新闻传播的大数据时代 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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喻国明，李彪，杨雅，李慧娟 著

图书标签:

• 大数据
• 新闻传播
• 传播学
• 媒体
• 数据分析
• 人工智能
• 舆论
• 信息技术
• 数字媒体
• 社会科学

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300200842

版次：1

商品编码：11564194

包装：平装

开本：异16开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：260

内容简介

大数据的真正价值不在于它的大，而在于它的全——空间维度上的多角度、多层次信息的交叉复现；时间维度上的与人或社会有机体的活动相关联的信息的持续呈现。大数据分析的价值和意义就在于，透过多维度多层次的数据，以及历时态的关联数据，找到问题的症结，直抵事实的真相。大数据可以实现一种在兴味盎然的“新闻游戏化”的参与中完成的传播读解和消费的过程。本书的价值仅仅在于梳理了其基本原理与操作逻辑以及迄今为止在新闻传播领域中的典型应用实例，作为有志于此的同道步入这一殿堂的阶引。

作者简介

喻国明:男，1957年9月生， 1989年中国人民大学研究生毕业，法学（新闻学）博士。中国人民大学新闻学院责任教授，博士生导师。
现任职务及主要社会兼职：中国人民大学新闻学院副院长、中国人民大学舆论研究所所长。同时兼任：中国传媒经济学会会长、中国传播学会副会长、中国电视艺术家协会高校委员会副会长、《中国传媒发展指数（蓝皮书）》主编、《中国社会舆情年度报告（蓝皮书）》主编等。
李彪，中国人民大学新闻学院讲师，中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员，主要研究方向为社交网络与社会舆情、传播学研究方法。
杨雅，中国人民大学新闻学院，2013级传媒经济学专业硕博连读博士生。研究兴趣：传媒数字化转型、传媒经营、网络社会动员
李慧娟，中国人民大学新闻学院博士生，主要研究方向为传媒经济学、传播学研究方法。

目录

第一章 大数据时代：新闻传播学的新纪元
第二章 大数据时代的新闻生产
第三章 大数据时代的广告营销
第四章 大数据时代的社会舆情分析与把握
第五章 大数据传播：未来的发展与预测

精彩书摘

大数据的数据跟过去传统的结构性的数据有很多不同。过去结构性的数据比较单一，成本、时间耗费比较多。而且从它的数据量以及解释的一化的层面上来说，都存在着缺陷，但是传统数据的优势在于结构性好、功能性强。

前言/序言

《数据洪流中的叙事跃迁》 引言 我们正身处一个前所未有的信息爆炸时代，数据如同奔腾不息的河流，以前所未有的速度和广度重塑着我们认知世界的方式。在这场波澜壮阔的变革中，新闻传播领域首当其冲，经历了从内容生产到信息分发的深刻转型。传统的纸媒、广播、电视等媒介在数字浪潮的冲击下，其固有的传播模式与逻辑正被颠覆，取而代之的是算法驱动、用户参与、个性化推荐等一系列新的特征。 本书《数据洪流中的叙事跃迁》并非直接论述“新闻传播的大数据时代”这一宏观命题，而是致力于深入剖析在这一时代背景下，新闻传播在具体实践层面所发生的细微而关键的变化。它聚焦于那些隐藏在宏大叙事背后的技术逻辑、传播策略以及由此催生的内容生产与消费的新范式，旨在为读者提供一个更具象、更贴近现实的新闻传播生态观察。本书不罗列宏观的理论框架，也不停留在概念的堆砌，而是力求通过对具体案例的解析、对技术细节的阐释以及对传播效果的探讨，来揭示数据如何渗透并重塑新闻传播的每一个环节，最终引发一场深刻的叙事革命。 第一章：算法的“眼睛”——内容生产的隐形指挥家 在过去的媒介时代，内容的生产者拥有相对独立的创作空间，编辑的判断和记者的采写构成了内容生产的主导。然而，大数据时代，算法成为了内容生产中一股不容忽视的力量。它如同拥有“慧眼”的观察者，通过分析海量的用户行为数据，例如点击率、停留时间、分享转发、评论互动等，来预测哪些内容更受欢迎，哪些话题更具传播潜力。 本书将深入探讨算法在内容生产中的具体应用。例如，新闻机构如何利用算法来发现“新闻点”，即通过对社交媒体、搜索引擎热点、以及用户关注度数据的挖掘，提前捕捉可能引发广泛关注的事件。这并非简单的“追热点”，而是基于数据分析的精准判断。算法能够识别出那些在沉默的大多数中暗流涌动的趋势，从而帮助新闻机构在信息洪流中抢占先机。 其次，算法也深刻影响着内容的呈现方式和优化。标题的吸引力、图片的选择、内容的长度、甚至遣词造句的风格，都可能在算法的“建议”下进行调整，以期最大化内容的传播效果。本书将剖析一些新闻机构在A/B测试中，如何通过比对不同版本内容的表现，来优化新闻标题和内容结构，以适应算法的偏好，从而获得更高的曝光度和用户参与度。 更进一步，算法的介入甚至改变了内容生产的专业分工。除了传统的记者和编辑，数据分析师、算法工程师等角色也逐渐融入内容生产团队。他们负责理解算法的逻辑，并将其转化为指导内容生产的策略。本书将通过案例分析，展现这些跨界合作如何催生出更具“算法基因”的内容，以及这种变化对新闻专业主义的挑战与重塑。 第二章：用户画像的“精雕细琢”——个性化推荐的背后逻辑 个性化推荐是大数据时代新闻传播最显著的特征之一。曾经，新闻的传播是“广播式”的，信息内容趋于同质化，受众只能被动接受。而如今，从门户网站到社交媒体，再到各类新闻APP，个性化推荐算法让每个人看到的“新闻菜单”都是独一无二的。 本书将系统性地解析个性化推荐的底层逻辑。我们将探讨用户画像是如何构建的。这不仅仅是简单的用户注册信息，更是通过追踪用户的每一次浏览、每一次点击、每一次搜索、甚至是每一次设备操作，来绘制出用户在兴趣、偏好、习惯、甚至情感倾向上的立体画像。算法会分析这些画像，将其与海量的内容标签进行匹配，从而为用户推送他“最可能感兴趣”的内容。 本书将以翔实的案例，阐述不同类型的个性化推荐算法，例如协同过滤、基于内容的推荐、以及深度学习在推荐系统中的应用。我们将分析这些算法如何理解用户看似随机的行为背后隐藏的深层意图，以及它们如何不断学习和优化，以提升推荐的精准度和用户的满意度。 此外，个性化推荐带来的影响也远不止于信息获取的便利。它深刻地改变了用户与信息的关系，从被动接收者转变为主动筛选者。用户可以“用脚投票”，通过自己的点击行为来“训练”算法，让它越来越懂自己。然而，这种“懂”也可能带来“信息茧房”的风险，即用户被限制在自己熟悉的兴趣领域内，难以接触到多元化的信息和观点。本书将对这一现象进行深入的探讨，分析其对社会认知和公共讨论可能产生的深远影响。 第三章：社交网络的“裂变式传播”——内容分发的民主化与失序 社交网络以其去中心化、高互动性的特点，成为了信息传播的重要场域。在这里，信息的传播不再 solely 依赖于传统媒体的发布渠道，而是可以借助用户之间的连接，实现“裂变式”的传播。 本书将重点关注社交网络在新闻内容分发中的作用。我们将分析病毒式传播的机制，即一个信息是如何通过用户的分享、点赞、评论等行为，在短时间内迅速扩散开来的。这背后往往涉及情感的共鸣、观点的认同、以及社交压力的驱动。 本书将深入探讨社交媒体平台的特性如何影响新闻的传播。例如，信息流的算法排序、话题标签的聚集效应、以及意见领袖的影响力，都构成了社交网络传播生态的关键要素。我们将通过具体的案例，分析不同社交平台（如微博、微信、Twitter、Facebook等）在新闻传播上的异同，以及它们各自的传播逻辑。 同时，社交网络的传播模式也带来了新的挑战。信息的碎片化、谣言的快速蔓延、以及“回声室效应”的加剧，都是社交网络传播带来的负面影响。本书将探讨如何利用大数据技术来识别和应对谣言，以及如何通过设计更具包容性的社交平台机制，来鼓励更健康的公共讨论。 第四章：数据新闻的“显微镜”——从统计到叙事 大数据不仅改变了新闻的传播方式，也深刻地影响了新闻的生产内容和叙事方式。数据新闻的兴起，正是这种变革的集中体现。 本书将剖析数据新闻的崛起过程。它不再仅仅是统计数字的堆砌，而是通过对海量数据的收集、清洗、分析，并运用可视化技术，将抽象的数字转化为生动、直观、具有故事性的新闻报道。数据新闻赋予了新闻报道一种“显微镜”般的能力，能够揭示隐藏在复杂数据背后的真相，触及那些宏大叙事下被忽略的角落。 我们将通过详细的案例，展示数据新闻的生产流程。从数据源的寻找与验证，到数据分析工具的应用，再到信息图表、交互式地图等可视化手段的运用，本书将力求展现数据新闻从“原始数据”到“有温度的报道”的全过程。 更重要的是，本书将探讨数据新闻对传统新闻叙事的颠覆。它挑战了“记者依靠采访和个人判断”的传统模式，引入了“记者依靠数据分析和技术工具”的新范式。数据新闻要求记者不仅要有敏锐的新闻嗅觉，还要具备一定的量化分析能力和技术素养。本书将深入分析这种能力结构的转变，以及它对新闻专业主义提出的新要求。 第五章：互动与参与的“新大陆”——重塑受众角色 大数据时代，受众的角色发生了根本性的转变。他们不再是 passively 接收信息的“观众”，而是 actively 参与信息生产、传播与反馈的“参与者”。 本书将探讨用户生成内容（UGC）在新闻传播中的重要性。从网友爆料、用户评论，到社交媒体上的集体讨论，UGC为新闻机构提供了丰富的信息来源和多元的视角。本书将分析新闻机构如何利用社交媒体监测工具，来发现、筛选和验证UGC，并将其融入到正式的新闻报道中。 同时，本书也将关注新闻机构如何通过互动设计，来增强用户参与感。例如，在线问卷、投票、话题讨论区、甚至众包式新闻项目，都为用户提供了参与新闻生产和监督的平台。这种互动设计不仅能够提升用户对新闻内容的关注度和忠诚度，也为新闻机构提供了宝贵的反馈，帮助他们更好地理解受众需求，优化内容策略。 然而，用户参与的民主化也伴随着挑战。如何管理海量的用户生成内容，如何应对负面评论和网络暴力，如何确保信息的真实性和客观性，都是用户参与模式下需要解决的关键问题。本书将对此进行深入的探讨，并提出一些可能的应对策略。 结论：在数据洪流中导航新闻的未来 《数据洪流中的叙事跃迁》并非提供一个固定不变的答案，而是引领读者踏上一场对新闻传播在大数据时代所发生变化的探索之旅。它试图揭示那些驱动这场变革的底层逻辑和技术力量，并剖析它们如何潜移默化地重塑着信息的生产、分发、消费乃至叙事本身。 本书的价值在于，它不回避大数据时代新闻传播所面临的挑战与困境，例如信息茧房、谣言泛滥、隐私泄露等，同时也积极探索新的可能性与机遇，如数据新闻的深度挖掘、用户参与的互动创新等。它希望通过对具体现象的深入剖析，为新闻从业者、新闻学研究者以及所有关心信息传播的读者，提供一个更清晰、更深入的视角，来理解我们正身处其中的这个信息时代。 在这场数据的洪流中，新闻的未来并非注定，而是由我们共同的探索与实践来塑造。本书旨在为这场探索提供一面镜子，让我们能够更清晰地看见正在发生的变革，并更明智地导航新闻的未来航程。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初是被书名吸引，期望看到一些关于如何“利用”大数据的实用技巧，但这本书带给我的体验是完全不同的，它更像是一场关于“存在意义”的沉思之旅。作者的文笔中透露出一种深沉的忧患意识，这让我想起了上世纪那些伟大的社会批判家。书中对信息筛选机制的批判，已经触及到了文化权力分配的核心议题。我印象最深的是关于“注意力经济”的论述，它不是简单地批评商业模式的逐利性，而是深入分析了这种模式如何潜移默化地改变了人类的审美标准和价值排序。读完后，我不是感到“掌握了什么秘诀”，而是感到一种重塑，像是被要求用一套全新的光学镜头去看待每天的新闻报道。这种对底层逻辑的穿透力，非常罕见。

评分☆☆☆☆☆

这部作品简直是为我这种身处信息洪流却常常感到迷失的“数字原住民”量身打造的指南。作者以一种近乎诗意的笔触，描绘了我们当前所处的这个瞬息万变的世界。我尤其欣赏它对“连接”这一概念的深度挖掘，不再仅仅停留在技术层面，而是上升到了哲学思辨的高度——我们是如何被算法塑造，又如何在海量数据中努力保持独立思考的火花的？书中对社交媒体时代“回音室效应”的剖析，让我不得不停下来，审视自己日常接收信息的渠道和偏好。它没有提供简单的解药，反倒是像一面镜子，清晰地映照出我们在享受信息便利的同时所付出的认知成本。那种对人类主体性在数据驱动世界中如何被稀释或重塑的焦虑感，作者捕捉得极其精准，读完后，我感觉自己对日常刷到的新闻标题背后的逻辑有了更深层次的敬畏与警惕。这本书更像是一次深刻的自我对话，而非冰冷的理论说教。

评分☆☆☆☆☆

这本厚重的书籍，在阅读体验上给我带来了极大的满足感——那种智力被充分激发后的酣畅淋漓。它的语言风格是那种沉稳而富有力量感的，每一个论点都建立在坚实的观察之上，很少有浮夸的断言。我尤其欣赏作者在探讨技术伦理边界时的那种克制与审慎。在技术乐观主义盛行的时候，它提供了一种必要的“反思的声音”。书中对“透明度悖论”的探讨，让我茅塞顿开：当我们要求信息完全透明时，我们是否也在无意中为更强大的监控系统铺平了道路？这种复杂关系的辩证法，使得全书的论述层次丰富，绝非单薄的批判或赞美。它成功地将一个技术性极强的话题，升华为关乎社会结构和未来走向的严肃讨论，值得每一个关心时代命运的人细细品味。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它那种宏大叙事下的精妙案例所吸引。它成功地做到了将复杂的理论框架，通过一个个鲜活的、甚至有些令人不安的商业案例串联起来。例如，书中对某个跨国企业如何利用实时舆情数据调整市场策略的描述，简直是教科书级别的案例分析。我以前总以为这些只是大公司的小把戏，但作者层层剥茧，揭示了背后运作的复杂机制和伦理困境。那种将宏观趋势与微观操作相结合的叙事能力，非常老练。文字的节奏感极强，读起来丝毫没有传统学术著作的晦涩感，反而像是在听一位经验丰富的行业观察家在娓娓道来。尤其是在讨论数据隐私和个人画像构建的章节，作者的论证逻辑严密得让人不寒而栗，让人不禁反思，我们所认为的“自由选择”，有多少是真正由自己决定的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，我认为在于它提供了一种全新的“认知工具箱”，而非仅仅是知识的堆砌。它的结构设计非常巧妙，不是按照时间顺序或主题分类，而是更注重思维模式的转换。我特别喜欢其中关于“信息熵减”的章节，它用非常直观的比喻解释了为什么我们在信息爆炸的时代反而更容易“无知”。对于非专业背景的读者来说，晦涩的术语被巧妙地融入到日常的场景描述中，使得理解门槛大大降低。我带着几年前读过的几本关于互联网本质的书籍来对比，这本书明显更具前瞻性，它似乎已经超越了对“互联网本身”的探讨，直接进入了“智能时代下人类心智结构”的重塑层面。它不提供答案，而是教你如何提出更尖锐的问题，这才是真正的智慧。

评分☆☆☆☆☆

上过笔者的课，书人合一

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学习传播路上的指导参考

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好极了。

评分☆☆☆☆☆

太理论了，还行吧。。

评分☆☆☆☆☆

好。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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看起来很赞，马上就看

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哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

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评分☆☆☆☆☆

还可以。。。还可以。。。