当然会有啊，今天你可能会因为没办法在卷面上完整的表达什么是新闻专业主义而沮丧抑郁，明天你也可能会因为面对无数优秀的同辈竞争者而在面试的时候哑口无言。而是我最近这一个月回答了太多太多诸如：“我真的不知道怎么办了我该怎么学呢？”、“我真的写不出来。”、“我越写越抗拒。”、“花花能不能教教我，整理完资料下笔的时候大脑空无一物，有想法却表达不出来这种情况我应该怎么办呢？”。时间到了九月底，几乎所有同学都已经开始写题，而百分之八十的同学则会陷入：写不好题👉非常努力的想写好👉读了很多论文做了很多专题👉用了很多的力气👉依然达不到满意的效果，想不出很好的框架，组织不出很好的句子——这种令人沮丧的恶性循环。那么在教大家方法之前，想先说一些些看似鼓励，实则事实的事情。首先，现阶段几乎半数的同学都和你有一样的困惑，立刻就会写题快速开窍的那都是天才。论述题写题是个漫长的蜕变和积累的过程，也许你就是在一次一次的练习里慢慢的提高那么一分两分直至最后，也许你就会在十一月甚至十二月的某一天突然开窍掌握了方法——这都是过往发生过的情况，所以九月，放平心态，稳扎稳打的练习才是最重要的。其次，绝对不要以「写不好题」来直接否认自己过去几个月的学习成果，然后陷入一种「我之前都在干嘛」的盲目沮丧之中，毫无意义。你不是之前没有学好，你只是还不知道如何正确的把知识进行输出。虽然可能确实会在写题的时候暴露一些知识点和知识体系上的不足，但任何情况下此时的暴露都十二月份暴露来的好得多。这个时候发现越多不会的，你应该越庆幸：毕竟没补上一上一个漏洞都意味着未来可能多拿一分。最后，不要因为写不好题而逃避写题，转而变成「盲目的读论文和做专题」，抱着一种仿佛我看完论文做完专题就能如有神助的自我催眠心理。本花明确告诉你，看50篇论文，都不如自己动手写一道题——那自己动手写不出来怎么办呀？那就先借鉴和模仿，模仿整个论述框架、模仿论述逻辑：阅读完这篇文章，记下核心知识点，然后合上自己表述。表述完对照论文看看，哪里你忘记了，哪里你做的不好，哪里还能用更好的逻辑。在现阶段，我们怎么样才能更好的利用一篇论文：既看了论文，也学了知识点，更重要的是虽然读了这篇论文，但东西都是我自己写的，不会出现盲目摘抄最后感觉都是抄的，写了个寂寞这种情况。
第一步：拿到题目，快速聚焦几个题目关键词，发现哎呀，自己好像会写！好像学过！非虚构！新闻专业主义！马克思主义新闻观！多么令人耳熟能详的词呢！第二步：决定下笔，发现自己的大脑一片空白，于是开始在公众号、百度、知网上对「题目」和「题目中的关键词」进行疯狂搜索，一口气阅读了三四篇公众号、五六篇论文，以及一些百度百科、百度学术甚至知乎问题。第三步：在阅读过程中感觉自己收获满满，越读越多越读越多，知识点积累停不下来...三个小时过去了，再次面对题目，发现空空如也的脑子里，堆满了杂草和密密麻麻剪不断理还乱的思绪。第四步：写不出来咯！抄吧！反正我抄完背下来！这道题我就会了！第一步是没有任何问题的，破题的时候联系专题、联系已学过的内容是很好的习惯，往往也是在这个「联系」的过程中，发现哎呀，自己的知识如此的贫瘠，根本撑不起一道题。大家在搜索题目的时候千万不能搜索题目或者单纯的搜索关键词，而是需要自己对题目进行破题，然后搜索你需要的东西。假如你的题目是「新闻舆论工作在当下的变化」，那在破题的时候可以破出「新闻舆论工作：那个男人新闻观」「新闻舆论工作：宣传与舆论引导」「宣传与引导在当下的变化」「那个男人新闻观在当下对宣传和舆论引导做了什么具体的指示」「新闻舆论工作的主体主流媒体和政府他们有没有具体的案例」。这样在知网搜关键词的时候，应当是「那个男人舆论观」「那个男人宣传观」「新闻舆论工作」「舆论引导」等关键词。而你根据关键词搜索，既可以多方面的补充自己的专题，也可以增加自己的答题视角，不至于所有同学答得都一摸一样。但这并不能解决所有的答案都堆在你的大脑里这个根本问题。
所以，大家在破题之后，最好是自己先构建起一个论述框架（小标题），然后在框架的基础上进行关键词搜索，不同的关键词专门来写不同的小标题。如果实在是自己不会写框架，那可以先找一篇和题目最接近的论文，模仿他的框架自己抓需要论述的核心点，然后对每个点进行搜索。
这样才能真正的做到，用一道题查漏补缺。不至于查了三个小时的资料，笔记也没做好，题目也没写好。
正确查找资料打开论文的方式
那关键词搜索之后，哗啦知网上出现一大堆内容，这要咋办呢？
在之前的推送里我们给大家讲过论文的基本分类👉是时候来搞论文了！从「看什么」到「怎么看」，在这篇文章里我提到了一类非常关键的论文类型，即「硕博论文」，在现阶段，这类论文往往能给我们最大的帮助。
这类论文往往出现在在我们搜某个关键词时，下载量和引用量肯定比不上前两类论文，但优势在于篇幅不长，内容不深，相对来说好读，且框架建构非常清晰——因为在这些论文中不乏硕士研究生的论文，而很多人，也都是从论述题考试中走出来的，尚未达到真正学者的高度，故而论文对我们的论述答题借鉴性较大。
这类论文的标题通常是：“xxx现象的特征、嬗变与策略“或者”xxx的xxx性分析“再或者是“xxx视角下xxx的应用与策略“之类的。
那么借助这类论文，我们可以学框架、学小标题、学论述逻辑也可以学论述语言与遣词造句，某种程度上而言，还没有修炼成大佬，正在学术道路上积极前进的硕士生和博士生，才是我们学习的最好参照对象。
🚩 论文名称：《数字时代“民意画像”的特征、策略及风险》这篇论文就是按照我上述讲的，从搜索关键词「大数据」「舆论」「民意」中搜素出来的，属于期刊类硕博士论文。并且这篇论文是非常标准的关键词解析专题式论文思路，既适合我们做专题——清晰的阐述的概念、特点现状、存在的问题以及如何解决。也适合帮助我们构建论述题的一般思路：开篇引入，解析概念👉分析现状特征👉讨论问题与困境👉探讨措施与发展趋势。因而借这篇论文，我们来完整的学习到底我们应该从一篇论文里学习什么，而这些内容又可以如何帮助我们来答题。随着 21 世纪的第二个十年进入尾声，媒介化的社会景观 将社会各产业牵扯进一幅数字编码的巨大图景。依托大数据平台，追踪用户的使用痕迹，构建标签化、可视化的 “用户画像”，从而实现精准营销的技术性策略应运而生。这样的技术使困扰于日益复杂的舆论生态中的媒体与政府找到了破局希望，于是数据帮助政治传播主体及时感知与呈现民众意见，“民意画像” 逐渐取代传统的舆论感知途径在社会安全、国家治理中发挥作用。美国学者尼葛洛庞帝在《数字化生存》中说:“ 网络真正的价值越来越与信息无关，而和社区相关。” 究竟数字监管下的人类社会能否以社区作为指标来自我衡量，它的风险是什么?解码数字时代的 “民意画像”，不仅对于在新技术波及上层建筑的当下重审舆情的新特征，进而研判舆论引导 策略具有现实意义 ;也为辩证理解人、舆论与社会的关系提供了方法论。
► 开篇逻辑：时代背景阐述👉引出第一关键词“用户画像“并指出该词的时代局限性，引出实际关键词“民意画像”👉引用名言拉高论述层次，进而引出讨论内容。► 可学习的点：1、如何进行近义词置换，引出核心关键词（常用于对题目关键词不确定的情况之下）2、如何正确使用名言拔高论述层次；3、如何精简的描述社会现状以及概括本文要点
“交互设计之父” 艾伦 · 库珀最早提出了 “用户画像” 的概念，认为 “用户画像是真实用户的虚拟代表，是建立在一系列真实数据之上的目标用户模型”。国内最早将这一技术手段应用于市场的是京东、阿里等电商平台，它们通过精细化地定位人群特征，挖掘潜在的用户群体，收到了良好的反馈效果。于是，一批互联网公司纷纷打造自己的社会化大数据服务平台，一方面维系并开拓自身市场，另一方面将舆情化身为产品出售给企业及政府。由于数据计算成本高昂，市场又被几家大数据 平台独占，除实力雄厚的大型企业外，只有政府能够较高频地购买此项产品。业内逐渐有人将这种服务于政府的可视化舆情数据呈现方式称为 “民意画像”。“民意画像” 的意义在于帮助政府在数字时代快速捕获舆论动态，从而精准、有效地进行舆论引导工作。而随着媒介技术的演进，这种数字化管理模式必将越来越多地在公共领域及政策领域与公众的政治参与相互作用，其具体手段及形式也必然依循媒介规律趋向成熟。从政治民主化的必然趋势考量，辨析 “民意画像”的特征、策略及风险是十分必要的。
► 概念论述逻辑：谁提出👉具体应用与中国语境的用法👉时代意义👉讨论该概念的价值。► 可学习的点：在简答和论述题的时候如何在一个完整的小标题里论述好一个基本概念，并对概念的意义进行延展。
► 小标题与特征论述逻辑：从微观到宏观——从个体、到社交、再到社会场景的思路逐级展开论述。随着人类踏入第三媒介时代，传统的人与物的关系被打破，人与物的关联越来越被视为一组复杂的试验，其中行动者、人、非人在一个循环中彼此转化，并通过相互关联不断被重新定义。人与物的紧密联系，使物的信息转化为人的信息成为可能。“民意画像” 的主要特征在于将人与接口的关系默认为人与终端的关系，进而推测人与场景的关系、人与人的关系。在这样的逻辑里，人的信息被碎片化整理，智能算法的表达单位不是真实意义上 “人”的个体，而是一个个信息交换的接口，接口即个体。因此，“民意画像”描绘的是一幅接口分布图，并在接口之间的相互反馈中左右着人们的注意力。► 论述逻辑：特征产生的时代背景👉特征具体阐述👉特征带来的影响👉总结回扣民意画像的社会意义在当下社会中，互联网越来越多地承担起公共领域的责任，社交媒体及贴吧、网页越来越多地成为舆论发酵的场所。“民意画像”—— 以接口间的关系为依据推演接口的性质，从而判定以终端为代表的人的属性 —— 与其说是媒介化生态下的舆 情呈现方式，不如说更像是接口在媒介语境和个体心理下的信息交换方式，如点赞与评论并非多级传播之下的意见表达，而是以关联其他社会接口为目的的社交行为。在这个意义上来讲， 社交也被涵盖入 “民意画像”的内涵中，作为舆论的一部分被呈现出来。“社交即舆论” 既是 “民意画像” 的理论前提，又是 “接口即个体 ”的直接后果。► 论述逻辑：特征产生的背景👉特征具体阐述👉举例👉总结该讨论该特征的必要性霍布斯、洛克与卢梭等欧洲哲人的社会契约理论论述了人们通过共享一套规则确定国家与自身角色的问题。在网络空间中，网络中介的私权力却更加凸显，被称为数字环境的 “结构性角色”。赛博空间里的网络中介以用户契约代替社会法律 建构一个个虚拟场景，就像中世纪的城邦，它们有着自己的规则与仪式。在场景中的言论表达要发挥效力，必须使用指定的表达方式与表达策略。如微博与微信的关系网不同，微博与贴吧对字数的限制也不一致，如果发布内容违反社会主流意识形态还会遭受内容删除或账号禁用的惩罚，情节严重的会在现实中遭到社会法律的制裁。用户条款是网络中介与用户之间签订的私人契约，通过共享意义搭建虚拟场景，凝聚意识与言论，使受众个体可以对同一问题表达意见，也使 “民意画像”以统一的计算方法呈现舆情。► 论述逻辑：理论支撑👉现代场景讨论👉举例👉总结该特点的在当下应用的意义
► 第二个小标题可学习的点：如何在自己设定的背景下按照合理的逻辑、借助理论、案例来论证自己的观点——简单来就就是大家最不会做的一步：如何论述，而且还要在论述里搞点彩虹屁高逼格理论之类的。所以这一段内容可以重点学习。
这里的 “轻量级”概念借鉴于计算机领域，它形容系统对计算机容器如 CPU内存等的要求，我们以仪式为衡量标准将其延伸为传播对传播环境的要求。它意味着用户与场景仪式的解绑与接入更加灵活，这种灵活的接入方式让融入和逃离仪式的代价大大降低。相比之下在现实社会中，个体身处仪式内想随时抽身是十分困难的，不免要付出高昂的代价。而在网络场景中的个体只需要关闭界面或者注销账号，这让参与发表政治意见避免了现实中的话语钳制，加上有的场景不必将个人的关系网接入其中，这一方面让沉默的螺旋效应、舆论的寡头化效果降到最低 ;另一方面刺激了讨论的广泛参与，扩大了敏感话题的舆论基数。► 论述逻辑：小标题概念阐述👉小标题概念的应用优势👉对比结论👉该策略应用的意义“民意画像”的关键问题是技术问题。庞大的平台数据和部分公网数据在计算平台的糅合下根据关键词算法厘出情感取向与态度取向，凭借的是前期机器对人为输入标准的深入学习。因此，机器中介化了“民意画像”的可视化呈现，同类问题以 统一的系数用来推演海量的数据，工具理性折中了价值理性。一方面，理论上只要深度学习的数据库足够庞大，就避免了内容分析上价值标准带来的人为干扰，使计算结果更加接近数据本身的分布状态。另一方面，机器的惊人计算能力使数据实时更新，以日报、周报的形式报告舆情分布状态，甚至可以随意设置监测时间区间与报告时间频率。► 论述逻辑：小标题概念具像化阐述👉具体策略分析👉该策略应用的意义法国哲学家卢梭在1762年所写的《社会契约论》中就用“ 所有人的意愿 ” 来指代 “民众意见”。而美国学者兰斯·本奈特与罗伯特·恩特曼在《媒介化政治 :政治传播学新论》中划出了四个公共舆论的参照项，分别为民众意见、活跃的公共意见、潜在的公共意见、感觉到的多数意见。这四个维度都有共同的感知标准 ——“大多数”。“民意画像”可以做到在数据基数上高度精准地可视化呈现，将最符合统计意义上的大多数演绎在观者面前，这不仅能充分满足观者的舆情信息获取心理，而且在互联网日益主导传播生态的今天，也确有把握宏观舆论走向的参考意义。► 论述逻辑：理论支撑👉当代传播环境下的应用👉该策略的当下意义
► 第三个小标题可学习的点：这是一个非常完美的措施论述的案例，一切的措施类题型，如何做题型，我们都可以沿着这篇论文提示的「小标题构建方式」与内容叙述方式，既强调措施，也简述意义，做一个非常完整的论述题架构。
接口作为舆情表达的基本单位往往自身带有一定偏向，接口建构的场景也是围绕着某一规则。因此，正如接口作为终端的一部分，接口只能再现出作为人的个体的某一属性，这可能会导致感知到的多数与实际情况并不相符，从而干扰观者的舆情判断。国内市场现有的舆情分析平台如人民网的舆情监控室、阿里的阿里云等都是基于自身平台的大量数据进行计算，且相互之间存在竞品关系，生活服务平台、电商平台、搜索平台之间的数据壁垒不易打破。因此，联动多类数据平台、兼顾画像与传统民意调研方式才是正确把握舆情的基本策略。论述逻辑：理论性背景阐述👉举例分析👉中国语境下的风险情况举例分析👉应对该风险的解决措施分析自 Facebook于2006 年推出了News feed项目并大获成功之后，不断有平台加入这种运用新闻推送的算法机制提供用户专属的消息流，我国学者方师师博士等人认为，Facebook的算法是一种基于用户社交关系的协同过滤机制。作为接口偏向的表现形式之一，这种机制滋养了用户的偏见。单就技术上来讲，Feed流易维系用户单一方面的注意力，增加了同一论题的多次点击， 从而影响了智能算法捕捉用户浏览与搜索信息的关键词数据，进而干扰 “民意画像”结果。第三媒介时代带来了公域与私域的边界的问题。胡泳教授在《众声喧哗》中提供的解决策略是不将公域和私域 看成结构性的东西，而将其看作一种流和一种过程，在保证公共生活活跃的同时，也要保证私人领域一定的自主性。但这在技术实现的过程中不仅不会解决实质问题，反而生出了许多困扰，如何对数据源实现分流的同时保证计算结果的说服力? 哪些数据源可以作为物料获取，哪些不可以?伦理上的含混不清必然使技术操作产生困惑。即便这些问题都可以解决，依然缺乏一个独立身份对数据的收集与整理过程实现有效的技术监督。论述逻辑：时代背景阐述👉业界观点论证👉问题分析与举例
► 第四个小标题可学习的点：这又是困境论述，而且这次所有的困境论述都是包含了新概念、学者观点以及各种业界案例的，无论是从内容的饱满度而言，还是论述的逻辑而言都特别适合大家学习，但是唯一要注意的是，论述不是论文，还是要注意一下字数。
论文到此就全部结束了，以时代背景开端，以具体的解决措施结束，是非常标准的一篇论述性论文。根据本花整理的几条论述逻辑，我们可以推演出这么一条相对比较通用的论述题分论点的论述思路：阐述小标题/解析小标题概念/业界理论支持👉解释小标题和主论点”民意画像“之间的关系👉举例/业界理论/对比👉再一次分析“民意画像”的内涵与意义希望各位小笨蛋们都能认认真真的学习这篇推送，然后下次不要哭唧唧了。
