判断题 大数据时代的媒介反思2013年可谓是大数据之年，所有人都对“大数据”未来的应用充满美好期待，产生无限遐想。那么，对于新闻传播行业而言，我们刚刚从传统新闻生产时代迈人了融合新闻生产时代，是否又要进入大数据新闻生产时代了呢？我们的确需要以一种宽广的胸怀热情欣赏大数据的巨大威力和魅力，但也必须以更加客观、理性的态度勇敢地承认大数据运用存在一定的局限性和风险性。一、警惕大数据的风险“大数据”作为一个全新的概念，从提岀到现在尚不足3年时间。在如此短暂的时间迅速走红的“大数据”，其实还并不完美。《大数据时代》一书的作者维克托.迈尔-舍恩伯格(ViktorMayer-Schonberger)在接受专访时就一再表示担忧，“大数据会被过分炒作，它的作用可能被夸大，好像一切都突然成为大数据所能解决的问题。而事实上大数据只有在没有噪音、没有无用数据的情况下才能被很好地发挥作用”®。《驾驭大数据》一书的作者比尔•弗兰克斯(BillFranks)也在其书中发出警告：“大数据可能会带来风险，企业可能会因为大数据的快速增长而变得措手不及、不堪重负，从而停滞不前。而与此同时，绝大多数的大数据都是无关紧要的。”®移动和社交数据分析公司Kongagent的总裁及首席科学家J0ShWilliams还在演讲中一口气列出了大数据的七宗罪(懒惰、忽视、过量、分歧、轻率、傲慢、麻木)，并认为“很多企业的大数据项目不成功都是因为陷人了大数据的错误陷阱”。当然，这并不是想证明大数据对媒体不重要，而是想以此提醒媒体需要引起警惕，当前大数据无论在采集、挖掘还是在分析、解读和利用等各个方面，都处于一个逐步摸索和不断完善的过程之中。在这个过程当中或许可以产生“大知识”“大科技”“大利润”和“大发展”，但同时也必然伴随着“大风险”。因此，即便新闻媒体处于信息传播的前沿行业，也需要权衡利弊、谨慎为之，不可操之过急。二、警惕大数据的盲从大数据是高度自动化的信息采集、存贮、挖掘和分析系统，这种数字化的机器设备可以帮助人们监视社会的细微变化、分析社会的未来发展走向。英国学者尼思•内尔•丘基尔和维克托•梅耶-舍恩伯格在美国《外交》杂志撰文指出：“大数据正在帮助提高民主政府的透明度。一个建立在‘开放数据’概念上的运动已经形成，其诉求超岀了目前在发达民主国家已经十分常见的信息自由法。”“在政府推动使用大数据的同时，它们还需要保护公众免受不正当市场垄断的侵害。”对于媒体而言，大数据时代的“计算机辅助报道”(ComputerAidedRepor-ting)已经成为人们挖掘新闻、解释新闻、报道新闻的新方法。彭兰教授在论文中就曾举了美国Narrative公司的例子称：“这家只有30名员工的美国公司.通过独创的NarrativeScience算法，大约每30秒就能够撰写出一篇新闻报道。且该公司的首席技术官克里斯蒂安•哈蒙德(KristianHammond)还认为，未来几期生成的新闻将占到媒体新闻的90%，并将在未来5年内，这样的新闻有可能获得普利策新闻奖。”®面对克里斯蒂安•哈蒙德的预测.媒体似乎并不应该感到有太大的惊讶.因为这样的例子在未来必然会越来越多。即便在当下，只要你给谷歌新闻指定一个关键词，谷歌就可以每天为你量身编辑一组新闻，并直接投递到你的电子邮箱，而筛选编辑的整个过程无须任何人为的干预。这些似乎都预示着未来的新闻从业者们将变得非常轻松，机器可以协助我们挖掘新闻、分析新闻、撰写新闻、编辑新闻和发送传播新闻。对于大数据介人融合新闻生产的发展趋势，我们需要担忧的也许并不是某一天这些冷冰冰的机器可能会完全替代我们，而是即便我们不被替代.我们可能也已经完全依赖和屈从于这些机器生成的新闻和报告。数字化和网络化高度发达的今天，已有这样的少数记者，他们越来越多地在新媒体和网络虚拟空间中搜索新闻和发现新闻，越来越少地走出办公室深入社会底层或新闻第一线去用自己的眼睛和耳朵寻找新闻。所以，媒体需要警惕的是，不要让大数据的便利培养出懒惰、轻率、傲慢、麻木的新闻生产者，大数据或许可以越来越详实地揭示社会现实、分析社会动态和预测发展趋势，但它始终不可能揭示人们内心细腻而丰富的情感，也不能代替新闻从业者现场的直观感受和判断。三、警惕大数据的垄断各行各业都需要大数据，但各行各业其实都想垄断和独享数据。普遍的观点认为：“由于数据分散在各行各业，大数据时代可能不会出现4数据垄断’现象„因为，要让数据真正发挥作用，需要数据的开放，甚至让数据可以像商品和货币一样互相交换流通。”®0’Reilly媒体公司的创始人和CEO蒂姆.奥赖利(TimO’Reilly)在接受《福布斯》杂志采访时也提出了类似观点，他认为：“数据垄断的可能性是真实存在的，但是会受到不断创新的数据收集方式的抑制。”也就是说，大数据虽然可以被比喻为“金矿”，但这个“金矿”在几年前还并不存在，在未来还会有更多的“金矿”不断涌现，那么想要去垄断这些现有的和未来将不断出现的“金矿”显然非常困难。但这并不妨碍大数据领域的竞争，IBM、微软、甲骨文等IT行业的大佬们都已经摩拳擦掌，纷纷投人人力和财力进行布局。“IBM新任CEO罗睿兰(GinniRometty)更是提出观点认为，数据是下一个巨大的自然资源，将会区分每个行业的胜者与输家。这一观点得到了业界的广泛认可，并由此引发一场关于大数据的军备竞赛。”@这场角逐的焦点并不是垄断大数据资源本身，而是开采这座“金矿”的技术和设备。通过技术和设备的研发和占有实现数据的垄断，这正是值得媒介警惕的地方。用数据特别是分析数据说话，是数字化时代的媒介特征。传统新闻生产显然也有一定的小数据挖掘和分析能力，譬如区域性的抽样调查、个案的分析报道。但是，在大数据面前，媒介的这些小数据处理技术和能力就变得无足轻重。大数据是一座“金矿”，但挖掘“金矿”的技术和设备门槛已经将一般媒体挡在了门外，政府机构、网络公司、国家通讯社、大型媒体和专业的数据分析企业才拥有打开这座“金矿”的钥匙，而一般地方媒体和小型媒体可能都不知道其是如何挖掘和分析的，甚至连质疑的资格和权利都没有。事实上，在很多关于国家或地区宏观经济数据的分析报道中，一般媒体已经处于这样的魈尬境地，没有数据，没有设备，没有分析工具和技术，“嗟来之食”成为新闻生产者们唯一的选择。

判断题 各类评论类型（1）报刊评论的类型：①社论②本报评论员（含特约评论员）文章③专论④观察家评论⑤短评（时评），篇幅较小、内容单一、分析扼要、使用灵活的新闻评论（1000字以内）。⑥编者按（含文前、文中和文后按语点评）⑦新闻述评：也称述评或记者述评，是新闻写作文体中的一种边缘体裁，融新闻和评论于一体为基本特点。⑧专栏评论（2）广播评论的类型：①本台评论②本台评论员（含特约评论员）文章③本台短评（含本台评论）④本台编前话⑤本台编后话⑥新闻述评⑦广播谈话⑧评论员评论（主持人）评论⑨音响评论（3）电视评论的类型：①本台评论②本台评论员（特约评论员）文章③本台短评（含本台评论）④本台编前话⑤本台编后话⑥观众论坛⑦谈话体评论⑧主持人评论⑨电视述评。（4）网络评论的类型：①专家评论②编辑评论③网民评论

判断题 新闻素描也称特写性消息，实际上就是微型特写，它运用“再现”手法，文字简练、篇幅短小，是典型的描写性消息。花絮可谓描写性消息中的“简讯”，是“单细胞”的新闻特写。二者具有以下几个方面的区别：（1）题材上，新闻素描题材分量较重，描写场面较完整，而花絮从侧面入手，选取重大场面中一些小的场景、小的情节进行描述。另外，花絮篇幅更短小。（2）写作方法上不同①新闻素描的写作方法a.灵活安排文章结构，可以基本按时间顺序行文，不受倒金字塔结构的束缚。b.注重典型细节的描写以传达现场特有的气氛。c.用自然、准确的文字再现事物本色，诉诸视觉，要用白描手法、恰当的词语，刻画出真实的新闻场景，短小精悍。②花絮的写作方法a.小角度：花絮着眼于大事件中的小事，只能从小处落墨，记者在采访中要善于抓拍小事，折射大事件的内涵、意义。b.大视野：花絮要有思想性，在大背景下选取花絮镜头。c.轻松幽默、亦庄亦谐：花絮以趣味性见长，写作要善于挥洒，不能拘束。

判断题 现场观察：现场观察是指记者深入到新闻现场，对新闻事实的目击者甚至是参加者进行直接的目击采访。记者的观察采访中，最经常、最普遍的，是对新闻现场所作的观察。其主要作用有:①现场观察可以让记者掌握第一手材料，也可以用观察来验证间接材料;②现场观察是感性认识的必由之路，也是形成写作激情的首要条件;③能够直接获取生动细节、抓住事物特征，克服写作一般化的毛病;④可以使记者加深对新闻事件和新闻人物的理解;⑤现场观察可以在其他采访方法无法进行的情况下获取新闻素材。现场观察采访主要适用于突发性的自然现象、新闻事件以及不适合用言语进行采访的采访对象。

判断题 曝光对影像质量的影响，主要表现在影像的密度、影像的清晰度与影像的色彩。

判断题 现今，IP不再局限于知识产权，而成为一个现象级的营销概念。

判断题 毛泽东是“大跃进”和人民公社化运动的积极倡导者和推动者（）

判断题 简述评论选题的标准。评论选题的标准具体包括以下几点:（1）富有新意，出奇制胜要求写作者有新的视角、新的方法、新的理论、新的知识、新的例证、新的文字和新的标题等。新闻评论不仅要求快，更要有思想，且这个思想要有新意。（2）立论正确，有的放矢立论正确，既包括宏观的，也包括微观的;既包括理论的，也包括观点的;既包括新闻事实，也包括社会现象;既包括出发点，也包括结论或结果。总之，一切用来为评论服务的材料，评论的一切组成部分，都必须是正确的，是经得起历史检验的。（3）论理深刻，指导一般在选题时，一定要选择那些蕴含着十分份丰富道理而又能深入阐述的选题做文章，就可能出新意。也只有在这种情况下，新闻评论才可能去指导一般。（4）宏观把握，超前预测它需要有坚实、深厚的理论根基和敏锐的观察、分析、判断能力。