含用户个人信息，未经脱敏处理易侵犯隐私）5.2025年《数据新闻操作规范》新增要求：使用AI提供数据图表时，需在报道中标注（）A.数据采集时间B.AI工具名称及版本C.记者联系方式D.数据清洗步骤答案：B（解析：规范要求明确技术工具来源，确保可追溯性）6.分析“某省高考录取率与家庭收入相关性”时，若仅选取省会城市样本，可能导致（）A.选择偏差B.测量误差C.随机误差D.数据冗余答案：A（解析：仅选省会城市无法代表全省情况，属于样本选择偏差）7.以下哪种数据可视化方式最适合展示“2025年全球主要国家碳排放占比”？（）A.折线图B.热力图C.饼图D.散点图答案：C（解析：饼图能直观呈现各部分占整体的比例关系）8.某数据新闻团队发现原始数据中“居民月收入”字段存在15%的缺失值，最合理的处理方式是（）A.直接删除缺失值所在行B.用该列平均值填充C.结合人口普查数据估算D.忽略缺失值继续分析答案：C（解析：收入数据与人口结构相关，结合外部权威数据估算更合理，直接删除或均值填充可能破坏数据分布）9.2025年某平台推出“实时数据新闻”功能，其核心技术支撑是（）A.离线数据处理B.边缘计算C.批处理技术D.流数据处理答案：D（解析：流数据处理技术可实时接收、分析和呈现动态数据，满足“实时”需求）10.评估数据新闻“可信度”时，最关键的指标是（）A.可视化美观度B.数据来源的权威性C.报道阅读量D.记者从业年限答案：B（解析：数据来源的可靠性直接决定新闻的可信度，其他为次要因素）二、简答题（每题8分，共40分）1.简述数据新闻中“数据验证”的主要步骤。答案：数据验证包含三步骤：①来源验证：检查数据提供方的资质（如政府机构、权威研究机构）、数据采集方式（是否符合统计标准）及更新频率；②逻辑验证：核对数据内部一致性（如人口总数是否等于各年龄段人口之和）、跨维度一致性（如GDP增速与税收增速是否匹配）；③交叉验证：通过第三方数据（如国际组织数据库、学术研究数据）对比，验证核心指标的偏差范围，若偏差超过5%需标注并说明原因。2.2025年数据新闻中，AI工具“自动提供故事”功能可能带来哪些风险？如何应对？答案：风险包括：①内容偏差：AI基于历史数据训练可能放大既有偏见（如性别、地域歧视）；②事实错误：对复杂事件的因果关系理解不足，可能提供错误结论；③伦理争议：未明确标注AI参与，导致受众误解为记者原创。应对措施：①人工审核关键结论，引入领域专家验证；②在报道中显著标注“AI辅助提供”并说明人工干预环节；③使用去偏见训练的AI模型，定期更新训练数据。3.简述“数据可视化”中“避免误导”的设计原则。答案：需遵循三项原则：①坐标轴规范：Y轴起始值通常设为0，若需截断需明确标注截断点；②比例准确：饼图各部分比例与实际数据一致，避免3D效果导致的视觉扭曲；③数据标注完整：明确时间范围、单位、数据来源，关键异常值需注释说明（如“2025年7月数据因政策调整存在特殊波动”）。4.某团队计划报道“县域经济活力”，需从哪些渠道获取有效数据？举例说明。答案：可通过四类渠道：①政府公开数据：如县统计局发布的年度经济报告（含GDP、规上工业增加值等指标）、税务局的企业纳税数据；②平台数据：电商平台的县域农产品销售额（如某平台2025年Q1县域特产交易数据）、物流平台的县域快递吞吐量；③调研数据：针对县域中小企业的问卷调查（如“企业融资难度”“订单增长率”）；④学术数据：高校或智库发布的县域营商环境指数报告（如某大学《2025中国县域经济活力白皮书》）。5.数据新闻中“数据清洗”的常见问题及处理方法有哪些？答案：常见问题及处理：①缺失值：若缺失率＜5%且无规律，可用均值/中位数填充；若缺失率＞10%且与研究变量相关（如收入缺失者多为高收入群体），需用回归模型预测填充；②异常值：通过Z-score法（|Z|＞3视为异常）或箱线图识别，若为记录错误则修正，若为真实极值需保留并标注；③格式错误：统一日期格式（如“2025/03/15”改为“2025-03-15”）、单位（如“万元”与“元”统一为“万元”）；④重复值：通过“姓名+身份证号”等唯一标识去重，避免重复记录影响统计结果。三、案例分析题（每题15分，共30分）案例：2025年3月，某新闻平台发布数据报道《外卖骑手生存现状：月均工作320小时，超七成日均睡眠不足6小时》。数据来源为某外卖平台提供的2024年全年骑手考勤数据（覆盖全国50万骑手），可视化部分用红色热力图展示“各城市骑手日均工作时长”，并配文“工作时长越长，城市经济压力越大”。问题1：分析该报道在数据可靠性方面可能存在的缺陷。答案：缺陷包括：①数据单一来源：仅依赖外卖平台提供的考勤数据，缺乏第三方验证（如骑手自报问卷、交通管理部门的骑行轨迹数据），可能存在平台为规避责任而调整数据的风险；②样本偏差：覆盖50万骑手但未说明是否包含兼职骑手（兼职骑手工作时长通常较短），若样本中全职骑手占比过高，会高估整体工作时长；③因果推断不严谨：将“工作时长”直接归因于“城市经济压力”，未控制其他变量（如骑手个人收入目标、平台派单规则变化），可能存在混淆变量干扰。问题2：若你是该报道的编辑，会提出哪些修改建议？答案：修改建议：①补充数据来源说明：明确平台数据的统计口径（如“仅统计接单时长，未包含等待派单时间”），并加入500份骑手问卷调查数据（如“你认为工作时长主要受哪些因素影响”）作为补充；②调整因果表述：将“工作时长越长，城市经济压力越大”改为“数据显示，工作时长较高的城市中，62%的骑手认为‘家庭支出增加’是主要原因”，避免绝对化结论；③优化可视化设计：在热力图旁添加柱状图，对比“工作时长”与“城市人均可支配收入”的相关性系数（如r=0.32，P＞0.05），说明二者相关性较弱，降低误导性；④标注伦理信息：说明已对骑手姓名、手机号等隐私信息进行脱敏处理，仅保留城市、年龄、工作时长等匿名化数据。四、论述题（每题15分，共30分）1.结合2025年技术发展，论述数据新闻在“公共危机报道”中的创新应用及挑战。答案：2025年，数据新闻在公共危机（如自然灾害、公共卫生事件）报道中的创新应用体现在三方面：①实时数据追踪：通过物联网传感器（如洪水监测传感器、空气质量监测站）获取分钟级动态数据，结合流数据处理技术提供“灾害扩散热力图”，帮助公众实时了解风险区域；②多源数据融合：整合政府应急数据（如避难所容量）、社交媒体数据（如用户求助信息）、卫星遥感数据（如道路损毁情况），提供“危机应对全景图”，为救援决策提供支持；③AI辅助预警：利用机器学习模型分析历史灾害数据（如过去10年台风路径、降雨量），预测灾害发展趋势，提前3-5天发布“风险等级预测报告”。但同时面临三大挑战：①数据时效性与准确性的平衡：实时数据可能因传感器故障、网络延迟出现误差（如某洪水监测站因断电导致水位数据停滞），需建立“数据可信度评分系统”，标注每条数据的采集质量；②隐私保护压力：社交媒体中的求助信息可能包含用户位置、联系方式，需通过自然语言处理技术自动识别并模糊处理（如将“XX小区3栋201”改为“XX小区3栋”）；③公众理解门槛：复杂数据图表（如概率预测图）可能超出普通受众的认知水平，需采用“分层可视化”设计——基础版用简单色块标注风险等级，专业版提供详细数据和模型说明，满足不同需求。2.有人认为“数据新闻将取代传统调查性报道”，请结合实例反驳这一观点，并说明二者的互补关系。答案：该观点不成立。数据新闻与传统调查性报道在目标、方法和优势上存在差异，无法互相取代，而是互补关系。首先，数据新闻依赖结构化数据，难以覆盖“隐蔽性事件”。例如2025年某环保组织揭露“地下排污工厂”的调查中，关键证据（如夜间偷排的监控视频、附近居民的口述证词）属于非结构化、非公开信息，无法通过公开数据获取，需传统调查记者实地蹲守、访谈线人才能挖掘。其次，传统调查性报道擅长揭示“复杂因果”，而数据新闻更侧重“相关性呈现”。例如某数据新闻通过分析医疗数据发现“某区域癌症发病率比全国高30%”，但无法直接证明是“附近化工厂污染”导致；传统记者则通过调查获取化工厂排污记录、环境检测机构的伪造报告、居民的医学鉴定书等证据链，最终坐实因果关系。