20个生僻的名词解释，你见过几个？
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每个考研生最怕的莫过于考场上遇到自己完全没见过的知识点和题型，对于新传考研生来说更是，因为要背要看的实在太多了！新闻理论要看、传播学要背、中外新闻史不用说，还有一整年的热点要熟知分析……都这样了，还有些学校非得考参考书上没有的、一看傻眼一听懵逼的名词解释。
大家上了考场后都会不自觉眯着眼睛把考卷大致浏览一遍，都准备到了的话全程咧着嘴，一旦发现个没见过的知识点的确会影响到整场发挥状态。所以木铎君一直强调要做好万全准备，而且名词解释在前面，答不出来放在那里是真的糟心，所以今天为大家特制一份“奇奇怪怪的名词解释”清单，以下内容是南大学姐按照名词解释答案要求写的哦，不用删减，是直接背即可。（为啥邀请南大学姐为大家特制呢？因为南大是最容易出奇怪名词解释的啊喂！这位顺利破阵的学姐是绝对厉害喔！）
首因效应(Primacy Effect)，也叫“首次效应”、“优先效应”，是指交往双方形成的第一次印象对今后交往关系的影响，也即是“先入为主”带来的效果。虽然这些第一印象并非总是正确的，但却是最鲜明、最牢固的，并且决定着以后双方交往的进程。首因效应是由美国心理学家洛钦斯首先提出的。在舆情公关中通常利用首因效应抢占信息首发从而引导舆论。例如在轰动一时的王宝强离婚事件中，王宝强便先发制人，其发表离婚声明宣示了自己申请离婚的主动性、合理性和合法性。在信息空窗期，网民无法获取其他可靠信息，只能相信王宝强的“一面之词”，致使社会舆论站队明显。
议程设置理论中的导向需求，由韦弗在夏洛特研究中提出，即当一个问题与个人利益攸关，并且不确定性程度很高时，个人就会产生很强的定向需求，造成其媒体接触量增加，有助于议程设置生效。导向需求基于两个因素：信息对个人的相关性和与己有关的消息的不确定程度。信息的相关性越大，事物的不确定性越高，那么人们对导向的需求就越大。即受众个人与对象事物的关联度高，意味着导向需求低，不易接受传媒议程设置的影响；对象事物的不确定性高，意味着受众的导向需求也高，传媒更容易发挥影响力；媒介使用越方便省力，也就越能适应受众的导向需求。媒介报道的议题与受众的相关性高，看到此类消息的标题都会对其产生导向需求，媒介利用受众的导向需求选择议题，从而体现议程设置的传播效果。在这一过程中受众依赖媒介信息报道的同时也在一定程度主动选择了信息。
“罗森塔尔效应”又称为“毕马龙效应”、“皮格马利翁效应”或“期待效应”，由美国著名学家罗森塔尔和雅格布森提出。罗森塔尔效应多暗喻人在情感和观念、倾向上，会不同程度的受到他人下意识的影响，而被影响的人自身也愿意相信这些。罗森塔尔效应下，一些正面的影响会对人们形成正面的循环，如果是负面的影响，则可能造成负面的叠加。如近些年的城管被妖魔化，就是因长期大量负面信息的扩散，城管暴力执法的话题不断被推上舆论的风口浪尖，网民受到了较多的负面影响，在社会知觉中会用“暴力执法“、“恶”去标签化城管。网民在主观判断下，形成了现如今舆论对城管的刻板印象。而一旦城管卷入到一些公共冲突事件中，网民下意识就会认为是城管问题，而忽略了事实，甚至在诸多的既定事实面前，不少网友依旧会把矛头对准城管。
多任务行为，是人们通过任务切换同时处理多个任务的能力和行为表现。多任务行为有即时同步和非即时异步之分。既可以是线下的，也可以是线上的，也可以是线上、线下交互的。随着数字传播技术的勃兴，多任务行为的影响和意义被更多的学科领域所关注，特别是人们在使用互联网过程中显现出明显的多任务行为——使用者经常会在多层、交互联系的各个节点之间做频繁的跳转切换。频繁的切换可能会导致用户丧失自己在网络中的控制感，还可能使用户的浏览意图发生混乱，无法确定自己真正需要的信息，这是互联网多任务行为的一个典型过程。
邻避运动（Not-In-My-Back-Yard），又称邻避效应，意为“不要建在我家后院”。指居民或当地单位因担心建设项目（如垃圾场、核电厂、殡仪馆等邻避设施）对身体健康、环境质量和资产价值等带来诸多负面影响，从而激发人们的嫌恶情结，滋生“不要建在我家后院”的心理，及采取的强烈和坚决的、有时高度情绪化的集体反对甚至抗争行为。“邻避”最早见于西方学者描述公民对核电设施、监狱机场等公共设施选址的态度：别在我的街区（Not On My Block）。用以指涉那些能够带来社会整体利益但对属地公民的权益造成负面影响的设施引起民众反对与抗争的现象。在中国城市化进程中，部分公共基础设施的大规模兴建在满足公共服务需要的同时，给属地居民群体带来了一定的利益损害，产生邻避情结的聚合并爆发了邻避抗争运动，其中，由反对 PX项目的邻避抗争事件就是典型代表。
单极聚化表示观点在演化过程中形成了完全一致的意见，即出现了信息级联。学者通常认为这种现象是不利的，容易出现公关危机事件。单极聚化是“群体极化”中的一类，表现为对于某个事件的某种观点已经超过平均水平（>50%），非常容易发生群体极化的现象，进而形成公关危机事件。比如“鹿晗关晓彤恋情”这个爆炸性新闻，网友们在社交平台上针对“关晓彤与鹿晗相恋”“关晓彤配不上鹿晗”“鹿晗关晓彤什么时候分手”等一系列话题进行观点争论，导致最后产生一种“关晓彤与鹿晗不会长久”的舆论风波，大众便也纷纷认为两人极其不搭。
“舆论纠偏”指各种舆论力量利用舆论发展的客观规律以弥补信息鸿沟、增加正确信息数量等方式，纠正在舆论形成过程中出现的偏差或虚假、错误，消除或减少对这种偏差或错误带来的危害性影响的行为。在现实操作中，舆论纠偏的主体因舆论场域的不同分为官方舆论场的传者和民间舆论场的普通民众，而舆论纠偏行为又可分为外部纠偏和自我纠偏。在“成都女司机被打事件”中，事件视频在网络上发布后，人们先是对男司机张某下手之狠表示震惊。然而，当张某行车记录仪的视频出来以后，舆论又转而谴责女司机卢某开车太没规矩、太危险。舆情在这里可以说是发生了反转，这也是舆论的自我纠偏。
计算传播学（Computational Communication Research）是基于目前互联网大数据技术下发展而来的传播学的分支学科。是以传播网络分析、传播文本挖掘、数据科学等为主要分析工具，收集并分析人类传播行为数据，挖掘人类传播行为背后的模式和法则，分析模式背后的生成机制与基本原理。在互联网时代，大数据的广泛运用为计算传播学提供了强有力的技术支持。计算传播的应用有很多，例如数据新闻、计算广告、媒体推荐系统等。数据新闻风靡全球，重要的国际媒体和国内媒体纷纷采用数据新闻，以开放数据、数据挖掘、可视化的方式提供信息；计算广告备受瞩目，不管是门户网站、搜索引擎，还是社交媒体，纷纷将计算广告当做数据变现的重要渠道，以可计算的方法对广告进行拍卖，实现媒体、内容和用户三方的匹配；媒体推荐系统成为个性化信息获取的重要途径，既包括传统的社交新闻网站，也包括今日头条这种后起之秀，它们纷纷采用协同过滤的方法为用户提供信息，建立了新的信息把关模式。
理查·道金斯于1976年在《自私的基因》中创造“模因“一词。道金斯认为，模因论是人类文化的进化论，其中模因是文化模仿进化的一种基本单位，在文化观念和行为的发展、传递过程中也存在着传播、复制、创新、演变，只有经过优胜劣汰的模因才能持久传承下去。模因式传播模式：有一个基本形式、框架或模板，可被不同的主体模仿、创造演变，进而形成多元化传播。即各种主体均可利用此框架，以不一样的内容填充。尽管是在不同情景下进行的改造革新，但其相似性还是不言而喻的。借助技术条件的便利，网民的自主积极性得到最大体现，通过其自主认识、接受、传播，可助推模因成为“爆款产品”。且模因论很好地揭示了各种信息、文化和观念的新型传播机理，对于当下主流传播媒介的舆论引导工作具有重大借鉴意义。比如从2016年的《友谊的小船说翻就翻》到2017年的《我们是谁？甲方！》等表情包火爆社交平台，导致大量模仿借鉴、创意改编而成的调侃吐槽图片在网络上广泛传播。
第一次刺激能缓解第二次的小刺激──这种规律称为“贝勃规律”。贝勃规律是一个社会心理学效应，当人经历强烈的刺激后，之后施予的刺激对他来说也就变得微不足道。在传播中要警惕贝勃规律对大家的影响，随着新媒体的发展，用户每天都通过微博、微信、抖音等平台接触了太多信息，也看过了太多各种各样的故事，一般的“鸡毛蒜皮”的小事已经吸引或者刺激不了受众，所以人们会倾向于打开标题夸张的文章，也只有离奇曲折甚至骇人听闻的事件才能够吸引网民的注意。
解构主义是从结构主义阵营而来的，并在对结构主义进行否定、反诘、驳难、叛逆中逐步形成的一种哲学、文化和文学批评理论。解构主义在巴尔特、拉康、福柯、巴赫金的理论中己初露端倪，但真正确立这一理论的是法国哲学家、符号学家、文艺理论家和美学家雅克·德里达。当前，解构主义己然渗透到社会的方方面面，己经深入到人们的潜意识当中，网络流行语的衍生与传播中，处处是解构的“幽灵”。网络的存在本身，就是对权威和精英的挑战和解构。解构不仅仅是怀疑、批判与否定，网络在解构和颠覆的同时，也在建构，建构一个更加合理、民主、坦率、随意、和谐的传播新秩序，不论建构的结果如何，至少饱含对这种新秩序的向往和追求。
“浸媒体”是一个产生于2014年的概念，所谓的“浸媒体”，就是沉浸式的新闻媒体，给读者以全新的沉浸式，深度体验的传播环境。“浸媒体时代”最大的特点就是讯息传播的渠道不限于报纸网络，人们接收感受信息的方式从眼睛扩展到全身。无论是可以提供更加逼真、沉浸感的VR、AR，还是随时参与进来的直播APP，亦或可互动的社交网络，这些强大的“黑科技”成为支撑用户沉浸其中不可或缺的保证。而在技术背后，用户阅读习惯和思维方式的转变，标志着“浸媒体”时代的到来。无论是传统媒体还是新闻网站，新媒体们，国内媒体也都在“浸新闻”的报道中纷纷探路试水。比如新浪在过去一段时间里接连推出的360度全景新闻报道，航拍系列等等，这些大胆的尝试和应用，都在默默影响着新媒体格局的重塑。
策略传播是指有组织、有目的地使用传播以完成使命，其侧重点在于精心的计划安排，注重全方位的传播管理，并强调受众的反馈研究以评估和提高传播效果。简而言之，就是传播运用巧妙的策略使传播的影响力达到最大，实现整体效果的最优化。这种整体效果包括媒体所要传达的信息和观点收到预期的良好效果，媒体在传播活动中善于与各部门协调沟通，并通过传播活动既促进了社会进步，有效推动了媒体自身的发展，目前策略传播这个概念主要应用在市场营销领域和国家对外传播领域。在当前这样一个复杂多面的媒体生态环境下，要想实现媒体资源的有效管理并达到自己希望的传播效果，传播渠道和传播方式的选择都需要策略。
场域理论（field theory），由法国社会学家皮埃尔·布迪厄提出，给研究新闻生产提供了一种全新范式。“场域可以被定义为在各种位置之间存在的客观关系的一个网络，或一个构型。”场域理论应用于当前国内突发事件新媒体舆论的研究颇为有效，相关研究逐渐成为热点。基于“场域理论”对新闻学研究的诸种贡献，布迪厄提出了“新闻场域”的概念。罗德尼·本森对之进一步阐释，将“新闻场域”概述为在新闻生产过程中，新闻生产者与社会方方面面的客观关系，这种关系处在不同位置上，对新闻生产产生不同的影响或压力。在新媒体背景下，各方议程互动所带来的不仅是社会舆论的复杂性，也加大了社会舆论公共信息规制的难度，“减小场域冲突；重视舆论“暗场域”的冲突主题；培育良好的社会心态”，这种社会舆论场域中的良性议程互动也成为当代社会公共信息治理与社会共识形成的关键。
迭代新闻( Iterative Journalism)，由美国学者保罗·布拉德肖(Paul Bradshaw)提出，迭代新闻的报道流程是以互联网为核心平台进行的新闻生产，专业人员与用户进行广泛深入的互动。在迭代过程中，在快速基础上，逐渐逼近事件真相，抵达受众对新闻深度的要求。这一模式反映了网络媒介环境的巨大变化：新闻从静态的“产品”变成了动态的“过程”。网络与部分媒体纵容“退化仪式”；网民“沉迷性功能紊乱”；社会固化“认知刚性”是迭代新闻形成的原因。其解决路径是：主动加强议程设置，建立健全信息发布与政策解读机制；用市场经济所接受的方式进行舆论引导；要加快政务微博、微信建设，主动搭建民意疏导的最短路径，及时打捞沉默的声音； 要遵循竞争性规律，努力提升权威舆论公信力；尊重开放性规律，积极寻找第三方联盟，提高全球、全网舆论话语权。
元传播，即包含内容信息和关系信息的传播；内容信息显示谈话的内容，关系信息显示谈话者之间的关系。贝特森认为，人类的语言交流不仅能够，而且一直是在许多抽象的对比层次上进行，而绝大多部分元语言和元传播的讯息都是含蓄的，必须经由它们的语境——话语、物质或者社会意涵——得以推断。此外，元传播和元媒介这两个词有不同的起源。元传播是任何媒介的任何传播实践中一个必要的构成部分。相比之下，元媒介则是一个对新的数字媒介的特定概念，它涉及了新兴的数字媒介对于旧的模拟媒介技术和机构的整合。数字媒介的话语形式仍然具有不确定性，然而，作为传播和元传播的载体，数字媒介的话语无论是在共识语境或是冲突语境之中，传播者都轮流从事着交流与传播活动，并进而采取行动。
MGC新闻，即运用人工智能技术，由机器智能生产的新闻。其生产过程是：首先通过摄像头、传感器、无人机等方式获取新的视频、数据信息，然后经由图像识别、视频识别等技术让机器进行内容理解和新闻价值判断。依托于大数据的“媒体大脑”会将新理解的内容与已有数据进行关联，对语义进行检索和重排，以智能生产新闻稿件。同时，人工智能还将基于文字稿件和采集的多媒体素材，经过视频编辑、语音合成、数据可视化等一系列过程，最终生成一条富媒体新闻。2017年12月26日，新华社在成都发布中国第一个媒体人工智能平台——“媒体大脑”，生产的第一条MGC视频新闻——《新华社发布国内首条MGC视频新闻，媒体大脑来了！》
智媒体，指立足于共享经济，充分发挥个人的认知盈余，基于移动互联、大数据、虚拟现实、人机交互等新技术的自强化的生态系统，形成了多元化、可持续的商业模式和盈利模式，实现信息与用户需求的智能匹配的媒体形态。智媒体的本质主要体现在三个方面：具有高尚的价值观、实现信息智能匹配、本身能够不断自我演化和发展。其特点是以互联网为主导、是一种技术媒体和生态系统、能够更好地建立用户连接、实现了盈利模式多元化。
分布式新闻（Distributed News）是信息与知识生产领域的共享经济。“分布式”是借用的计算机的术语, 是从“分布式计算”来的。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。人工智能等技术将进一步推动分布式新闻生产的普及，甚至分布式生产的参与者将扩展到物体。在分布式新闻这样的模式中，各种主体的资源发现和整合，报道任务的分配与报道过程的协同，是发展的核心。分布式新闻意味着新闻生产进一步去中心化。专业媒体索然仍然不可取代，但是并非唯一决定性力量。
舆论搭车，是指在新媒体环境下，社会上出现公共突发事件，网民的声音会迅速集聚，形成强大的舆论场，若事件没有及时解决，网民的知晓欲得不到满足，不满的声音会导致舆情发生转向，与该事件有关的一系列问题会得到迅速扩散，借高涨的舆情之势，以引起社会的广泛关注。这种由一件事引发的系列蝴蝶效应，导致舆情不断升级、发生转向的现象便称之为“舆论搭车“。舆论搭车现象早已有之，但作为一个概念提出，则与黑龙江庆安火车站枪击案有关。2015年5月，庆安枪击案发生后，出现十余起针对当地政府、公安、人社、教育、纪检等多个部门的举报事件。对于这种现象，喻国明教授将之称为“新闻搭车”，即某一重大舆情聚集了大量公众注意力，举报人借机寻求自身问题的解决，因而与此地域相关的、以往不被关注的隐性问题集中爆发在公众视野。此后，媒体人李劭强发文指出，“新闻搭车，其本质是舆情搭车，舆情的诉求才是搭车的初衷”，进一步演绎出了舆情搭车的概念，又称“舆论搭车”。
虽然木铎君也安慰过大家：你不会的别人也不会，但是总有一小部分人会呢，这一小部分人就是高分候选人。不用担心，看完这一篇你也稳坐高分……候选人位置了！每日一加油，大家加油哦！