第一章 互联网的演进及对传媒业的影响思维导图
计算机网络，互联网发展，媒体演变等内容讲解
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思维导图大纲
第一章 互联网的演进及对传媒业的影响思维导图模板大纲
⒈计算机网络：互联网的技术基础
⒉连接的演进：互联网发展的内在逻辑
⒈机器与机器的连接：互联网诞生
阿帕网
1969年诞生于美国，是美国国防部的高级计划研究署的一个实验性网络，采用分布式结构。
⒉内容与内容的连接：互联网走向媒体化
万维网（WWW）
欧洲粒子物理实验室的蒂姆·伯纳斯-李在1989年提出的技术构想，是互联网中的一种应用方式，其主要思想是利用互联网传送超文本信息。
搜索引擎
基于互联网的信息检索技术。
⒊人与人的链接：Web2.0与社会化媒体兴盛
Web2.0
允许用户广泛参与网站内容建设和交互的技术，网络不仅是可读的，也变得可写。整体指由用户主导生成内容的互联网应用模式，具有强烈的交互性、个性化等特征。相关技术主要有RSS、博客、维基、SNS、微博、微信。
自媒体
不从属于专业媒体的个体或组织，通过各种网络手段进行自主的信息传播的新形式。
UGC/UCC
用户生产的内容，例如美国YouTube网站。
公民新闻and公民记者
公民个体或群体搜集、报道、分析和散布新闻或信息的行为。
公民记者是指在新闻事件的报道和传播中发挥记者作用、却并非专业新闻传播者的普通民众。
社会化媒体/社交媒体
基于用户社会关系的内容生产与传播平台。
⒋终端及其连接的升级：移动互联网时代到来
⒈从功能手机到智能手机
⒉平板电脑、电子书、电子纸
⒊可穿戴设备
以人们日常穿带物的外观出现、具有特定功能的智能移动终端。
⒌物-物、物-人 的连接：物联网与互联网融合
⒈物联网技术及其意义
物联网
1999年提出，物联网技术指通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络技术。也就是物物相连的互联网。
实现了人与物、物与物、人与环境、物与环境的互动互联。
给人的隐私带来巨大风险，它可以全方位监测人，一旦出现安全漏洞，个体的信息可能会泄露。
⒉物联网相关技术： IPv6、云计算
IPv6
移动网络的基本协议，将大大提高互联网的地质容量。
云计算
将庞大的计算处理任务，自动拆分成多个较小的子任务，然后把这些任务分配给有多部网络服务器所组成的系统进行处理，并将处理结果返回给用户。可以在极短时间内完成极为复杂的信息处理。
⒊物联网视野下的智能家居
⒋智能汽车与车联网
⒊自进化：网络媒体的演变
⒈从复制到创新：网络新闻业务形态的变化
⒈定时-及时-实时-全时：网络新闻时间观的发展
早期的网络新闻定期发布，通常一天一次。打破固定周期后，进行及时发布。后来，重大突发事件催生出实时直播。如今，全时化新闻发布已成为常态，视频直播、全媒体直播广为应用。
⒉粘贴-整合-解读：网络新闻编辑方式的发展
早期的网络新闻采取的编辑方式是将印刷版的内容拷贝到网络上，但这种复制粘贴的方式易带来新闻的趋同趋向，使受众在海量信息中迷失。因此整合思维开始得到强调，网络专题便是整合思维的产物。如今，对新闻的解读能力逐渐成为衡量网络媒体水准的一个指标。
⒊单媒体-多媒体-融媒体：网络新闻手段的丰富
早期的网络新闻多采用文字形式，随着网络带宽的改善，多媒体手段得以运用，但也只限于图片、文字、视频的组合。如今，融合报道的整合形式多种多样，包括网页整合、flash整合、电子杂志整合、信息图表整合等。
⒋单向-互动-共动：网络新闻受众观的变化
受众观的第一次飞跃体现为单向到互动，但互动也只是提供了互动渠道，传受双方的地位仍然是不平等的。如今，网民与网络新闻媒体已经形成一种你中有我我中有你的共同协作关系，受众的地位得到提高，对社会生活的干预能力得到增强。
⒉从单一到多维：网络新闻分发平台的延展
⒈整合类平台：多源聚合+人工分发
例如，新浪、网易、搜狐、腾讯等商业门户网站，将来自多个媒体的内容聚合在一起，网站边际进行人工筛选后，将内容二次分发给用户。
⒉搜索引擎：多源搜索+算法调度
例如，百度、谷歌等对广泛的信息来源进行搜索，依据算法和搜索结果排序，再呈现给用户。
⒊社会化媒体：人际网络+大众传播
例如，微博微信等社会化媒体，以人际网络为信息传播的基础设施，传播公共信息。其内容的在分发能力很大程度上取决于所激活的人际网络的规模。
⒋个性化推荐平台：个性分析+算法匹配
例如，今日头条客户端等个性化推荐平台，通过算法匹配，为用户推荐个性化内容，减少了人们在信息消费中付出的成本，但也有可能产生信息茧房效应，是社会整合变得越来越难。
⒌视频和VR/AR平台：临场体验+社交传播
网络视频直播和VR、AR平台重新定义了新闻现场。例如2019年央视推出“VR看两会”栏目，使人们足不出户也能够现场参与两会，增强了临场体验感。
⒍服务类平台：生活场景+新闻推送
淘宝、高德地图、墨迹天气等服务类平台，拥有较大的用户规模，较强的用户粘性，以及丰富的用户数据，日益成为新闻分发平台的重要组成部分。
⒊从大众门户到个人门户：网络新闻传播模式的变革
⒈Web1.0时代的大众门户模式
Web1.0时代，以Web网站为主要平台、以网站的内容为核心的传播模式，可以称为“大众门户”模式。“大众门户”模式是传统大众传播的点对面模式的延续，它有以下几个特点：
①网站通过内容来聚集用户
②网站是传播的控制者
③网站提供的是无差异化服务
④网站内容的传播效果测量手段有限
⑤整个互联网传播，呈现出越来越浓重的中心化倾向
⒉Web2.0时代的个人门户模式
“个人门户”模式的传播网络是由无数网络节点（即用户）及他们之间的多元连接共同构成的人的关系网络。“个人门户”模式主要有以下特点：
①每一个节点成为一个传播中心
②关系成为传播渠道
③社交和分享成为传播动力
④个性化信息服务得以实现
⑤传播路径易于观测
⑥传播是多层级的
⑦整个传播格局呈现出 去中心化-再中心化 的局面
⒋大变局：网络媒体冲击下传统媒体的变革
⒈从独立向融合发展的业务形态与生产机制
媒体融合
美国麻省理工学院的普尔教授在1983年出版的著作《自由的技术》中提出，各种媒介呈现出多功能一体化的发展趋势。包括技术融合、业务融合、平台与市场融合、机构融合以及产业融合等不同层面。
融合性新闻/融媒体新闻
两种含义。 一个报道内的多媒体手段融合/各种媒体平台的报道构成一个有机整体，不同形式的报道在多个平台上用不同方式分发，满足不同用户群体的需求，形成一个合理的报道体系。
传统媒体的文化，是一种高高在上的庙堂式文化，它是集权的、唯我独尊的，对受众是俯视的、教化的，强调的是统合。 而新媒体的文化，本质上是一种竞争性的江湖式文化，表现出较强的开放、分权、共享、容错、戏谑、多元等特点。
中央厨房
通过一个集中的平台来整合多种媒体资源，在统一调度下进行信息的采集生产与分发。
⒉从凝固到游移的价值坐标
⒈新闻价值要素权重的重新赋值
时新性、重要性、接近性、显著性、趣味性
⒉质量判定坐标的迁移
具体操作层面(错别字、语法毛病、播音流畅度、准确度)——反映社会现实的准确度、干预社会现实的能力。客观公正准确是媒体奉行的一贯原则，始终是最重要的价值标准。
⒊从内容到产品、从受众到用户 的思维转变
⒊从封闭走向开放的体制变革
⒈媒体内部的开放与重组
跨部门的融合新业务逐渐增加，媒体内部的封建体制被打破，有些部门甚至可能融合。例如人民日报的中央厨房模式。
⒉媒体间的开放与合作
传统媒体逐渐将业务拓展到其他媒体领域。人民日报入驻抖音。
⒊传媒业的开放与跨界合作
传媒业与电信业、互联网行业、IT业(信息技术业)等其他产业之间的合作。央视与百度合作推出《据说春运》。
⒌重定向：互联网的未来走向及对传媒业的影响
⒈移动互联网重新定义大众传播
⒈从黄金时段到碎片时间：移动互联网改变的时间观
⒉从广播到LBS：移动互联网改变的空间观
⒈信息消费空间：从大空间向微空间的演变
⒉新闻生产空间：从媒体空间向现场空间的迁移
LBS
基于位置的服务。通过电信移动运营商的无线电通性或外部定位方式，获取移动终端用户的位置信息，在G I S平台的支持下，为用户提供相应服务的一种增值业务。
⒊场景：移动时空描述的新维度
场景、场景五力
罗伯特·斯考伯和谢尔·伊斯雷尔所著的《即将到来的场景时代》一书中指出了与场景时代相关的五种要素：大数据、移动设备、社交媒体、传感器、定位系统。合称场景五力。五种原力正在改变人们作为消费者、患者、观众或者在线旅行者的体验。也同样改变着大大小小的企业。
场景主要指基于时间、空间和行为及心理的环境氛围，可以分为共性化场景与个性化场景两个方向。
⒉大数据驱动媒体生产方式变革
⒈大数据技术的含义及特点
大数据、4v
其余相当大的量级的数据，进行数据收集、分析、挖掘与应用的技术。特点：多样化的数据来源（variety）、巨大的数据量（volume）、快速的处理（velocity）、巨大的价值（value）。
⒉大数据时代的数据新闻及新闻业务方向的变革
⒈预测性新闻的增加
⒉深度报道模式的改变
记者的主观观察——利用数据更直接准确地反映全局性的或深层次的状况
⒊个性化新闻与信息服务水平的提升
运用大数据提高新闻报道的个性化程度，数据的收集处理分析能力决定了个性化信息服务的水平。
⒊大数据提升用户分析水平
⒈对于整体用户的全样本、跨平台分析
⒉对于全体用户的细分化分析
⒊对于个体用户的精准性分析
⒋大数据对媒体的其他影响
⒈大数据影响媒体盈利模式
⒉跨界合作需求进一步凸显
⒊智能化媒体时代将到来
⒈智能化媒体的技术基础
基础的技术铺垫：社会化媒体应用、移动互联网、大数据、云计算
直接动力：人工智能、物联网、VR技术、AR技术
⒈语音交互技术
⒉手势或体感交互技术
⒊面部识别交互技术
⒋视线交互技术
⒉智能化媒体的特征
⒈万物皆媒
⒉人机合一
⒊自我净化
从信息生产的角度看，智能化媒体将带来以下可能
⒈用户分析与匹配的场景化、智能化、精准化。
⒉新闻生产的机器化、智能化、分布式。
⒊新闻传播的泛在化、智能化、新闻体验的临场化。
⒋互动反馈的传感化与智能化。
⒊智能化媒体时代新闻生产的新模式
⒈个性化新闻
⒈个性化推送
通过算法来推断用户个性，为他们推送与他们的需求相吻合的新闻。算法可能会带来用户的信息茧房现象。
⒉对话式呈现
通过机器人与用户的对话来了解用户的阅读偏好，进而推荐相关内容。用户不一定愿意承受这种对话的成本。
⒊定制化信息生产
基于大数据分析的、基于场景的、个人化信息生产。取决于更深层的用户洞察能力。
⒉机器新闻写作
机器写作指运用算法对输入或搜集的数据自动进行加工处理，从而自动生成完整新闻报道的一整套计算机程序。
腾讯的Dreamwriter、新华社的快笔小新、今日头条的Xiaomingbot
经由计算机自动生成的新闻主要集中在高数据密度、高信息透明度、低语境的财经、体育、气象地质、健康、科学等领域。
机器写作加快新闻生产的速度，拓宽新闻报道的范围，提高新闻稿件的质量，促进新闻从业者的压力释放。
缺乏个性、质感、温度、创造力。
2017年8月8日21时19分46秒，四川阿坝州九寨沟县发生7级地震，在地震发生后仅25秒，中国地震台网中心的“地震信息播报机器人”就自动编发了一条540字的地震信息，并通过微信、微博等社交媒体发布。
⒊传感器新闻
基于传感器设备进行信息采集、以数据处理为支撑的新闻生产方式。
作为信息采集工具的传感器
是人的感官延伸，帮助人突破自身的局限，从更多空间、更多维度 获取解读信息。通过传感器获得大规模环境信息、地理信息、人流信息、物流信息、自然界信息等，可以为媒体的报道，提供更为丰富，可靠的数据，甚至为选题提供线索。
作为用户反馈采集工具的传感器
传感器可以采集用户的心跳、脑电波状态、眼动轨迹等身体数据，准确测量用户对于某些信息的反应状态。
央视联合百度推出的“据说春运”，基于GPS等获取的地理位置数据描绘出春运期间中国人口的大规模运动。
⒋临场化新闻
⒈网络视频新闻直播
⒉VR/AR新闻
VR
虚拟现实技术。通过数字技术生成逼真的视听触觉等一体化的虚拟环境，用户借助设备 与虚拟世界中的对象进行实时交互，从而获得亲临真实环境的感受和体验。
AR
增强现实技术。将真实世界与虚拟世界集成在一起的技术。VR是脱离用户当时所处现实环境营造虚拟体验。AR是在用户所处的现实环境中增加虚拟的体验。
⒊VR/AR直播
限制：设备未普及、用户的身体限制、互动的创新、新闻真实性与伦理
⒌分布式新闻
社交媒体的应用，使得新闻生产逐步趋向分布式，即多种主体在自组织模式下共同参与某一个话题的报道。分布式新闻是指多种主体共同参与报道。
BuzzFeed是一个美国的新闻聚合网站，致力于从数百个新闻博客那里获取订阅源，通过搜索、发送信息链接，为用户浏览当天网上的最热门事件提供方便。
因为参与主体的广泛和良莠不齐，分布式新闻在实际应用中很可能产生假新闻、媒介暴力等各种媒介伦理失范现象。但总的来说，分布式新闻促进了新闻生产的去中心化，多元主体的参与也能帮助新闻的全方位、多角度展现。
⒋智能化媒体时代人的价值
⒋互联网推动虚拟世界与现实世界融合
⒈虚拟化生存及互动逐步走向现实化
⒉虚拟空间与现实空间的同一化
⒊现实世界的虚拟化还原
课后习题
1、连接技术的发展如何推动互联网的发展？
2、在网络的影响下，传统媒体发生了哪些变革？
3、移动传播的特点？
4、社会化媒体及公民新闻对新闻传播产生哪些影响？
５、VR/AR技术对新闻报道的影响？
6、智能化机器与算法对新闻生产的影响？
7、在算法流行的时代，人应该如何坚守自己的价值？
8、物联网技术对传媒业的影响？
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