判断题 各类影视作品的创作必须经过前期的采访，然后才能开始拍摄和后期制作。

判断题 号外——报社因需要及时报道某项重要消息而临时增出的小张报纸，因在定期出版的报纸编号之外，故名。报纸号外应具备的三要素：⑴内容必须是重要新闻和特殊事件；⑵时间上应在两期之间临时出版；⑶无编号报纸号外的两大特征：⑴大都免费赠送；⑵有的以“重大消息”、“喜讯”、“特大新闻”、“特别报道”、“特刊”等字样，虽未标明号外，但应视为号外。

判断题 新闻标题是用以揭示、评价新闻内容的一段最简短的文字，用大于正文的字号刊于正文之前。它通常被用来指代整篇新闻。

判断题 景深：当聚焦在某景物时，此处最清晰，该景物前后的清晰范围称景深范围，简称景深。

判断题 新闻媒体：新闻媒体包括纸质媒体（报刊）和电子媒体（广播、电视）两种。随着互联网的兴起，作为“新电子媒体”的网络逐渐成为一种新的媒体类型。

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 除危害国家安全、保密等特殊原因外，新闻报道应标明采访对象的身份,避免使用权威人士、有关人士、消息人士等匿名新闻消息来源。

判断题 引进系统科学方法研究新闻采访学的意义在哪里?引进系统科学方法研究新闻采访学的意义主要表现在以下几个方面:（1）现代新闻采访学的研究，必须以开放的多向思维代替封闭的单向思维，以综合的动态，考察代替孤立的静态分析。而系统科学的基本观点，诸如有机整体的观点、综合的观点、最优化的观点、动态的观点等，使人们获得了一个重新审视新闻采访活动现象的角度。在这个意义上说，系统科学方法为我们提供了一个崭新的、更有效的思维手段和方法。（2）一门学科的成熟，往往是以建立一系列新的基本概念，以及这些概念的演绎系统为主要标志的。以往的新闻采访学研究，由于受传统的思维模式的束缚，囿于一些过时的、不合时宜的旧观念，而对新的观念、新的思想、新的方法实行自我封闭，这样势必无法真正不如科学研究的境地。系统科学方法论关于事物时多要素、多层次组合而成的，具有特定功能的系统的观念，可以帮助我们在研究新闻采访活动的现象时，采取多维规野，而不胶着于一点作观察分析。这样，就有利于对旧有的新闻采访观念的更新和升华。（3）新闻采访学的研究正处于现代科学的不同学科由分化逐步走向重新组合的历史时期，学科间的相互渗透与整体化的趋势日益加剧。传统的新闻采访理论的纵向链条体系已经很难适应现代科学发展和新闻采访学自身发展的需要。运用系统科学方法，有助于拓宽新闻采访研究者的思维空间，实行引进和创新，从而促进新闻采访理论的横向网络的发展，建立起新型的学科理论体系。根据系统科学的观点和方法，能够把一门学科的认识客体分解成各学科研究的多种对象，不同学科的认识客体又可以相互结合、重叠。通过研究事物的普遍联系，把一些学科横向地贯通起来，彼此交错，互相联系，形成一个多层次、多结构的网络。新闻采访活动所需要的多种智能、技能，涉及到思维科学、心埋学、社会学、心理学、交际学、行为学等几门学科，在它们的交叉中，可以生长、分化出一些新的边缘学科。而新闻采访学理论更需要将上述一些与培养、锻炼采访能力相关的学科的理论知识和研究方法综合起来，进行系统的、周密的研究。这样，新闻采访学的研究便由平面、单线转向立体交叉、纵横渗透，整个学科势必出现令人吃惊的变化。