在信息爆炸、数据泛滥的当下,记者该如何揭示真相?在人工智能与算法主导信息分发的今天,新闻是否还能保持独立性与可信度?早在半个世纪前,美国新闻学者菲利普·迈耶(Philip Meyer)就试图回答这些问题。他提出“精确新闻学”(Precision Journalism)理念,主张将社会科学方法嵌入新闻实践,赋予记者以数据、逻辑和证据为基础的报道能力。今天重读迈耶的代表作《精确新闻学:记者的社会科学方法入门》,不仅是一种致敬,更是一种启发。
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在信息爆炸、数据泛滥的当下,记者该如何揭示真相?在人工智能与算法主导信息分发的今天,新闻是否还能保持独立性与可信度?早在半个世纪前,美国新闻学者菲利普·迈耶(Philip Meyer)就试图回答这些问题。他提出“精确新闻学”(Precision Journalism)理念,主张将社会科学方法嵌入新闻实践,赋予记者以数据、逻辑和证据为基础的报道能力。今天重读迈耶的代表作《精确新闻学:记者的社会科学方法入门》,不仅是一种致敬,更是一种启发。
推荐算法系统是指一个通过持续收集用户数据,并利用机器学习模型预测用户偏好,以实现内容个性化分发与用户行为引导的闭环技术系统。它具有“自我强化性”和“用户锁定性”,在提供便利的同时,也可能削弱用户的主动选择权,重塑其认知结构与情感路径。
在当前的教育体系中,所谓“假问题”并不罕见。它们以各种面貌伪装成“题目”——形式上逻辑完备,却脱离真实世界;有解却无用,有结论却无意义。它们安静地存在于习题册中、论文题目中、答辩PPT中,甚至存在于被称为“课题”的宏大叙事之中。它们看似在培养研究能力,实则逃避了复杂世界的真正困境。