2025年新闻传播学专业研究生入学考试试卷及答案

2025年新闻传播学专业研究生入学考试试卷及答案一、名词解释（每题5分，共25分）1.算法推荐伦理：指在新闻信息分发过程中，基于算法技术的内容推荐所应遵循的道德准则与行为规范，核心涉及用户隐私保护、信息茧房规避、内容价值导向等问题。其强调算法设计需平衡技术效率与社会公共利益，避免因过度依赖用户行为数据导致的信息窄化、虚假信息扩散及价值观偏移。2.AI新闻生产的“技术茧房”：指在人工智能参与新闻生产（如自动写作、智能剪辑）的过程中，由于算法对用户历史数据的过度依赖，导致新闻内容呈现同质化、单一化倾向，进而使用户被局限在由技术偏好构建的信息圈层中。区别于传统“信息茧房”，其形成机制更依赖算法的自动化决策与内容提供逻辑。3.媒介化社会：指媒介不仅作为信息传递工具，更深度嵌入社会各领域（政治、经济、文化、日常生活），成为社会结构与关系重构的核心要素。其特征包括媒介逻辑对社会行为的主导（如社交媒体影响公共讨论规则）、媒介技术与社会系统的互构（如短视频平台重塑地方经济模式）等。4.跨文化传播中的“文化折扣”：指不同文化背景的受众在接受异质文化内容时，因语言差异、价值观念、生活方式等因素导致的理解障碍与接受度降低现象。在国际新闻传播中，若内容未充分考虑目标受众的文化语境，可能引发传播效果衰减，如中国纪录片在西方市场因叙事逻辑差异导致的接受度不足。5.县级融媒体中心的“服务+”模式：指县级融媒体中心突破传统新闻传播功能，以“媒体+政务+服务”为核心，整合本地政务、民生、商业等资源，构建“新闻+政务服务商务”的综合服务平台。例如通过APP提供社保查询、公交实时信息、农产品销售等服务，强化与本地用户的连接，实现从“传播者”向“服务者”的转型。二、简答题（每题15分，共60分）1.简述算法推荐对新闻传播生态的双重影响。答：算法推荐对新闻传播生态的影响具有显著的双面性：（1）积极影响：①提升信息分发效率，通过用户画像实现个性化推荐，满足多元信息需求；②推动媒体内容生产变革，倒逼媒体根据用户反馈优化内容（如增加短视频、互动性内容）；③促进长尾内容传播，小众领域信息（如地方非遗）通过算法匹配特定用户，获得更多曝光机会。（2）消极影响：①加剧信息茧房效应，用户长期接触同质化内容，导致认知偏狭；②削弱公共讨论质量，情绪化、猎奇内容因高点击率被过度推荐，挤压深度报道空间；③引发伦理争议，用户隐私数据被过度采集，算法黑箱导致信息权力向平台集中。典型案例：今日头条早期依赖算法推荐快速崛起，但也因“低质内容泛滥”引发争议，后期通过引入人工审核与价值观引导算法逐步调整。2.分析AI新闻生产对新闻专业主义的挑战与应对。答：新闻专业主义以客观性、真实性、公共利益为核心，AI新闻生产对其形成多维度挑战：（1）挑战：①真实性风险，AI提供内容可能因训练数据偏差（如虚假信息被学习）或提供逻辑缺陷（如“幻觉”现象）导致事实错误；②主体性消解，记者的内容主导权被算法削弱，新闻生产从“人主导”转向“人机协作”，传统职业认同受冲击；③伦理困境，AI可能被用于制造深度伪造新闻（Deepfake），模糊真实与虚假边界，损害媒体公信力。（2）应对：①技术层面，开发更可靠的AI新闻生产工具（如引入事实核查模块、增强数据清洗能力）；②制度层面，建立AI新闻生产规范（如标注“AI提供”标识、明确责任主体）；③职业层面，强化记者的“技术素养”与“批判性思维”，从“内容生产者”转型为“AI协同者”与“价值把关者”。例如，新华社“媒体大脑”在体育赛事报道中使用AI写稿，但关键信息仍由记者核实，确保专业性。3.试述媒介融合背景下新闻记者角色的转型路径。答：媒介融合推动新闻生产从“单一介质”向“全媒传播”转变，记者角色需从“内容生产者”向“全能型传播者”转型，具体路径包括：（1）技能复合化：掌握文字、视频、直播、数据可视化等多种内容生产技能，适应不同媒介平台的传播需求。例如，记者需同时具备写深度报道、拍短视频、做直播连线的能力。（2）思维用户化：从“传者中心”转向“用户中心”，关注受众需求与互动反馈。通过分析用户数据（如评论、转发）调整报道角度，增强内容的贴近性。（3）角色平台化：依托媒体融合平台（如“中央厨房”），参与选题策划、内容生产、传播效果评估全流程，从“单兵作战”转向“团队协作”。例如，在重大事件报道中，记者可能同时承担现场采访、素材回传、新媒体即时发布等任务。（4）价值引领化：在算法主导的传播环境中，强化新闻专业主义，坚持真实性与公共利益导向，避免因流量压力放弃内容深度。例如，面对“标题党”泛滥，记者需通过优质内容引导正向舆论。4.为什么说“县级融媒体中心是基层治理的重要抓手”？答：县级融媒体中心作为基层舆论主阵地，其功能延伸与基层治理需求高度契合，具体体现在：（1）信息整合功能：整合本地政务信息（如政策解读、民生通知）、社会动态（如突发事件、好人好事），打破“信息孤岛”，为基层治理提供统一的信息发布平台。例如，通过“融媒+政务”板块，用户可一站式查询医保办理、疫苗接种等信息，减少信息获取成本。（2）沟通桥梁作用：搭建政府与群众的互动渠道（如“民声热线”“书记信箱”），收集群众诉求并反馈至相关部门，推动问题解决。据2024年《县级融媒体发展报告》，超70%的县级融媒体中心通过互动板块解决了居民反映的交通、环境等问题。（3）文化凝聚功能：传播本地文化（如非遗、民俗）、倡导文明新风（如移风易俗），增强基层社会的文化认同与凝聚力。例如，某地融媒体中心制作“乡村振兴故事”短视频，既宣传了本地特色，又激发了村民参与治理的积极性。（4）技术赋能治理：依托融媒体平台的用户数据（如人口分布、行为偏好），为基层政府提供决策参考（如公共服务资源调配），实现治理的精准化与科学化。三、论述题（每题25分，共50分）1.结合实例论述算法权力与新闻公共性的张力与平衡。答：算法权力指互联网平台通过算法技术对信息流动与公共讨论的控制能力，其与新闻公共性（强调信息的公共性、讨论的开放性、社会的连接性）之间存在显著张力，但二者并非绝对对立，需通过制度设计实现平衡。（1）张力表现：①信息控制与公共性冲突。平台算法基于商业逻辑（如点击率、用户停留时长）推荐内容，可能导致低质、情绪化内容泛滥，挤压公共议题（如教育公平、环境保护）的传播空间。例如，某短视频平台曾因过度推荐“猎奇视频”，导致“乡村振兴”等正能量内容曝光量不足。②算法黑箱削弱公共参与。算法的技术不透明性（如推荐规则、权重设置）使公众无法理解信息分发逻辑，难以参与传播过程的监督，公共讨论的“可解释性”降低。（2）平衡路径：①强化算法透明度。通过“算法备案”“结果公示”等制度要求平台公开部分算法规则（如内容标签体系、用户画像维度），接受社会监督。例如，欧盟《数字服务法》（DSA）要求大型平台公开算法的关键参数，我国《提供式人工智能服务管理暂行办法》也对算法透明度提出要求。②引入公共价值导向算法。在商业算法中嵌入“公共性权重”，优先推荐涉及公共利益的内容（如政策解读、民生新闻）。例如，人民日报客户端的“推荐”板块设置“时政要闻”“民生热点”固定入口，确保公共议题的传播优先级。③构建多元共治体系。政府、媒体、平台、公众共同参与算法治理：政府制定规则（如隐私保护、内容审核标准），媒体通过专业内容引导算法（如生产高质量公共议题内容），平台优化算法设计（如增加人工审核环节），公众通过反馈机制（如“不感兴趣”按钮）参与信息筛选。（3）实例分析：2024年“全国生态环境保护大会”报道中，某主流媒体与短视频平台合作，平台通过调整算法权重，将大会相关报道、专家解读、地方实践案例优先推荐给环境议题关注用户，同时设置“生态保护”话题页聚合优质内容，既保证了商业平台的流量逻辑，又实现了公共议题的广泛传播，体现了算法权力与新闻公共性的平衡。2.从国际传播能力建设角度，分析“讲好中国故事”在元宇宙场景下的创新路径。答：元宇宙作为虚拟与现实融合的新型数字空间，为“讲好中国故事”提供了技术赋能与场景创新的机遇，其创新路径可从内容、场景、参与三个维度展开。（1）内容形态：从“平面叙事”转向“沉浸式体验”。元宇宙的3D建模、虚拟现实（VR）等技术可将中国文化符号（如故宫、敦煌莫高窟）转化为可交互的虚拟场景，使用户通过“数字分身”身临其境感受文化内涵。例如，腾讯“数字孪生”项目将故宫建筑、文物以高精度模型还原至元宇宙空间，用户可“漫步”太和殿，点击文物查看历史背景，实现从“观看”到“参与”的叙事升级。（2）场景构建：从“单向传播”转向“场景化对话”。元宇宙的“空间属性”可搭建跨文化交流场景（如“中国文化体验馆”“乡村振兴主题社区”），吸引国际用户参与互动。例如，某媒体在元宇宙平台开设“非遗工坊”，邀请国外用户在线学习剪纸、书法，通过共同完成手作任务增进文化理解，将“故事讲述”转化为“共同创造”。（3）参与主体：从“专业机构”转向“多元共创”。元宇宙的UGC（用户提供内容）特性可激活普通用户（尤其是Z世代）的创作热情，形成“官方+民间”的传播合力。例如，抖音国际版（TikTok）在元宇宙板块发起“我眼中的中国”虚拟摄影大赛，鼓励国外用户使用平台提供的中国风虚拟场景（如江南水乡、熊猫乐园）创作内容，通过用户自发传播扩大中国故事的覆盖面。（4）挑战与应对：元宇宙场景下的国际传播需注意文化适配与技术壁垒问题。一方面，内容设计需尊重目标受众的文化背景（如避免符号误读），可通过与当地创作者合作（如聘请海外文化顾问）提升内容的接受度；另一方面，需关注技术标准的国际兼容（如VR设备的通用性、虚拟空间的跨平台互通），降低用户参与门槛。综上，元宇宙为“讲好中国故事”提供了技术驱动的传播新范式，通过沉浸式内容、场景化对话与多元共创，可有效提升中国故事的吸引力与传播效能，是国际传播能力建设的重要突破口。四、案例分析题（35分）案例背景：2024年6月，我国某沿海城市发生台风“海葵”登陆事件。传统媒体（如《滨海日报》、滨海电视台）与新媒体平台（如“滨海融媒”APP、抖音本地号）协同开展报道，其中“滨海融媒”APP推出“台风防御”专题页，整合实时路径图、避难所位置、物资储备信息；抖音本地号发起台风中的温暖话题，收集市民拍摄的救援视频；电视台开通24小时直播，记者在台风现场连线播报；《滨海日报》次日推出深度报道《“海葵”应对：从应急到韧性城市建设》。问题：结合案例，分析媒介融合背景下传统媒体与新媒体在重大事件报道中的协同机制及优化方向。答：（一）协同机制分析1.内容分层互补：传统媒体与新媒体根据媒介特性分工，实现内容的“广度+深度”覆盖。新媒体（APP、抖音）侧重即时性、服务性内容（如实时路径、避难所信息）与用户提供内容（市民救援视频），满足用户“求快”“求用”需求；传统媒体（电视台、日报）聚焦深度报道（直播连线、韧性城市分析），提供“求深”“求准”内容。案例中，APP的专题页与抖音话题覆盖了用户的即时需求，电视台直播与日报深度报道则提升了报道的专业性。2.传播渠道联动：通过“一次采集、多元提供、全媒传播”实现渠道协同。台风现场素材（如记者连线画面、市民视频）被采集后，经剪辑提供短视频（抖音）、直播片段（电视台）、图文信息（APP），在不同平台分发。例如，市民拍摄的救援视频经编辑后，既在抖音话题页传播，也被电视台直播引用，扩大了传播覆盖面。3.用户参与激活：新媒体平台通过话题互动（台风中的温暖）鼓励用户参与内容生产，传统媒体则通过直播连线、深度报道引导用户关注议题。用户既是信息接收者，也是内容贡献者（如提供现场视频），形成“媒体主导+用户参与”的传播生态。（二）优化方向1.强化数据协同：建立统一的数据中台，整合各平台用户行为数据（如APP的访问热点、抖音的话题互动量），为内容生产提供精准参考。例如，通过分析用户搜索“避难所”的高频区域，调整信息推送优先级，