《网络传播概论》的更新对于很多宝宝来说都是一个挑战。
毕竟全书70%的内容都是全新的。甚至彭兰老师也是加入了很多新的研究视角和理论（可供性理论）和新的研究线索（媒介—传播—人—关系—社会）对于眼下复杂锐变的网络传播现象进行了全新的阐释和逻辑梳理。从头再啃一本书的压力肯定不小。
为了帮助崽崽们更好快速啃下《网传》第五版，接下来堂堂将按照网传第五版这本书的章节顺序，以每章模拟考的方式给大家圈定重点，简单明了的把每个章节中的重点易考的题目给你盘点出来。PS:在这之前学堂已经给崽崽们对《网传》的学习方法进行了讲解，记得结合本系列推文一起食用喔![]()
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<答案参考>
注：论述题和简答题中，部分重点题目，原文篇幅非常长且未分论点，本系列题目答案经大量改写，写作格式上更应试。
一、名词解释
由美国学者凯文 · 凯利 (Kevin Kelly) 和技术专栏作家加里 · 沃尔夫 (Gary Wolf)提出 的“量化自我”(quantified self) 概念，是指利用可穿戴设备和传感器技术等收集人们日常生 活中不同方面的个人数据，用于探索自我、反思自我，从而获取自我认知的运动。量化自我，在某种意义上是一种新的自我传播方式。可穿戴设备、传感器等带来的自我量化、自我认知，正是自我传播需要得到更多重视的理由。相比以往的自我传播，量化自我使得精神层面的自我与物质层面的自我的对话增加，身体的物质状态成为自我认识、自我调节的重要指标。人机交互(human computer interaction,HCI)是研究人、计算机之间相互影响的技术，其研究重点是用户界面，即人与计算机之间传递、交换信息的媒介和对话接口,主要涉及的是人与各种输入、输出设备之间的交互。而今天我们谈论人机传播时，机器已经变成与人一样的交流主体，人与机器的交互，已经从界面的交互，转向信息甚至情绪、情感的交互，这种交互也在对人类行为产生影响。从广义来说，机器作为主体参与的各种能触达人的智能传播活动都可以算作人机传播，机器自动化新闻生产、算法分发等也可以包括在内。而从狭义来看，人机传播是指同为传播主体的人与机器之间的直接互动，这样的人机传播更多类似于人际传播，也可以称为人机交流。1.简述智能传播的核心特征
“智能传播”即人工智能技术介入和参与的传播活动：可以发生于生产环节(如机器新闻生产),也可以发生在分发、使用环节 (如算法推荐);不仅包括以智能技术为中介的人类交往过程(不限于人际范围)及其影响，也包括人类与智能技术交往的人机传播过程 (HMC) 及其影响。这个定义不仅明确了人工智能 在智能传播中的角色，也指出了人机传播这样新的智能传播形态。除了人机交流外，在机器新闻生产、算法推荐中，机器也是一种新的主体，而不仅仅是工具或渠道。机器成为传播主体，可以视为智能传播的最本质的特征。目前内容领域所依赖的智能技术主要体现为算法，算法即规则，它不仅确立了机器所试图实现的目标，也指出了实现目标的路径与方法。算法是对现实世界做出的简化模型，它将抽象的问题变成可以量化、计算的对象。算法既可以应用于内容生产，也可以用于内容分发。ChatGPT 背后也有各种算法支持。除了算法等技术外，数据也是智能传播中的一个核心要素。如方兴东等指出，数据驱动的信息生产和传播方式，是智能传播的本质。无论是哪种类型的智能传播，都以数据为基础， 数据是智能成长的“营养”或技术推进的“燃料”,没有数据就没有智能；数据不准确、不完备，也不会带来足够的智能。智能传播的深化，不仅基于互联网上难以计数的各种内容数据， 也基于人本身全方位的数据化，未来物联网中生成的“物”的数据，也会成为智能传播的“新 能源"。智能化媒体这一概念强调的更多是专业化内容生产者利用智能技术进行内容生产与分发手段的创新，它是发生在媒体内部的变革。包 括 ChatGPT 在 内 的AIGC (人工智能生成内容)技术，使智能化内容生产翻越了专业围墙，进入普通人的领地，这正是其对智能传播的 一个推动。同时， ChatGPT 将人机交流带到 一个新的起点，也会使人对机器有更多的信任，对与机器的交流有更多期待，人机交流日益成为常态。从这两条线索我们都可以看到，智能传播正在逐渐蔓延为一种全民行为，甚至会像以 往的社交媒体应用一样，推动人们日常生活的媒介化，而这种媒介化前面，还需要加上一个修 饰词：智能。机器使得全时化的信息采集得以实现。以往人的采访，只能在一定的时间点或时间段内进行。物力对人力的增强，也体现在信息采集维度的丰富上。传统媒体时代，记者所获得的是现实世界(物理世界)的信息；数字时代，虚拟世界信息 (数字化信息)的采集与应用成为常态。机器对信息采集维度的扩张还体现为，智能物体和传感器等成为人的器官的延伸，可以帮助人获得更广泛、更多层面的信息，这些信息可以丰富人对新闻事件或主题的认识。面对海量信息，要对内容进行审查，仅仅依靠人力是不够的。智能机器已经成为信息核查 的重要辅助力量，它也可能带来信息核查的新思路与新机制。例如：(1)来源分析。通过对信息来源的分析，可以在一定程度上判断信息可靠性或质量。(2)模式识别。通过对特定的关键词、表达模式或声音、图像特征等的识别来判断虚假信息和不良信息。(3)技术鉴定。“深度伪造”(deep fake)技术,对信息真伪的核查提出了新的挑战。要辨别或对抗深度伪造带来的造假，同样也需要智能技术。(4)交叉验证。对与同一对象相关的不同来源的信息进行交叉核实，是信息核查的一种重要方式。(5)演变跟踪。对一条信息从产生到传播到变异的过程进行跟踪分析，是机器审核的特长。虽然机器可以对海量信息进行快速判断与筛选，但最终的把关者仍是人。信息的真伪判断、价值判断、风险判断等，很多时候仍要依赖人来完成，这些判断需要建立在良好的专业能力基础上。3. 批量处理+精深加工+风格化表达：内容创作的人机协同媒体最终要提供给用户的是完整的信息作品，在作品生产方面，机器的介入也将成为常态。以腾讯的 Dreamwriter为代表的机器新闻写作已经进入实践应用层面，并在特定内容的 “批处理”生产方面显现了它的力量。对于某些专业领域(如财经、体育等)的一些程式化的内容，基于机器的生产效率，可以实现全范围、全时化的自动内容生产，同时兼顾大众与小众需求，机器也可以自动实现相关信息的关联，丰富与拓展稿件内容。在视频的自动化生产方面，新华社的“媒体大脑”在会议报道、体育赛事报道等领域，已 经可以完成视频的自动拍摄、剪辑等。它也在探索机器作为人的助手的相关功能。例如，在会议视频报道中，它可以根据发言者、大会议程对视频进行自动拆条，而人可以在机器剪辑的视频基础上进一步编辑。类似这样的系统在国内媒体中也会越来越多。内容作品的创作，需要体现内容生产者和消费者两方的审美需要，风格化、个性化的内容，不仅可以为消费者带来独特的审美体验，也可以成为生产者的竞争优势。智能时代，机器进入信息作品创作领域，其目标并不是完全替代人。相反，机器的高效生产、深度挖掘能力，有助于解放人，使人在某些类型的作品生产中投入更多精力。人和机器独 立或协作生产的作品，将以不同的风格满足用户的不同需求。基于人的视角、人的观察、人的情感由人主导完成的文字或多媒体作品，仍将是主流。面对各种机器生产的程式化内容产品， 人的作品需要更能展现人性与人文的光辉。机器采集的新维度的信息，可以为用户分析提供新思路。基于社交平台、用户平台的大数据采集和分析，已经越来越多地进入实践，而这些层面的用户分析，在很大程度上需要借助机器的力量。可穿戴设备、传感器等也会给用户分析带来全新的手段与思维，使用户分析个性化、场景化、实时化。人们的行为与情绪，可以通过其生理层面的数据被揭示出来。基于传感器等进行的生理层面的数据监测，意味着用户反馈是精确到个体的，这也为个性化内容服务提供了新的参照。当然，这样的方式会带来很多隐私层面的困扰，对使用这些新手段的伦理规范的研究及 政策法规制定，需要未雨绸缪。智能化技术对内容生产的一个显著的影响，是对内容生产全流程的实时、多维监测与分析，这带来了内容生产中的一个全新元素—优化。借助各种数据进行竞争对手分析、传播平台与路径分析、到达落点与流量分析、环境变化与走向分析、用户反馈分析、表现形式分析等，可以随时为内容生产提供优化依据。优化不是事后的反馈与调整，而是伴随内容生产的全过程。在这些实时的优化方案中也可以逐渐沉淀出传播的规律模型，它们可以为研究者提供更多的实证资料。人工智能技术的目标是了解人类智能的本质，以模拟、延伸和扩展人的智能。同样的，智媒变革将机器引入内容产业，也是为了弥补人在某些方面的不足。了解人与机器各自的特长与 偏向，才能更好地实现两者的相互补充。1. 对事物的反映方式：机器的客观呈现与人的主观观察、描述媒体的报道是对事物的反映。以往在新闻生产中，对于新闻现场的采访，主要取决于人的 观察。人的主观观察、探索、分析与描述能力直接影响到新闻报道的质量与深度。而机器对于新闻现场的反映，则是通过各种客观方式特别是数据来呈现的。例如，对于一个大型的活动报道来说，基于位置传感器数据形成的热力图可以反映现场的人群密集度，来自环境相关的传感器的数据可以反映现场的空气质量，来自人的可穿戴设备的数据可以反映人们的兴奋程度等。这些新维度的数据，可以超越记者的个体视角和人的感官局限，提供新的观察线索，丰富人们对于新闻现场的认识，也可以在某些层面反映现场的整体状况。某些时候，客观的数据也可以证实或证伪人的主观判断，为报道提供更准确的依据。而记者对于局部、个体、细节的捕捉与呈现，能带来真正的“活”的新闻现场。记者与当事人之间的面对面交流不仅可以发掘出数据之外的一些事实，也可能会触碰或激发出数据所不能反映的人的深层情感。如果那些本来鲜活的需要人用感官去观察、还原的新闻现场，都变成了干巴巴的数据堆积，那么新闻的色彩与温度也会丧失大半。将机器的客观呈现与人的观察和描述结合起来，可以使报道更为丰富、多元，满足受众的不同需求。在信息处理能力方面，机器无疑具有显著优势：无论是信息采集的维度与广度，还是信息加工的速度与效率，抑或是信息延展的能力。智媒趋势下，内容生产者一方面需要充分利用和进一步发掘机器在信息生产方面的能力补充人本身的不足；另一方面，当人无法在信息处理方面与机器相竞争时，就更需要在观点表达方面体现自己的优势。媒体不仅仅是信息的搬运工，还需要挖掘信息的深层意义，实现信息的增值。机器主要通过知识生产来完成这样的增值，而人则需要在知识生产基础上实现意义的创造。随着深度学习等技术的发展，机器在知识生产方面能力会越来越强，甚至在某些类型的知识生产方面，会比人的能力更强。这也给媒体的资讯内容升级为知识产品提供了基础。但人类的学习不但能建立起一种范围不确定的隐性知识，还能建立起一种范围不确定的隐性秩序/规则，人因此所起的作用是“意义创造”。意义创造的另一种表现，是基于人的视角及人的目标对知识的应用，是将知识转化为生产力、创造力。人的意义创造是基于对人自身及其社会环境的思考，以及对人的需要的回应。因此，人的意义创造，始终是机器无法达到的。4. 内容生产中的决策依据：机器的精准指导与人的经验、直觉判断以往的媒体，从内容的选题和角度策划到采访实施再到呈现、传播，相关的决策主要依赖人的经验。但机器、算法进入内容产业，则带来了基于数据的精准思维，数据越来越多地成为媒体的行动“指南”。精准的数据分析与算法有可能在某些方面突破人的经验性认识的局限，某些时候数据的精 准性还可以纠正人的经验判断的偏差，数据分析也有助于将个别性经验沉淀为一般性规律。但我们也需要警惕，人也可能会因此被数据与算法捆绑，跟在机器后面亦步亦趋。如果内 容生产的每一个环节都只是机器计算出来的一种行为，没有了人的悟性，没有了灵机一动与思 维火花，也没有了人文情怀的指引，那么，内容生产的路便会越走越窄。此外，如果人对数据本身的精准性不能做出判断，而只是被数字迷惑，那么，表面精准的数据，可能带来更大的偏差与误导。5. 创作本质：机器的“计算性”创作与人的内驱性表达虽然从作品角度来看，人工智能创作的作品有些也具有审美性，甚至也有超出人类经验的创意，但从创作原理来看，机器更多的只是用数据分析与算法模仿人的创作模式，形成自己的一些表达程式，它们的创作行为是在人的指令下完成的一系列计算行为。而在人类的发展历史中，艺术活动之所以出现，是源于人的表达需要，艺术创作是以人的经历、情感、思想、审美、创造需求作为基本驱动力的。作品是思想与情感的载体，即使创作者的编码与接收者的解码有所差异，它也能传递或触发人的情感。机器参与的艺术性创作，不会替代人的艺术表达。当然，它们可能会对人产生启发，它们的出现有助于增加艺术表达的丰富性，也可能促使人去寻求新的表达形式。6.传播中的互动：机器的程式化互动与人的共情性交流近年来，智能主播或主持人这样的新“机器”也开始进入我们的视野。它们的出现，意味着“机器”开始以人的形象走向与用户交互的前台。可以预见的是，在未来的内容传播中，智能主播或社交机器人与人的互动会变得越来越普遍。未来的机器也会拥有“情感智能”,也就是识别和表达情感的能力。这会使得它们在与人的互动中，越来越多地体现出人情味。但是即使智能机器可以识别人的情感或向人表达情感，它们的情感也都是被计算出来的， 而缺乏人的经历支撑的情感只是一些数字化符号。它们与人的互动，更多基于机器的程式。虽然这样的人机互动也能在一定程度上帮助人减少孤独、获得安慰，但本质上是机器对人的“侍奉",而不是对等的情感分享，而人与人的交流，多是基于双方的经历、需要和特定情境展开的共情性的交流。答案：原文教材较长，且未分论点，本题目答案经大量改写。
近几年兴起的一些内容平台，以算法为核心创造了内容分发的新模式，这也启动了内容分发的变革。但未来的分发不会停留在今天的“个性化分发”这一简单模式上，其设计思路也会进一步丰富。在内容的智能分发中，也会出现社交机器人(聊天机器人),它们可以通过与用户的互动， 更精准地了解用户需求，并选择相应的内容进行推送。这些社交机器人，同时也可能扮演记者的角色，在与用户的互动中，收集用户对某些新闻事件或话题的意见。未来另一种可能参与信息分发的机器是传感器等智能设备。它们在自动采集到一些重要信息后，可以通过自主的渠道针对特定对象进行信息发布。例如，地震地区的一些传感器监测地震波后，可以向相邻地区的人推送预警信息。即使相关技术日益成熟，未来用户获取的内容也不可能完全来自算法或机器，社交平台上的人际关系网络仍是一种重要的分发渠道，但人际关系网络作为分发渠道也有着自身的局限。当人作为内容传播的一种中介时，人的感性因素在其中必然会扮演重要角色，情绪、态度与立场等， 会作用于人们对内容的选择与传播，这也是后真相问题在为了帮助人们更充分地获得专业化的内容，更完整地了解社会环境，也为了更好地实现社会的整合，超越机器分发和关系分发的专业化传播仍是必要的。专业媒体以专业眼光进行的信息筛选与推送是不可取代的。在机器分发和社交分发不断普及的情况下，专业判断与专业分发会显得弥足珍贵。当然，在机器分发和社交分发的冲击下，专业分发的渠道如何重建和维系，对专业媒体来说也是一个挑战。未来的内容分发，将是机器分发、社交分发、专业分发几者的结合，是人的价值判断与机器价值判断的结合，是个性化满足与公共传播、社会整合的兼顾与平衡。ChatGPT 的出现，使得另一种智能分发模式浮出水面。ChatGPT 带来的是跨平台信息分发。以往平台的算法都是解决本平台的内容分发问题， 而ChatGPT 则是应用各种不同平台、不同来源的信息与语料，因此，是多平台内容的集成加工。ChatGPT 的模式也意味着，智能分发不必都通过集中性的平台，而是可以以更个性化的 “智能管家”的方式实现。用户可以通过适配的终端或渠道，通过嵌入各种APP 里、专属于自己的信息管家获得特定场景下所需要的内容。个性化内容接收的终端也不限于手机，而是可能会向智能家居、智能汽车等空间中的各种智能设备延伸。4.就人们未来如何利用 AIGC 技术，谈谈你的理解。在英国学者罗杰 ·西尔弗斯通 (Roger Silverstone) 看来，人对技术的驯化，既包括个人合理地利用技术满足自身的私人目的，同时也意味着技术对人的机能的拓展，使得个体能够更好地参与到公共空间活动之中。未来人们对于 AIGC 技术使用包含以下几个方面：虽然现在对于 AIGC 在工作中合理应用的边界还存在争议， 一些机构甚至明确禁止类似 ChatGPT 类的应用，但在智能化大趋势下， AIGC 应用恐怕很难被一纸禁令阻挡。微软 Office 365 Copilot 的推出，更会促成AIGC进入很多工作领域。在机器可以带来更高的效率且不降低质量(甚至某些情况下还能提高质量)的前景下，从产出角度看，未来越来越多的领域和行业接受、认可 AIGC 技术及其生产的内容，是可以想象的。但 AIGC 本质上仍是人机协同的应用，人如果能在与机器的协同中找到自己的新角色、新价值，就能实现和机器的和谐共处。AIGC 工具本身包含了知识的收集与整理过程，而以往这样的过程需要人自身来进行。知识的整理过程在人的知识学习过程中的淡化甚至消失，看上去提高了学习的效率，但这也意味着人们更多时候只是被动地接受答案。AIGC 可以帮助人们快速获得知识，但并不能给人们带来足够的思维训练。答案式的信息获取，让人们通过捷径到达某个目的地，但这也使得人们缺 少了“在路上”的过程，因此会错过很多路上的“风景”与“奇遇”。过分依赖AIGC 工具进行学习，只会让人们获得越来越多的未经自己消化的知识，知其然而不知其所以然，人的思维能力也可能面临退化。面对 AIGC 的影响，学校的教育需要设置新的目标。三、利用 AIGC 完成一些仅靠自身能力不能完成的创作特别是在绘画、音乐等需要长时间训练的创作领域。虽然这些创作未必能产生精品，甚至大多都不能称为艺术作品，但它们可以满足人们的自我表达愿望，人们也会期待通过这种表达在社交空间中获得更多存在感和关注度，密切自己与他人的关系。智能机器作为日常生活的技术伴侣，这也会推动人机交流的常态化。可以预见的是，大众对AIGC物化的结果，并非只是产生了各种各样的内容产品，更重要的是丰富了人们的自我表达与社会互动模式，改变了人们的工作与学习模式。正是在人们对 AIGC 多样化的物化过程中， AIGC 与日常生活不断融合，人们的思维方式被智能技术思维浸染，行为模式也会越来越多地打上机器的烙印，这也是智能媒介化生存的更深含义可以看到，在人对 AIGC 进行驯化的过程中， AIGC 也在对人进行驯化，这也是人机协同过程中必然要经历的。这种双向驯化，也将促生人的智媒化生存的新状态与新特征。![]()
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