“戳掉你的泡泡”——算法推荐时代“过滤气泡”的形成及消解

算法推荐技术虽然某种程度上解决了信息泛滥的困扰,但容易引发"信息茧房"和"回音室"效应,制造"过滤气泡",导致"群体极化"现象。近年来部分媒体和数据公司开展了系列"戳泡运动",力图通过技术手段呈现多样化信息,还原客观真实的世界。中国的社交媒体平台既有个性化推荐技术所构建的"商业气泡",也有转型期群体偏见所构建的"社会气泡"。当公众怀有刻板意见和负面情绪时,会启动选择性理解、选择性过滤和选择性记忆等程序,形成封闭的社会气泡,实现情感认同和道德动员,部分媒体和商业公司也会迎合"社会气泡",大规模推送同类信息,产生"热点搭便车"效应。总之,"过滤气泡"是技术、人性、社会结构共同作用的结果。它的消除既需要技术的优化,也需要媒体的平衡报道,还需要社会矛盾的缓解、理性协商对话机制的完善以及制度化参与渠道的拓展。

中外数据新闻实践比较研究——以英国卫报“数据博客”与中国网易“数读”为例

通过比较研究"数据博客"和"数读",通过内容分析法等方法进一步探究我国数据新闻在数据来源新闻选题可视化呈现等方面的优化改进之路。研究认为我国数据新闻应在数据来源、选题内容、报道范围、可视化呈现、团队构成、新闻生产上改进,在数据新闻制作中遵循开放意识、融合意识、嵌入意识和互动意识。

大数据时代隐私的边界及限度

由于云计算、物联网、传感网、移动互联网的飞速发展,数据以的裂变的方式增长,人类迎来了信息大爆炸、大传播的时代——大数据时代在一定程度上改变了社会生态,加剧了隐私保护的困境。因此,本文以大数据时代为背景寻找隐私的边界及限度,提出大数据时代的隐私应该以“合理的隐私期待”“人格尊严”为边界,论述了大数据时代保护个人隐私的具体措施。

我国媒介批评展开层面的划分及反思

“媒介批评”理论作为舶来品,在中国的发展经历了二十余年,理论基础比较薄弱,各学者对此理论众说纷纭,莫衷一是。因此试图从不同学者提出的概念出发,厘清该理论的一些混淆之处。研究认为媒介批评的展开层面应在系统论的统摄下细分为文化层面、制度层面、现象层面、行为层面、文本层面。本文通过对《新闻记者》媒介批评栏目的梳理,发现我国的媒介批评实践目前仍然存在深度、广度不足的现状,分析其中缘由,希望能够促进媒介批评实践的广泛开展。

中外数据新闻编辑流程比较研究

本文以中外数据新闻对比为主要研究方式,结合媒体数据新闻实践,以数据新闻编辑流程为重点,分析中外数据新闻异同,从而找寻"数据新闻"中国本土化的发展模式,探究符合中国特色媒介环境下的数据驱动新闻发展策略。

中外数据驱动新闻对比研究——以英国卫报“数据博客”与中国网易“数读”为例

本文以中外数据新闻对比为研究视角,以英国卫报"数据博客"和网易"数读"两个栏目作为切入点,进行内容分析及对比研究,以小见大,延展至中外数据驱动新闻的隐私保护等方面,从而分析中外数据新闻的异同,为建构"数据驱动新闻"中国本土化发展策略提供思路。