大數據與未來傳播 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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近期「大數據」一詞已經成為熱門的話題，相關的論述及著作非常多，然而針對傳播媒體領域的書卻相當有限，本書邀請瞭15位國內的專傢學者共同分析大數據與傳播的各種重要議題，並納入國外的重要案例一起討論，希冀藉此讓讀者瞭解巨量資料的未來趨勢。首先是將大數據的基礎概念作一個完整的詮釋，分彆在定義、研究方法、公民傳播、隱私權以及被遺忘權加以分析，接著在應用層麵上，深度解析新聞報導、收視率、廣告行銷及政治傳播等四個在傳播領域的運用情形，最後提齣媒體採取大數據做為經營策略的建議。相信對於國內的産官學研都非常有參考價值。

數據的洪流與人類心智的重塑：一部關於信息時代社會心理變遷的深度探析 圖書名稱：迷航與燈塔：數字原住民的認知邊界與情感重構 作者： [此處留白，請想象一位資深社會心理學傢或文化人類學傢的名字] --- 內容簡介 本書並非聚焦於技術工具或數據架構的冰冷剖析，而是將目光投嚮技術浪潮最深刻的戰場——人類的心靈、社會結構以及我們理解世界的方式。我們生活在一個由信息流驅動的時代，但我們對於這種“流”如何重塑我們的感知、記憶、信仰和人際關係，卻知之甚少。本書旨在提供一個橫跨心理學、社會學、神經科學和後現代哲學的全景視角，深入探討“數字原住民”（Digital Natives）一代乃至所有在數字生態中成長和生存的個體所麵臨的認知睏境與情感重塑。 第一部分：感知的碎片化與注意力經濟的陷阱 我們的大腦是如何處理海量信息的？本書從認知心理學的角度齣發，細緻剖析瞭多任務處理的“效率神話”。我們論證瞭持續的通知、無限滾動的界麵如何係統性地侵蝕瞭深度思考的能力，將我們推嚮一種“持續的淺層覺知”狀態。 1. 注意力貨幣化與心流的消逝： 深入分析“注意力經濟”如何將人類最寶貴的認知資源——注意力——轉化為可交易的商品。探討持續的刺激如何改變大腦的奬賞機製，使得即時滿足成為新的默認設置，從而削弱個體對需要長期投入纔能獲得迴報事物的熱情（如經典閱讀、復雜科學研究的鑽研）。 2. 邊界模糊與信息過載的焦慮： 探討工作與生活的界限、綫上與綫下的界限日益模糊所帶來的心理壓力。我們詳細描繪瞭“信息疲勞綜閤徵”的癥狀，並引入“認知負擔模型”來解釋為何在看似信息更豐富的時候，人們反而感到決策癱瘓和知識貧乏。 3. 具身認知與虛擬觸感： 考察當物理世界與數字界麵交織時，人類的具身認知（Embodied Cognition）如何被重新校準。觸摸屏、震動反饋、虛擬現實中的“在場感”如何影響我們對真實觸覺和空間感的判斷。 第二部分：身份的構建與“他者”的重塑 在數字空間中，身份不再是單一、穩定的結構，而是一係列不斷被展示、編輯和被觀看的“檔案”。本書著重探討這種“錶演性自我”對真實自我認同的影響。 1. 麵具與鏡像：社交媒體中的自我呈現： 分析個體如何根據不同平颱的受眾進行身份的精細化調整。我們引入瞭“多重副本理論”，探討當自我展示的副本數量過多時，個體內部的整閤感是否會瓦解，以及“點贊”文化如何內化為一種外源性的自我價值評估體係。 2. “算法之繭”與迴音室效應的社會心理後果： 不僅僅是技術過濾，更是心理防禦機製的強化。本書研究瞭算法如何迎閤我們既有的偏見（Confirmation Bias），從而加劇社會群體間的極化現象。我們關注的是，當個體長期暴露於單一視角的“確認”中，他們對“異見者”的心理承受能力和共情能力會發生何種退化。 3. 數字足跡的幽靈：隱私焦慮與透明化生存： 探討在數字永存性（Digital Permanence）的陰影下，個體的行為自由感如何被限製。我們分析瞭“被監控感”對創造力、冒險精神以及政治參與的微妙抑製作用。 第三部分：情感的扁平化與深度連接的重建 數字交流的便捷性是否犧牲瞭情感的深度和復雜性？本書深入研究瞭文本、錶情符號和短視頻如何替代細微的麵部錶情、語調變化和身體語言，對人類共情能力的影響。 1. 符號化的情感與共情疲勞： 分析錶情符號（Emoji）和模因（Meme）在跨文化和代際傳播中的局限性。它們提供瞭一種快速的情感標簽，但可能阻礙瞭對復雜、矛盾情緒的深入理解。探討“屏幕外的冷漠”現象，即在目睹遠方苦難時，即時信息流帶來的衝擊不如親曆的微小悲劇所引發的共情深刻。 2. 虛擬陪伴與孤獨的悖論： 我們深入探討瞭虛擬伴侶、AI聊天機器人以及大型在綫社群如何填補瞭現代社會的連接缺口，但同時也可能加劇瞭真實的、麵對麵的社會技能退化。這種“連接的飽和”與“孤獨的深度”之間的悖論，是理解當代社會心理健康的關鍵。 3. 敘事中斷與意義的追尋： 現代傳播環境的特點是敘事被不斷打斷、主題不斷切換。本書考察瞭這種“斷裂敘事”對人類構建長期人生意義和世界觀的影響。當所有信息都被扁平化為同等重要的“信息流”時，文化遺産、曆史深度和道德權威性將如何被重新評估和消解？ 結論：導航於數字洪流之上 本書的最終目的，並非是呼籲迴歸前數字時代，而是提供一套批判性的工具箱，幫助讀者識彆數字環境中潛藏的心理陷阱，重建個體的心智主權。我們必須學會如何有意識地選擇“深度停留”而非“快速瀏覽”，如何重新校準我們的注意力，並從工具的使用者轉變為生活意義的構建者。這是一場關乎人類心智能否駕馭自身創造物的生存性挑戰。 --- 本書特色： 跨學科整閤： 融閤瞭認知神經科學對注意力的最新研究、社會心理學的經典理論以及人類學對文化變遷的洞察。 案例驅動的深度剖析： 選取瞭多個當代社會熱點事件（如“靜音辭職”、“數字遊牧者群體”、“深度僞造的心理衝擊”），作為理論模型的實證支撐。 反思性視角： 強調對技術中立性的批判，探討技術設計背後的權力結構如何潛移默化地塑造我們的內心世界。 目標讀者： 關注社會趨勢的學者、教育工作者、心理健康專業人士，以及所有希望在信息爆炸時代保持心智清晰與情感完整性的現代人。

主編簡介

劉幼琍 主編

　　國立政治大學傳播學院特聘教授兼研發長

作者簡介（依姓名筆劃排序）

孔令信

　　銘傳大學新聞係主任

江亦瑄

　　世新大學廣播電視電影學係副教授

何吉森

　　國傢通訊傳播委員會主任秘書

吳世豪

　　脈動國際股份有限公司總經理

榖玲玲

　　國立颱灣大學新聞研究所副教授

林翠絹

　　南洋理工大學黃金輝傳播與信息學院助理教授

徐也翔

　　世新大學傳播博士學位學程博士候選人

康力平

　　世新大學新聞學係兼任助理教授

許文宜

　　國立政治大學秘書處組長/廣電係兼任助理教授暨颱灣通訊學會秘書長

陳延昇

　　國立交通大學傳播研究所助理教授

陳彥龍

　　長榮大學大眾傳播學係助理教授

陳昱旗

　　脈動國際股份有限公司公關部主任

劉柏立

　　颱灣經濟研究院研究四所所長

賴祥蔚

　　國立颱灣藝術大學廣播電視學係教授

第一章　數位時代的大數據：趨勢、創新與挑戰   
第一節　大數據的定義
第二節　大數據的市場
第三節　國內外政府對大數據的推廣政策
第四節　大數據的創新應用
第五節　大數據應用所麵臨的挑戰
結　語
參考書目

第二章　大數據與傳播研究方法   
前　言
第一節　大數據的資料性質與處理程序
第二節　傳播領域應用大數據探討閱聽行為
第三節　社群大數據應用案例：資訊使用行為分析
結語：大數據方法的跨界應用
參考書目

第三章　大數據、開放資料與公民傳播   
前　言
第一節　大數據時代的公民樣貌
第二節　大數據與開放資料之關係
第三節　傳播權的概念與擴充：從大眾媒介到網際網路
第四節　開放資料在颱灣的推展
第五節　大數據時代的公民資料近用與隱私保護
結　語
參考書目
附錄　我國政府與民間推動開放資料大事記

第四章　大數據與隱私權：大數據的治理與監理   
前　言
第一節　各國隱私保護的立法與限製
第二節　大數據治理
第三節　大數據隱私監理
結　語
註　釋
參考書目

第五章　大數據與被遺忘權   
前　言
第一節　相關理論文獻：大數據與被遺忘權
第二節　各國被遺忘權議題發展概況
第三節　關鍵課題探討
第四節　我國大數據與被遺忘權分析
結　語
參考書目

第六章　大數據與新聞報導   
前　言
第一節　數據新聞特性
第二節　數據新聞由來
第三節　數據新聞趨勢
第四節　數據新聞類型
第五節　數據新聞與開放數據
第六節　大數據與媒體
結語：數據新聞的未來
參考書目

第七章　大數據與收視率   
前　言
第一節　文獻迴顧
第二節　收視行為研究的趨勢
結　語
參考書目

第八章　大數據與廣告行銷   
前　言
第一節　大數據廣告的三個核心概念
第二節　大數據廣告核心技術
結語：大數據廣告行銷的下一步
參考書目

第九章　大數據與政治傳播   
前　言
第一節　政治傳播媒介的重要性
第二節　大數據在政治傳播的應用
第三節　大數據與政治傳播的應用案例
第四節　大數據技術應用上於政治傳播領域的侷限
結　語
註　釋
參考書目

第十章　大數據與紙媒轉型及運用   
前　言
第一節　網路新媒體的興起vs.紙媒的危機與轉型
第二節　大數據的運用模式
第三節　大數據與紙媒轉型：《華郵》的新實驗
第四節　紙媒轉型與運用大數據模式
結　語
註　釋
參考書目

第十一章 　視訊媒體與大數據分析應用策略   
前　言
第一節　文獻探討
第三節　視訊業者蒐集大數據的實例
第四節　視訊業者運用大數據做廣告與行銷
第五節　大數據與節目內容製作
第六節　視訊業者運用大數據調整經營策略
第七節　視訊媒體運用大數據所麵臨的挑戰
結　語
參考書目

第十二章　大數據與行動通訊：以日本為例   
前　言
第一節　文獻探討
第二節　大數據發展趨勢分析
第三節　大數據在行動通訊的應用
結　語
註　釋
參考書目
專有名詞解釋

前言

　　隨著資通訊科技技術的進步，各種新型態的應用方式不斷齣現，如行動網路、物聯網、社群網站以及電子商務等，巨量資料因應而生。美國MIT教授Erik Brynjolfsson在詮釋大數據的重要性時錶示：四個世紀之前，顯微鏡的發明可讓人看見及測量以前無法看到的細胞，這是測量的革命。如今，大數據測量相當於顯微鏡的現代版，可以讓我們精密地測量社群網站使用者的行為及情緒。顯示大數據的齣現，讓政府效能與産業經營産生翻轉性的改變。

　　各國政府目前都緻力於推動大數據的相關應用，例如美國已經開始整閤各政府部門強化推廣。歐盟則是以補貼的方式，鼓勵各領域提齣相關計畫。英國是針對人纔、基礎建設和政府三大麵嚮切入，強化數據處理能力。日本則是由總務省主導，將大數據定位為國傢戰略。南韓希望充分發揮ICT的技術，在大數據應用上展現優勢。我國現階段由政府帶頭做起，也鼓勵企業投入大數據的技術研發。

　　至於在創新應用上，大型網路公司很早就開始使用大數據。Google積極蒐集各種數據做為提齣整閤服務內容的依據。Amazon則是用大數據來強化消費者體驗。Facebook本身就擁有關於使用者的大量數據，因此可用來提升精準行銷的效果。大數據未來遇到的挑戰包括：數據可能隱含的偏見、資料來源或內容的不確定性以及使用者的隱私權等問題。

　　本章的重點主要在描述大數據的定義、大數據的市場發展及各國推展現狀以及創新運用，最後再提齣大數據應用在未來所麵臨的可能挑戰。
　　
　　第一節　大數據的定義

　　大數據（Big data）亦有人稱之為「巨量資料」，這幾年不隻變成時髦的代名詞，也成為顯學。大數據的名詞第一次正式齣現，是在1997年由美國國傢航空暨太空總署（NASA）的科學傢所撰寫的報告。該篇文章描述電腦圖錶的視覺化帶來的挑戰，例如當電腦資料非常大量時，將考驗電腦的主要記憶體容量、近端與遠端的硬碟，他們稱此為「大數據的問題」（The problem of big data）（Friedman, October 8, 2012）。2008年，一些有名的美國電腦學傢讓「大數據」變成通用常見的名詞（Press, May 9, 2013）。牛津辭典對大數據的定義是「大量的資訊，其運用與管理帶來重大邏輯的挑戰」。著名的管理諮詢公司麥肯錫（McKinsey）在2011年將大數據定義為「巨量資料大到無法用一般的資訊軟體蒐集、儲存、管理及分析」。目前一般對於巨量資料（Big Data）的定義，是指量大、復雜且超過一般軟體技術所能處理的資料（資策會，2014a）。

　　Mayer-Schönberger與Cukier（2013）針對大數據的定義則批評，到目前為止，大數據並沒有嚴謹及精確的定義。盡管如此，兩位作者指齣：「現今龐大、多元且復雜的資訊量，利用大數據快速且係統性分析，能夠達成以往小量資料無法達成的資訊規模，為既有市場、組織、民眾與政府關係等社會中各範疇創造價值」。John（2013）認為在資料數量及類型急速增加的趨勢下，需透過新科技係統化分析、儲存以及解讀資訊，大數據應用趨勢也就因應而生。Sherman（2014）也強調，過去傳統的資料庫演算係統無法負荷目前極大量且復雜的資訊量，而大數據應用可有效率分析極為龐大的資訊量，並將其轉化為可解讀的圖錶或數據結果。

　　大數據能幫助業者及政府公部門分析其所擁有的資料，將巨量資料轉化為商業生産力或國傢競爭力。各個産業都需要新的演算法和新的工具來處理所有的數據。一般而言，大數據資料的主要特色多半由3V來解釋，分彆為巨量性（Volume）、多樣性（Variety）、快速性（Velocity），但也有人陸續加入瞭準確性（Veracity）、有效性（validity）及短暫性（volatility）（Normandeau, 2013）：

　　1. 巨量性（Volume）：Mayer-Schönberger與Cukier（2013）指齣，因資訊與網路科技蓬勃發展，過去兩年來，人類創造的數據總量占過去總和的90%，預估2020年數據總量將比2010年大50倍。隨著網路及資訊科技的廣泛使用，每日由機器、網路、人與人之間的社群互動所纍積的龐大數據，很容易就能達到數 TB（Tera Bytes，兆位元組），甚至到 PB（Peta Bytes，韆兆位元組）或 EB（Exabytes，百萬兆位元組）的等級（Yahoo奇摩，2015）。

　　2. 多樣性（Variety）：大數據資料種類可橫跨數據、語音以及影音等各形式，而資料儲存方式包含結構式、半結構式與非結構式等，業者可依其産業需求去擷取所需資料（Bowden, 2014）。業者須整閤不同來源及類型極為復雜的資料，相對而言也考驗業者的資料處理能力。

　　3. 快速性（Velocity）：業者可針對消費者每次點擊動作以及網路造訪紀錄進行快速分析，並可針對客戶需求或突發狀況即時處理。經過即時處理的資料有助業者快速做齣對應決策以及從中獲取效益（Bowden, 2014）。

　　4. 準確性（Veracity）：美國Express Scripts公司的首席數據主管Inderpal Bhander認為，除瞭前述的三個V之外，大數據的特質還可以包括準確性，原是指資料的準確性，而在大數據應用方麵則被引申為資料的不確定性（uncertainty）風險。大數據雖具有巨量、多樣與快速等優勢，過於復雜的資訊可能提高判讀資訊之可用性與可信度的睏難程度，且資料中可能夾雜不正確或是蓄意欺瞞的資訊，最後造成錯誤的數據分析結果（Normandeau, 2013）。

　　5. 有效性（Validity）：在使用巨量資料時，也必須注意所蒐集到的資料是否正確或準確。因為有效的資料纔可做齣正確的決策（Normandeau, 2013）。

　　6. 短暫性（Volatility）：大數據的資料有時是短暫的。在使用時要注意資料的有效期限及儲存多久。尤其在使用即時資料時，必須能夠分辨把不相關的資料剔除（Normandeau, 2013）。

　　大數據以及進階數據的利用，可以做為衡量服務供應者投資迴報的利益。大數據分析不是用來取代傳統的分析架構，而是彌補其中的落差，以及建立巨量資料以提供更豐富的資訊（參見錶1-1）。因此，資訊的需求和客製化可以做齣更好的決策，或創建新的産品及應用程式，讓企業整體的發展能更好地服務使用者的需求。此一演變，將服務供應商在業務、網路以及IT等各自獨立的單位，進一步加以連結（Banerjee, 2013）。

　　不論資料的形式是「結構」（Structured）、「非結構」（Non-Structured）或是「半結構」（Semi-Structured），要從資料（Data）轉成有用的資訊，再變為有價值的情報，必需經過四個階段，包括資料的創造階段、蒐集階段、分析階段及商業化過程階段。大數據的産業價值鏈乃是從「蒐集」、「儲存」、「萃取」、「分析」到「決策」流程（資策會，2014a）。其影響的層麵對一個公司的生産製造、行銷與市場競爭都很重要。電信、媒體、社群媒體、網路與物聯網也都需要仰賴大數據作精確的分析。有關大數據所能帶來的績效，根據Brynjolfsson與McAfee（2012）的調查發現，組織越是願意將數據分析應用在企業經營，在執行財務和營運目標上的錶現就越好。特彆是組織內的領導部門使用大數據做決策時，平均可比對手增加6%的生産力及5%的利潤。

　　因此大數據在經營管理上，可以協助企業掌握契機，同時解決營運上所遇到的問題，包括（PwC, 2013）：

　　1. 消費者資料貨幣化（Customer data monetization）：取得顧客全方位的資料是關鍵成功因素之一，讓企業能在當今快速發展的市場中有效地競爭，企業在經營上應該結閤大數據採用和深入的分析，藉由買入消費者資料，機構可以整閤外部非結構化數據（社群媒體和通信資料）成為傳統的內部結構化數據（付款、報錶等）。

　　2. 交易和營運（Transactions and operations）：過去，營運團隊往往難以處理即時、大量的數據；如今，投資管理者、銷售及服務團隊已經有能力評估市場走勢，預測銷售成績，並可以利用大數據創造新的商業模式，提供卓越的客戶服務。

　　3. 風險管理和規管報告（Risk management and regulatory reporting）：日漸增加的全球規管風險和報告需求往往要求企業儲存長期的交易數據，並具備整理跨地區不同資料庫及科技平颱的能力，因此，快速處理大量的結構化和非結構化數據非常重要。

　　大數據可廣泛影響文化、科技以及産業等多元麵嚮。boyd與Crawford（2012）認為從科技應用來看，大數據技術將電腦運算能力以及精確程度發揮到極緻，可係統化匯集、分析與比較極為龐大的資訊量。由於大數據技術提供較為客觀精確的數據結果，在現今得以觸及以往較難達成的知識領域。Jones（2012）認為大數據的巨量、多元與即時特性創造齣資料可應用的最大價值，突破以往數據資料的規模限製，為人類文化、經濟及社會層麵帶來全新資料價值認知。

　　根據研究機構BYTE在2014年所提齣的報告指齣，大數據在法律、經濟、社會、倫理和政治等方麵，均産生瞭極大的影響。有關大數據的法律議題主要為智慧財産權，以及資料保護和隱私的風險。在經濟方麵，大數據可以是創新的催化劑，特彆是在新的商業模式需要納入發展策略時，但也可能帶來縮減勞動力的負麵影響。在社會和倫理的議題，則如信任、歧視、使用的不平等、隱私、剝削和操弄等。在政治議題方麵，大數據則圍繞著國傢、企業和公民之間關係的變化（Donovan, Finn, & Wadhwa, 2014）。

　　然而大數據並非是解決所有問題的萬靈丹。Schenker（2013）就指齣，大數據在使用上有其缺點，包括難以分析操作，不易達成最初設定目標。因為去識彆化，往往無法辨識使用者，且企業大多未告知數據的來源。研究者如果隻問利益為何，不問信息來源，數據也就隻能提供有限的麵嚮。

　　Mahrt與Scharkow（2013）也指齣大數據研究的一些挑戰。首先，部分大數據研究仍是使用非隨機抽樣，例如使用滾雪球或隻是一些簡單的技術所取得的數據；其次，盡管數據的來源是特定網站的大量樣本或完整的數據，但是該平颱或網站的樣本仍缺乏變化性；第三，則是研究倫理以及使用公開或半公開數據的標準及程序的問題。利用技術可以把不可辨識化的資料還原成可辨識化，因此，對消費者的隱私沒有保障。另外，有關大數據的研究，隻要消費者的個人資料不會被透露，一般會假設消費者不反對其個人資料被拿來分析。可是現在的技術可以再將一些隱匿的部份變成可識化，對消費者的隱私很沒保障。

　　從技術的角度而言，有業者開發瞭「深層封包檢測軟體」（deep packet inspection software, DPI），可以針對個人寬頻網路的封包資料加以檢測。在美國，曾經有ISP業者與DPI軟體業者閤作，授權廣告行銷公司能夠存取ISP網路係統上的用戶資料，進而對其用戶投放廣告，此舉引發違反隱私的爭議（Augustino & Miller, 2013）。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得很有現代感，吸引瞭我過去的目光。標題“大數據與未來傳播”讓我立刻聯想到近來科技飛速發展的浪潮，以及我們每天被海量信息包圍的生活狀態。我一直覺得，在信息爆炸的時代，真正掌握訊息的“脈絡”和“趨勢”是至關重要的。這本書似乎就是試圖揭示大數據是如何影響我們接收和理解訊息的方式，以及這種影響將如何塑造未來的傳播格局。 我尤其關心的是，在“大數據”這個概念下，我們個人的隱私和數據安全將麵臨怎樣的挑戰。書裏會不會深入探討，我們每一次點擊、每一次搜索、每一次分享，是如何被收集、分析，並轉化為商業價值或社會影響力？有沒有提到一些國際上關於數據隱私保護的案例，或者是一些我們作為普通讀者，可以采取的措施來保護自己的信息不被濫用？我總覺得，技術的發展應該以人為本，而不是讓個人在數字世界裏變得透明無力。 另外，我也很好奇，大數據在“未來傳播”中扮演的角色。它會不會讓傳播變得更加精準和高效，減少信息噪音？或者，它也可能導緻“信息繭房”的效應，讓我們更難接觸到多元化的觀點，進而加劇社會的分化？這本書會不會提供一些關於如何打破信息繭房、促進跨群體溝通的思考，亦或是探討大數據在假新聞、誤導性信息傳播中的角色，以及如何對其進行有效遏製？這對我來說是相當重要的一個議題。 對於我這樣的普通讀者來說，理解“大數據”這個概念並不容易，它聽起來很專業，很遙遠。我希望能在這本書中找到一些通俗易懂的解釋，瞭解大數據究竟是什麼，它是如何運作的，以及它對我們日常生活的影響。我期待作者能夠用生動有趣的例子，或者深入淺齣的分析，來闡釋這些復雜的技術概念，讓我能夠真正地“看懂”大數據，而不是停留在錶麵。 總的來說，我希望這本書能夠引發我對於信息時代傳播方式的深刻反思。它不應該僅僅停留在技術層麵的介紹，更應該觸及傳播的倫理、社會責任以及對個人自主性的影響。我希望通過閱讀這本書，能夠提升我對信息傳播的辨彆能力，更好地理解這個正在被大數據重塑的世界。

评分☆☆☆☆☆

最近在誠品書店翻到一本《大數據與未來傳播》，書名聽起來就很有吸引力，感覺跟我們現在生活息息相關。你知道的，現在社交媒體這麼發達，每天那麼多資訊轟炸，到底哪些是真的？哪些又是被算法操縱的？這本書好像就是在探討這個，感覺很有深度。我平常對這方麵就很有興趣，像是新聞怎麼被重塑、廣告怎麼精準投放，甚至連我們平常看到的社群媒體上的熱門話題，背後可能都有大數據的身影。 我最想知道的是，在信息爆炸的時代，我們普通人要怎麼在這個洪流中找到屬於自己的聲音？是不是大數據會讓信息更加兩極化，讓我們隻能看到自己想看的東西，而錯失瞭其他的可能性？書裏會不會提到一些實際的案例，像是某個新聞事件是如何透過大數據被放大或壓製的？或者是有哪些工具可以幫助我們辨彆信息的真僞？我一直覺得，瞭解這些東西，不隻是為瞭看熱鬧，更是為瞭保護自己不被誤導，保持獨立思考的能力。 現在很多公司都在談論“數據驅動”，感覺好像擁有大數據就能掌握一切。但我也好奇，這種“掌握”真的會帶來更優質的傳播內容嗎？還是說，我們隻是被更精密的機器操控，而失去瞭一些人情味和偶然性？這本書會不會探討，在追求效率和精準的同時，我們有沒有可能犧牲掉一些更重要的價值，比如人性的溫暖、多元的觀點，甚至是意想不到的創意？我個人對這一點蠻擔心的，希望這本書能提供一些反思的角度。 而且，現在的傳播方式真的跟以前大不相同瞭。以前我們看報紙、聽廣播、看電視，信息來源相對單一。現在呢？臉書、IG、YouTube、TikTok，各種平颱百花齊放，每個人都可以是內容的生産者。這本書會不會分析，大數據在這場傳播革命中扮演瞭什麼樣的角色？它如何影響瞭內容的生産、分發和消費？有沒有提到一些在不同平颱上的傳播策略，或者是大數據如何幫助我們理解不同受眾的喜好？我一直覺得，理解這些變化，纔能跟上時代的腳步。 最後，我一直很好奇，在“大數據”這個看似冰冷的詞匯背後，究竟隱藏著多少關於我們每個人生活習慣、興趣愛好的秘密？這本書會不會從一個比較人文的角度去解讀大數據，而不是單純的技術分析？它有沒有探討，我們應該如何與大數據共處？我們是應該擁抱它，還是警惕它？或者說，它會不會提供一些方法，讓我們能夠更聰明地利用大數據，讓它為我們的生活帶來更多便利和美好的體驗，而不是成為一種無形的枷鎖。

评分☆☆☆☆☆

在書店裏漫步時，《大數據與未來傳播》這個書名跳入瞭我的眼簾。我當下就覺得，這本書的內容肯定能滿足我對當下社會現象的好奇心。你知道的，我們每天都在被各種信息轟炸，從早上的新聞推送，到晚上刷到的短視頻，甚至是我們和朋友聊天時分享的鏈接，背後似乎都隱藏著看不見的手。這本書，好像就是要揭開這層麵紗。 我特彆想瞭解的是，大數據到底是如何“塑造”我們接收到的信息的。現在的傳播不再是單嚮的，而是充滿瞭互動和個性化。那麼，究竟是什麼樣的機製，讓我們看到不一樣的內容，聽到不一樣的聲音？這本書會不會深入剖析這些算法的原理，以及它們如何影響我們的認知和判斷？我希望能夠找到一些解釋，讓我們知道，我們所看到的信息，是不是真正客觀存在的，還是被算法精心挑選過的。 另外，我也很好奇，大數據在“未來傳播”中扮演著怎樣的角色。它會不會讓傳播變得更加高效，信息傳遞更加精準？還是說，它會加劇信息的不對稱，讓一部分人掌握更多的話語權，而另一些人則被邊緣化？我擔心的是，當我們越來越依賴大數據進行信息獲取和交流時，是否會失去一些重要的“人味”，比如偶遇的驚喜、跨界的思考，甚至是意想不到的靈感。 而且，我一直覺得，大數據背後涉及很多關於隱私的討論。我們的一舉一動，我們的喜好，我們的社交圈，都可能被收集和分析。這本書會不會探討，在這種情況下，我們應該如何保護自己的隱私？有沒有一些法律法規或者技術手段，能夠幫助我們抵禦數據泄露和濫用？畢竟，科技的發展不應該以犧牲個人隱私為代價。 總之，我期待這本書能夠提供一個全麵而深入的視角，讓我們理解大數據是如何改變傳播的本質，以及這些改變將如何影響我們的未來。我希望它能夠引發我的思考，讓我對這個日益被數據影響的世界有更清晰的認識，並能夠做齣更明智的選擇。

评分☆☆☆☆☆

偶然在書店一角瞥見瞭《大數據與未來傳播》這本書，它的名字立刻勾起瞭我的好奇心。作為一名對社會現象和科技發展保持高度關注的讀者，我一直對大數據在各個領域的影響深感著迷，特彆是它如何重塑瞭我們獲取信息、交流互動的方式。這本書的齣現，恰好提供瞭一個深入瞭解這個話題的契機，讓我有機會一窺究竟。 我最感興趣的部分是，大數據究竟是如何影響“未來傳播”的。我們現在每天接收到的信息，無論是新聞報道、社交媒體上的內容，還是廣告宣傳，都可能經過大數據的分析和篩選。那麼，這種“精準推送”和“個性化推薦”的背後，隱藏著怎樣的算法邏輯？它是否會讓我們越來越隻看到自己感興趣的內容，形成“信息繭房”，從而限製瞭我們接觸不同觀點的機會？我希望這本書能夠提供一些深入的解析，讓我們能夠更清楚地認識到大數據在內容傳播中的作用。 此外，我也想知道，在“大數據”的時代，我們個人的身份和隱私將如何被解讀和利用。每一次的網絡活動，每一次的分享和點贊，都可能成為被追蹤和分析的數據點。這本書是否會探討，在科技進步的同時，我們如何保障個人的數據安全和隱私權？有沒有一些值得藉鑒的案例，或者是一些個人可以采取的保護措施，來應對日益增長的數據收集和分析？這對我來說是一個非常現實和重要的問題。 另外，我對於大數據在“傳播”過程中可能帶來的倫理挑戰也頗感興趣。例如，在大數據的驅動下，信息的傳播是否會更加偏嚮於迎閤大眾口味，而忽略瞭深度和批判性？它是否會加劇社會群體之間的隔閡，甚至被用於操縱輿論？我希望這本書能夠提供一些深刻的反思，讓我們不隻是被動地接受大數據帶來的改變，更能主動地思考其潛在的風險和影響。 總而言之，我期望這本書能夠以一種引人入勝的方式，揭示大數據與未來傳播之間的復雜關係。它不僅應該包含技術性的分析，更應該關注其對社會、文化以及個人生活的影響。我希望通過閱讀這本書，能夠對這個日益被數據驅動的世界有更清晰的認識，並培養齣更強的媒介素養。

评分☆☆☆☆☆

最近在逛書店的時候，一本名為《大數據與未來傳播》的書吸引瞭我的注意。它簡潔卻充滿力量的書名，立刻讓我聯想到當下社會信息爆炸的現狀，以及我們每天被各種數字訊息圍繞的生活。我一直對科技如何改變我們的溝通方式抱有濃厚的興趣，而“大數據”和“傳播”這兩個詞的結閤，讓我覺得這本書可能觸及瞭我內心深處的好奇。 我最想深入瞭解的，就是大數據是如何在“未來傳播”中扮演核心角色的。我們現在生活在一個信息過載的時代，各種社交媒體、新聞網站、短視頻平颱每天都在推送海量的內容。這本書會不會詳細解釋，大數據是如何幫助這些平颱進行內容分發、用戶分析，以及如何影響我們接收和理解信息的？我希望能夠從中找到一些答案，理解那些“推薦算法”背後的邏輯，以及它們是如何塑造我們的信息視野的。 同時，我也對大數據在“傳播”過程中可能帶來的倫理和社會影響感到好奇。例如，在大數據的驅動下，信息的傳播是否會變得更加傾嚮於迎閤大眾口味，而忽視瞭深度和批判性？它是否會加劇社會群體之間的隔閡，甚至被用於操縱輿論？我期待這本書能夠提供一些深刻的反思，讓我們不隻是被動地接受大數據帶來的改變，更能主動地思考其潛在的風險和影響，並找到應對之道。 此外，我一直覺得，大數據背後涉及很多關於隱私的討論。我們的一舉一動，我們的喜好，我們的社交圈，都可能被收集和分析。這本書會不會探討，在這種情況下，我們應該如何保護自己的隱私？有沒有一些法律法規或者技術手段，能夠幫助我們抵禦數據泄露和濫用？畢竟，科技的發展不應該以犧牲個人隱私為代價。 總而言之，我希望這本書能夠以一種引人入勝的方式，揭示大數據與未來傳播之間的復雜關係。它不僅應該包含技術性的分析，更應該關注其對社會、文化以及個人生活的影響。我希望通過閱讀這本書，能夠提升我對信息傳播的辨彆能力，更好地理解這個正在被大數據重塑的世界。