20个核心理论在新媒体环境下的嬗变去年线次…

。”新媒体时代的到来不仅给传统媒体带来空前挑战,也对新闻传播研究和经典理论的有效性提出严峻挑战。任何经典理论要避免陷入“灰色”地带,就要保持与实践不断地对话和反思。新闻传播效果的经典理论没有失去原有的活力,随着时代的发展注入了新的生机。

“新传理论的嬗变问题”。那么,这种重要专题,应该去哪里找?又该如何梳理呢?最后冲刺阶段,铎子为大家汇总了近几年关于经典理论嬗变的真题的考察趋势与答案👇

除了考查频次的增加,近年来,新传考题的难度呈现显著增长趋势,原本对于经典理论的考察停留在内涵、特点,后来发展为考察新媒体时代的嬗变,而现在对于这一问题的题目花样也越来越多:

新闻工作是门职业(occupation),当称之为专业(profession)时,特指从事新闻工作必需特定的专业技能、行为规范和评判标准,而这些又必须通过专门的训练才能获取,并为新闻从业者所共享。“专业主义”(professionalism)的槪念则远远超出了上述职业特征,它还包括一套定义媒介社会功能的信念,一系列规范新闻工作的职业伦理,一种服从政治和经济权力之外的更高权威的精神,以及一种服务公众的自觉态度。

这里所说的“专业主义”不是中国土生土长的,它是在西方产生的,有着特定的语境和历史条件。(包括市场经济的环境,自由民主的政治体制,行业的专业化,以及建立在此基础上的独立、自主的传媒等。) 但是,我国早期新闻改革已经涉及到了很多符合专业主义的内容。(其中包括反对“假、大、空,以事实说话”强调“贴近生活,提高媒介的服务性”,反对“有偿新闻”等等)

与西方国家比较,新闻专业主义在中国的发展有自己的特征,因为中国特有的历史传统和条件。在西方社会, 新闻的专业主义是服务于既定体制的意识形态,在中国的新闻改革过程中,它具有重构媒介和新闻从业者的社会角色与功能、以及改变新闻实践逻辑的作用。专业主义是一套论述新闻实践和新闻体制的话语, 它又是一种意识形态,它还是一种社会控制的模式,而专业主义在中国有多个传统的渊源,也面临各种力量的制约。

2002年,“谷歌新闻”启动,由算法代替人工编辑对热点话题按照权重进行排序,形成头版新闻。2016年8月,脸书(Facebook)的“热点话题”(trending topics)完全自动化,取消人工编辑团队,由算法进行热点话题的审核。推荐算法能够基于用户的人口统计学特征、偏好、行为、关系等数据进行精准化信息推送。在信息过载的环境下,算法的个性化推荐在一定程度上缓解了信息爆炸带来的焦虑。在国内,今日头条、一点资讯、天天快报等新闻聚合平台根据用户的个性化偏好推荐新闻,对网络信息进行导流。抖音、快手等短视频平台根据用户的浏览记录和使用习惯推送相关视频,聚集大量粉丝群体。

国内外的传统媒体和新兴媒体开始应用自然语言生成技术自动生成新闻报道。写稿机器人正在代替人类记者完成财经、体育、地震等领域常规的程式化新闻报道。DT稿王”、今日头条的Xiaomingbot、国家地震台网的“地震信息播报机器人”等能够快速生成新闻稿件,将人类记者从重复性的简单新闻报道中释放出来。除了文字新闻,新华社在自动化视频新闻方面取得重要进展,2017年以来,先后推出中国首个媒体人工智能平台“媒体大脑”、升级版“媒体大脑·MAGIC短视频智能生产平台”、用不同语言播报新闻的多位“AI合成主播”,在机器生产内容(MGC)和媒体机器人方面先试先行。

从新闻传播理论来看, 媒体作为“喉舌”时, 它的功能主要是为党和政府的政策、立场、观点表达提供便利, 充当“传声筒”;而当媒体作为“耳目”时, 它的功用主要是为了满足知情权、实施舆论监督。然而, 在我国实际的新闻实践中, 存在着过分强调“喉舌”而忽视“耳目”作用的现象。数据新闻的出现有望改变这一局面。

以BBC (1999—2010英国每一条道路上的每一起死亡) 的报道为例, 该报道用数据新闻的表现形式报道了英国的车祸问题, 整个报道由动画视频、图表、互动地图、车祸分布图及对伦敦救护车的追踪记录等几个部分组成, 通过可视化的手段和具体的数字让受众对车祸发生的时间、地点、伤亡人数及其分布等信息一目了然。整篇报道很好地实现了“喉舌”与“耳目”的结合, 既宣传了政府相关部门希望市民注意出行安全和交通安全的态度, 又充分保证了受众的知情权。类似的数据新闻大量涌现为完善马克思主义新闻理论中的“耳目喉舌论”提供了很好的借鉴, 数据新闻既能通过详实的数据满足受众的知情权, 充当“耳目”, 又能通过对数据的分析来充分表达立场、观点, 充当“喉舌”。

在马克思看来, 舆论是一种强大的力量, 带有普遍性、强制性同时又有一定的隐蔽性。社会舆论能影响人们的思想和行动, 还能左右社会局势的发展, 因此, 舆论成为了各国的政党和政府千方百计要利用和控制的对象。马克思主义新闻理论一贯重视新闻媒介的舆论导向作用, 几代领导核心也分别在不同的场合强调过舆论导向的重要作用。然而, 大数据却在悄悄改变着舆论引导的模式。

众所周知, 大数据的核心在于预测, 在掌握大量数据的基础上, 通过建立相关关系, 快速、便捷地分析事物, 从而做出精准的预测。这给马克思主义新闻理论的舆论导向研究带来了以下几个方面的影响:首先, “关系”的作用日渐凸显, 传统的舆论大多是一种单向度的社会表达, 在引导的过程中只要考虑文本、语义等表层内容即可, 但大数据下的舆论往往会涉及复杂的线上、线下关系, 有时候文本背后的社交网络关系对于舆论引导的意义往往会超过舆论本身。其次, 舆论引导从事后的补救向事前的预测过渡, 现在的舆情监测主要是基于抽样进行数据抓取, 由于数据量的限制加上数据库标准不统一, 只能针对结构化的、小规模的数据进行分析, 谈不上深层次的数据挖掘, 而在大数据时代, 使通过大量的数据挖掘实现精准的预测成为可能, 从而实现对舆情的提前掌控。

这首先表现在传播主体的多元化。互联网的普及和网络媒介技术的发展使得人人都可成为传播者,只要拥有一个账号就可以发布想要传播的信息,传播的门槛因此较之前大大降低。其次,媒介的融合给予了受众更自由、更独特的话语空间,他们可以借助开放的媒介平台获取需要的信息和表达自己对事物的观点。传统主流媒体的权威性被削弱,其对信息来源的垄断和对舆论的领导地位被弱化。最后,新媒体时代的来临使得新闻业面临“去专业化”问题,“新闻场域”内的行动者不再只是有正式资格获准从事新闻工作的个体和组织,业余人士和“类专业团体”也参与到新闻生产中,包括公民记者、社会化媒体等等,他们对社会的开放度更高,经营模式更为灵活,参与度更高,在新闻生产质量和水平上不低于主流媒体,客观性作为专业媒体的核心原则受到冲击。

在传统媒介环境下,为了维护自身工作的自主性,新闻工作者与外界保持着一定距离,社会公众是很难看到新闻生产的全过程的,新闻业的公开透明性被质疑。新媒介技术的发展和媒介融合的深入打破了这种矛盾,一方。

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