判断题 选取一则或一组近期的方向性新闻，为其配写一篇评论。示例如下:爱和善永远是社会主流秦宁坚守善的信念、相信善的力量，他们的信念，正是我们社会的希望。故事再次发生在湖北。在2009年10月24日长江大学10多名大学生“人链救人”后，2009年12月6日，咸宁淦河边，4名大学生组成“人链”，从刺骨的冰水中救起落水母子。他们是咸宁职业技术学院和咸宁学院的学生土洪、刘康、土力和吴超。日前，媒体披露了一个多月前那次惊心动魄的救人经历。不同的河流，同样的壮举;不同的大学生，同样的见义勇为。英雄故里再现“人链救人”壮举，最让人感怀之处在于，它不是英雄事迹的简单复制，而是诊释了一个深刻的道理，那就是爱可以传递，善可以传递，希望可以传递。我们这个时代依然不缺英雄。我们的社会道德，并不像一些悲观人士想象的那样不堪。南京“彭宇案”之后，社会上掀起了该不该见义勇为的讨论。曾几何时，许多人小敢、小愿再见义勇为。如今，英雄故里再现“人链救人”壮举，无疑像冬季的火炬，照亮着社会的向善之路。我们可以理解有人在“彭宇案”后不敢搀扶跌倒老人的顾虑。但湖北大学生的选择，让我们看到，社会道德的重塑离不开每一个人的努力。每个人的义举都是一根蜡烛，多一根蜡烛闪亮，就会少一点道德阴霾。去年12月31日，上海“钓鱼执法”事件中断指表清白的孙中界通过人民网向全国司机发出倡议:希望每个司机以后继续做好事，继续帮助别人。这一消息同样让人感到温暖。无论是孙中界的选择，还是大学生的义举，他们都在用身体力行，重建着我们社会里人与人之间的信任。哲人阿萨古奥利说:“如果没有宽恕之心，生命就会被无休止的仇恨和报复所支配。人将处于无道德之中。”的确，如果道德受到了伤害，人们不再信任彼此，社会必将陷入人人自危，时刻处于恐慌之中。而孙中界为何会选择继续做好事?湖北大学生为何再现“人链救人”?就是因为他们依然坚守善的信念，相信善的力量。他们的信念，正是我们社会的希望。咸宁的一位百姓说:“从‘10＂24’英雄集体‘人链救人’，再到吴超等同学的奋不顾身，使我和我的同事觉得社会充满了爱，充满了阳光，充满了希望。”是的，从“10＂24”英雄集体到这4位大学生，他们以自己的行动给人温暖，给人希望。见贤思齐，见不贤而自省。面对“人链救人”壮举的再现，希望更多的人在批评黑暗的同时，更加相信光明，用实际行动传达善、传送爱、传递希望。与此同时，职能部门也应做好必需的制度善后以及防范措施，当见义勇为不用再承受道德风险乃至法律风险时，见义勇为就一定会蔚然成风。（文章来源:人民网2010-01-21）

判断题 固定画面的画框是静止不动的，但它的被摄主体可以动。

判断题 公共领域公共领域是指的是介乎于国家与社会（即国家所不能触及的私人或民间活动范围）之间、公民参与公共事务的地方，它凸显了公民在政治过程中的互动。

判断题 组稿的主要方式①向本社（台）记者，通讯员组稿；②向社（台）外有关人员组稿；③在媒体上向受众公开约稿。

判断题 “步移式观察”：记者每到一地，都用好奇的目光捕捉着各种镜头，而这些镜头的变幻随着记者随机式采访的脚步，或山或水，或草或木，或大或小，或先或后地移动式出现，读者跟着记者一路走，一路看，一路遐想，一路品味，游兴十足。

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 新闻传媒的公共性是指新闻媒介面向社会公众进行信息传播，是社会的舆论公器，具有塑造公众舆论的作用。作为传播社会信息的公共机构，新闻媒介必须尽力反映公众的态度与立场，必须维护公众利益。

判断题 党的十八大在提出全面建成小康社会目标的同时，还明确提出了全面深化改革开放的目标。12