21考研倒计时：88天
人非要经历一番不同平时的劫难才能脱胎换骨，成为真正能解决问题的人。
随着复习进度的深入以及考生们的考试需求，我们推出了这个【热词精讲】栏目，为大家解读一些学术前沿的新词热词，和核心考点斩词计划不同的是，这些知识点都属于拓展内容，基本来自国内外学术界的研究动态和论文著作中。
本我们期选取5个概念进行解读，并在文末写出思考题，这对准研究生们来说是积累专业术语的好机会，大家可以拿出小本本开始了。
01
长尾理论
（四川大学/苏州大学/厦门大学2019真题）
长尾理论( The Long Tail Effect) 由美国《连线》杂志主编克里斯·安德森在2004年10月提出，用来描述诸如亚马逊Netflix之类网站的商业和经济模式。他认为，“如果把足够多的非热门产品组合到一起，实际上就可以形成一个堪与热门市场相匹敌的大市场。”
长尾理论中的“头”(head)和“尾”(tail)是两个统计学名词。正态曲线中间的突起部分叫“头”；右边相对平缓的部分叫“尾”。人们通常只能关注重要的人或重要的事，如果用正态分布曲线来描绘这些人或事，即关注曲线的“头部”，而忽略曲线的“尾部”，因为这需要更多的精力和成本才能关注到。
但在网络时代，由于关注的成本大大降低，人们有可能以很低的成本关注正态分布曲线的“尾部”，关注“尾部”产生的总体效益甚至会超过“头部”。这里的长尾有两个特点：一是细，这是因为长尾是份额很少的市场，在以前不被重视的市场；二是长，即市场虽小，但数量众多。所有非流行的市场累加起来，在网络上可以形成比流行市场还大的市场。
在互联网信息传播中同样存在着长尾理论——互联网传播中的长尾理论效应，即大众传播和小众群体传播并存，小众群体传播地位日益上升；小众群体的传播效应可与大众传播相抗衡，甚至超过大众传播。学者将互联网信息传播中的长尾特征总结如下：
1、位于头部的是大众传播
大众传播要吸引足够多的受众，就得最大限度地利用宝贵的信息传播渠道和有限的传播资源。传统的解决办法就是聚集于“大热门”，热门节目和符合公共利益、公共兴趣的信息能聚合和集中受众群，高效地利用匮乏的传播资源。大众传播聚焦的是共同兴趣，因此，大众传播产生的传播效应是如此之大，位于长尾理论曲线的“头部”。
2、位于尾部的是小众传播
互联网可以高效地把不同类型的大量信息内容发送给每一个人，根据选择性机制，受众自主选择满足自己的独特兴趣的信息。大众传播时代，大多数受众都在接受着同样的信息，这些相对匮乏的信息是“共同兴趣” 的领地。互联网时代，信息传播进入一个百花齐放的小众群体传播时代。
3、 大众传播和小众群体传播同时并存
受众从共同兴趣转向特殊兴趣的趋势并不意味着传统力量结构的终结，并不意味着信息传播正在全面转向纯业余性的电脑文化。
事实上，这只是等式的重新平衡，只是“或时代”向“和时代” 的演变：过去我们只能选择畅销的或非畅销的信息产品，现在我们可以同时选择畅销和非畅销的信息产品。今天我们的文化越来越像是头部和尾部的混合。大众文化并没有陨落，只是不再那么大众化。另一边，小领域文化也不再那么默默无闻了。
4、小众传播逐渐与大众传播相抗衡
在今天，受众对大热门的需求似乎不及对非大众化小领域内容的需求。随着受众逐渐纷纷离开传统大众媒体，市场需求正在分崩离析，散向不计其数的小信息传播者。
互联网中千千万万的网民是新时代的时尚领军人物，网民们纷纷加入了围绕某个共同兴趣组成的小众群。小众群体中的人也许根本不会把自己看成推荐者或向导，他们只是在做自己想做的事。
对传播者来说，这个时代是个巨变的时代，人们对广而告之的大众传播机构不再那么信任，对个人的信心却呈上升之势。同类人相信同类人。自上而下的宣传正在失去效力，自下而上的传言正在赢得力量。
5、长而平滑的长尾曲线
互联网还提供了信息“过滤机制”。比如新浪微博上的“热点话题”会告诉用户大多数网民都在关注着什么，“转发”和“评论”数量可以告诉用户哪些微博受到了大量的关注。
这种“过滤机制”的主要作用在于一种转变，帮助人们沿着一条既舒适又符合个人品位的道路从已知世界（大众传播提供的内容，共同兴趣）走向未知世界（小众群体传播内容，特殊兴趣）。
“过滤机制”推动需求向尾部移动，“过滤机制”帮助小众群体发现新的优质信息产品，这些新事物比传统大规模传播渠道中的那些千篇一律的东西更有吸引力。“过滤机制” 还能提高受众的满意程度，因为相比头部的大众化信息产品来说，它们能为受众找到更适合他们的信息。
02
破窗效应
“破窗效应”是美国斯坦福大学心理学家詹巴斗所提出的一个重要理论。它是这样描述的：如果有人打烂了一个建筑物的窗户玻璃，而这扇窗户又得不到及时维修，别人就可能受到某些暗示性的纵容去打烂更多的窗户玻璃。久而久之，这些破窗户就给人造成一种无序的感觉。最后，在这种具有强烈暗示性的氛围中，攻击性的行为就会逐渐滋生，甚至成为一种值得炫耀的行动。
在开放的网络世界中，普通百姓拥有了自己的话语权，网络的低门槛、大容量，扩展了监督的议题范围，普通公众可以随意表达自己的意见和建议。
当前正处于社会矛盾凸显期，群众对一些政府正在着力解决的社会问题往往存有焦虑和不满情绪，对政府部门持有非常敏感的“习惯性质疑”的偏执，政府部门如措辞不当，就会激发对立情绪，造成事态扩大。
尤其少数人故意把一般个体事件或普通案件引向对国家和社会的反思与批判，群众就成为被利用的对象。政府有关部门在应对突发事件中要谨慎使用“别有用心、刁民、一小撮、恶势力、不明企图人员、部分不明真相的群众、造谣、恶意炒作”等敏感词汇，防止和群众站在对立面，激发逆反心理。
03
避雷针效应
为预防在雷雨天遭受雷击，高大建筑物顶端一般都装有避雷针。避雷针实际是引雷针，通过金属棒和金属线将强大的云层电流引入大地，从而保护建筑物。善疏则通，能导必安，避雷针效应实际就是疏导战略。
这一理论同样适用于舆论引导方面。在遇到公共突发事件时，政府部门一要主动应对，积极疏导。化解舆论危机就要时刻关注舆情变化，善于依据跟帖强度等指标及时发现舆论焦点、热点，搞清事实根源，敢于主动接触矛盾，对症下药，及时正确引导，理顺网民情绪，搭起党和政府与群众之间的沟通桥、信任桥，给网络舆论装上“避雷针”，避免爆发社会危机和突发事件。
二要抢占先机，强势引导。面对突发事件，要迅速核实情况，搞清事件性质、波及范围、舆论强度、可能造成的影响等；主动应对质疑和猜测，第一时间发布公告，先讲事实慎说原因，先上网后见报，先简报再细说，边处置边发布，竭力抢占舆论制高点，牢牢掌握话语权、主动权，挤占负面舆论传播空间，不给小道消息“满天飞”提供可乘之机，达到“减轻恐惧心理，缩小谣言生衍的空间，确立权威信源形象”的效果。
04
马太效应
马太效应（The Matthew effect）指强者愈强、弱者愈弱的现象，广泛应用于社会心理学、教育、金融以及科学领域。马太效应，是社会学家和经济学家们常用的术语，反映的社会现象是两极分化，富的更富，穷的更穷。
马太效应，名字来自圣经《新约·马太福音》一则寓言：“凡有的，还要加倍给他叫他多余；没有的，连他所有的也要夺过来”。表面看起来“马太效应”与“平衡之道”相悖，与“二八定则”类似，但是实则它只不过是“平衡之道”的一极。
在互联网的信息环境中，马太效应也成为话语权两极分化的表现之一。比如，微博空间中的话语流通类似于国际传播领域中的信息流动，都呈现不平衡的状态。在国际传播中，信息总是从富国流向穷国，在微博空间中，话语总是从“富微博”流向“穷微博”，即从精英流向草根。
其实，微博与传统媒体的话语权分配在深层是同构的，在传统媒体中，“把关人”机制赋予少数社会精英垄断的话语权，草根的声音往往“被把关”或“被代表”，他们的话语权遭到相对剥夺。在微博中，“把关人”虽然已经弱化，但草根阶层得到的仅仅是一种免于“被把关”的滋有，由于缺乏符号资本，其传播力仍然有限。
之所以会出现话语流向不平衡主要是源于“马太效应”的存在。首先，网民在微博中选择关注对象时，大V标识的KOL更引人注目；其次，这种不均衡选择结果反过来又成为二度选择的依据，名人微博由于粉丝多容易被再度关注，草根微博由于粉丝少容易被忽略、过滤，如此循环往复，话语权分配中呈现出一种贫富分化现象。
05
脏数据
（南开大学2020年真题）
写在前面：我们常说“大数据”时代，但对于文科背景的新传学子，都很少去学习理解其背后的技术逻辑和统计公式，一些常用常见的基础概念，不管考不考，我们都该知道。现在已经是讲究“学科交叉”、“融合培养”的研究生培养阶段了，不要再抱着侥幸心理觉得某些知识不是我们的知识涉猎范围内了。
数据质量分析是数据挖掘中数据准备过程的重要一环，是数据预处理的前提，也是数据挖掘分析结论有效性和准确性的基础。没有可信的数据，数据挖掘构建的模型将是空中楼阁。
数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据。脏数据一般是指不符合要求以及不能直接进行相应分析的数据。在常见的数据挖掘工作中，脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如#、￥、*）的数据。
1、缺失值
缺失值产生的原因主要有以下3点：
有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大。
有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为该信息不重要、忘记填写或对数据理解错误等一些人为因素而遗漏，也可能是由于数据采集设备故障、存储介质故障、传输媒体故障等非人为原因而丢失。
属性值不存在。在某些情况下，缺失值并不意味着数据有错误。对一些对象来说某些属性值是不存在的，如一个未婚者的配偶姓名、一个儿童的固定收入等。
2、异常值分析
异常值分析是检验数据是否有录入错误，是否含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地将异常值放入数据的计算分析过程中，会对结果造成不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。
3、数据不一致性
数据不一致性是指数据的矛盾性、不相容性。直接对不一致的数据进行挖掘，可能会产生与实际相违背的挖掘结果。在数据挖掘过程中，不一致数据的产生主要发生在数据集成的过程中，可能是由于被挖掘数据来自于不同的数据源、对于重复存放的数据未能进行一致性更新造成的。
本期的热词精讲就到这里了，如果同学们在平时的阅读和学习中还有不理解不明白的概念或词汇，可以在下方评论留言给我们，有机会我们会出专题为大家讲解的哦~
【参考文献】
[1]陈力丹,霍仟.互联网传播中的长尾理论与小众传播[J].西南民族大学学报(人文社会科学版),2013,34(04):148-152+246.
[2]赵丹.网络舆论危机与“六种效应”化解[J].中州学刊,2010(05):243-246.
[3]张治中.微博时代的草根话语权保障[J].新闻知识,2011(06):6-8.
[34]张良均，谭立云，刘名军，江建明.《Python数据分析与挖掘实战》
截止今年4月底，短视频博主李子柒的YouTube粉丝达到1000万，总观看量为13.5亿次，总观看时长约9185万小时，总视频数量达108个。你认为风靡外网的“李子柒现象”是否属于文化输出？并简单说明理由。
解题思路：
这种观点+理由的题目在考研初试中也很常见，很多同学会认为正面回答才是标准答案，但事实上这种开放式的论述题参考答案都只写了几个基本要点。无论你回答是与否，只要你后面的陈述有理有据，能够自圆其说，同样是能够得分的。
在陈述理由时，要先写明为什么，再结合专业知识和理论案例展开。本题在答题时可以从传播内容、传播形式、传播渠道、传播主体四个方面展开，可运用文化工业、文化折扣、刻板印象、建构学说等理论阐述。
应试提醒：
作为一个文化价值和商业价值极高的自媒体博主，关于李子柒的争议从今年一直持续到了现在，短视频、对外传播、文化传播年度人物……这些新传关键词都和李子柒挂上了钩。再到今年上映的众人期待的中国传统故事改变的迪士尼电影《花木兰》，中国如何做好文化输出，一直是在不断探索进步的问题。因此，今年关于对外传播的题目一定会出现，请大家及时做好相关案例的积累。
结合实例，谈谈主流媒体如何切实提⾼舆论的“传播纠偏”能力。（40分，北京师范大学2020年真题）
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